Stellen Sie sich ein Versicherungsunternehmen vor, das täglich Hunderte von Schadenmeldungen erhält. Kunden reichen Rechnungen, Fotos und Dokumente ein, während Mitarbeitende Informationen prüfen, Versicherungsverträge abgleichen und einzelne Fälle bearbeiten. Nun kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, die diese Informationen innerhalb weniger Sekunden auslesen und analysieren kann. Das klingt nach einem großen Fortschritt. Doch was passiert, wenn Mitarbeitende die Ergebnisse weiterhin manuell zwischen Systemen übertragen, dieselben Informationen mehrfach überprüfen und sich mit den gleichen operativen Engpässen beschäftigen müssen?

Die KI funktioniert. Aber der eigentliche Prozess hat sich kaum verändert.

Genau darin liegt eine der größten Herausforderungen für die Versicherungsbranche im Jahr 2026: vielversprechende KI-Pilotprojekte in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen.

Die KI-Nutzung wächst. Doch wo bleiben die Ergebnisse?

Laut einer EIOPA-Studie vom Februar 2026 setzen bereits 65 % der 347 befragten europäischen Versicherungsunternehmen generative KI ein. Weitere 23 % planen deren Einführung. Die meisten gemeldeten Anwendungen befinden sich jedoch noch in der Proof-of-Concept-Phase. Versicherer testen die Möglichkeiten der Technologie, haben viele dieser Lösungen aber noch nicht vollständig in ihre Kernprozesse integriert.

Eine weitere Studie von KPMG aus dem September 2026 zeigt eine andere Herausforderung: Nur 11 % der befragten Führungskräfte aus der Versicherungsbranche gaben an, den Return on Investment ihrer KI-Initiativen sehr klar beurteilen zu können. Auch wenn die Untersuchung auf einer begrenzten Stichprobe basiert, wirft sie eine wichtige Frage auf: Messen Unternehmen tatsächlich den wirtschaftlichen Nutzen ihrer KI-Investitionen?

Für CIOs, Schadenverantwortliche und Führungskräfte im operativen Geschäft geht es daher längst nicht mehr nur um die Frage „Wo können wir KI einsetzen?“, sondern vielmehr darum: „Welche Prozesse können wir tatsächlich verbessern und wie messen wir den Erfolg?“

Eine beeindruckende technische Demonstration führt schließlich nicht automatisch zu einer schnelleren Schadenbearbeitung, geringeren Betriebskosten oder einer besseren Kundenerfahrung.

Warum liefern viele KI-Projekte noch keinen messbaren Geschäftswert?

Das Problem liegt häufig nicht an der KI selbst, sondern an der Umgebung, in der sie eingesetzt werden soll. Versicherungsunternehmen verwalten Informationen oft in unterschiedlichen Systemen: Bestandsführung, Schadenmanagement, Dokumentenarchiven, Kundendatenbanken und über Jahre gewachsenen Legacy-Anwendungen.

Eine KI-Lösung kann Informationen aus einem Dokument korrekt extrahieren. Anschließend müssen diese Daten jedoch in das richtige System übertragen, mit den Versicherungsbedingungen abgeglichen und für den nächsten Prozessschritt genutzt werden. Fehlen die notwendigen Schnittstellen, entsteht möglicherweise nur eine weitere isolierte Anwendung.

Hinzu kommt die fachliche Logik. Versicherungsprozesse umfassen Deckungsbedingungen, Ausnahmen, Freigabeverfahren und regulatorische Anforderungen. Ein KI-Modell kann ein Dokument verstehen, kennt aber nicht automatisch alle Geschäftsregeln, die darüber entscheiden, wie ein Schadenfall bearbeitet werden muss.

Viele Projekte konzentrieren sich zudem darauf, technische Möglichkeiten zu demonstrieren, ohne konkrete operative Ziele festzulegen. Wenn niemand misst, wie viel Zeit, Aufwand oder Nacharbeit eine Lösung tatsächlich einspart, wie lässt sich dann beurteilen, ob sich die Investition lohnt?

Die Herausforderung besteht daher nicht nur darin, KI einzuführen, sondern Technologie, bestehende Geschäftsprozesse und messbare Ergebnisse miteinander zu verbinden.

Schadenbearbeitung: Wo Automatisierung einen echten Unterschied machen kann

Die Schadenbearbeitung bietet großes Potenzial für Automatisierung, da sie wiederkehrende administrative Tätigkeiten mit Entscheidungen verbindet, die spezialisiertes Fachwissen erfordern.

Betrachten wir einen typischen Schadenfall: Ein Kunde reicht Dokumente ein, die geprüft werden müssen. Relevante Informationen werden ausgelesen, Versicherungsbedingungen abgeglichen und der Fall dem entsprechenden Bearbeitungsprozess zugeordnet. Manche Fälle sind unkompliziert, andere beinhalten fehlende Unterlagen, außergewöhnliche Umstände oder komplexe Deckungsfragen.

Ein gut konzipierter Automatisierungsprozess kann helfen, diese Fälle zu unterscheiden. Dokumentenerkennung und KI unterstützen die Informationsextraktion und Klassifizierung. Fachliche Regeln ermöglichen den Abgleich mit vorhandenen Vertragsdaten, während integrierte Systeme die wiederholte manuelle Dateneingabe reduzieren.

Einfache Fälle können anschließend automatisiert durch definierte Bearbeitungsschritte laufen. Ausnahmen werden dagegen an Mitarbeitende mit dem notwendigen Fachwissen weitergeleitet.

Ziel ist es nicht, menschliche Entscheidungen vollständig zu ersetzen, sondern unnötige manuelle Tätigkeiten zu reduzieren, damit sich Fachkräfte auf die Fälle konzentrieren können, die ihre Expertise tatsächlich erfordern.

Eine Studie des Versicherungssoftwareanbieters Adacta vom Februar 2026, an der 110 Führungskräfte aus europäischen Versicherungsmärkten teilnahmen, ergab, dass nur 17 % einen fortgeschrittenen Automatisierungsgrad in der Schadenbearbeitung angaben. Mehr als die Hälfte bezeichnete bestehende Legacy-Infrastrukturen als wesentliches Hindernis.

Das Potenzial ist also erheblich. Um es auszuschöpfen, reicht die Einführung neuer Technologien allein jedoch nicht aus.

Fünf Fragen, die sich Versicherer vor der Skalierung von KI stellen sollten

Der Übergang von einem erfolgreichen Pilotprojekt zu einer zuverlässigen Automatisierung im laufenden Betrieb erfordert eine klare Strategie. Vor der Ausweitung von KI-Initiativen sollten Versicherungsunternehmen fünf zentrale Fragen beantworten:

1. Welches Geschäftsproblem wollen wir lösen? Wo verbringen Mitarbeitende besonders viel Zeit? Welche Tätigkeiten verursachen Verzögerungen und welche Aufgaben lassen sich realistisch vereinfachen oder automatisieren?

2. Können unsere Systeme miteinander arbeiten? Hat die Lösung Zugriff auf die erforderlichen Vertrags-, Kunden- und Schadendaten? Bestehende Anwendungen benötigen möglicherweise bessere Schnittstellen oder eine gezielte Modernisierung.

3. Wo bleibt menschliches Fachwissen unverzichtbar? Welche Fälle können nach definierten Regeln verarbeitet werden und welche benötigen eine fachliche Prüfung, insbesondere bei komplexen Entscheidungen mit erheblichen Auswirkungen auf Kunden?

4. Wie messen wir den Erfolg? Schon vor der Einführung sollten Kennzahlen festgelegt werden, etwa die durchschnittliche Bearbeitungszeit, Kosten pro Schadenfall, der Anteil vollständig automatisierter Fälle, Fehlerquoten und Kundenzufriedenheit.

5. Funktioniert die Lösung auch im größeren Maßstab zuverlässig? Datenschutz, IT-Sicherheit, Monitoring, Systemverfügbarkeit und Wartung müssen berücksichtigt werden. Eine Lösung, die mit wenigen Testdokumenten funktioniert, muss sich auch unter realen Betriebsbedingungen bewähren.

Diese Fragen helfen dabei, den Fokus von technischen Experimenten auf die tatsächliche Prozessleistung zu verlagern. So lässt sich vermeiden, dass Unternehmen in Lösungen investieren, die in einer Demonstration überzeugen, im täglichen Betrieb aber keine nachhaltigen Verbesserungen erzielen.

Wie messbare Automatisierung in der Praxis aussieht

Ein praktisches Beispiel ist AGILA Tierversicherung, bei der insinno die Automatisierung der Verarbeitung tierärztlicher Rechnungen unterstützt hat. Mit dem steigenden Volumen eingehender Rechnungen benötigte AGILA eine effizientere Bearbeitung, ohne die Qualität zu beeinträchtigen oder die Mitarbeitenden zusätzlich zu belasten.

Mit der iCore-Plattform von insinno, Prozessautomatisierung und Texterkennung werden Rechnungen digital verarbeitet, relevante Informationen mit vorhandenen Kunden- und Vertragsdaten abgeglichen und die Vorgänge an das Bestandssystem übergeben. Im dokumentierten Prozess konnten 80 % der Vorgänge ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden, während besondere und komplexe Fälle weiterhin manuell geprüft wurden.

Mehr über das AGILA-Projekt erfahren.

Wichtig ist dabei: Dieses Ergebnis wurde durch strukturierte Prozessautomatisierung und Texterkennung erzielt, nicht durch den Einsatz generativer KI. Genau darin liegt eine wichtige Erkenntnis: Es geht nicht darum, überall die neueste Technologie einzusetzen, sondern die richtigen Technologien zur Lösung konkreter Geschäftsprobleme zu kombinieren.

In manchen Bereichen kann generative KI einen wichtigen Beitrag leisten, beispielsweise bei der Interpretation unstrukturierter Dokumente oder der Unterstützung von Mitarbeitenden. In anderen Fällen sind bewährte Automatisierungslösungen, klare Geschäftsregeln und eine zuverlässige Systemintegration die bessere Wahl. Entscheidend ist, dass der gesamte Prozess besser funktioniert.

Von KI-Experimenten zu nachhaltiger Transformation

Für Versicherungsunternehmen erfordert die nächste Phase der KI-Einführung eine ganzheitlichere Perspektive. Statt weitere isolierte Tools einzuführen, müssen Unternehmen verstehen, wie Informationen durch ihre Systeme fließen, wo manuelle Tätigkeiten Engpässe verursachen und welche Prozesse sicher neu gestaltet werden können.

Hier werden Software Engineering, das Verständnis von Geschäftsprozessen und die Integration bestehender Systeme besonders wichtig.

Bei insinno beginnen wir mit der Analyse der bestehenden Abläufe, identifizieren Automatisierungspotenziale und verbinden neue Technologien mit vorhandenen Unternehmenssystemen. Unsere Erfahrung umfasst Prozessautomatisierung, individuelle Softwareentwicklung und die Modernisierung bestehender Anwendungen. Dadurch können wir sowohl einzelne Aufgaben als auch technische Abhängigkeiten adressieren, die eine breitere Einführung neuer Lösungen erschweren.

Ebenso wichtig ist es, die Kontrolle zu behalten. In ihrem Risikobericht vom Oktober 2026 weist EIOPA weiterhin auf erhöhte Risiken im Bereich Digitalisierung und Cybersicherheit hin. Mit dem zunehmenden KI-Einsatz bleiben daher operative Resilienz, Datenschutz und wirksame Kontrollmechanismen von zentraler Bedeutung.

Erfolgreiche Transformation bedeutet nicht einfach, mehr zu automatisieren. Entscheidend sind zuverlässige Prozesse, messbare Ergebnisse und die Kontrolle über geschäftskritische Abläufe.

Fazit: Der nächste Wettbewerbsvorteil entsteht durch messbaren Geschäftswert

Die Versicherungsbranche setzt zunehmend auf künstliche Intelligenz. Die nächste Entwicklungsphase wird jedoch nicht davon bestimmt, wie viele KI-Tools oder Pilotprojekte ein Unternehmen einführt, sondern davon, wie gut es gelingt, diese Investitionen in bessere Geschäftsprozesse zu überführen.

Schnellere Schadenbearbeitung, weniger wiederkehrende Aufgaben, höhere operative Leistungsfähigkeit und eine bessere Kundenerfahrung sind wichtige Ziele. Um sie zu erreichen, müssen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse verstehen, Systeme miteinander verbinden und sicherstellen, dass Technologie messbare Verbesserungen erzielt.

Die entscheidende Frage für Führungskräfte in der Versicherungsbranche lautet daher nicht mehr, ob KI ihre Prozesse verändern kann, sondern ob ihre Organisation darauf vorbereitet ist, dieses Potenzial in tatsächliche Ergebnisse umzusetzen.

Bei insinno sind wir überzeugt, dass erfolgreiche digitale Transformation mit dem Verständnis der wertschöpfenden Geschäftsprozesse beginnt. Erst danach sollte Technologie dort eingesetzt werden, wo sie einen echten Unterschied machen kann.

Experimentiert Ihr Unternehmen bereits mit KI, hat aber Schwierigkeiten, erfolgreiche Pilotprojekte in messbare operative Ergebnisse zu überführen? Vielleicht ist der nächste Schritt nicht ein weiteres KI-Tool, sondern die Neugestaltung der dahinterliegenden Prozesse.