KI-gestützte Lösungen im Versicherungswesen mit Managed AI: Warum die Versicherungswirtschaft vor ihrer größten Zäsur steht

Das Ende der „Digitalen Lähmung“: Wie Managed AI die Versicherungswirtschaft rettet

Was jahrzehntelang als stabiles Geschäftsmodell auf Basis von Risikoaggregation und inkrementeller Innovation funktionierte, gerät heute in einen perfekten Sturm aus technologischen Schulden, explodierenden Kosten und regulatorischem Druck. Die Zahlen sprechen eine unmissverständliche Sprache: Während weltweit jährlich rund 122 Milliarden Dollar durch Versicherungsbetrug verloren gehen, fließen paradoxerweise bis zu 90 Prozent der IT-Investitionen traditioneller Häuser allein in die Wartung veralteter Systeme – eine „digitale Lähmung“, die Innovationen im Keim erstickt.

Doch der Preis des Stillstands ist nicht länger nur eine Frage der entgangenen Effizienz, er wird zur existenziellen Bedrohung. In einer Zeit, in der Betrugsmuster dynamischer werden und Kunden Echtzeit-Erlebnisse erwarten, reicht die bloße Verwaltung von Policen nicht mehr aus. Die Antwort der Industrie liegt in der strategischen Implementierung von Managed AI Solutions. Diese Technologien sind längst keine optionale Spielerei mehr, sondern der entscheidende Hebel, um die gigantische „Legacy-Falle“ zu überwinden, Prozesse wie die Schadenbearbeitung radikal zu beschleunigen und Risiken präziser denn je zu bewerten.

Die folgende Analyse beleuchtet die Ökonomie dieser Transformation im Detail. Von den historischen Ursachen der IT-Monolithen bei Branchenriesen wie der Allianz bis hin zu den Fallstricken des neuen EU AI Acts: Wir untersuchen, wie Versicherer den Spagat zwischen strenger Regulierung und notwendiger Automatisierung meistern. Erfahren Sie, warum Managed AI mehr ist als nur Software – nämlich die Infrastruktur für die Marktfähigkeit von morgen – und welche Strategien über Gewinner und Verlierer der kommenden Dekade entscheiden werden.

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Wie Versicherer ihre Zukunft wegautomatisieren oder klug gestalten

Die Versicherungsindustrie befindet sich an einem kritischen Wendepunkt, an dem technologische, wirtschaftliche und regulatorische Kräfte aufeinandertreffen und fundamentale Veränderungen erzwingen. Das Geschäftsmodell der Versicherungen, das über Jahrzehnte auf manuellen Prozessen, dezentral organisierten Datenstrukturen und inkrementellen Innovationen aufgebaut wurde, gerät unter zunehmenden Druck. Die Realität ist dabei unmissverständlich: Die Versicherungsbranche verliert derzeit etwa 122 Milliarden Dollar pro Jahr durch Betrug in der Schaden- und Unfallversicherung, wobei Deutschland allein mit Schäden von über 6 Milliarden Euro jährlich konfrontiert ist. Gleichzeitig werden 70 Prozent der IT-Budgets von Versicherungsunternehmen für die Wartung veralteter Systeme aufgewendet, die zunehmend unter ihrer eigenen Komplexität zusammenbrechen. Zwei Drittel der Versicherungsanbieter weltweit haben es bislang nicht geschafft, künstliche Intelligenz über Pilotprojekte hinaus zu skalieren und damit in ihren operativen Betrieb zu integrieren.

Diese Situation beschreibt nicht einfach eine Effizienzlücke, sondern ein Überlebensproblem. Managed AI Solutions für die Versicherungswirtschaft sind daher keine technologische Spielerei oder eine optionale Modernisierung, sondern eine strategische Notwendigkeit, die über die Wettbewerbsfähigkeit, die Rentabilität und letztlich über die langfristige Marktfähigkeit von Versicherungsunternehmen entscheidet. Dieser Bericht analysiert die ökonomischen Treiber, institutionellen Akteure und Marktmechanismen hinter diesem Transformationsprozess. Er beleuchtet, wie managed AI-Systeme als integrale Lösungsplattformen Versicherern ermöglichen, Legacy-Systeme zu überwinden, Betrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern, Claims-Prozesse zu beschleunigen und personalisierte Kundenerlebnisse zu skalieren.

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Von der elektromechanischen Datenverarbeitung zur digitalen Lähmung

Um die gegenwärtige Situation in der Versicherungsindustrie zu verstehen, ist ein Blick auf ihre technologische Entwicklung erforderlich. Die Allianz beispielsweise führte 1956 als erstes Versicherungsunternehmen in Europa den elektronischen Großrechner IBM 650 ein. Dies war ein Durchbruch, der die Datenverarbeitung revolutionierte und es Versicherern ermöglichte, Millionen von Policen effizient zu verwalten. In den folgenden Jahrzehnten wurden diese Systeme kontinuierlich erweitert und angepasst, um neue Anforderungen zu erfüllen. Jede neue Funktion wurde nicht integriert, sondern überlagert: Versicherungsverwaltung, Schadensbearbeitung, Rechnungsstellung und Kundenverwaltung entstanden als teils isolierte, teils verwobene Systeme.

Dies war historisch nachvollziehbar und wirtschaftlich sinnvoll. Bis zum Ende des 20. Jahrhunderts waren solche monolithischen Systeme das Standard-Geschäftsmodell nicht nur in der Versicherung, sondern in praktisch allen größeren Finanzinstitutionen. Sie ermöglichten damals Skalierung und Profitabilität. Doch diese Systeme wurden nicht primär für Flexibilität, schnelle Iterationen oder externe Integration entwickelt. Sie wurden für stabile, vorhersehbare Abläufe optimiert.

Das Jahrtausendwende und die folgenden zwei Jahrzehnte zeigten dann die Schattenseiten dieser Entscheidungen. Während die Finanzdienstleistungen weltweit aufgrund von Fusionen, neuer Regulierung und dem Aufkommen von InsurTechs unter Druck gerieten, banden sich Versicherer zunehmend an Systeme, die sie selber nicht mehr vollständig verstanden. Teilweise sind die technischen Abhängigkeiten heute so komplex, dass niemand in einem Versicherungsunternehmen den gesamten Aufbau seiner eigenen Software überblickt. Manche Änderungen, die trivial erscheinen würden, wie die Ergänzung einer zweiten E-Mail-Adresse im System, verursachen Kosten im sechsstelligen Euro-Bereich, weil sie an Hunderten von Stellen im System angepasst werden müssen.

Die Investitionen in IT zeigen das Ausmaß des Problems. Die deutschen Versicherer allein haben ihre IT-Investitionen auf einen Rekordwert von 6,2 Milliarden Euro im Jahr 2024 erhöht, und dies hauptsächlich um bereits bestehende Probleme zu bewältigen, nicht um innovativ in die Zukunft zu investieren. Ein großer Teil dieser Mittel, nach Schätzungen von 70 bis 90 Prozent, wird für die bloße Instandhaltung von Legacy-Systemen aufgewendet. Dies stellt einen klassischen ökonomischen Ineffizienzzustand dar: Unternehmen zahlen immer höhere Summen, um denselben Funktionalitätsumfang zu halten, während ihre Wettbewerbsfähigkeit sinkt. Die technische Schuld wächst exponentiell, während Investitionen in Innovation und Wachstum gehemmt werden.

Analyse der Kernfaktoren: Systemische Ineffizienzen und die Anreizstrukturen der Transformation

Das Versicherungsgeschäft basiert auf asymmetrischer Information, Risikoaggregation und Prämienlogik. Versicherer sammeln Daten über Risiken, bewerten diese Risiken und berechnen Prämien auf dieser Grundlage. Für diese Bewertung kombinieren sie historische Daten, externe Informationen und etablierte Kalkulationsmodelle. Traditionell waren dies manuelle oder semi-automatisierte Prozesse. Ein Underwriter brauchte Jahre der Erfahrung, um diese Bewertungen konsistent vorzunehmen. Die Schadensbearbeitung war ähnlich: Ein Sachbearbeiter musste Dokumente lesen, Fakten mit der Police abgleichen, mögliche Betrugshinweise identifizieren und dann entscheiden.

In diesem Kontext wirken Managed AI Solutions wie ein katalytischer Transformer. Sie ermöglichen es, diese kognitiven Aufgaben nicht nur schneller, sondern präziser und skalierbarer zu bewältigen. Doch die ökonomischen Hebel gehen deutlich tiefer:

Erstens steht der Betrugsschutz im Zentrum. Die global quantifizierten Verluste durch Versicherungsbetrug in Property and Casualty (P&C) Versicherungen liegen bei etwa 122 Milliarden Dollar jährlich. In Deutschland liegt die Schätzung bei über 6 Milliarden Euro pro Jahr, und diese Summe steigt konstant. Herkömmliche Betrugserkennung funktioniert auf Basis von Regelwerk: Verdächtige Muster werden von Experten definiert und dann in Systemen hardcodiert. Das Problem ist, dass Betrüger sich an bekannte Muster anpassen, neue Techniken entwickeln und kreativ werden. Machine Learning basierte Betrugserkennung funktioniert anders: Sie erkennt anomale Muster, die von Menschen nie vorher beschrieben wurden. McKinsey Analysen zeigen, dass state-of-the-art Betrugserkennung die Detektionsrate um 15 bis 20 Prozent steigert, während gleichzeitig falsch positive Warnungen um 20 bis 50 Prozent sinken. Das hat unmittelbare ökonomische Konsequenzen: Weniger Betrug bedeutet weniger Leistungsauszahlungen. Weniger falsch positive Fälle bedeutet weniger unnötige Investigationen und schnellere Legitimationen für ehrliche Versicherte.

Zweitens liegt eine massive Effizienzsteigerung in der Claims-Bearbeitung vor. Ein niederländischer Großversicherer, der AI-basierte Claims-Prozessierung implementierte, erreichte eine Automatisierung von 91 Prozent aller förderfähigen Motor-Claims. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Claim sank um 46 Prozent, und parallel stieg die Kundenzufriedenheit (gemessen als Net Promoter Score) um 9 Punkte. Ein nordischer Versicherer, der Document Intelligence Lösungen einführte, erreichte eine korrekte Datenextraktion und -interpretation bei 70 Prozent der eingehenden Dokumente in Echtzeit, statt manuell und verzögert. Dies war nicht nur technisch bedeutsam, sondern wirtschaftlich transformativ: Claims Adjusters konnten sich aus Routineaufgaben befreien und konzentrierten sich stattdessen auf komplexe, hochwertige Fälle, bei denen menschliche Expertise wirklich Mehrwert schafft.

Drittens ermöglicht dynamische Risikobewertung durch KI eine radikale Verbesserung der Preisgenauigkeit. Während traditionelles Underwriting auf wenigen Variablen basierte (Alter, Fahrerhistorie, Postleitzahl), können KI-Modelle Hunderte oder Tausende von Datenpunkten in Echtzeit analysieren und kombinieren. Dies ermöglicht präzisere Prämien, die das tatsächliche Risiko widerspiegeln, statt Durchschnittsprämien, die einen großen Teil der Kundenbasis subventionieren. Eine Allianz Case Study zeigt, wie das KI-System BRIAN (Underwriter Guidance Tool) durch Datenintegration und semantische Analyse risikogerechte Empfehlungen liefert, die Underwriter schneller und besser informieren.

Viertens verbessert KI-gesteuerte Personalisierung die Kundenakquisition und Bindung massiv. Generative KI und Large Language Modelle ermöglichen es, mit Versicherungskunden in natürlicher Sprache zu kommunizieren, automatisierte Self-Service-Lösungen zu bieten und individualisierte Produktempfehlungen zu machen. Ein Kundenberater, der sonst 100 Anfragen pro Arbeitstag bearbeitet, kann mit KI-Assistenten diese Kapazität verdoppeln oder verdreifachen, während gleichzeitig die Qualität der Beratung steigt.

Doch diese Hebel funktionieren nur unter bestimmten institutionellen Bedingungen. Die meisten Versicherer konnten diese Effekte nicht realisieren, weil ihre Legacy-Systeme nicht flexibel genug sind, um schnelle Integrationen zu unterstützen. Ein KI-Projekt bei einem traditionellen Versicherer kann Jahre dauern, weil jede neue Schnittstelle zu Hunderten von bestehenden Abhängigkeiten führt. Dies ist der zentrale Grund, warum zwei Drittel der Versicherer weltweit KI noch nicht über Piloten hinaus skaliert haben.

Die aktuelle Lage: Datengestützte Bestandsaufnahme und Herausforderungen

Der globale KI-Markt für Versicherungen wächst mit eine außergewöhnlichen Rate. Im Jahr 2024 war der Markt für KI in Versicherungen etwa 6,44 bis 11,33 Milliarden US-Dollar wert, je nach Quelle. Die Prognosen für das kommende Jahrzehnt sind dramatisch: Der Markt wird bis 2031 bis 2035 auf 45,74 bis 246 Milliarden Dollar anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate zwischen 32 und 33 Prozent.

Diese Zahlen sind nicht mathematische Abstraktion, sondern Ausdruck echter ökonomischer Transformationen. Versicherer weltweit investieren massive Summen in KI-Technologie, Talentakquisition und Transformationsprojekte. Die größten Versicherer wie Allianz, Munich Re und Zurich haben Investmenteinheiten, Labs und Forschungspartnerschaften aufgebaut. Zurich kündigte 2025 die Eröffnung eines neuen AI Labs in Zusammenarbeit mit der Universität St. Gallen und dem ETH Zurich an, um the Geschäftsmodell der Versicherung selbst zu transformieren. Die Allianz baut eine unternehmensweite Data Platform auf, um Daten aus allen Quellen zu integrieren und damit KI-Anwendungen zu ermöglichen.

Doch diese Investitionen sind nicht unbegrenzt. Die Ressourcen sind in der Regel gebunden in Legacy-Systemen. Deutsche Versicherer geben etwa 5,9 bis 6,2 Milliarden Euro jährlich für IT aus, doch davon gehen 70 bis 90 Prozent an die Wartung bestehender Infrastruktur. Dies bedeutet, dass nur 10 bis 30 Prozent dieser Summe für echte Innovation und Zukunftsinvestitionen verfügbar sind. Kleine und mittlere Versicherer haben noch weniger Ressourcen. Daher ist die schnelle, integriert Bereitstellung von KI-Lösungen aus einer Hand ein massiver Vorteil.

Die drängendsten Herausforderungen sind dabei folgende. Erstens die technische Komplexität der Integration: Jede Versicherungsfirma hat eine unique Landschaft von Altsystemen, jede mit eigenen APIs, Datenstrukturen und Geschäftslogiken. Ein echter Solution Provider muss nicht nur KI-Algorithmen anbieten, sondern auch konfigurierbares Connector-Framework, das sich an diese Vielfalt anpasst. Zweitens die regulatorische Komplexität: Mit dem EU AI Act, der im August 2024 in Kraft trat und ab Mai 2026 vollständig gültig wird, unterliegen Hochrisiko-KI-Systeme, insbesondere solche zur Risikobewertung und Preisbildung, strengen Anforderungen an Governance, Dokumentation, Transparenz und Bias-Minimierung. Drittens die Datenschutz und Vertrauensfrage: Sensible Kundendaten, Gesundheitsinformationen und finanzielle Details müssen mit höchster Sicherheit behandelt werden. Versicherer können diese Daten nicht einfach an externe Cloud-Provider outsourcen, ohne regulatorische Risiken einzugehen. Sie benötigen Lösungen, die On-Premises oder in kontrollierten Umgebungen laufen und Audit Trails sowie volle Transparenz bieten.

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Fallstudien aus der Praxis: Vergleichende Analyse verschiedener Transformationsstrategien

Um die praktischen Implikationen dieser Analyse zu verdeutlichen, sind Fallstudien mit unterschiedlichen Ansätzen hilfreich.

Der nordische Versicherer, der AI-basierte Document Intelligence implementierte, illustriert den Weg des stufenweisen, process-spezifischen Einsatzes. Die Firma hatte jahrzehntelange Erfahrung mit Papier und digitalen Dokumenten in Claims. Der manuelle Prozess war hochgradig komplex: Eine Claim kam herein, externe Dokumentationen wurden fotografiert oder gescannt, Mitarbeiter lasen diese manuell, copierten Daten in verschiedene Systeme. Fehlerquoten waren signifikant. Mit EY Fabric Document Intelligence wurde dieser Workflow transformiert. 70 Prozent der Dokumente werden nun in Echtzeit korrekt interpretiert, Daten werden automatisch extrahiert und in die Backend-Systeme übernommen. Diese Lösung war nicht eine Neubauentwicklung, sondern eine integrierte Komponente, die auf bestehende Claims Management Systeme aufgesetzt wurde. Das Resultat: Deutlich schnellere Claims-Bearbeitung, Fehlerreduktion, und Mitarbeiter, die sich auf analytischere, kundenorientiertere Tätigkeiten konzentrieren konnten.

Der niederländische Großversicherer demonstriert einen noch radikaleren Ansatz: die vollständige Automatisierung klassischer Claims-Entscheidungen. Diese Firma hatte eine sehr klare Hypothese: Etwa 91 Prozent aller Motor-Claims folgen standardisierten Entscheidungslogiken und könnten komplett automatisiert werden, wenn ein System diese Logik erlernen würde. Der Versicherer trainierte einen KI-Agent, der die Entscheidungsmuster erfahrener Claims Adjusters modellierte. Der Agent sollte Claims klassifizieren, Anspruchsbedingungen prüfen und einfach strukturierte Fälle automatisch freigeben. Diese Implementierung war technisch anspruchsvoll, weil sie Dutzende von Legacy-Systemen miteinander verbinden musste. Aber der Business Case war so stark, dass die Investition gerechtfertigt wurde. Nach vollständiger Implementierung sank die durchschnittliche Claims-Verarbeitungszeit um 46 Prozent, 91 Prozent aller förderfähigen Motor-Claims wurden automatisiert, und die Kundenzufriedenheit stieg um 9 NPS Punkte. Dies war jedoch nicht eine vollständige Automatisierung von Menschenarbeit, sondern eine intelligente Aufteilung: Der Agent übernahm die Routine, Menschen übernahmen die Komplexität.

Die Allianz, als globaler Player, verfolgt dagegen einen unternehmensweiten Datenintegrations- und KI-Strategie-Ansatz. Das Unternehmen erkannte, dass KI-Projekte nur dann nachhaltig erfolgreich sind, wenn die Datenqualität stimmt und die Daten organisationsweit zugänglich sind. Daher investiert Allianz massiv in seine Allianz Data Platform, in Data Governance, und in Chief Data Officer Positionen bei den einzelnen operativen Einheiten. Dies ist ein längerfristiger Transformationsweg, aber es adressiert das Kernproblem: Gute KI braucht gute Daten, und gute Daten brauchen organisationale Struktur und Kultur.

Zurich verfolgt dagegen einen Forschungs- und Innovationsansatz durch sein neues KI Lab. Zurich erkannte, dass die bloße Anwendung bestehender KI-Technologien nicht ausreicht, um wirkliche Geschäftsmodell-Transformation zu erreichen. Das Unternehmen hat sich mit führenden Universitäten verbunden, um neue KI-Technologien und -Methoden zu entwickeln. Das Lab konzentriert sich auf Agent-based AI Systems, die autonomer arbeiten und auch komplexe Entscheidungen treffen können. Dies ist ein Spiel um die Zukunft, nicht um heute Effizienzgewinne zu realisieren.

Der Vergleich zeigt mehrere Erkenntnisse. Erstens gibt es nicht einen Single Silver Bullet Ansatz. Process-spezifische AI-Lösungen (wie Document Intelligence), vollständige Prozessautomatisierung (wie der niederländische Versicherer), unternehmensweite Datenstrategien (Allianz) und grundlagenorientierte Forschung (Zurich) sind alle berechtigt und adressieren unterschiedliche ökonomische Probleme. Zweitens ist die Geschwindigkeit der Implementierung ein kritischer Wettbewerbsfaktor. Ein System, das in Monaten, nicht Jahren, implementiert werden kann, hat wirtschaftliche Vorteile. Drittens ist die Integration mit bestehenden Systemen entscheidend. Versicherer, die KI als isoliertes Projekt betreiben, geschnittert Erfolg. Diejenigen, die KI in ihre bestehende Technologie Landscape integrieren, skalieren erfolgreicher.

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Zukünftige Entwicklungspfade und potenzielle Disruptionen

Auf Basis der bisherigen Analyse lassen sich mehrere wahrscheinliche Entwicklungspfade skizzieren.

Das wahrscheinlichste Szenario ist eine progressive Fragmentierung der Versicherungsindustrie. Large Players mit Ressourcen, wie Allianz, Munich Re und Zurich, werden KI und Datenintegration erfolgreich skalieren und damit Wettbewerbsvorteile consolidieren. Sie werden zudem unter regulatorischer Aufsicht innovativ bleiben, weil sie die Ressourcen für Compliance haben. Mittlere und kleinere Versicherer werden in ein Dilemma geraten: Entweder sie investieren massiv in KI und Modernisierung (was ihre Profitabilität kurzfristig senkt), oder sie fallen technologisch zurück und verlieren Marktanteile. Viele werden sich für Outsourcing oder strategische Partnerschaften mit KI-Plattformen entscheiden (wie managed AI solutions anbieter). Dies könnte zu einer Konsolidierung führen, bei der die größten Versicherer die besten KI-Talente anziehen, während kleinere Versicherer zu Distributoren oder auf Nischen-Strategien ausweichen.

Ein zweites wahrscheinliches Szenario ist die Entstehung neuer Versicherungsmodelle, die auf KI und Datenanalyse fundamental aufgebaut sind. Neue InsurTechs oder Tech-Unternehmen, die in Versicherung eintreten (wie Google in Versicherungen), haben weniger technische Schuld und können KI von Grund auf in ihre Architektur einbauen. Sie könnten vertikale Nischenmärkte schnell dominieren. Dadurch entsteht Druck auf etablierte Versicherer, nicht nur ihre bestehenden Prozesse zu optimieren, sondern auch ihre Geschäftsmodelle zu überdenken. Zurich hat dies erkannt und investiert in Forschung zu neuen Geschäftsmodellen.

Ein drittes Szenario ist die progressive Regulierung und Formalisierung von KI Standards. Die aktuelle EU AI Act ist erst der Anfang. Es wird erwartet, dass weitere Regelungen folgen, sei es zur Explainability, zur Bias-Minimierung, oder zur Kreditwürdigkeit von KI Systemen. Dies könnte dazu führen, dass nur spezialisierte, hoch-regulierte AI Solution Provider mit echten Sicherheits- und Compliance-Zertifizierungen erfolgreich sein werden. Generische KI Tools von Tech Giants könnten für reguliert Industrien wie Versicherungen unzureichend werden.

Ein viertes Szenario, das weniger wahrscheinlich aber nicht unmöglich ist, ist eine Backlash gegen KI Automation in Versicherungen, getrieben durch öffentliche Debatte über Jobverluste oder Diskriminierung. Dies könnte zu politischem Druck führen, KI zu limitieren oder zu verbieten in bestimmten Kontexten. Aber dies ist unwahrscheinlich, da die wirtschaftlichen Vorteile zu groß sind.

Potenzielle Disruptionen, die diesen Pfaden upend könnten:

1. Massive Datenbreach bei einem großen Versicherer, das Vertrauen in KI-Systeme fundamental beschädigt
2. Demonstrierte diskriminatorische Effekte von KI-Systemen in Hochrisiko-Fällen (etwa ein Fall wie das Amazon Hiring Scandal, aber in Versicherung), das regulatorische Backlash auslöst
3. Durchbruch in Agent-Based AI oder autonomous AI decision systems, die Versicherungsmodelle weiter verwandeln
4. Kombinierte Auswirkungen von Klimawandel und verbesserter Risikobewertung durch KI, die zu massiven Marktverzerrungen führen (etwa wenn KI erkennt, dass bestimmte Regionen viel risikoreicher sind als bislang angenommen)

Strategische Implikationen: Die Notwendigkeit einer koordinierten Transformation

Die empirische Analyse zeigt ein klares Bild: Managed AI Solutions sind für Versicherer nicht optional, sondern notwendig. Die gegenwärtigen Ineffizienzen sind so drastisch, die Wettbewerbskräfte so stark, und die regulatorischen Anforderungen so klar, dass Untätigkeit einem Wettbewerbsvorteil für Konkurrenten gleichkommt.

Für politische Entscheidungsträger bedeutet dies, dass der regulatorische Rahmen (EU AI Act, GDPR, nationale Versicherungsgesetze) verstärkt, aber auch mit praktischer Unterstützung für kleinere Versicherer kombiniert werden muss. Ohne Unterstützung könnte eine Zwei-Klassen-Versicherungsindustrie entstehen, in der große Versicherer innovativ bleiben und kleine Versicherer zur Übernahme oder zum Ausscheiden zwingen.

Für Unternehmensführer in Versicherungen ist die strategische Implikation unmissverständlich. Es genügt nicht, einzelne KI-Projekte zu pilotieren. Versicherer müssen:

1. Eine unternehmensweite Datenstrategie entwickeln, die Daten als kritisches Asset behandelt
2. Legacy-Systeme progressiv abbauen oder modernisieren, nicht endlos Patches installieren
3. KI nicht als isoliertes Projekt, sondern als integrale Komponente der betrieblichen Architektur betrachten
4. Governance und Compliance in die Projektumsetzung von Anfang an einbauen, nicht nachträglich
5. Strategische Entscheidungen über Make vs. Buy vs. Partner treffen: Wann macht es Sinn, eigene KI-Lösungen zu entwickeln, und wann ist ein Managed AI Solutions Anbieter die richtige Wahl?

Für Investoren und Stakeholder ist die fundamentale Erkenntnis, dass Versicherer, die diese Transformation erfolgreich navigieren, mit Wettbewerbsvorteilen, höherer Profitabilität (durch Betrugsreduktion, Kosteneffizienz und bessere Preisgenauigkeit) und stärkerer Kundenbeziehung rechnen können. Versicherer, die es nicht tun, werden in einer zunehmend wettbewerbsintensiven und regulatorisch komplexen Landschaft an Relevanz verlieren.

Die zentrale These dieser Analyse ist daher nicht, dass KI eine technologische Option ist, sondern dass KI eine strategische Notwendigkeit ist, die über die Existenzfähigkeit von Versicherungen in der kommenden Dekade entscheidet. Managed AI Solutions, richtig konfiguriert und mit Governance verankert, sind das ökonomische Instrument, um diese Notwendigkeit in Realität zu verwandeln.

Konrad Wolfenstein

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