Zwischen Datenwachstum, Regulierung und Kundenerwartungen
Die Versicherungsbranche steht vor einem grundlegenden Wandel. Steigende Schadenvolumina, zunehmender Versicherungsbetrug, wachsende regulatorische Anforderungen und immer höhere Kundenerwartungen erhöhen die Komplexität in Risikobewertung und -übernahme, Schadenbearbeitung und Kundenservice. Über viele Jahre hinweg basierten diese Prozesse auf statistischen Modellen, manueller Prüfung und der Expertise einzelner Fachabteilungen: ein Ansatz, der mit heutigen Datenmengen und Entscheidungsanforderungen zunehmend an seine Grenzen stößt.
Manuelle Prüfverfahren sind zeitintensiv, kostenaufwendig und oft nicht in der Lage, Auffälligkeiten frühzeitig oder konsistent zu erkennen. Verzögerte Entscheidungen führen zusätzlich zu steigenden Kosten und beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit.

Künstliche Intelligenz schafft hier neue Möglichkeiten. Durch die intelligente Analyse großer und heterogener Datenmengen unterstützt KI eine präzisere Risikobewertung, effizientere Schadenprozesse und eine frühzeitige Betrugserkennung. Entscheidungen werden schneller, transparenter und besser nachvollziehbar – stets kontrolliert, regelkonform und unter Berücksichtigung von Datenschutz und ethischen Vorgaben.
Aktuelle Herausforderungen
Rolle von KI als Entscheidungsunterstützung
KI kann eingesetzt werden, um:
- Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu strukturieren und zu analysieren
- Muster, Auffälligkeiten und Risiken sichtbar zu machen
- Entscheidungsoptionen nachvollziehbar und transparent aufzubereiten
- Prozesse effizient in bestehende Kernversicherungssysteme zu integrieren
Der Mensch bleibt in allen Prozessen verantwortlicher Entscheidungsträger. KI unterstützt als Assistenzsystem.


KI verantwortungsvoll in Versicherungsprozesse integrieren
birkle IT entwickelt KI-basierte Analyse- und Entscheidungsunterstützungssysteme für Versicherungsunternehmen, Rückversicherer und regulierte Finanzdienstleister.
Die Lösungen werden auf bestehende Prozesse und IT-Landschaften abgestimmt und unterstützen Fachbereiche insbesondere bei Underwriting, Schadenmanagement und Betrugserkennung.
Typische Anwendungsfelder
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Quellen & weiterführende Literatur
Die in diesem Abschnitt dargestellten Einschätzungen und Einordnungen basieren auf aktuellen wissenschaftlichen Studien, internationalen Fachpublikationen sowie Berichten öffentlicher Institutionen und sicherheitsrelevanter Organisationen, darunter:
- AllAboutAI. (2025). KI in der Versicherungsbranche: Einsatzfelder, Adoptionsraten und Effizienzgewinne. https://www.allaboutai.com/de-de/ressourcen/ki-statistiken/ki-in-der-versicherungsbranche/
- Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht. (2024). Künstliche Intelligenz in der Finanz- und Versicherungsindustrie. https://www.bafin.de/DE/Fachartikel/2024/fa_bj_0801_KI_Finanzindustrie.html
- Data Bridge Market Research. (n.d.). Global artificial intelligence in insurance market: Growth and forecasts. https://www.databridgemarketresearch.com/de/news/global-artificial-intelligence-ai-in-insurance-market
- IBM. (n.d.). Artificial intelligence in insurance: Use cases & benefits. https://www.ibm.com/de-de/think/topics/ai-in-insurance
- PwC Deutschland. (n.d.). EU AI Act und Auswirkungen auf Versicherungsunternehmen. https://www.pwc.de/de/forensic-services/eu-ai-act-und-die-auswirkungen-fuer-versicherungsunternehmen-aus-der-compliance-perspektive.html
- Willis Towers Watson. (2025, May). Künstliche Intelligenz in Versicherungen: So machen Versicherer den nächsten Schritt. https://www.wtwco.com/de-de/insights/2025/05/kuenstliche-intelligenz-so-machen-versicherer-den-naechsten-schritt
- Bias, Diskriminierung und Fairness bei KI-Systemen. (2022). Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, 111, 231–249. https://doi.org/10.1007/s12297-022-00528-1
- Datenschutz und KI im Versicherungswesen. (2022). Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, 111, 201–230. https://doi.org/10.1007/s12297-022-00541-4
- Fraud detection in insurance using machine learning. (2020). arXiv. https://arxiv.org/abs/2009.08313
- Privacy, trust and AI in insurance systems. (2024). arXiv. https://arxiv.org/abs/2401.11249




