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Während Versicherer zunehmend in künstliche Intelligenz (KI) investieren und immer mehr Anwendungen produktiv gehen, bleibt der erhoffte Durchbruch häufig aus. Darauf weist die aktuelle Studie „Rewiring Financial Services: Intelligence at Scale Breaks the Operating Model“ hin. Für die Untersuchung wurden mehr als 400 Führungskräfte aus Finanz- und Versicherungsunternehmen in vier Ländern befragt.
Die Ergebnisse zeigen: Bereits 77 Prozent der KI-Initiativen haben die Pilotphase verlassen. Entscheidend für den Erfolg ist mittlerweile weniger die Technologie als vielmehr klare Verantwortlichkeiten, effiziente Entscheidungswege und eine Organisation, die Veränderung ermöglicht.
Versicherungen sitzen auf einem Datenschatz, um den sie viele Branchen beneiden würden. Jahrzehntelange Vertragsdaten, Schadenverläufe und Risikobewertungen bieten ideale Voraussetzungen für KI. Trotzdem bleiben viele Anwendungen auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt. Warum?
Laut Studie sehen 48 Prozent der befragten Führungskräfte fragmentierte oder unklare Verantwortlichkeiten für Daten als größte Hürde bei der Skalierung von KI.
Historisch entstandene IT-Landschaften und Abteilungsgrenzen haben dazu geführt, dass Daten in Silos liegen, etwa in Vertragsverwaltung, Schadenmanagement, Vertrieb, Kundenservice oder Aktuariat. Für KI-Systeme, die auf verknüpfte, konsistente und verlässliche Daten angewiesen sind, wird diese Fragmentierung zum Problem.
Besonders deutlich zeigt sich diese Herausforderung im Schadenmanagement. Technologisch ist heute vieles möglich: KI kann Dokumente in Sekunden analysieren, Schäden automatisch klassifizieren und Hinweise auf möglichen Betrug erkennen. Trotzdem bleibt der wirtschaftliche Nutzen vieler KI-Projekte hinter den Erwartungen zurück.
Der Grund liegt häufig nicht in der Technologie, sondern in den Strukturen der Unternehmen. Fachbereiche, IT, Datenmanagement und Compliance arbeiten noch immer oft getrennt voneinander. Unterschiedliche Verantwortlichkeiten, Prozesse und Prioritäten erschweren es, KI-Lösungen über einzelne Pilotprojekte hinaus zu skalieren.
KI löst bestehende Probleme nicht automatisch; sie macht sie sichtbar. Besonders deutlich wird das bei Entscheidungsprozessen: Schnelle Technologien stoßen auf langsame Strukturen. Laut Studie müssen in 56 Prozent der Unternehmen größere Technologieinvestitionen weiterhin auf C-Level-Ebene genehmigt werden. Nur 5 Prozent delegieren diese Entscheidungen an Daten- oder Digitalverantwortliche.
Für Versicherer entsteht dadurch ein Spannungsfeld: Die Branche ist traditionell auf Stabilität, Sicherheit und Risikokontrolle ausgerichtet. KI hingegen erfordert schnelle Lernzyklen, kontinuierliche Anpassungen und die Bereitschaft, Lösungen iterativ weiterzuentwickeln. Wenn jede Veränderung mehrere Abstimmungsebenen durchlaufen muss, bleibt ein Teil des Potenzials ungenutzt.
Hinzu kommt die weiterhin verbreitete Organisation in klassischen Funktionsstrukturen. Vertrieb, Schaden, Betrieb, Produktmanagement und IT arbeiten häufig in getrennten Bereichen. Laut Studie setzen bislang nur 7 Prozent der Unternehmen auf produktzentrierte und funktionsübergreifende Modelle.
Genau diese Strukturen werden jedoch künftig entscheidend sein. KI entfaltet ihren größten Nutzen dort, wo Daten, Fachwissen und technologische Kompetenz gemeinsam an konkreten Geschäftsergebnissen arbeiten.
Das zeigt sich besonders in der Schadenregulierung: Kunden interessiert nicht, welche Abteilung intern zuständig ist. Sie erwarten eine schnelle, transparente und unkomplizierte Lösung. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, müssen Versicherer stärker nach Ergebnissen und weniger entlang von Abteilungsgrenzen arbeiten.
Lange wurde KI vor allem als Instrument zur Effizienzsteigerung betrachtet. Inzwischen geht es um deutlich mehr: um die Widerstandsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit von Unternehmen.
44 Prozent der befragten Führungskräfte nennen Resilienz und Betriebssicherheit als die wichtigsten Treiber ihrer Modernisierung. Wachstum und Marktgewinnung folgen mit jeweils 17 Prozent.
Damit wird KI zunehmend zu einem strategischen Faktor. Sie soll nicht nur Prozesse beschleunigen, sondern auch Risiken reduzieren, den Kundenservice verbessern und neue Wachstumschancen schaffen. Gleichzeitig legt ihr Einsatz offen, wo Unternehmen noch Schwächen haben: bei unklaren Zuständigkeiten, fehlender Datenhoheit und langsamen Entscheidungswegen.
Für Versicherer bedeutet das: Die größte Herausforderung der KI-Transformation liegt nicht in der Auswahl der richtigen Technologie. Entscheidend ist, ob die Organisation bereit ist, diese Technologie wirksam einzusetzen. Dafür müssen Unternehmen die Datenverantwortung klar regeln, Silos aufbrechen und Entscheidungen näher an die Wertschöpfung bringen.
Am Ende entscheidet nicht die Leistungsfähigkeit einzelner KI-Modelle über den Erfolg, sondern die Fähigkeit eines Unternehmens, sich anzupassen. Die größte Hürde steht oft nicht im Rechenzentrum, sondern im Organigramm.
David Toma verantwortet als Vice President Strategy & Consulting die DACH-Region bei Valtech. Seit mehr als zwei Jahrzehnten berät er Unternehmen in den Bereichen Strategie, Innovation und digitale Transformation. Durch seine Erfahrungen bei Accenture, EY und R/GA vereint er strategische Weitsicht mit einem klaren Fokus auf erfolgreiche Umsetzung.
Sein Fokus liegt auf der Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle, herausragender Kundenerlebnisse und KI-gestützter Lösungen, die nachhaltiges Wachstum ermöglichen. Dabei begleitet er Organisationen dabei, digitale Transformation nicht nur zu planen, sondern in konkrete Ergebnisse und dauerhaften Geschäftswert zu verwandeln.
