Agentic AI für Versicherungen: Wie autonome AI Agents Schadenprozesse vereinfachen und Compliance sichern

Im Jahr 2025 stellen 93% der CIOs in der Versicherungsbranche die Customer Experience in den Mittelpunkt, und 76% bezeichnen sie als Top-Priorität. Das zeigt einen deutlichen Wandel in der CX – hin zur konsequenten Ausrichtung auf die hohen Erwartungen der Kund:innen an Geschwindigkeit, Personalisierung und digitale Services.

Gleichzeitig erhöhen 89% der Versicherer ihre AI-Investitionen, um den steigenden Druck von Kundenseite und Regulierungsbehörden zu bewältigen – durch kundenorientierte Technologien, die Compliance-Anforderungen erfüllen und Schadenprozesse optimieren, ohne dabei neue Risiken zu schaffen.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Anders als herkömmliche Automatisierung oder regelbasierte Systeme bietet Agentic AI autonome Workflows mit integrierter Compliance und Auditfähigkeit. Damit wird die Technologie zu einem entscheidenden Enabler für CIOs in hoch komplexen Versicherungsumgebungen.

Dieser Beitrag zeigt, wie Agentic AI den operativen Aufwand bei der Schadenbearbeitung reduziert, welche Fähigkeiten CIOs von AI-Systemen erwarten sollten – und welche messbaren Ergebnisse Versicherungen in der Praxis schon heute mit AI erzielen.

Steigender Druck auf Operations, wachsende Kundenerwartungen

Führungskräfte im Versicherungswesen stehen heute vor beispiellosen Herausforderungen: Kund:innen erwarten bei Schadenfällen sofortige, präzise Unterstützung in mehreren Sprachen. Aufsichtsbehörden fordern vollständige Transparenz, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit. Parallel dazu steigen die Kosten für die Schadenbearbeitung kontinuierlich. Traditionelle Betriebsmodelle können diese wachsenden Anforderungen nicht mehr erfüllen.

Hoher Beratungsbedarf bei komplexen Schadenfällen

Viele Schadenfälle bei Kfz-, Kranken- und Lebensversicherungen erfordern differenzierte Entscheidungen und personalisierte Antworten. Versicherte erwarten Empathie und schnelle Reaktionen in belastenden Situationen – ob nach einem Unfall, Gesundheitsfall oder Sachschaden. Doch manuelle Abläufe verzögern den Prozess, und selbst gut aufgestellte Teams tun sich schwer, Updates zum Schadenprozess konsistent und in Echtzeit über verschiedene Kanäle hinweg bereitzustellen.

Personalengpässe und begrenzte Skalierbarkeit traditioneller Versicherungsprozesse

Mehr Schadensachbearbeiter:innen einzustellen ist keine nachhaltige Lösung. Fachkräftemangel, steigende Kosten und unvorhersehbare Anfrageaufkommen wie bei Unwetterschäden machen die Skalierung durch zusätzliche Mitarbeitende dauerhaft kaum möglich. Agentic AI schließt diese Lücke und bietet rund um die Support – präzise und compliant.

Welche Fähigkeiten CIOs von einer Agentic-AI-Plattform erwarten sollten

Im Versicherungswesen steht viel auf dem Spiel: Schon ein einziger Compliance-Verstoß kann Bußgelder, Reputationsschäden oder noch schwerwiegendere Folgen mit sich bringen.

CIOs sollten daher auf AI-Plattformen setzen, die Sicherheitsfunktionen integrieren und leistungsstark sind.

Automatisierung von Fragen zu Policen und Status-Updates

Agentic AI sollte Routineaufgaben übernehmen, wie Informationen zu Policen abrufen, Updates zum Schadensstatus geben oder die nächsten Schritte im Schadenprozess einleiten. So können sich menschliche Agents auf komplexe oder sensible Fälle konzentrieren. Dies reduziert Lösungszeiten und gewährleistet hohe Genauigkeit.

PII-Bereinigung und Datenschutz in der Schadenbearbeitung

Versicherungsdaten sind hoch sensibel. CIOs brauchen die Gewissheit, dass AI Agents strenge Sicherheitsstandards einhalten: Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffsrechte und vollständige Entscheidungsprotokolle. Compliance-by-Design bedeutet, dass alle regulatorischen Anforderungen von Anfang an erfüllt sind – und Compliance nicht erst nachträglich hinzugefügt wird.

Durchgehendes Gedächtnis über alle Interaktionen im Schadenprozess hinweg

Kund:innen sollten nicht bei jedem Kontakt mit der Versicherung von vorn beginnen müssen. AI Agents mit kontextbezogenem Gedächtnis behalten Informationen über sämtliche Interaktionen des Schadenprozesses hinweg in Erinnerung. Dies ermöglicht nahtlose Übergaben, konsistente Entscheidungen und hohe Kundenzufriedenheit.

Die 3 Phasen der Automatisierung durch AI

Use Cases: Wo Agentic AI in Versicherungen messbare Ergebnisse liefert

Jeder Schritt im Schadenprozess bietet Optimierungspotenzial. Laut McKinsey können Automatisierungstechnologien bereits heute 50-100% der Aufgaben bei der Erstmeldung (First Notice of Loss, FNOL), der Schadenermittlung und der Datenerfassung übernehmen. Dies führt zu deutlichen operativen Verbesserungen.

Außerdem kann persönliche AI Assistence die Dokumentationszeit um bis zu 80% reduzieren – und die Automatisierung von 30-40 % der Tätigkeiten von Mitarbeitenden ist in greifbarer Nähe. Dennoch haben viele Versicherer diese Möglichkeiten erst ansatzweise ausgeschöpft. Das zeigt sowohl den aktuellen Nutzen als auch das zukünftige Potenzial von AI und Automatisierung in Versicherungsprozessen – und deren Skalierung.

FNOL-Erfassung und Incident-Reporting

Die First Notice of Loss (FNOL) ist der Einstieg in den Schadenprozess. Verzögerungen an dieser Stelle wirken sich auf den gesamten Lifecycle des Prozesses aus. AI-gestützte FNOL-Tools erfassen Schadendaten sofort – kanal- und sprachenübergreifend. Das reduziert Fehler, verkürzt die Lösungszeit – und macht aus einem Prozess, der bislang manuell und fehleranfällig war, einen automatisierten, skalierbaren Ablauf.

Automatisierte Status-Follow-ups und Eskalationen im Schadenprozess

Einer der größten Treiber des Call-Center-Volumens sind Nachfragen zum Schadenstatus. AI Agents informieren Versicherte proaktiv über den Prozessfortschritt oder eskalieren bei Bedarf. Das senkt Call-Center-Kosten und stärkt das Kundenvertrauen – ein entscheidender Mehrwert für CIOs, die Servicequalität und operative Effizienz in Einklang bringen müssen.

AI-gestützte Erkennung von Betrug und Anomalien

Betrügerische Schadenmeldungen kosten Versicherer jährlich Milliarden. AI Agents erkennen Auffälligkeiten in Echtzeit und lösen automatisch die Betrugsprüfung aus, bevor unrechtmäßige Auszahlungen erfolgen. Dies sichert das Geschäftsergebnis und die Compliance mit Vorgaben zur Betrugsbekämpfung.

McKinsey schätzt, dass AI im Schadenmanagement die Kosten um 20-30 % senken und gleichzeitig die Bearbeitungszeit beschleunigen kann – ein überzeugendes Argument für CIOs, um durch AI Effizienz, Compliance und Kundenerlebnis zu verbessern.

Case Study Spotlight

DOMCURA, ein führender Anbieter von privaten und gewerblichen Premium-Deckungskonzepten, hat mit Parloa die Schadenaufnahme über die Plattform Claimens automatisiert.

In nur drei Monaten trainierte DOMCURA – gemeinsam mit Parloa und Microsoft Azure Cognitive Services – Claimens, um mehrsprachige Schadenmeldungen zu bearbeiten. Dies führte zu 60% schnelleren Lösungszeiten und 40% weniger manuellen Touchpoints.

Kund:innen erhalten jetzt Antworten in Minuten statt Stunden, während das Anrufvolumen im Contact Center um 35% gesunken ist. Regulierungsbehörden bekommen die komplette Dokumentation automatisch. DOMCURA deckt mit Claimens über 20 Schadensarten ab – mit 90% Erkennungsrate von Anfragen.

So automatisiert DOMCURA die Schadensmeldungen mit Parloas Plattform:

Die ganze Case Study lesen

Warum Parloa für Agentic AI im Versicherungswesen gebaut ist

Parloa geht über einfache Automatisierung hinaus. Die Plattform erfüllt die spezifischen Anforderungen der Versicherungsbranche und sichert Compliance, Kundenvertrauen und operative Agilität.

Mehrsprachiger Support und Übersetzungen

Versicherte erwarten nahtlose Erlebnisse in ihrer bevorzugten Sprache. Parloa integriert Übersetzungen auf Enterprise-Niveau direkt in die Schadenprozesse und ermöglicht präzise Echtzeitkommunikation für verschiedene Kundengruppen – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.

Simulation und Testing für Policen- und Schadenlogik

Vor dem Go-Live ermöglicht Parloa Versicherern, jedes Szenario eines Schaden-Workflows zu simulieren und zu testen – auf Compliance, Genauigkeit und Stabilität. Dieser „Simulation-First“-Ansatz reduziert Risiken bei der Einführung von AI, deckt Lücken in Prozessen frühzeitig auf und stellt sicher, dass AI Agents unter realen Bedingungen wie gewünscht funktionieren.

Auditfähige Fallback-Protokolle und Eskalations-Flows

In komplexen Umgebungen ist die Nachvollziehbarkeit aller Entscheidungen der AI unverzichtbar. Parloa protokolliert jeden Schritt automatisch und eskaliert bei Bedarf an menschliche Mitarbeitende (Human-in-the-Loop). Diese Sicherheitsmaßnahmen geben Aufsichtsbehörden und Compliance-Teams die Gewissheit, dass Automatisierung weder Kontrolle noch Verantwortlichkeit gefährdet.

Inoria & Parloa automatisieren Sprachinteraktionen zur Schadenabwicklung für Versicherer

Agentic AI in Versicherungen verantwortungsvoll implementieren

Für CIOs besteht die Herausforderung nicht nur darin, AI einzuführen – sondern dies so umzusetzen, dass Compliance, Betrieb und Kundenvertrauen nicht beeinträchtigt werden. Der erfolgreiche Einsatz von Agentic AI erfordert einen strukturierten, schrittweisen Ansatz:

Risiken bewerten und Workflows priorisieren

Starte mit Prozessen, die ein hohes Volumen und wenig Risiko mit sich bringen – etwa die FNOL-Erfassung oder Status-Updates zu Schäden. Diese Workflows liefern schnellen ROI und bilden die Basis, um die Automatisierung auf andere Abläufe auszuweiten.

Audit- und Compliance-Dokumentation früh verankern

Compliance-by-Design bedeutet, ab Tag eins auditfähig zu sein. Parloa integriert Dokumentation und Entscheidungsprotokolle im gesamten Workflow, sodass jede Aktion nachvollziehbar ist – das vereinfacht regulatorisches Reporting und senkt Auditkosten.

Nach Schadenart, Region oder Sprache skalieren

Sobald erste Piloten validiert sind, können Versicherer die Automatisierung auf komplexe Schadenarten, mehrsprachige Regionen oder sogar grenzüberschreitende Prozesse ausweiten. Diese schrittweise Skalierung beschleunigt Innovationen und stellt zugleich operative und regulatorische Kontrolle sicher.

Leitfaden herunterladen: Agentic AI made easy

Wohin die Reise geht: AI als Rückgrat zukunftsgerichteter Versicherungsprozesse

Die Versicherungswelt steht vor einem Umbruch. 93% der CIOs setzen Customer Experience ganz oben auf die Agenda, 89% erhöhen ihre AI-Investitionen. Das zeigt: Die Zukunft der Versicherung liegt in intelligenten, automatisierten, kundenzentrierten Prozessen. Branchendaten belegen: Die Technologie, um bis zu 100% bestimmter Schadenprozesse zu automatisieren, existiert bereits. Trotzdem haben die meisten Versicherer erst begonnen, das Potenzial dieser Entwicklung zu nutzen.

Parloa ist für diese Zukunft gebaut. Durch die Verbindung von AI-gestützter Automatisierung, Omnichannel-Fähigkeiten und der Skalierbarkeit, die Enterprise-Versicherungen brauchen, hilft Parloa dabei, aus einzelnen Pilotprojekten skalierbare Realität zu machen. Das führt zu messbaren Ergebnissen: schnellere Schadenregulierung, niedrigere Betriebskosten und Kundenerlebnisse, die Versicherte heute erwarten.

Dies eröffnet ein neues Zeitalter: Versicherungen erfüllen nicht nur Erwartungen, sondern sind ihnen voraus.