Deutsche Versicherungsunternehmen setzen KI 2025 gezielt in Schadensbearbeitung, Risikoprognose und Underwriting ein: Laut KI-Barometer Q3/2025 (heise.de) dokumentieren zahlreiche Unternehmen konkrete Effizienzgewinne, haben aber auch gescheiterte Ansätze und Governance-Hürden offengelegt. Für Entscheider in der Versicherungsbranche liefert das KI-Barometer Q3/2025 erstmals vergleichbare Kennzahlen über mehrere Erhebungszeiträume. KI verbessert laut IBM datengetriebene Kernprozesse wie Risikobeurteilung und Prämienberechnung in größerem Umfang und mit höherer Geschwindigkeit als bisherige Methoden. Wer heute Investitionsentscheidungen trifft, braucht belastbare Praxisdaten zu Governance und Change-Management, nicht nur Pilotprojekterfahrungen.

KI-Einsatz in deutschen Versicherungsunternehmen: Schadensbearbeitung, Risikoprognose und Underwriting 2025

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise der Versicherungsbranche spürbar. Beim Underwriting, bei der Schadensbewältigung und in der Risikoprüfung setzen Versicherer zunehmend auf automatisierte Systeme, die große Datenmengen schneller und in größerem Umfang verarbeiten können als klassische Verfahren. Wie deutsche Unternehmen dabei konkret vorgehen, welche Projekte sich bewährt haben und wo Stolpersteine lagen, zeigt das KI-Barometer Q3/2025.

Datengetriebene Entscheidungen als Branchenbasis

Die Versicherungsbranche hat Daten und Algorithmen schon lange genutzt, etwa bei der Berechnung von Prämien oder der Bewertung von Risiken im Underwriting-Prozess. Laut IBM verarbeiten Versicherer dabei sowohl personenbezogene als auch nicht-personenbezogene Daten, um Risiken einzuschätzen und Policen zu bepreisen. KI erweitert diese Funktionen nun im Umfang und in der Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Konkret bedeutet das: Systeme analysieren deutlich mehr Datenpunkte pro Vorgang, als es manuelle Prozesse erlauben würden. Das betrifft die Bonitäts- und Risikoprognose ebenso wie die Prüfung eingehender Schadenmeldungen.

Was deutsche Unternehmen berichten: Ergebnisse, Rückschläge, Lernkurven

Das KI-Barometer Q3/2025 von heise zeigt, dass zahlreiche deutsche Organisationen offen kommunizieren, was ihre KI-Projekte gebracht haben, welche Ansätze eingestellt wurden und welche Hürden in den Bereichen Governance und Change-Management überwunden werden mussten. Der Report dokumentiert zudem, wie sich relevante Kennzahlen im Vergleich zur ersten Erhebung verändert haben.

Für Entscheider liefert das Barometer damit nicht nur aktuelles Zahlenmaterial, sondern auch eine praxisnahe Orientierung für kommende Projekte: Ob bei der Kalkulation eines neuen Business Case, der kritischen Prüfung früher gestarteter Initiativen oder dem Vergleich eigener Effizienzfortschritte mit denen anderer Unternehmen.

Praktische Implikationen für Unternehmen und Versicherte

1. Schnellere Schadenregulierung als realistisches Ziel Automatisierte Systeme können standardisierte Schadenfälle beschleunigt prüfen und abwickeln. Versicherte sollten bei unkomplizierten Fällen mit kürzeren Bearbeitungszeiten rechnen, bei komplexen Schäden bleibt menschliche Sachbearbeitung weiterhin relevant.

2. Individuellere Prämiengestaltung auf Datenbasis Wenn Versicherer mehr Datenpunkte in die Risikoprüfung einbeziehen, können Prämien stärker auf das individuelle Risikoprofil zugeschnitten werden. Das kann für risikoarme Kundinnen und Kunden vorteilhaft sein, für andere jedoch zu höheren Kosten führen.

3. Governance und Transparenz als offene Baustelle Das KI-Barometer macht deutlich, dass Governance-Fragen und Change-Management in der Praxis zu den häufigsten Stolpersteinen zählen. Versicherte und Unternehmen sollten nachfragen, nach welchen Kriterien KI-Systeme Entscheidungen treffen und wie Fehler korrigiert werden können.

4. Insurtech-Wettbewerb erhöht den Anpassungsdruck Der Aufstieg von Insurtech-Unternehmen, die neue Technologien zur Kundenbetreuung einsetzen, setzt etablierte Versicherer unter Druck, laut IBM. Für Kundinnen und Kunden bedeutet das mittelfristig eine größere Auswahl an digitalen Angeboten und potenziell flexibleren Vertragsbedingungen.

Ausblick: Webinar und laufende Beobachtung

Am 12. August 2025 um 16 Uhr findet ein Live-Webinar auf Basis des KI-Barometers Q3/2025 statt. Die Autorinnen und Autoren des Reports stellen dort die wichtigsten Befunde vor, vertiefen ausgewählte Use Cases und beantworten Fragen. Angemeldete Teilnehmende erhalten zusätzlich den vollständigen Report.

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Quellen

• KI im Versicherungswesen – IBM Think
• KI-Barometer 03/2025: KI im Einsatz – Fallbeispiele aus deutschen Unternehmen (heise.de)
• KI-Barometer 03/2025: Generative KI im Einsatz – Fallbeispiele aus Unternehmen (heise.de)

Häufige Fragen

Wie verändert KI konkret die Schadensbearbeitung in deutschen Versicherungsunternehmen?

KI-Systeme ermöglichen es Versicherern, eingehende Schadenmeldungen automatisiert zu klassifizieren, zu priorisieren und teilweise vollständig ohne manuelle Eingriffe abzuwickeln. Durch den Einsatz von Automatisierung und fortschrittlichen Analyseverfahren lässt sich die Bearbeitungsgeschwindigkeit deutlich erhöhen, während gleichzeitig Fehlerquoten sinken. Deutsche Unternehmen, die solche Projekte umgesetzt haben, berichten laut dem KI-Barometer Q3/2025 (heise.de) sowohl von messbaren Effizienzgewinnen als auch von Herausforderungen in der Governance und im Change-Management.

Welche Rolle spielt KI beim Underwriting und der Risikoprüfung?

Die Versicherungsbranche nutzt seit jeher große Datenmengen zur Bewertung von Risiken und zur Preisgestaltung von Policen. KI beschleunigt und erweitert diesen Prozess erheblich: Algorithmen analysieren sowohl personenbezogene als auch nicht-personenbezogene Daten im Underwriting-Prozess schneller und in größerem Umfang, als es manuelle Verfahren erlauben. Das verbessert die Entscheidungsqualität bei der Risikoeinschätzung und ermöglicht eine präzisere Prämienkalkulation, wie IBM in seiner Branchenanalyse zur KI im Versicherungswesen beschreibt.

Welche Stolpersteine begegnen deutschen Versicherern bei der Einführung von KI-Projekten?

Laut dem KI-Barometer Q3/2025 (heise.de) sind Governance-Strukturen und Change-Management die häufigsten Hürden. Viele Organisationen mussten einzelne Ansätze wieder einstellen, weil interne Prozesse, Datenverfügbarkeit oder regulatorische Anforderungen nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Entscheidungsträger, die den Business Case für neue KI-Projekte kalkulieren oder bestehende Initiativen kritisch prüfen, benötigen daher nicht nur technisches Know-how, sondern auch klare organisatorische Rahmenbedingungen.

Wie nutzen Versicherer KI zur Verbesserung der Kundenkommunikation und Betreuung?

KI kann die Entscheidungsfähigkeit von Versicherungsanbietern verbessern, indem sie die Kundenbetreuung gezielt unterstützt, etwa durch automatisierte Auskunftssysteme oder individualisierte Angebote auf Basis von Datenprofilen. IBM beschreibt in seiner Branchenanalyse, dass KI-gestützte Systeme sowohl das Kundenerlebnis verbessern als auch das Geschäftsergebnis positiv beeinflussen können, weil Anfragen schneller und konsistenter bearbeitet werden.

Wie können Entscheidungsträger den Erfolg von KI-Projekten in der Versicherungsbranche messen?

Das KI-Barometer Q3/2025 (heise.de) zeigt, dass Unternehmen zunehmend konkrete Kennzahlen erheben, um den Nutzen ihrer KI-Initiativen zu belegen. Im Vergleich zu früheren Erhebungen werden dabei Veränderungen bei Effizienz, Prozesskosten und Fehlerquoten transparent gemacht. Empfehlenswert ist ein strukturiertes Monitoring bereits vor dem Projektstart, damit Verbesserungen sauber auf den KI-Einsatz zurückgeführt und gegenüber Stakeholdern nachvollziehbar dokumentiert werden können.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.