Ein aktueller Bericht von Munich Re und Ergo identifiziert 36 technologische Tech-Trends, die das Versicherungsgeschäft nachhaltig transformieren werden. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf Datenstandards und Automatisierung. Besonders relevant sind Generative Künstliche Intelligenz, AI-Agents und Spatial Intelligence. Was das ist, erklären wir noch.
Diese Technologien können aus Sicht der Studienautoren Abläufe in Underwriting, Schadenmanagement und Vertrieb von Versicherern effizienter und präziser gestalten. Die Autoren plädieren außerdem für einen verstärkten Fokus auf AI-Governance sowie dafür regulatorische Rahmenbedingungen anzupassen, um die Chancen der Künstlichen Intelligenz sicher nutzen zu können.
Die fünf wichtigsten technologischen Trends aus der Studie, die die Versicherungsbranche in den kommenden Jahrzehnten prägen werden, finden Sie in der folgenden Bildergalerie:
Generative AI (deutsch: Generative KI) und so genannte AI-Agents gelten als Schlüsseltechnologien für mehr Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Generative KI setzen Versicherer heute schon ein, um Schadendaten automatisch zu analysieren oder Policen individuell zu erstellen. AI-Agents gehen noch einen Schritt weiter: Sie agieren autonom, treffen Entscheidungen und übernehmen komplexe Aufgaben in Echtzeit.
Der kanadische Versicherer Definity Insurance nutzt KI beispielsweise, um den Kundenservice zu optimieren. Der indische Versicherer Canara HSBC Life setzt auf „OmniGen AI“, um im Underwriting Daten automatisch zu analysieren. Der australische Versicherer Westfield Insurance steigert mit KI-gestützter Dokumentation seine Effizienz im Backend. Laut Gartner werden bis zum Jahr 2028 rund ein Drittel aller Business-Apps über eine agentenbasierte KI verfügen. Zum Vergleich: 2024 waren es noch weniger als 1 Prozent.
Ein weiterer Megatrend ist Spatial Intelligence, also KI, die Geodaten interpretiert. Mithilfe von Satellitenbildern, Drohnenaufnahmen und digitalen Zwillingen können Versicherer Risiken präzise und ortsgenau bewerten. Das ist ein klarer Vorteil in Zeiten zunehmender Naturgefahren, wie Munich Re und Ergo betonen. Diese Technologien ermöglichen regionalere Tarife, schnellere Risikoprüfungen und effektivere Schadenprävention.
Forscher wie Fei-Fei Li aus Stanford und von der Texas A&M University treiben die Technologie weiter voran. Sie befindet sich jedoch noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium.
Eng mit dem Thema Spatial Intelligence verknüpft ist der Trend zur API-Standardisierung. Er wirkt sich unmittelbar auf den Makleralltag aus: Noch immer dominiert im Tagesgeschäft der Datenaustausch über PDF- oder Excel-Dateien – oftmals mit inkompatiblen Vorlagen. Einheitliche digitale Schnittstellen, wie sie Organisationen wie Bipro e. V. oder Acord vorantreiben, versprechen schnellere Prozesse, weniger Fehler und eine deutlich höhere Effizienz im Vertrieb. Auch die Lloyd’s Market Association unterstützt branchenweit gemeinsame Datenstandards.
Mit dem wachsenden regulatorischen Druck steigt auch die Relevanz von AI Governance. Munich Re und Ergo fordern in ihrem Bericht ein ausgewogenes Verhältnis zwischen „offensiver“ Governance – etwa für konkrete Anwendungsfälle und Plattformstrategien – und „defensiver“ Governance, etwa im Risikomanagement.
Spätestens mit Inkrafttreten erster Teile des EU-AI-Acts im Jahr 2025 – etwa zu General-Purpose-Modellen wie ChatGPT, die unterschiedliche Aufgaben erledigen können, oder verbotenen KI-Anwendungen – müssen Versicherer mit Künstlicher Intelligenz strukturiert und regelkonform umgehen. Sie müssen daher aus der Sicht von Ergo und Munich Re in adaptive Governance-Modelle investieren. Auf diese Weise sollen die Firmen sicherstellen, dass sie KI-Technologien ethisch, sicher und effektiv nutzen und gleichzeitig auf Veränderungen in der Gesellschaft, Technologie und den Märkten reagieren.
Ein weiterer vielversprechender Trend sind synthetische Daten. Dabei handelt es sich um künstlich erzeugte, datenschutzkonforme Trainingsdaten. Sie ermöglichen es Versicherern, auch seltene Ereignisse wie Naturkatastrophen oder Betrugsmuster zu simulieren – ohne auf echte Kundendaten zurückgreifen zu müssen.
Zugleich eröffnen synthetische Daten neue Möglichkeiten im personalisierten Marketing, etwa durch KI-generierte Avatare, Texte oder Videos. Anbieter wie Mostly AI sowie Cloud-Plattformen von Google und Amazon treiben die industrielle Nutzung dieser Technologie gezielt voran.
