Wie KI Versicherer wirklich voranbringt – Praxis mit CGI

Im deutschsprachigen Versicherungsmarkt laufen 2025 zwei Linien gnadenlos auseinander: Kundenerwartungen steigen, Margen sinken. Wer sich nur auf Produktänderungen oder Kostensenkungsprogramme verlässt, verliert. Der Hebel, der tatsächlich wirkt, sind datengetriebene Prozesse und skalierbare KI-Lösungen – nicht als Pilot, sondern im Alltag.

Genau hier setzt die Zusammenarbeit von CGI und dem InsurLab Germany an. CGI bringt globale Technologie- und Branchenexpertise in ein Ökosystem, das speziell für Versicherer und InsurTechs gebaut ist. Für österreichische und deutsche Versicherer, die ihre operative Exzellenz steigern und KI in die Fläche bringen wollen, ist das eine äußerst spannende Kombination.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Versicherungen KI und Prozessmanagement so einsetzen, dass messbare Ergebnisse entstehen – von schlankeren Kernprozessen bis zu besserem Risikomanagement. Und wie ein Partner wie CGI dabei hilft, typische Stolpersteine zu vermeiden.

Warum operative Exzellenz ohne KI nicht mehr funktioniert

Operative Exzellenz in Versicherungen bedeutet 2025: durchgängig digitale, stabile und sichere Prozesse, die sich schnell an Markt- und Regulierungsänderungen anpassen lassen. Das gelingt kaum noch ohne KI und moderne Automatisierung.

Wo heute noch Potenzial verschenkt wird

Die meisten Versicherer kämpfen gleichzeitig mit:

• fragmentierten Systemlandschaften
• manuellen Workarounds in Schaden, Bestand & Underwriting
• wachsendem Regulierungsdruck (z.B. DORA, ESG-Reporting)
• steigendem Erwartungsdruck von Kund:innen und Vertrieb

Das Ergebnis: lange Durchlaufzeiten, hohe Prozesskosten, Medienbrüche und Fehleranfälligkeit. Wer in diesem Setup einfach nur „ein bisschen KI“ oben draufsetzt, erzeugt Chaos statt Effizienz.

Der sinnvollere Ansatz: Business Process Management (BPM) und KI gemeinsam denken. Erst Prozesse klar strukturieren, dann gezielt automatisieren – und zwar dort, wo Datenqualität und Risikoprofil es zulassen.

Wie CGI an operative Exzellenz herangeht

CGI arbeitet mit Versicherern entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Strategie über Systemintegration bis zu Managed Services. Im Fokus stehen unter anderem:

• Digitalisierung und Automatisierung von Versicherungsprozessen
• Cloud-Transformation zur Vereinfachung der IT-Landschaft
• Cybersecurity mit 24/7 Security Operations Centern (SOC)
• Telematik- und TI-Infrastrukturen im Gesundheits- und Mobilitätsbereich

Ein wichtiger Baustein sind eigene IP-Lösungen wie die CGI Underwriting Workbench oder das CGI TI-Gateway, die speziell für Versicherungsanforderungen entwickelt wurden. Damit müssen Versicherer nicht bei Null starten, sondern können auf erprobte Bausteine setzen.

KI in der Versicherungspraxis: Von Pilotprojekten zur Skalierung

Die meisten Häuser haben KI-Piloten laufen. Das Problem: Sie bleiben oft im Labor hängen. Der Weg in die Fläche scheitert an Governance-Fragen, Integration oder schlicht an fehlender Priorisierung.

Die Erfahrung von CGI zeigt: KI-Skalierung ist weniger eine Technologiefrage als eine Organisationsfrage.

Wo KI heute schon messbar wirkt

Konkrete Einsatzfelder, in denen Versicherer bereits heute klare Effizienz- und Qualitätsgewinne sehen, sind etwa:

• Customer Service
  • KI-basierte Assistenzsysteme für Callcenter-Mitarbeitende
  • automatisierte Klassifikation und Beantwortung von Standardanfragen
  • intelligente Routing-Logik für komplexe Fälle
• Schadenmanagement
  • automatische Dokumenten- und Bilderkennung
  • Betrugsprävention durch Mustererkennung
  • Prognose von Schadenhöhen und Reserven
• Underwriting
  • datenbasierte Risikobewertung
  • Vorbefüllung von Anträgen und Risikoprofilen
  • dynamische Pricing-Modelle in ausgewählten Segmenten

In Projekten von CGI zeigt sich regelmäßig: Wenn KI sauber in Prozesse eingebettet wird, sind Durchlaufzeit-Reduktionen von 30–50 % realistisch, ohne dass die Qualität leidet – im Gegenteil, sie steigt, weil Routineentscheidungen konsistenter werden.

Verantwortungsvolle KI-Nutzung in einem regulierten Umfeld

Versicherungen können sich keine „Black Box“-Entscheidungen leisten. Themen wie Erklärbarkeit, Fairness, Datenschutz und IT-Sicherheit sind nicht optional, sondern Grundvoraussetzung für Skalierung.

CGI adressiert das mit:

• klaren Governance-Modellen für KI-Einsatz
• durchgängigen Sicherheitsarchitekturen
• Security Operations Centern (SOCs), die Anwendungen und Infrastrukturen rund um die Uhr überwachen

So lassen sich Regulierungsanforderungen und Innovationsdruck verbinden, statt sie gegeneinander auszuspielen.

Praxisbeispiel: Von der Raumfahrt ins Gewächshaus – und dann in die Versicherung

Ein gutes Beispiel dafür, wie weit sich Versicherungen heute öffnen sollten, ist ein Projekt, das CGI selbst beschreibt: Eine ursprünglich für die Raumfahrt entwickelte Lösung zur Auswertung von Satellitendaten wurde für den Versicherungssektor adaptiert.

Satellitendaten für Risikoprävention

In den Niederlanden werden mit dieser Lösung Gewächshäuser überwacht, um Risiken frühzeitig zu erkennen – etwa:

• drohende Sturmschäden
• Überflutungsgefahr
• strukturelle Veränderungen an Gebäuden

Statt nur Schäden zu regulieren, können Versicherer so proaktiv Prävention betreiben – gemeinsam mit ihren Kund:innen. Das verschiebt das Geschäftsmodell: Vom reaktiven Zahler zum aktiven Risiko-Partner.

Was Versicherer daraus lernen können

Für österreichische und deutsche Versicherer steckt dahinter ein größeres Muster:

• Nicht jede Innovation entsteht in der Versicherungsbranche. Oft lohnt der Blick in andere Industrien – Raumfahrt, Fertigung, Energie, Handel.
• Use Cases lassen sich oft übertragen, wenn man die zugrundeliegenden Daten- und Prozesslogiken versteht.
• InsurTech-Ökosysteme wie das InsurLab Germany sind genau der Ort, an dem solche Ideen sichtbar und greifbar werden.

CGI bringt hier nicht nur technische Kompetenz ein, sondern auch internationale Marktkenntnis, z.B. aus Skandinavien, wo die Digitalisierung der Versicherungswirtschaft deutlich weiter ist als im DACH-Raum. Wer diese Erfahrungswerte nutzt, spart Jahre an Lernkurven.

Warum Ökosysteme wie InsurLab Germany für KI-Skalierung entscheidend sind

Kein Versicherer wird die großen Themen – KI, Cloud, Cybersecurity, neue Geschäftsmodelle – alleine stemmen. Ökosysteme sind deshalb nicht „nice to have“, sondern ein strategischer Faktor.

Was das InsurLab Germany auszeichnet

Das InsurLab Germany hat sich als Plattform für Innovation in der Versicherungsbranche etabliert. Wichtige Bestandteile:

• Collaborator-Programm für Start-ups und Scale-ups
• Fach- und Arbeitsgruppen zu Schwerpunktthemen wie
  • operative Exzellenz & Business Process Management
  • KI-Skalierung & -Anwendung
  • Requirements Engineering und digitale Transformation
• Austausch zwischen etablierten Versicherern, InsurTechs und Technologiepartnern

Für CGI ist insbesondere der Schulterschluss mit Start-ups interessant, weil er gut zur eigenen CGI Unicorn Academy passt, in der junge Technologieunternehmen zur Marktreife begleitet und gemeinsam skaliert werden.

Requirements Engineering als Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte

CGI übernimmt im InsurLab die Co-Lead-Rolle in der Topic Group „Requirements Engineering“. Das ist kein Nebenthema, sondern häufig der größte Erfolgsfaktor.

Schlecht definierte Anforderungen führen in KI- und Digitalisierungsprojekten regelmäßig zu:

• ausufernden Budgets
• verschobenen Go-Live-Terminen
• Lösungen, die im Fachbereich nicht akzeptiert werden

Gutes Requirements Engineering heißt:

• Fachliche Ziele klar formulieren (z.B. „Schadenlaufzeit für einfache Fälle halbieren“)
• Datenrealität prüfen (gibt es genug, ist die Qualität ausreichend?)
• Regulatorik integrieren, nicht nachträglich „ranflanschen“
• Change Management von Anfang an mitdenken

Wer das sauber aufsetzt, erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit von KI- und Digitalprojekten drastisch.

Konkrete nächste Schritte für Versicherer im DACH-Raum

Die meisten Führungsteams wissen, dass sie bei KI und Prozessdigitalisierung mehr Tempo brauchen. Die Unsicherheit liegt eher bei der Frage: Wo fange ich an – und wie verhindere ich teure Irrwege?

1. Klaren Fokus setzen

Statt zehn Piloten parallel aufzusetzen, empfehle ich:

1. Zwei bis drei Kernprozesse auswählen, z.B.
   • Schaden Sach/Haftpflicht
   • Kfz-Neugeschäft & Underwriting
   • Customer Service für Standardanfragen
2. Für jeden Prozess konkrete Zielgrößen definieren (z.B. Durchlaufzeit, NPS, Dunkelverarbeitungsquote).
3. Auf dieser Basis entscheiden, welche KI- und Automatisierungskomponenten wirklich Mehrwert liefern.

2. Daten- und Sicherheitsfundament schaffen

Ohne stabile Datenbasis und robuste Sicherheit scheitert jede Skalierung. Wichtige Elemente:

• Dateninventur: Welche Daten liegen wo, in welcher Qualität, unter welchen regulatorischen Rahmenbedingungen?
• Cloud- und Integrationsstrategie: Weniger Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen, mehr klare Plattformen.
• Security Operations: Permanente Überwachung kritischer Anwendungen – idealerweise mit einem erfahrenen SOC-Partner.

3. Ökosysteme und Partner gezielt nutzen

Statt alles alleine zu entwickeln, lohnt sich ein Mix aus:

• Branchenplattformen wie InsurLab Germany für Austausch, Pilotierung und gemeinsame Standards
• Technologiepartnern wie CGI mit:
  • tiefer Versicherungsexpertise
  • globalen Referenzprojekten
  • eigenen IP-Lösungen, die sich anpassen lassen
• Start-ups und Scale-ups, die spezialisierte Bausteine beisteuern

Wer dieses Zusammenspiel orchestriert, ist nicht zwangsläufig der Größte im Markt – aber oft der Schnellste, wenn es um marktreife KI-Lösungen geht.

Fazit: KI-Skalierung ist machbar – mit klaren Prozessen und starken Partnern

Der Versicherungsmarkt wird in den nächsten Jahren nicht durch neue Produkte entschieden, sondern durch bessere, intelligentere Prozesse. KI, Daten und Automatisierung sind dafür die entscheidenden Werkzeuge – vorausgesetzt, sie sind strategisch verankert, technisch sauber integriert und regulatorisch abgesichert.

Die Kooperation von CGI und InsurLab Germany zeigt, wie so ein Setup aussehen kann:

• ein starkes Ökosystem mit Versicherern, InsurTechs und Technologiepartnern
• klare Schwerpunkte auf operativer Exzellenz und KI-Skalierung
• internationale Erfahrungswerte, die sich auf den deutschsprachigen Markt übertragen lassen

Wer jetzt strukturiert startet, kann bereits in 12–24 Monaten spürbare Effekte in Schaden, Service und Underwriting erzielen – und zugleich seine Position im InsurTech-Ökosystem stärken.

Wenn Sie als Versicherer oder InsurTech prüfen, wie sich KI und Prozessdigitalisierung konkret für Ihr Haus umsetzen lassen, ist genau jetzt der richtige Zeitpunkt, die ersten Gespräche zu führen – bevor der nächste Jahresplan wieder ohne echte KI-Skalierungsprojekte verabschiedet wird.