Seit weit über einem Jahrzehnt treiben Sach- und Haftpflichtversicherer die digitale Transformation voran, um ihre Schaden-Kosten-Quote zu sichern und ihren Marktanteil zu erhöhen. KI bietet eine leistungsstarke neue Möglichkeit, Workflows zu automatisieren und zu optimieren, Risiken zu verwalten und die Rentabilität zu verbessern. Dennoch haben die meisten Versicherer Schwierigkeiten, von Pilotprojekten zur Implementierung von KI in der Produktion überzugehen. Um KI-Modelle zu entwickeln, auf die sich Versicherer bei der Ausführung ihrer Kerngeschäftsprozesse verlassen können, müssen sie ihre KI-Strategien auf drei Säulen aufbauen, die die Genauigkeit, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse gewährleisten.
Die Dringlichkeit dieses Wandels ist nicht mehr theoretisch. Die Aufsichtsbehörden haben eine klare Erwartung signalisiert: Versicherer müssen für jede KI-gestützte Entscheidung eine solide Governance und Dokumentation gewährleisten. Da die Bundesstaaten diese Frameworks rasch übernehmen und dabei häufig ihre eigenen spezifischen Anforderungen hinzufügen, ist der Übergang zu produktionsreifer KI zu einer geschäftskritischen Aufgabe geworden.
In diesem Blog werden wir diese drei Säulen näher beleuchten und erläutern, wie Cloudera die weltweit größten Versicherer dabei unterstützt, mithilfe von KI prüfungsbereite Entscheidungen zu treffen.
Die KI-Chance im Versicherungswesen
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, viele Arbeitsabläufe im Versicherungswesen zu verändern:
Intelligentes Underwriting. Die Fluggesellschaften müssen die Verlustquoten verbessern, indem sie von statischen Modellen auf eine genauere, datengestützte Risikobewertung umsteigen und den versicherungstechnischen Aufwand reduzieren. Generative und agentische KI können Nuancen und Kontext in komplexen Einreichungen erfassen, die Daten synthetisieren und innerhalb von Sekunden zu einer Entscheidung gelangen.
Geschwindigkeit der Schadensabwicklung. Schadensregulierer haben oft mit einem Rückstand an Schadensmeldungen (First Notice of Loss, FNOL) und Fotos zu tun, die manuell kategorisiert und weitergeleitet werden müssen. Durch den Einsatz von KI zur Zusammenfassung und Priorisierung von Schadensfällen können Versicherer den Verwaltungsaufwand und den operativen Aufwand deutlich reduzieren.
Betrugsprävention. Das herkömmliche, auf maschinellem Lernen basierende Betrugs-Scoring erfordert nach wie vor einen erheblichen manuellen Untersuchungsaufwand, wenn ein Schadensfall als verdächtig eingestuft wird, was zu langen Bearbeitungszeiten und einer schlechten Kundenerfahrung führt. KI kann die Gründe für eine Markierung aufzeigen, indem sie Muster in unterschiedlichen Datensätzen erkennt und so die Zeit bis zur Klärung verkürzt.
Katastrophenreaktion (CAT). Während Netzbetreiber weltweit mit einer Zunahme von plötzlichen Ausfällen zu kämpfen haben, verzögert sich die Reaktion auf Katastrophenfälle oft dadurch, dass nach dem Ereignis zunächst manuelle Schadensbewertungen abgewartet werden müssen. KI kann Daten und Bilder in Echtzeit integrieren, so dass Versicherer die Auswirkungen eines Ereignisses dynamisch modellieren können, was eine proaktive Ressourcenzuweisung und eine schnellere Unterstützung der Versicherungsnehmer ermöglicht.
Der potenzielle Wert von KI liegt auf der Hand. Viele Versicherer führen KI-Pilotprojekte durch oder setzen KI in einzelnen Bereichen ein, um diesen Wert nachzuweisen. Die Branche steht jedoch im Rahmen von Prüfungen, Rechtsstreitigkeiten und Auseinandersetzungen unter strenger Beobachtung, und jede KI-Entscheidung muss nachvollziehbar, präzise und einheitlich sein. Der Einsatz von KI, die den regulatorischen Standards für Erklärbarkeit entspricht, stößt auf erhebliche technische Hürden.
Die drei Säulen für prüfungsbereite KI-Entscheidungen
Um die technischen, geschäftlichen und regulatorischen Herausforderungen beim Einsatz von KI im Unternehmensmaßstab zu überwinden, sollten Versicherer Modelle auf den folgenden drei Säulen für prüfungsbereite KI-Entscheidungen aufbauen.
Wahrheit. Die Qualität, Genauigkeit und Konsistenz von KI-Entscheidungen hängen stark von den Daten ab, mit denen sie trainiert werden. Die meisten Versicherer verwalten eine dezentralisierte Datenlandschaft, die aus älteren Data Warehouses, Cloud- und lokalen Data Lakes sowie Einzellösungen für verschiedene Geschäftsprozesse besteht. Jedes dieser Silos enthält wichtige Daten über Versicherungsnehmer und Unternehmen, die für den KI-Erfolg entscheidend sind.
Um diesen Daten vertrauen zu können, müssen Versicherer einen vollständigen Überblick über ihre Herkunft haben: Sie sollten nachvollziehen können, woher die Rohdaten stammen, wo und wie oft sie bewegt und transformiert wurden und wo und wie sie innerhalb des Unternehmens genutzt werden.
Kontrolle. Eine der zentralen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI in der Versicherungsbranche besteht darin, dass ein erheblicher Teil der sensiblen Daten lokal oder in Private-Cloud-Umgebungen gespeichert ist, während der Großteil der KI-Entwicklung, des Trainings und der Bereitstellung in Public Clouds stattfindet, wodurch eine Kluft zwischen den Daten und den Modellen entsteht. Um praxistaugliche KI-Ergebnisse zu erzielen, müssen Versicherer präzise, stärker deterministische Modelle entwickeln, indem sie diese mit 100 % der Unternehmensdaten trainieren und dabei die internen GRC-Frameworks (Governance, Risk und Compliance) sowie die externen regulatorischen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit einhalten.
Verteidigungsfähigkeit. In Branchen mit vielen Rechtsstreitigkeiten wie Versicherungen muss die KI-Governance weit über das Erklärbare hinausgehen. Jede KI-Entscheidung muss vor Gericht Bestand haben, und wenn eine KI eine Entscheidung trifft, müssen Versicherer in der Lage sein, das KI-Modell, das Ergebnis und die zugrunde liegende Sichtweise der Daten, auf denen sie basiert, nachzubilden. Versicherer benötigen durchgängige Transparenz und Überprüfbarkeit des Daten- und KI-Lebenszyklus, eine angemessene Governance für Daten und Modelle sowie Sicherheit im gesamten Datenbestand, um den Branchenstandard für die Verteidigungsfähigkeit zu erfüllen.
Cloudera bietet eine Daten- und KI-Plattform für prüfungsbereite KI-Entscheidungen
Versicherungsunternehmen wie Allianz Australia nutzen Cloudera, um Kunden-, Betriebs- und externe Daten zu vereinheitlichen und Modelle zu trainieren, die die potenziellen Auswirkungen ungünstiger Wetterereignisse vorhersagen und proaktiv reagieren können. Die Plattform von Cloudera basiert auf den drei Säulen für die Bereitstellung prüfungsbereiter KI-Entscheidungen.
Schaffen Sie Vertrauen in KI durch lückenlose Nachverfolgbarkeit. Cloudera bietet eine automatisierte, durchgängige Nachverfolgung der Datenherkunft über alle Datenquellen und Systeme hinweg, sodass Datenteams und Aufsichtsbehörden Daten einfach von der Quelle bis zur Nutzung nachverfolgen können.
Behalten Sie die Kontrolle mit privater KI. Mit privater KI können Versicherer Modelle auf Basis ihrer gesamten Daten erstellen und trainieren, da der gesamte KI-Lebenszyklus in ihrer privaten Umgebung, hinter ihrer Firewall, abläuft. Sie können außerdem Modelle direkt auf ihren Daten in einer sicheren Umgebung bereitstellen und ausführen. Infolgedessen basieren KI-Entscheidungen auf dem organisatorischen Kontext, was zu genaueren und konsistenteren KI-Ausgaben führt, ohne die Sicherheit und Governance zu beeinträchtigen.
Setzen Sie verteidigungsfähige KI mit einer einheitlichen Data Fabric ein. Die einheitliche Data Fabric von Cloudera bietet konsistente Sicherheit, Governance und Zugriff auf Daten in Ihrer gesamten Datenlandschaft und gewährleistet so Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Workloads. Modelle, Ergebnisse und der zugrunde liegende Zustand der Daten, aus denen sie hervorgegangen sind, lassen sich leicht reproduzieren.
Zusammen bilden diese Funktionen eine Plattform, die es Versicherungsunternehmen ermöglicht, sicher von KI-Pilotprojekten zu einer produktionsreifen KI überzugehen, die sie zur Transformation von Underwriting, Schadenbearbeitung, Betrugsbekämpfung, Katastrophenhilfe und weiteren Bereichen benötigen.
Für die Versicherungsbranche ist jetzt der Zeitpunkt für die KI-Transformation gekommen
Versicherungen sind ein Geschäftsmodell, das auf Risikomanagement basiert. KI bietet Versicherern eine der besten Möglichkeiten, dieses Modell zu optimieren und ihre Schaden-Kosten-Quote deutlich zu verbessern, wodurch Gewinnmargen und Wachstum gesteigert werden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch darin, das neue Risiko zu mindern, das KI einführt. Indem sie ihre KI auf den drei Säulen Vertrauen, Kontrolle und Verteidigungsfähigkeit aufbauen, können Versicherer Risiken mindern und unternehmensweit KI-Entscheidungen treffen, die einer Überprüfung standhalten.
Beteiligen Sie sich am Gespräch
Um mit Cloudera in Kontakt zu treten und mehr darüber zu erfahren, wie Ihre Branchenkollegen verteidigungsfähige KI in die Praxis umsetzen, nehmen Sie an unserem Versicherungs-Roundtable „Verteidigungsfähige KI-Entscheidungen im Versicherungswesen” teil, der am 13. Mai 2026 in Boston stattfindet. Hier registrieren.
