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Der Weg der digitalen Transformation im deutschen Versicherungssektor verläuft bislang zu langsam und zu fragmentiert – gebremst durch Legacy-Systeme, isolierte Datensilos und eine ausgeprägte Risikoaversion in einer stark regulierten Branche. Doch der Druck zur Veränderung wächst, und die großen Versicherungsanbieter in Deutschland stehen nun an einem Wendepunkt.
Kunden erwarten heute sofortige, intelligente Service-Unterstützung über verschiedene Kanäle und Sprachen hinweg. Gleichzeitig steigen sowohl die Zahl der Policenanfragen als auch das Schadenvolumen. Führungskräfte müssen daher zunehmend zwischen der Gewinnung neuer Kunden und der Betreuung bestehender Schadenfälle priorisieren.
Seit Jahren leidet die Branche unter unzureichender Nachverfolgung neuer Anfragen. Viele potenzielle Neukunden müssen mit zwei oder mehr Ansprechpartnern in unterschiedlichen Abteilungen kommunizieren. Dieser fragmentierte Ansatz bei Akquise und Onboarding stellt eine erhebliche Hürde dar – nicht nur für die Conversion Rate, sondern auch für die langfristige Kundenbindung.
Der Wettbewerb hat längst begonnen: Versicherer versuchen, mit neuesten Technologien wie künstliche Intelligenz den steigenden Druck zu bewältigen, ohne dabei die strengen Anforderungen an Compliance und Datensicherheit zu verletzen.
Es mangelt den Versicherern dabei nicht an Ambitionen, sondern an den richtigen digitalen Werkzeugen. Viele Anbieter haben bereits in Conversational AI oder Automatisierungslösungen investiert. Doch nur wenige sind über einfache FAQ-Bots, statische IVR-Systeme oder Legacy-Erweiterungen für Contact Center hinausgekommen. Solche Tools können zwar einzelne Anfragen abfangen, sind jedoch nicht darauf ausgelegt, die Komplexität moderner, plattformübergreifender und kanalübergreifender Kundenkommunikation zu bewältigen.
In der Praxis bedeutet das häufig, dass Führungskräfte in Versicherungsunternehmen die Lücken zwischen unterschiedlichen Systemen überbrücken müssen. Das verlängert Wartezeiten, erhöht die operativen Kosten und führt häufig zu einer geringeren Kundenzufriedenheit. Hinzu kommt, dass die vielversprechenden GenAI-Lösungen, die eigentlich einen Großteil der Arbeit erleichtern sollten, in der Realität oft nur einen kleinen Teil der notwendigen Aufgaben abdecken. Wer GenAI-Tools einsetzen möchte, um beispielsweise Policenangebote zu erstellen, Dokumente sicher zu sammeln und zu speichern oder den Status eines Schadenfalls zu aktualisieren, wird schnell feststellen: Hier stoßen viele Lösungen an ihre Grenzen.
Im Gegensatz zu einfachen Bots oder reaktiven KI-Assistenten bringt agentenbasierte KI eine operative Ebene mit sich, die auf genehmigter Geschäftslogik basiert und komplexe Aufgaben planen, ausführen und abschließen kann – ohne kontinuierliches menschliches Eingreifen.
Anstatt dass Anfragen im System verloren gehen, können KI-Agenten aktiv mit Kunden in Kontakt treten, sie durch komplexe Angebotsprozesse führen und sicherstellen, dass wichtige Schritte abgeschlossen werden. Da sie plattform- und kanalübergreifend arbeiten, ermöglichen sie ein konsistentes Kundenerlebnis: Beginnt ein Kunde beispielsweise eine Anfrage auf der Webseite, setzt sie später per E-Mail fort und wechselt anschließend zu SMS, bleibt der Kontext der Anfrage erhalten – Wiederholungen werden vermieden und die Interaktion wirkt deutlich nahtloser.
Versicherer, die nicht reagieren, riskieren, den Anschluss zu verlieren. Eine wachsende Zahl europäischer Versicherungsunternehmen hat bereits KI-Agenten implementiert und erzielt messbare Ergebnisse. Einer der größten Versicherer in Zentral- und Osteuropa hat beispielsweise einen KI-Agenten eingeführt, um die Erstellung von Reiseversicherungen zu automatisieren und eine vollständig digitale, rund um die Uhr verfügbare Kundenerfahrung zu bieten.
Innerhalb von nur zehn Minuten können Kunden ihre Versicherung vollständig online abschließen und erhalten die Police – ohne menschliches Eingreifen oder Zwischenhändler. Dieser einzelne KI-Agent hat über 65.000 Kundennachrichten verarbeitet und 117 Vertragsabschlüsse ermöglicht, was zu einer Steigerung der Abschlussquote um 20 Prozent führte. Durch die Automatisierung eines besonders zeitkritischen und volumenstarken Workflows konnte der Versicherer seine operative Effizienz steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und gleichzeitig menschliche Mitarbeitende für wertschöpfendere Beratungsaufgaben freisetzen.
Während sich der EU AI Act seiner finalen Ausgestaltung nähert und das Vertrauen der Öffentlichkeit in künstliche Intelligenz weiterhin fragil ist, legen Entscheidungsträger in Versicherungsunternehmen zu Recht großen Wert auf Kontrolle, Genauigkeit und Governance. Sie müssen sicher sein, dass ein KI-Agent keine Policenbedingungen halluziniert oder widersprüchliche Antworten liefert. Jede Interaktion muss auditierbar sein, jede Aktion nachvollziehbar – und die Systeme müssen auch im großen Maßstab sicher und steuerbar bleiben.
Anbieter von agentenbasierter KI arbeiten daher intensiver denn je daran zu zeigen, dass KI-Agenten nicht nur technisch beeindruckend, sondern auch operativ sicher und zuverlässig sind. Das wird erreicht, indem der Agent auf vorab genehmigten Wissensquellen basiert, die spezifisch für den jeweiligen Versicherer sind, und gleichzeitig in bestehende Enterprise-Systeme integriert wird.
Klare und robuste Logikregeln – vollständig konfigurierbar für das jeweilige Versicherungsunternehmen – ermöglichen es KI-Agenten, Aufgaben präzise auszuführen, quellbasierte Antworten zu liefern und die strengen Vorgaben von IT- und Compliance-Teams einzuhalten. Auf diese Weise können Versicherer den Schritt von Pilotprojekten zu unternehmensweiten Implementierungen vollziehen.
Viele Führungskräfte in deutschen Unternehmen werden dennoch vorsichtig bleiben – und das zu Recht. In stark regulierten Branchen mit hohen Risiken wie der Versicherungswirtschaft zählen Genauigkeit, Auditierbarkeit und Governance mehr als technologische Schlagworte. Dennoch wird der Moment kommen, in dem IT-Chefs und Contact-Center-Leiter eine zentrale Frage beantworten müssen: Setzen wir auf agentenbasierte KI – oder nicht?
Unternehmensentscheider sollten KI nicht nur als Instrument zur Verbesserung des Kundenservices betrachten, sondern vor allem als Treiber messbarer Geschäftsergebnisse.
Natürlich können Kundenanfragen schneller, konsistenter und sicherer beantwortet werden. Doch auch intern bieten KI-Agenten erheblichen Mehrwert: Sie unterstützen Underwriter durch relevante Einsichten in die Policen, helfen neuen Schadenregulierern bei komplexer Dokumentation und ermöglichen Maklern, schneller die passenden Produkte zu identifizieren – insbesondere in Phasen hoher Nachfrage oder während Onboarding-Prozessen. Agentenbasierte KI ist damit weit mehr als reine Automatisierung: Sie erweitert menschliche Expertise durch intelligente Unterstützung.
Der Einstieg sollte über Workflows erfolgen, die heute besonders reibungsintensiv und volumenstark sind und noch manuell oder nur teilweise automatisiert bearbeitet werden. Beispiele sind First Notice of Loss (FNOL), die Sammlung von Schadendokumenten, mehrsprachiger Kundensupport oder die Reaktivierung ruhender Leads im Maklerkanal. Entscheidend sind Anwendungsfälle, die sowohl Frontoffice als auch Backoffice betreffen und echten operativen Nutzen bringen – nicht nur beeindruckende Demonstrationen.
Dafür ist eine tiefe Integration in bestehende Kernsysteme erforderlich – etwa in das Policy-Admin-System, das CRM oder die Claims-Datenbank. Integration ist dabei unverzichtbar. Die meisten Versicherer verfügen bereits über ausgereifte Systeme für Policenverwaltung, Schadenmanagement und Abrechnung. Eine Agentic-AI-Plattform sollte daher auf diesen Systemen aufsetzen, Workflows orchestrieren und eine konsistente Schnittstelle für Kunden und Mitarbeitende bereitstellen.
IT-Verantwortliche möchten keinen langwierigen „Rip-and-Replace“-Prozess durchlaufen, der möglicherweise bis zu zwölf Monate dauert, bevor überhaupt messbarer Nutzen entsteht. Tatsächlich haben viele Organisationen schlicht nicht die Zeit dafür.
Deutschland befindet sich in einer starken Position, um die verantwortungsvolle Einführung von agentenbasierter KI anzuführen – insbesondere in stark regulierten Branchen wie der Versicherungswirtschaft. KI-Agenten sollten nicht nur als Instrument zur Kostensenkung betrachtet werden, sondern als Kapazitätsverstärker. Ziel ist es nicht, Menschen zu ersetzen, sondern erfahrenen Maklern, Schadenregulierern und Service-Mitarbeitenden den Freiraum zu geben, sich auf ihre eigentlichen Stärken zu konzentrieren: komplexe Probleme zu lösen und Vertrauen bei Kunden aufzubauen. Die repetitiven, routinemäßigen und regelbasierten Aufgaben können KI-Agenten übernehmen.
Für Versicherer, die sich modernisieren möchten, ohne Vertrauen zu gefährden, bietet agentenbasierte KI einen klaren Weg nach vorn. Die Phase des Experimentierens ist vorbei – und die Technologien für eine sichere Skalierung stehen bereits heute zur Verfügung. Jetzt liegt es an den Versicherungsunternehmen, sie zu nutzen und das nächste Kapitel der digitalen Versicherungslandschaft in Deutschland zu gestalten.
Martin Kraft ist Managing Director Germany and EMEA von Druid AI.