Warum Versicherer 2025 KI skalieren müssen, wie operative Exzellenz zur Basis wird und welches Potenzial Netzwerke wie InsurLab und SMP/Eraneos dafür bieten.
Warum KI-Skalierung jetzt zur Schicksalsfrage für Versicherer wird
90 % der großen Versicherer im DACH-Raum haben KI-Piloten gestartet – aber weniger als 20 % schaffen es, diese Lösungen wirklich in die Fläche zu bringen. Genau an dieser Lücke entscheidet sich, wer 2026 Marktanteile gewinnt und wer in der Verwaltung stecken bleibt.
Für österreichische Versicherungen ist das kein theoretisches Thema. Steigende Regulierungskosten, Fachkräftemangel in Schaden/Leistung, neue Kundenerwartungen und Druck durch InsurTechs aus dem deutschsprachigen Raum treffen sich 2025 frontal. Wer KI, Prozessmanagement und operative Exzellenz nicht zusammen denkt, zahlt in zwei bis drei Jahren den Preis – in Form von Margenverlusten und sinkender Relevanz.
Das InsurLab Germany zeigt, wie ein starkes Netzwerk hier Tempo machen kann. Mit dem Beitritt von SMP Strategy Consulting (künftig Eraneos Strategy) kommt zusätzlich eine Beratung an Bord, die genau an dieser Schnittstelle arbeitet: Strategie, KI-Skalierung und Umsetzung im Tagesgeschäft.
In diesem Beitrag geht es darum, was Versicherer – besonders in Österreich – konkret aus diesem Zusammenspiel lernen können:
- wie operative Exzellenz und Business Process Management die Basis für KI-Erfolg legen,
- wie skalierbare KI-Lösungen in der Praxis aussehen,
- welche Rolle Netzwerke wie InsurLab für InsurTech-Kooperationen spielen,
- und welche nächsten Schritte sich für Häuser anbieten, die 2025 nicht schon wieder „nur“ Pilotprojekte starten wollen.
1. Operative Exzellenz: Ohne stabile Prozesse keine erfolgreiche KI
Operative Exzellenz ist die Voraussetzung, damit KI in der Versicherung messbaren Nutzen bringt. Wenn Kernprozesse variantenreich, papierlastig und historisch gewachsen sind, verstärkt KI vor allem Chaos – nicht Effizienz.
Was „operative Exzellenz“ im Versicherungsalltag wirklich bedeutet
Für Versicherungen im DACH-Raum – und damit auch in Österreich – heißt das ganz konkret:
- End-to-End-Sicht auf Prozesse: vom Online-Abschluss bis zur Abrechnung, nicht nur einzelne Schritte optimieren.
- Standardisierung und Regelklarheit: klare Entscheidungslogiken, definierte Ausnahmen, sauber dokumentierte Prozessvarianten.
- Digitaler Durchstich: Medienbrüche und Papierstrecken gezielt eliminieren.
- Regulatorische Konformität von Anfang an: Compliance, Datenschutz und MaRisk-/Solvency-II-Anforderungen direkt im Prozessdesign berücksichtigen.
SMP bzw. Eraneos arbeiten genau an dieser Stelle: Prozesse werden nicht nur „schöner gemalt“, sondern kritisch hinterfragt, anhand von Benchmarks gespiegelt und auf Automatisierungspotenzial geprüft. Typische Hebel:
- Dunkelverarbeitung in Schaden/Leistung
- automatisierte Policierung im Massengeschäft
- digitale Kundeninteraktion im Self-Service
Warum BPM und KI zusammen gedacht werden müssen
Business Process Management (BPM) wird oft als reines Doku-Thema behandelt. Das ist ein Fehler. BPM ist die Architektur, auf der KI aufsetzt.
Ohne sauberes BPM:
- weiß niemand, an welcher Stelle ein KI-Modell Entscheidungen treffen darf,
- entstehen Schattenprozesse in Fachabteilungen,
- bleiben Effekte lokal statt sparten- oder kanalübergreifend wirksam.
Ein reifer Ansatz kombiniert daher:
- Process Mining, um reale Abläufe und Engpässe sichtbar zu machen,
- Zielprozess-Design, das Automatisierung und KI von Beginn an vorsieht,
- kontinuierliches Monitoring von Durchlaufzeiten, Dunkelverarbeitungsquoten und Qualität.
So wird aus „Wir probieren da ein KI-Tool“ ein skalierbares Betriebsmodell.
2. KI-Skalierung: Vom Pilot zum Produktivbetrieb
Der größte Stolperstein der Versicherer ist nicht der Start von KI-Projekten, sondern deren Skalierung. Genau hier bringt SMP/Eraneos ihre Erfahrung aus DACH-Projekten ein – gemeinsam mit den Data-Science-Teams der Gruppe.
Was „skalierbare KI-Lösungen“ ausmacht
Skalierbare KI in der Versicherung hat einige klare Eigenschaften:
- Gemeinsame Verantwortung von Business und IT statt „Data-Science-Spielwiese“.
- Einbettung in Kernprozesse, nicht nur als separates Tool.
- Wartbare Modelle mit Versionierung, Monitoring und Retraining-Konzept.
- Akzeptanz im Fachbereich dank transparenter Regeln und klarer Eskalationen.
Typische Einsatzfelder, die sich im DACH-Raum bewährt haben:
- Schadentriage: automatische Priorisierung und Routing von Schadenmeldungen.
- Betrugserkennung (Fraud Detection): Mustererkennung in Schaden- und Leistungsfällen.
- Next Best Action im Vertrieb: datenbasierte Empfehlungen für Makler und Außendienst.
- Conversational AI: intelligente Chatbots und Voicebots in Service und Schadenhotline.
Gerade Conversational AI und „Paperless“-Prozesse wurden im Interview hervorgehoben – und sind für österreichische Häuser extrem relevant, weil sie gleichzeitig Servicequalität, Erreichbarkeit und Kostendruck adressieren.
Wie man KI-Initiativen aus der Pilotfalle holt
Die meisten Häuser scheitern in der Skalierungsphase. Aus meiner Erfahrung funktionieren drei Prinzipien besonders gut:
-
„Business Case first“ statt „Use Case first“
Nicht jede spannende KI-Idee zahlt auf strategische Ziele ein. Versicherer sollten gezielt Themen wählen, in denen ein klarer, messbarer Mehrwert in 6–12 Monaten erreichbar ist:- Reduktion der Bearbeitungszeiten um z. B. 30–40 %,
- Steigerung der Dunkelverarbeitung um 20–50 %,
- Erhöhung der Cross-Selling-Quote im Bestand.
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Plattform statt Einzelprojekt
Statt für jeden Anwendungsfall ein neues Tool zu evaluieren, braucht es eine KI-Plattform bzw. ein Zielbild: Datenzugang, Governance, Schnittstellen und Sicherheitsstandards einmal sauber aufsetzen – und dann mehrere Use Cases darauf aufbauen. -
Frühe Skalierung mit kontrolliertem Roll-out
Statt jahrelanger Tests in der Sandbox: früh in echte Produktionsprozesse gehen, aber mit begrenztem Scope (z. B. eine Sparte, ein Kanal, ein Partnervertrieb). So entsteht Lernkurve unter Realbedingungen.
Genau diese Logik steckt hinter der Aussage von SMP: KI-Initiativen dürfen nicht im Pilotstadium verharren, sondern müssen „schnell echten Mehrwert im Versicherungsalltag schaffen“.
3. Netzwerkeffekte nutzen: Was InsurLab & Co. für Versicherer bringen
Kein Versicherer muss alle Fehler alleine machen. Netzwerke wie das InsurLab Germany zeigen, was passiert, wenn etablierte Häuser, Tech-Pioniere und Start-ups konsequent zusammenarbeiten.
Warum Ökosysteme für Versicherungen 2025 so wichtig sind
Drei Gründe, warum sich auch österreichische Versicherungen an ähnlichen Ökosystemen orientieren sollten:
- Beschleunigte Lernkurve: Was anderswo bereits getestet wurde, muss nicht noch einmal aufwendig von Grund auf erprobt werden.
- Zugang zu Start-ups und InsurTechs: Statt langer Scouting-Prozesse stehen kuratierte Partner bereit, die regulatorische Besonderheiten im DACH-Raum kennen.
- Marktpositionierung als innovativer Player: Für Talente, Makler und Kooperationspartner ist klar sichtbar, wer aktiv gestaltet – und wer nur beobachtet.
Im Interview beschreibt SMP das InsurLab als „herausragende Plattform zur Kollaboration“ – mit dem klaren Ziel, Wissen aus Beratungspraxis, Studien und gemeinsamen Workshops in die Community zu tragen.
Welche Formate besonders wirkungsvoll sind
Erprobte Formate, von denen Versicherer konkret profitieren können:
- Topic Groups zu Schwerpunkten wie KI-Skalierung, Operative Exzellenz oder „Vertrieb der Zukunft“.
- Gemeinsame Studien, die Benchmarks und Praxisbeispiele liefern – ein wichtiger Referenzrahmen gerade für österreichische Häuser.
- Hands-on-Workshops zu Themen wie Conversational AI, Paperless, Digitalvertrieb – inkl. Live-Demos und Diskussion von Implementierungsfallen.
- Sparring für Start-ups, damit Lösungen nicht am realen Betriebsmodell der Versicherer vorbeientwickelt werden.
Für Versicherer lohnt es sich, intern klar festzulegen: Mit welchen Fragestellungen gehen wir in solche Netzwerke? Welche Themen wollen wir 2025/2026 sichtbar treiben? Wer mit konkreter Agenda reingeht, kommt mit mehr zurück als nur mit Visitenkarten.
4. Was Versicherer bis 2026 erreichen sollten – ein pragmatischer Zielzustand
Bis 2026 wird KI nicht „fertig“ sein – aber es gibt einen klaren Reifegrad, den jedes Haus erreichen kann. SMP beschreibt die Vision, gemeinsam mit InsurLab-Mitgliedern nicht nur über Wandel zu sprechen, sondern ihn messbar zu machen.
Aus Sicht einer österreichischen Versicherung könnte ein realistischer Zielzustand 2026 so aussehen:
1. Klare KI- und Datenstrategie
- definierte Prioritäten je Sparte (z. B. Schaden/KFZ, Gesundheit, Leben),
- abgestimmte Governance mit Risiko, Compliance und Datenschutz,
- klar benannte Verantwortliche im Business (Product Owner KI).
2. Erste KI-Lösungen im produktiven Massenbetrieb
- ein oder zwei End-to-End-Prozesse mit relevanter KI-Unterstützung (z. B. Schadenmeldung bis Regulierung im Standardfall),
- stabile Dunkelverarbeitungsquoten mit transparenten Qualitätskennzahlen,
- Conversational AI im Kundenservice mit messbar reduzierten Wartezeiten.
3. Verankerung im Operating Model
- KI ist Bestandteil der regulären Budgetplanung, nicht Sonderprojekt,
- Fachbereiche kennen ihre „Top-3-KI-Use-Cases“ und berichten quartalsweise über deren Performance,
- kontinuierliche Verbesserung durch Feedback aus Vertrieb, Maklerbetreuung und Kundenservice.
Das InsurLab kann hier – gerade mit Partnern wie SMP/Eraneos – als Transformationsnetzwerk wirken: Austausch, Sparring, Benchmarks, gemeinsame Experimente. Und ja: auch der notwendige Druck, aus guten Ideen endlich belastbare Ergebnisse zu machen.
5. Nächste Schritte für Versicherer in Österreich
Wer diese Zeilen liest und sich denkt „Wir sind irgendwo zwischen ersten Piloten und Excel-Report“, kann 2025 gezielt drei Hebel ansetzen.
Schritt 1: Standortbestimmung durchführen
- Reifegrad in operativer Exzellenz und BPM analysieren,
- laufende KI-/Automatisierungsinitiativen inventarisieren,
- Business Cases priorisieren: Wo liegen 2026 die größten Werthebel?
Ein externer Partner wie SMP/Eraneos kann hier helfen, blinde Flecken sichtbar zu machen und Benchmarks aus dem DACH-Raum einzuordnen.
Schritt 2: Zwei bis drei Leuchtturm-Initiativen auswählen
Statt zehn Themen halbherzig zu beginnen, lieber:
- einen Schaden-/Leistungsprozess
- ein Service-Szenario mit Conversational AI
- und einen Vertriebs-Use-Case (z. B. Next Best Offer)
konsequent durchziehen – von der Prozesssicht über Daten bis hin zur Skalierung in mehreren Sparten oder Vertriebskanälen.
Schritt 3: Netzwerk aktiv nutzen
- in Arbeitsgruppen/Communities gehen (z. B. InsurLab, nationale Cluster, InsurTech-Hubs),
- aktiv mit Start-ups und Tech-Anbietern in den Dialog treten,
- eigene Use Cases und Lernerfahrungen teilen.
Wer sichtbar gestaltet, zieht wiederum Partner, Talente und weitere Innovationschancen an. Genau das ist die Rolle, die SMP/Eraneos im InsurLab für sich sieht – als „Challenger“, der nicht nur Strategiepapiere schreibt, sondern Veränderungen im Tagesgeschäft messbar mitverantwortet.
Fazit: KI für Versicherungen – vom Buzzword zum Betrieb
Der Hype um Künstliche Intelligenz hat sich 2025 gelegt. Zurück bleibt eine einfache Frage: Bringt KI Ihrem Haus bis 2026 messbar mehr Effizienz, besseren Service und neues Wachstum – oder nicht?
Die Kombination aus operativer Exzellenz, sauberem Business Process Management, skalierbaren KI-Lösungen und einem starken Netzwerk wie dem InsurLab ist aus meiner Sicht der pragmatischste Weg, um diese Frage mit „Ja“ zu beantworten.
Wer jetzt startet, kann sich 2026 als Versicherer positionieren, der KI nicht nur testet, sondern produktiv beherrscht. Der nächste Schritt ist klein, aber konkret: den eigenen Status ehrlich bewerten, zwei bis drei Leuchtturm-Themen auswählen – und sich die Partner suchen, mit denen Umsetzung wirklich gelingt.