Wie KI Versicherer wirklich voranbringt – CGI & InsurLab

Die meisten Versicherer in Österreich und Deutschland stehen gerade an derselben Kreuzung: Auf der einen Seite steigender Kostendruck, Fachkräftemangel und immer neue Regulierung. Auf der anderen Seite Kund:innen, die digitale Services erwarten, die so einfach funktionieren wie Onlinebanking oder Streaming.

Die gute Nachricht: KI, Daten und sauberes Business Process Management sind längst nicht mehr nur Buzzwords. Sie liefern heute messbare Ergebnisse – wenn man sie richtig aufsetzt und skaliert. Genau an dieser Schnittstelle positioniert sich CGI als neues Mitglied im InsurLab Germany und bringt internationale Erfahrung in den deutschsprachigen Versicherungsmarkt ein.

Dieser Beitrag zeigt, wie Versicherer von dieser Partnerschaft und dem Fokus auf operative Exzellenz und KI-Skalierung konkret profitieren können – mit Beispielen, praktischen Ansätzen und klaren Handlungsempfehlungen, die sich auch auf den österreichischen Markt übertragen lassen.

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1. Warum Kooperationen wie InsurLab & CGI für Versicherer jetzt entscheidend sind

Versicherer, die Innovation isoliert im eigenen Haus betreiben, sind heute klar im Nachteil. Die Veränderungsgeschwindigkeit ist einfach zu hoch: neue KI-Modelle im Monatsrhythmus, verschärfte Cyber-Bedrohungslage, ESG-Anforderungen, DORA, KI-Verordnung – und parallel laufen Altsysteme weiter.

Genau hier setzt das InsurLab Germany an: als Branchenplattform, auf der Versicherer, InsurTechs, Tech-Provider und Regulatorik-Expert:innen an einem Tisch sitzen. Mit CGI kommt nun ein Partner dazu, der:

• weltweit über 91.000 Mitarbeitende an mehr als 400 Standorten vereint,
• tief in der Versicherungs-IT steckt (z.B. Underwriting, Schaden, Customer Service),
• und internationale Erfahrungen aus Märkten wie Skandinavien in den DACH-Raum bringt.

Für Versicherer bedeutet das:

• Zugang zu erprobten Lösungen statt reiner PowerPoint-Konzepte
• Beschleunigung von KI- und Digitalisierungsprojekten
• geringeres Risiko bei Pilotprojekten, weil Best Practices aus anderen Märkten genutzt werden

Die Wahrheit ist: Die meisten Innovationen scheitern nicht an der Technologie, sondern an Silos, unklaren Anforderungen und fehlender Skalierung. Genau da setzt die Kombination aus InsurLab-Ökosystem und CGI-Praxiswissen an.

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2. Operative Exzellenz: Geschäftsprozesse zuerst, KI danach

Wer KI auf schlechte Prozesse setzt, automatisiert vor allem Chaos. Operative Exzellenz und professionelles Business Process Management (BPM) sind deshalb keine „nice to have“-Themen, sondern die Basis für jede sinnvolle KI-Nutzung.

CGI fokussiert sich im Versicherungsumfeld unter anderem auf:

• End-to-End-Digitalisierung von Kernprozessen (Antrag, Underwriting, Schaden, Bestandsführung)
• Automatisierung mit Workflow-Engines und RPA
• durchgängige Datenmodelle, auf denen KI-Modelle überhaupt erst sinnvoll laufen können

2.1. Wo operative Exzellenz in Versicherungen den größten Hebel hat

Besonders spannend für österreichische und deutsche Versicherer sind aktuell drei Bereiche:

1. Schadenbearbeitung

   • automatische Vorprüfung von Meldungen
   • KI-gestützte Betrugserkennung
   • intelligente Routing-Entscheidungen (welcher Fall geht zu welchem Team?)

2. Underwriting & Policierung

   • digitale Risikoprüfung mit externen Datenquellen
   • dynamische Workbenches wie die CGI Underwriting Workbench, die Underwriter von Routinetätigkeiten entlastet

3. Kundenservice & Bestandsführung

   • KI-Assistenten im Service-Center
   • automatisierte Dokumentenerkennung (z.B. eingehende PDFs, E-Mails)

Versicherer, die hier klare Prozessmodelle, saubere Schnittstellen und standardisierte Daten etablieren, können KI-Lösungen innerhalb von Monaten produktiv setzen – statt jahrelang in der Pilotphase zu hängen.

2.2. Requirements Engineering als unterschätzter Erfolgsfaktor

CGI übernimmt im InsurLab die Co-Lead-Rolle der Topic Group „Requirements Engineering“. Das klingt technisch, ist aber extrem praxisrelevant.

Gute Requirements bedeuten:

• Fachbereich und IT sprechen dieselbe Sprache
• Zielbild, Use Cases und Erfolgsmetriken sind vor Projektstart klar
• Scope Creep und endlose Change Requests werden reduziert

Für KI-Projekte in Versicherungen heißt das konkret:

• Klar definierte Use Cases (z.B. „Reduktion der Bearbeitungszeit im Schaden um 30 %“)
• definierte Datenbasis (welche Quellen, welche Qualität, welche Historie)
• messbare KPIs (z.B. First Contact Resolution, Dunkelverarbeitungsquote)

Ohne dieses Fundament laufen viele KI-Initiativen in Österreich und Deutschland ins Leere – nicht wegen fehlender Technologie, sondern wegen unklarer Anforderungen. Genau hier kann die Kombination aus InsurLab-Formaten und CGI-Methodik massiv helfen.

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3. KI skalieren statt nur testen: Vom PoC zum Produktivbetrieb

Der größte Fehler in der Versicherungsbranche: KI-Projekte enden als ewiger Proof of Concept. Ein Chatbot hier, ein Pilot im Schaden dort – aber keine echte Skalierung über Sparten, Länder oder Kanäle.

CGI bringt im Rahmen des InsurLabs vor allem eines ein: Erfahrung in der Skalierung von KI-Anwendungen im produktiven Alltag von Versicherern.

3.1. Typische KI-Einsatzfelder bei Versicherern

Einige der heute bereits praxiserprobten Einsatzfelder:

• Customer Service
  • KI-gestützte Assistenten, die Callcenter-Mitarbeitende während des Gesprächs unterstützen
  • Automatisierte Beantwortung von Standardanfragen per Mail oder Chat
  • Zusammenfassung von Gesprächsnotizen für das CRM-System

• Dokumentenverarbeitung

  • Extraktion von Daten aus Formularen, Rechnungen, Arztberichten
  • automatische Klassifikation und Priorisierung eingehender Dokumente

• Risikobewertung und Pricing

  • Einbindung externer Datenquellen (z.B. Satellitendaten, Wetterdaten)
  • dynamischere Tarifierung bei gewerblichen Risiken

3.2. Beispiel aus der Praxis: Satellitendaten für Risikoprävention

Ein konkretes Beispiel aus dem CGI-Portfolio zeigt, wie KI, Daten und Versicherungs-Know-how zusammenspielen können:

• Ursprünglich für die Raumfahrt entwickelt, analysiert eine Lösung Satellitendaten im großen Stil.
• CGI hat diese Technologie für den Versicherungssektor adaptiert.
• In einem Projekt zur Risikoprävention für niederländische Gewächshäuser werden mögliche Risiken (z.B. Unwetter, Überschwemmungen) frühzeitig erkannt.

Übertragbar auf den DACH-Markt? Absolut:

• Elementarschadenrisiken in Österreich (z.B. Hochwasser in alpinen Regionen)
• Landwirtschaftliche Versicherungen
• Gewerbliche Immobilienportfolios

Solche Lösungen zeigen, wie Innovationskraft aus anderen Branchen – hier Raumfahrt – zielgerichtet in die Versicherungswirtschaft übertragen werden kann.

3.3. Verantwortungsvolle KI & Cybersecurity

Wer KI in der Breite einführt, muss zwei Themen im Griff haben: Verantwortung und Sicherheit.

CGI kombiniert KI-Projekte daher immer mit:

• Governance-Modellen (Rollen, Freigabeprozesse, Monitoring)
• Transparenzanforderungen – besonders relevant mit Blick auf die EU-KI-Verordnung
• Security Operations Centern (SOCs), die Applikationen und Infrastrukturen 24/7 überwachen

Für Versicherer, die stark reguliert sind und mit sensiblen Kundendaten arbeiten, ist das kein Nice-to-have, sondern eine zentrale Voraussetzung, um KI-Projekte intern durch Legal, Compliance und Betriebsrat zu bekommen.

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4. Was Versicherer konkret tun können – ein praxisnaher Fahrplan

Theorie ist nett, aber entscheidend ist: Wie starten oder beschleunigen Versicherer jetzt ganz konkret? Hier ein pragmatischer Fahrplan, der sich mit der Ausrichtung von CGI und den InsurLab-Schwerpunkten deckt – und sich genauso auf österreichische Versicherer anwenden lässt.

4.1. Schritt 1: Fokus setzen – keine 20 KI-Projekte gleichzeitig

• 2–3 kritische Kernprozesse auswählen (z.B. Kfz-Schaden, Health-Claims, Gewerbe-Underwriting)
• pro Prozess einen klaren Business Case definieren (Kosten, Durchlaufzeiten, Kundenzufriedenheit)
• von Anfang an Fachbereich, IT, Risk & Compliance gemeinsam an den Tisch holen

4.2. Schritt 2: Prozesse und Requirements sauber aufsetzen

• Ist-Prozess sichtbar machen (inkl. Medienbrüche, manueller Workarounds)
• Soll-Prozess definieren – erst Prozess, dann Technologie
• mit professionellem Requirements Engineering die Brücke zur IT schlagen

Hilfreiche Fragen:

• Welche Schritte können wir sofort automatisieren?
• Wo brauchen wir menschliche Entscheidung weiterhin?
• Welche Daten fehlen uns noch für KI-Modelle?

4.3. Schritt 3: KI gezielt einsetzen – nicht überall, sondern dort mit Hebel

• mit 1–2 gut begründeten KI-Use-Cases starten (z.B. Dokumentenklassifikation im Schaden)
• von Anfang an auf Skalierbarkeit achten (Architektur, Cloud, Schnittstellen)
• früh Metriken definieren: Bearbeitungszeit, Dunkelverarbeitungsquote, Kundenzufriedenheit

4.4. Schritt 4: Skalierung und Industrialisierung

• erfolgreiche Piloten zügig in andere Sparten oder Länder übertragen
• Wissensaufbau im eigenen Haus sichern (Trainings, Center of Excellence)
• Zusammenarbeit mit Ökosystempartnern wie InsurLab, InsurTechs und Technologiepartnern verstetigen

Wer so vorgeht, reduziert Risiko und Beschleunigt gleichzeitig die Lernkurve. Genau diese Kombination – methodische Strenge plus pragmatische Umsetzung – zeichnet die Arbeit von CGI im Versicherungsumfeld aus.

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5. Warum der Blick über Österreich und Deutschland hinaus so wertvoll ist

Versicherer in Skandinavien zeigen seit Jahren, wie konsequente Digitalisierung aussehen kann: hohe Online-Quoten, nahezu papierlose Prozesse, starke Kundeneinbindung. CGI zählt dort zu den führenden IT-Dienstleistern und bringt diese Erfahrungen nun verstärkt in den DACH-Raum ein.

Für österreichische Versicherer besonders spannend:

• wie kleinere, agile Teams in großen Häusern End-to-End-Verantwortung für Prozesse übernehmen
• wie Cloud-Transformation und Legacy-Modernisierung parallel funktionieren, ohne den Betrieb zu gefährden
• wie man Kund:innen aktiv in digitale Prozesse einbindet, statt ihnen nur Portale „vor die Nase zu stellen“

Der Punkt ist: Niemand muss das Rad neu erfinden. Wer konsequent von Märkten lernt, die ein paar Jahre voraus sind, spart Zeit, Geld und Frustration.

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Fazit: KI-Skalierung und operative Exzellenz sind kein Zukunftsprojekt mehr

Versicherer in Österreich und Deutschland stehen 2025 unter massivem Veränderungsdruck – aber sie haben auch alle Werkzeuge in der Hand, um gestärkt aus dieser Phase hervorzugehen. KI-Skalierung, operative Exzellenz und sichere, durchdachte Digitalisierung sind dabei die Stellhebel mit dem größten Hebel.

Die Kooperation von CGI und InsurLab Germany zeigt, wie das konkret aussehen kann: mit klaren Schwerpunkten auf Business Process Management, Requirements Engineering, verantwortungsvoller KI und international erprobten Lösungen – von der Underwriting Workbench bis zu satellitendatenbasierten Risikomodellen.

Wer jetzt handeln will, sollte sich eine einfache Frage stellen: Welche zwei Prozesse würden unser Geschäft in den nächsten 12–18 Monaten spürbar verändern, wenn sie digital und KI-gestützt funktionieren? Genau dort lohnt es sich, anzusetzen – mit starken Partnern, einem klaren Plan und der Bereitschaft, alte Gewohnheiten hinter sich zu lassen.