
Versicherer stehen unter hohem Druck: steigende Schadenquoten, komplexe Prozesse, wachsende Betrugsrisiken und hohe Erwartungen an Geschwindigkeit und Service.Künstliche Intelligenz kann hier echten Mehrwert liefern – wenn sie fachlich korrekt in die Kernprozesse integriert wird.
Erkennung auffälliger Muster, Abweichungen und Risikosignale in Schaden- und Vertragsdaten – zur frühzeitigen Identifikation potenzieller Betrugsfälle.
KI-gestützte Analyse von Risikoindikatoren, Dokumenten und historischen Daten zur konsistenten und nachvollziehbaren Entscheidungsunterstützung im Underwriting.
Die dargestellten Anwendungsfelder adressieren zentrale Wertschöpfungsstufen in Versicherungen – von der Schadenbearbeitung über die Betrugserkennung bis hin zur Risikobewertung. Entscheidend ist dabei nicht der isolierte Einsatz einzelner Modelle, sondern deren gezielte Einbettung in fachliche Prozesse, bestehende Systemlandschaften und operative Entscheidungsabläufe.