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KI Fragen-Antworten / AI Q&A

Von Grundlagen der KI bis komplexe Integration – klar, kurz, mit echtem Mehrwert.

KI in Versicherungen

Häufig gestellte Fragen

KI für Versicherungen wirft viele Fragen auf, besonders bei Entscheidern, die konkret über den Einstieg nachdenken. Was kostet das? Wie lange dauert die Einführung? Muss das Kernsystem angefasst werden? Diese FAQ beantwortet die häufigsten Fragen rund um KI im Schadenmanagement, KI im Underwriting und KI in Vertragsprozessen – aus der Praxis, ohne Buzzwords.

KI für Versicherungen

Nutzen & Potenziale von KI für Versicherer

    • Bis zu 40 % weniger Bearbeitungskosten

    • Bis zu 70 % kürzere Durchlaufzeiten

    • Weniger Fehler

    • Verbesserte Kundenzufriedenheit

    • Höhere Produktivität

    • Schadenmanagement (Foto, Video, Text)

    • Underwriting und Risikobewertung

    • Vertragsänderungen (Einschlüsse, Ausschlüsse, Stornos)

    • Kundenservice / E-Mail-/Dokumenteninterpretation

    • Betrugserkennung

    • Gebäude- und Inventaranalyse

    • Dokumente analysieren

    • Deckungsprüfungen durchführen

    • Schadenkosten schätzen

    • Handlungsschritte vorschlagen

    • Daten extrahieren

    • Vorgänge priorisieren

    • Schnelle Analyse von Kundendaten

    • Erstellung von Risikoberichten

    • Automatisierte Antworten

    • Unterstützung bei Beratung und Verkauf

    • Effiziente Dokumentenbearbeitung

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

  • Künstliche Intelligenz ist Software, die Aufgaben erledigt, für die bisher menschliches Denken nötig war – z. B. Texte verstehen, Daten analysieren oder Entscheidungen vorschlagen.


    Versicherer profitieren davon, weil KI große Informationsmengen schnell erkennt, auswertet und daraus sinnvolle Handlungsschritte ableitet.

    • KI ist der Oberbegriff für intelligente Systeme.

    • Machine Learning (ML) sind Modelle, die aus Daten lernen.

    • Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme, die Sprache verstehen, strukturieren und interpretieren.


    Für Versicherer sind LLMs besonders wertvoll, weil sie Texte wie Schadenmeldungen, Gutachten oder E-Mails fachlich verstehen können.

  • Weil KI inzwischen praxisreif ist:

     

    • Sie arbeitet schnell und präzise.

    • Sie kann komplexe Fachaufgaben übernehmen.

    • Sie senkt Kosten und Bearbeitungszeiten drastisch.


    Gerade in der Versicherungswirtschaft eröffnen sich dadurch enorme Einsparpotenziale.

  • Klassische Software folgt starren Regeln.
    KI interpretiert Inhalte, zieht Schlussfolgerungen und passt sich an neue Daten an.


    Für Versicherer heißt das:
    Eine KI erkennt Deckungslücken, Schäden, Risiken oder notwendige Dokumente von selbst – ohne manuell vordefinierte Regeln.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Praktische Use Cases von KI in der Versicherungswirtschaft

  • KI kann:

    • Schadenbilder analysieren

    • Betrugsmuster erkennen

    • Deckung prüfen

    • Reservevorschläge liefern

    • Auszahlungsempfehlungen geben

    • Dokumente automatisch anfordern

    • Risikoprüfung auf Basis aller verfügbaren Daten

    • Gebäudebewertungen (inkl. 3D-Scan)

    • Scoring und Risikoempfehlungen

    • Vergleich mit Referenzbedingungen

  • Die KI liest die Anfrage, z. B.:
    „Bitte Person X aus dem Vertrag entfernen.“
    → Sie erkennt Vorgang, Vertragsart, notwendige Schritte und Datenfelder.
    → Der Sachbearbeiter muss nur noch bestätigen.

    • Vorsortierung von E-Mails

    • Vorschläge für Antworten

    • Erkennung des Geschäftsvorfalls

    • Zuordnung zu Teams

    • Prüfung der Dokumentenvollständigkeit

Arbeitstisch
Praktische Use Cases von KI in der Versicherungswirtschaft
Einführung von KI in Versicherungen

Einführung von KI in Versicherungen

    • Kleinen, klaren Use Case auswählen

    • Datenwege definieren

    • Erste Pilotumgebung starten

    • Ergebnisse messen

    • Skalieren

    • Mit 9elf26.ai dauert ein Pilot oft nur 4–6 Wochen.

    • Transparenz über Ziele

    • Einfache Schulungen

    • Rollen klar definieren

    • Mitarbeiter in Pilotphasen einbinden

    • Sorgen ernst nehmen (“KI ersetzt nicht – sie entlastet”)

    • Zu große Projekte

    • Fehlende klare Ziele

    • Kein Prozessverantwortlicher

    • Keine Teststrategie

    • Unklare Datenqualität

  • Nein – aber man braucht:

     

    • Prozesswissen

    • Fachentscheider

    • IT-Ansprechpartner
      Die komplexen KI-Funktionen übernimmt die Plattform (z. B. 9elf26.ai).

KI für Ihre Versicherungsprozesse / AI for insurance processes

KI für Ihre Versicherungsprozesse

Zentrale KI Plattform für Sachversicher, Lebensversicherer und Krankenversicherer

Integration von KI in Systeme & Prozesse

  • Über APIs oder Batchprozesse.
    9elf26.ai ist kompatibel mit Systemen wie:

     

    • Bestandsführungssystemen (z. B. V’ger, Guidewire, msg, adesso)

    • Drittsystemen (CRM, Schadenportale)

    • Dokumentenmanagementsystemen

  • Beispielsweise:

     

    • Dokumente

    • E-Mails

    • Bilder/Videos

    • Stammdaten

    • Bedingungen
      Die KI benötigt keine besonderen Formate – PDFs, JPGs, DOCX oder strukturierte Daten reichen.

    • Fachliche Tests

    • End-to-End-Tests

    • Versionierung (z. B. jeder Prompt und jedes Modell wird historisiert)

    • Monitoring der Ergebnisse

    • Qualitätsmetriken

  • Die KI erkennt den Vorgang → ordnet ihn ein → schlägt Maßnahmen vor → führt Arbeitsschritte automatisch aus.
    Der Mensch bestätigt oder korrigiert.
    Mensch + KI ergeben maximale Prozessqualität.

Integration von KI in Systeme & Prozesse
KI Sicherheit, Regulierung & Governance

KI-Sicherheit, Regulierung & Governance

  • Ja.
    Versicherer müssen jedoch beachten:

     

    • EU AI Act

    • DSGVO

    • BaFin-Vorgaben zur Nachvollziehbarkeit
      9elf26.ai erfüllt alle relevanten Rahmenbedingungen.

    • Verarbeitung in Europa

    • keine Speicherung ohne Zustimmung

    • Pseudonymisierung

    • Audit-Trails

    • Verschlüsselung

  • Ja.
    Die Plattform zeigt:

     

    • Welche Eingabedaten genutzt wurden

    • Welche Regeln angewendet wurden

    • Welche Ergebnisse erzeugt wurden
      Dies ist essenziell für Regulierung und Qualität.

    • KI-Verantwortlicher

    • Qualitätsmanagement

    • Richtlinie für KI-Nutzung

    • Monitoring & Rückmeldeschleifen

Wirtschaftlichkeit & strategische Bedeutung von KI

  • Viele Projekte erreichen bereits nach 3–6 Monaten positive Effekte:

     

    • Weniger Bearbeitungszeit

    • Geringere Sachbearbeiterkosten

    • Bessere Abschlussraten

    • Weniger Rückfragen

    • Sachbearbeiter werden von Routine entlastet.

    • Arbeit wird fachlicher, weniger administrativ.

    • KI liefert Entscheidungsvorschläge, keine Endentscheidungen.

    • Schnellere Prozesse

    • Höhere Kundenzufriedenheit

    • Geringere Kostenbasis

    • Zugriff auf mehr Automatisierung

    • Wettbewerbsvorteile

  • Ja, perspektivisch:

     

    • Pay-per-Use

    • Prävention statt Reaktion

    • Automatisierte Risk-Scoring-Modelle

    • Schnellere Produktentwicklung

Wirtschaftlichkeit & strategische Bedeutung von KI
Strategie & Vorteile 9elf26.ai

Was ist 9elf26.ai

  • 9elf26.ai ist KI für Ihre Versicherungsprozesse.

    Eine Zentrale KI Plattform für Sach-, Lebens- und Krankenversicherer. 
    Auch im Einsatz für größere Makler, Versicherungsdienstleister und Pools.

    Einsatzbereit. Praxiserprobt. Passgenau.

    • Underwriting & Risikobewertung

    • Schadenmanagement

    • Kundenservice & Vertragsprozesse

    • Aktuariat

    • Fokus auf Versicherungsprozesse

    • Sofort einsatzbereite KI-Module

    • Hohe Fachlichkeit

    • Direkte Integration

    • Transparente Governance

    • Geringe Kosten, schnelle Ergebnisse

    • Security & Compliance auf höchstem Niveau.

  • Das hängt vom Use Case ab. Grundsätzlich reichen vorhandene Standarddaten z.B.:

    • Claims: Schadenmeldung, Police/Vertrag, Bedingungen, optional Bilder/Belege oder Audio.

    • Underwriting: Antrag/Police, vorhandene Objekt-/Gebäudedokumente, optional Fotos/Schadenhistorie

     

    Unterstützte Formate: .pdf, .doc, .docx, .jpg, .jpeg, .png, .wav, .mp3, .txt, .xls, .xlsx, .json, .eml, .msg

  • 9elf26.ai läuft ausschließlich in Ihrer Cloud auf AWS oder Azure.
    Wir nutzen EU-compliant LLMs – Betrieb und Datenverarbeitung erfolgen in EU-Regionen. Die Datenhoheit bleibt immer beim Versicherer.

  • Wir arbeiten mit einem geprüften Security- und Compliance-Framework.
    Damit ist KI-Nutzung, Datenverarbeitung und Betrieb prüfbar, nachvollziehbar und regulatorisch sauber – im Pilot und später im Rollout.
    So unterstützen wir Ihre Anforderungen aus AI-Act, DORA und DSGVO.

  • 9elf26.ai integriert sich leichtgewichtig und ohne Umbau:

    • REST-API für Echtzeit-Prozesse

    • Batch/Jobs für Massenvorgänge

    Für Sachbearbeiter gibt es zusätzlich eine Upload-Oberfläche.
    Ergebnisse kommen strukturiert zurück (z. B. Deckung + Begründung, Next Steps, Routing, Reserve, Fraud, Regress) und können per API ins Kernsystem übernommen werden.

  • Wir messen im Pilot genau das, was wir versprechen – mit Baseline und Stichproben zusammen mit Ihrem Fachteam.

    Typische Ziel-KPIs:

    • Bearbeitungszeit pro Fall: −50 bis −70 %

    • Bearbeitungskosten pro Fall: −30 bis −40 %

    • Dunkelregulierung / Automatisierung: +15 bis +30 %

    • Rückfragen / Nachforderungen: −20 bis −40 %

    • Trefferquote Dokumenten-/Deckungsinterpretation: >90 % (Sampling)

    Alle Ergebnisse sind transparent dokumentiert und transparent.

  • Wir starten mit einem Fixpreis-Pilot (6 Wochen), klarer Scope, reale Stichprobe.
    Rollout nur bei KPI-Erfolg. Das Preismodell skaliert nach Volumen.
    Ergebnis: Business Case + Rollout-Roadmap.

Für weitere Fragen sind wir gerne da.

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