Digitalisierungsgrad der Versicherungsbranche

Rankings zum Digitalisierungsgrad verschiedener Branchen sind nur bedingt aussagekräftig, da sie die unterschiedlichen Prozesskomplexitäten, Marktgegebenheiten und zahlreichen branchenspezifischen Einflussfaktoren kaum umfassend genug berücksichtigen können, um einen validen Vergleich zu ermöglichen. Dass die Digitalisierung der Versicherungsbranche massiv voranschreitet, belegt jedoch folgende Zahl sehr eindrucksvoll: 99% aller befragten Entscheidungsträger einer aktuellen Ernst & Young-Studie, werden oder investieren bereits in unterschiedlichsten Formaten in künstliche Intelligenz. Dennoch erschweren viele Themen rund um KI eine reibungslose Adoption für die fortschreitende Prozessautomatisierung. 

KI-Hindernisse, Lösungsansätze und Aufgabenschwerpunkte im Überblick 

Wir haben für Sie einen Überblick über die Herausforderungen, aber auch über bestehende Lösungsansätze und zentrale Aufgabenfelder zur Neugestaltung von Versicherungsprozessen durch künstliche Intelligenz zusammengestellt. 

• Ungewissheit bei Regulatorik 

Selbstverständlich ist in stark reglementierten Industrien die organisationale Auseinandersetzung und detaillierte Berücksichtigung  zukünftiger KI-Regularien besonders stark ausgeprägt. Da vieles im EU AI-Act noch undefiniert ist und unter anderem auch von technologischen Entwicklungen abhängt, besteht bei vielen Versicherungsunternehmen eine gewisse Unsicherheit. Im Kern geht es aber um die Kontrollierbarkeit von Künstlicher Intelligenz, die mit den richtigen Plattformen bereits heute nachhaltig sichergestellt werden kann. Eine zentrale Empfehlung lautet daher, sich nicht von bestimmten LLMs als Basistechnologie abhängig zu machen, um die unternehmensindividuelle KI-Infrastruktur nachhaltig zu gestalten und flexibel ausbauen zu können. 

Mit dem Kauz aiStudio ist es derzeit möglich, je nach Anwendungsfall zwischen  16 verschiedenen Large Language Modellen zu wählen und die KI-Konversationen durch zahlreiche Einstellungen und Kontrollfunktionen transparent zu verfolgen und inhaltlich gezielt zu steuern.

• Offene Fragen zu KI-Budgets 

Die wirtschaftliche Lage bleibt auch 2025 angespannt und Kosten-Nutzen-Analysen müssen überzeugen. Das ist bei Innovationsprojekten nicht immer einfach. Sicher ist, dass die Zeit der großen Pilotprojekte vorbei ist, neue Anwendungen müssen sofort Wirkung zeigen. Versicherer, die bereits Erfahrung mit KI haben, stehen vor einer weiteren Herausforderung: Wer künstliche Intelligenz im Unternehmen skalieren will, braucht zum Teil erhebliche Projektbudgets, die das Top-Management in wirtschaftlich angespannten Zeiten nicht so gerne zur Verfügung stellt. 

Nicht die gesamte KI-Infrastruktur muss selbst entwickelt werden. Eine KI-Plattform wie das Kauz aiStudio unterstützt eine Vielzahl unterschiedlicher, branchenspezifischer Anwendungsfälle out-of-the-box und kann je nach Entwicklungstempo des Unternehmens im Nutzungsumfang bedarfsgerecht erweitert werden. Dies bedeutet, dass mit überschaubaren Investitionen erste Umsetzungen erfolgen können, deren ROI messbar wird, um dann auf Basis derselben Plattform die nächste Ausbaustufe der unternehmensspezifischen KI anzugehen.