KI im Schadenmanagement: Digitalisierung braucht Fachwissen

21. September 2026 / 5 min lesedauer

Automatisierte und KI-gestützte Prozesse können die Effizienz im Schadenmanagement deutlich steigern und die Kundenerfahrung verbessern. Doch Technologie allein verändert noch keinen Schadenprozess. Erst wenn sie auf fundiertem Fachwissen basiert, entstehen Lösungen, die Sachbearbeitende im Tagesgeschäft wirklich voranbringen. Im Artikel erfahren Sie, worauf es bei der Auswahl von KI-Lösungen und Digitalisierungspartnern ankommt.

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KI ist angekommen, der Mehrwert oft noch nicht

Die Versicherungsbranche zählt zu den Vorreitern beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. 78 Prozent der Versicherer gaben in einer PwC-Studie von 2025 an, Künstliche Intelligenz einzusetzen.

Gleichzeitig fällt es vielen Versicherern schwer, den wirtschaftlichen Nutzen ihrer Investitionen nachhaltig zu realisieren. Ein Grund dafür: Sie arbeiten mit fragmentierten Prozessen und nutzen standardisierte Large Language Models (LLMs), haben aber noch keine digitalen, KI-gestützten End-to-End-Prozesse etabliert.

Standardisierte LLMs können zwar viele Aufgaben unterstützen, beispielsweise E-Mails formulieren, Informationen strukturieren oder Recherchen übernehmen. Für signifikante Effizienzgewinne im operativen Schadenmanagement reichen sie dennoch nicht aus. Denn hier müssen Informationen im fachlichen Kontext richtig bewertet und in eine belastbare Entscheidung überführt werden. Genau dieser Kontext fehlt Standard-Modellen wie Claude, ChatGPT und Co.

Schadenmanagement ist zu sensibel für Standard-KI

Jeder Schadenfall bringt individuelle Rahmenbedingungen mit sich, denen Sachbearbeitende für eine angemessene versicherungsfachliche Einordnung Rechnung tragen müssen.

Wie bei Personenschäden medizinische Unterlagen, Gutachten und Heilverläufe bewertet werden, hat häufig direkte Auswirkungen auf langfristige Leistungsentscheidungen. Das gilt auch für Kfz- und Gebäudeschäden: Kostenvoranschläge, Gutachten oder Fotos lassen sich zwar automatisiert analysieren. Sollen daraus belastbare Empfehlungen entstehen, muss die KI aber die Besonderheiten von Reparaturwegen, Schadenbildern, Kalkulationsmethoden oder regulatorischen Anforderungen kennen. Die Verarbeitung personenbezogener Daten und insbesondere von Gesundheitsdaten unterliegt dabei besonderen datenschutzrechtlichen Anforderungen. Deren Schutz hat höchste Priorität.

Hier stoßen generische LLMs, ohne Anpassungen, an ihre Grenzen. Das Wissen ist in den Köpfen erfahrener Schadenexperten, muss aber systematisch in Regelwerke, Prüfpfade, Datenmodelle und schließlich KI-Agenten übersetzt werden. Immer mehr Versicherer ziehen die Konsequenzen und investieren in individuelle KI-Lösungen.

3 Elemente für vertrauenswürdiges KI-gestütztes Schadenmanagement

Vertrauenswürdige KI-gestützte Workflows machen domänenspezifisches Wissen zur Basis von Technologie, Prozessen und Organisation. Was bedeutet das konkret?

Technologie

KI-Modelle basieren auf hochwertigen, domänenspezifischen Daten und berücksichtigen die fachlichen Besonderheiten unterschiedlicher Schadenarten sowie regulatorische Anforderungen. Fachexperten, die ihr Fachwissen über Jahre aufgebaut haben, arbeiten dazu eng an der Entwicklung von Prompts und Outputs mit.

Prozesse

KI wird nicht als isoliertes Tool eingesetzt, sondern in bestehende Schadenabläufe integriert. Sie unterstützt dort, wo sie Mehrwert schafft, und fügt sich in etablierte Entscheidungs- und Bearbeitungsprozesse ein.

Organisation

KI übernimmt zeitaufwendige Analyse- und Routinetätigkeiten, erfahrene Schadenexperten bleiben bei komplexen Fällen als Human-in-the-Loop verantwortlich für die fachliche Einordnung und finale Entscheidung.

Wie lassen sich domänenspezifische KI-Lösungen umsetzen?

Die Entscheidung nach Make or Buy ist für Versicherer auch bei der Implementierung von KI-Lösungen entscheidend. Wer sich für „Buy“ entscheidet, sollte sichergehen, dass der Technologiepartner nicht nur weiß, wie man Software entwickelt, sondern auch, warum bestimmte Entscheidungen im Schadenprozess getroffen werden oder welche Ausnahmefälle regelmäßig auftreten. Tiefes Wissen über Schadenprozesse und domänenspezifische Regelungen ist in der Regel nicht das Kerngeschäft reiner Tech-Player. Sie können Prozesse digitalisieren, aber nicht immer fachlich optimieren.

Die Folge: Die KI-Ergebnisse sind für Sachbearbeitende nicht nachvollziehbar und es entsteht kein Vertrauen in die Systeme. Mitarbeitende arbeiten dann vieles manuell nach und kontrollieren die Ergebnisse so detailliert, dass der Effizienzgewinn erodiert.

Die neue Rolle professioneller Digitalisierungspartner

Ist Standard-KI für Versicherer wertlos? Sicher nicht. Aber wer über punktuelle Entlastung und einfache Use Cases hinausgehen und Kernprozesse im Schadenmanagement optimieren möchte, muss andere Ansätze wählen.

Es braucht branchenspezifische Digitalisierungspartner, die digitale Kompetenz mit langjähriger Prozess- und Branchenkenntnis verbinden. Sie stellen nicht nur Software bereit, sondern verstehen Schadenprozesse fachlich. Damit sind sie in der Lage, Verbesserungspotenziale zu erkennen, Entscheidungslogiken in Datenmodelle und Workflows zu übersetzen und Kunden bei der sinnvollen Weiterentwicklung ihrer Prozesse zu begleiten.

Verisk verbindet Fachexpertise mit KI-Kompetenz

Verisk verfolgt diesen Ansatz und entwickelt seine Lösungen in enger Zusammenarbeit mit internen Fachexperten aus der Versicherungspraxis.

Im Kfz-Schadenmanagement kommt diese Expertise aus jahrzehntelanger Erfahrung in der Gutachtenerstellung, der Bewertung von Reparaturwegen und der Zusammenarbeit mit Versicherern, Werkstätten und Sachverständigen. Dieses Wissen wird in Prüfregeln, Validierungslogiken und konkrete Handlungsempfehlungen übersetzt. So entstehen digitale Lösungen wie Claim Direct, die Sachbearbeitende nicht nur mit Daten versorgen, sondern bei der fachlich nachvollziehbaren Entscheidung über die nächsten Schritte unterstützen.

Im Gebäudeschadenmanagement ist die Ausgangslage anders, aber die Logik dieselbe. Hier entscheiden Ursachenanalyse, Sanierungswege, Gewerke-Koordination, Partnernetzwerke und eine realistische Einschätzung über die Qualität des Prozesses. Digitale Unterstützung muss diese Realität abbilden, statt lediglich Informationen zu sammeln. Was für KI-Lösungen zählt, zählt auch allgemein bei der Entwicklung digitaler Lösungen. Rocket Inspect ist aus der engen Zusammenarbeit von Sachverständigen mit Fach- und Praxiskenntnis sowie IT-Expertise entstanden und unterstützt Sachverständige und Regulierer bei der einfachen und effizienten Erfassung von Daten, Kalkulationen, Bildern und weiteren relevanten Informationen in einem System. Das ermöglicht eine effizientere Berichterstellung und bessere Prozesssteuerung.

Auch im Personenschadenmanagement fließt fachliche Expertise von medizinischen Fachkräften, Juristen und Versicherungskaufleuten direkt in die Entwicklung von Lösungen ein. Ein Ergebnis der Zusammenarbeit ist der Claims Agent: Ärzte und medizinische Fachkräfte definieren, welche Informationen in umfangreichen Krankenakten relevant sind, wie diese gewichtet werden und welche Zusammenhänge für die Regulierung entscheidend sind. Erst dieses Wissen ermöglicht die automatisierte Erstellung fachlich nachvollziehbarer Zusammenfassungen, die die Bearbeitung umfangreicher medizinischer und juristischer Akten von mehreren Stunden auf wenige Minuten verkürzen.

Versicherer profitieren von Partnern mit doppelter Expertise

Für Versicherer lohnt es sich auch in Zukunft, mit externen Partnern zusammenzuarbeiten, die ihr Fachwissen und ihre Erfahrungen aus der Schadenpraxis in die Digitalisierung einbringen. Denn wirksame Transformation entsteht nicht dort, wo bestehende Prozesse lediglich digitalisiert werden. Sie entsteht dort, wo fachliches Knowhow, Technologie und Beratung zusammenkommen. So gewinnt das Schadenmanagement an Tempo, ohne an Qualität zu verlieren.

Wenn Sie Ihre Schadenprozesse digitalisieren und dabei auf fundiertes Fachwissen setzen wollen, sprechen Sie uns gerne an.

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