der von EIOPA befragten europäischen Versicherer nutzen Generative AI bereits aktiv. Viele Anwendungen befinden sich noch im Proof-of-Concept-Stadium.
Quelle: EIOPA 2026KI in Versicherungen wirksam einsetzen.
Von Claims und Underwriting über Kundenservice und Distribution bis zu Microsoft Copilot und AI Agents: Wir helfen Versicherern, relevante Use Cases zu identifizieren, Mitarbeitende zu befähigen und KI sicher in reale Prozesse zu bringen.
der gemeldeten GenAI Use Cases liegen im Backoffice, etwa bei Dokumentenverarbeitung, Content-Erstellung, Coding oder Underwriting Assistance.
Quelle: EIOPA 2026FINMA nennt unter anderem Datenqualität, Datenschutz und Erklärbarkeit als zentrale Risikothemen. Gleichzeitig gewinnen hybride Versicherungs- und AI-Kompetenzen an Bedeutung.
KI wird relevant, wenn sie reale Versicherungsprozesse verbessert.
Statt mit einzelnen Tools zu starten, betrachten wir die Aufgaben und Entscheidungen entlang der Versicherungswertschöpfung. So lassen sich Chancen nach Business Value, Machbarkeit, Risiko und organisatorischer Bereitschaft priorisieren.
01
Customer & Distribution
Kundenservice, Beratung, Broker Support, Angebotsvorbereitung und Kommunikation.
02
Underwriting
Submission Intake, Risk Research, Guidelines, Dokumentenanalyse und Entscheidungsunterstützung.
03
Policy & Operations
Dokumente, Wissenszugriff, interne Workflows, E-Mail-Prozesse und Microsoft Copilot.
04
Claims
Schadenaufnahme, Triage, Dokumentenanalyse, Fallvorbereitung, Kommunikation und Fraud Signals.
05
Risk & Compliance
Governance, Kontrollen, Richtlinien, Dokumentation, Human Oversight und AI Risk Management.
Von konkreten Problemen zu messbarem Business Value.
Gute AI Use Cases beginnen nicht mit der Technologie. Sie beginnen mit Aufgaben, die heute Zeit kosten, Medienbrüche verursachen, Wissen schwer zugänglich machen oder Entscheidungen unnötig verlangsamen.
Claims
High potential
Claims Intake & Triage
Problem
Schadenmeldungen kommen über E-Mail, PDFs, Bilder und Freitext und müssen manuell strukturiert werden.
AI Approach
Informationen extrahieren, Unterlagen zusammenfassen, Vollständigkeit prüfen und Fälle vorbereiten oder routen.
Business Value
Weniger manuelle Vorarbeit und schnellere Fallbearbeitung.
Underwriting
High potential
Underwriting Assistant
Problem
Underwriter müssen umfangreiche Unterlagen, Richtlinien und externe Informationen zusammenführen.
AI Approach
Submissions zusammenfassen, relevante Informationen hervorheben, Guidelines durchsuchen und Rückfragen vorbereiten.
Business Value
Schnellere Vorbereitung bei klarer menschlicher Entscheidungsverantwortung.
Customer Service
Scalable
Service Agent Assist
Problem
Mitarbeitende suchen Informationen über verschiedene Systeme, Policen, Bedingungen und Prozesshandbücher.
AI Approach
Wissenszugriff, Zusammenfassungen, Antwortentwürfe, Klassifikation und kontextbezogene Unterstützung im Gespräch.
Business Value
Konsistentere Antworten und kürzere Such- und Bearbeitungszeiten.
Distribution
Role-based
Broker & Sales Copilot
Problem
Vorbereitung, Dokumentation und Follow-ups beanspruchen viel Zeit rund um Beratung und Vertrieb.
AI Approach
Gespräche vorbereiten, Produktinformationen strukturieren, Meetings zusammenfassen und Follow-ups erstellen.
Business Value
Mehr Zeit für Kunden und weniger administrative Nacharbeit.
Knowledge & Operations
Foundational
Insurance Knowledge Assistant
Problem
Versicherungswissen liegt verteilt in Richtlinien, Produktunterlagen, Prozessdokumenten und Intranets.
AI Approach
Freigegebene Wissensquellen kontextbezogen durchsuchen, Antworten ableiten und Quellen transparent anzeigen.
Business Value
Schnellerer Wissenszugriff und weniger wiederkehrende interne Rückfragen.
Risk & Compliance
Human oversight
Policy & Compliance Review
Problem
Richtlinien, Vorgaben und Dokumentationen müssen regelmässig verglichen und auf Änderungen geprüft werden.
AI Approach
Dokumente vergleichen, Änderungen markieren, Kontrollfragen vorbereiten und Dokumentationsarbeit unterstützen.
Business Value
Effizientere Vorbereitung von Reviews ohne Verantwortung an die AI abzugeben.
Fraud & Claims
Decision support
Fraud Signal Detection
Problem
Auffällige Muster sind in grossen Fallmengen, Dokumenten und historischen Daten nicht immer leicht erkennbar.
AI Approach
Hinweise und Anomalien identifizieren, Fälle priorisieren und zusätzliche Prüfschritte für Fachpersonen vorbereiten.
Business Value
Fokus der Fachprüfung auf Fälle mit erhöhtem Abklärungsbedarf.
Agents & Automation
Emerging
AI Agents für mehrstufige Workflows
Problem
Viele Prozesse bestehen aus wiederkehrenden Schritten über mehrere Systeme, Dokumente und Rollen hinweg.
AI Approach
Agents sammeln Informationen, führen definierte Schritte aus, bereiten Entscheidungen vor und übergeben an Menschen.
Business Value
Weniger manuelle Übergaben und besser orchestrierte Prozesse mit klaren Kontrollpunkten.
In Versicherungen zählt nicht nur, was KI kann, sondern wo sie verantwortungsvoll eingesetzt werden sollte.
Je näher AI an Kunden, Pricing, Risikobeurteilung oder Leistungsentscheidungen rückt, desto wichtiger werden klare Verantwortlichkeiten, Kontrollmechanismen und nachvollziehbare Prozesse. Governance sollte deshalb nicht nachträglich ergänzt, sondern von Beginn an mitgedacht werden.
Regulatorische Anforderungen hängen vom konkreten Anwendungsfall, der Organisation und der eingesetzten Technologie ab. Unsere Arbeit ersetzt keine rechtliche oder regulatorische Beratung.
Daten & Datenschutz
Welche Daten dürfen verarbeitet werden und wie werden Qualität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit sichergestellt?
Erklärbarkeit & Qualität
Wie werden Ergebnisse geprüft, nachvollzogen und bei kritischen Anwendungen angemessen validiert?
Human Oversight
Wo unterstützt AI und an welchen Stellen bleibt menschliche Prüfung oder Entscheidung verbindlich?
Third-Party Risk
Wie werden externe Modelle, Plattformen, Anbieter und Abhängigkeiten in Governance und Betrieb berücksichtigt?
Security & Access
Welche Rollen, Berechtigungen und Sicherheitsmechanismen gelten für Daten, Systeme und AI Anwendungen? AI Security Testing hilft, Angriffsflächen von Chatbots und Agents zu prüfen.
Dokumentation & Ownership
Wer verantwortet einen Use Case und wie werden Zweck, Kontrollen, Änderungen und Betriebsprozesse dokumentiert?
Versicherungswissen bleibt zentral. AI Kompetenz kommt dazu.
Die wirksame Einführung von KI ist nicht nur ein Technologieprojekt. Claims Teams, Underwriter, Kundenservice, Vertrieb, Legal & Compliance und Führungskräfte brauchen unterschiedliche Kompetenzen, Beispiele und Leitplanken für ihren Arbeitsalltag.
Role-based Enablement
01
AI Literacy & Responsible AI
Grundlagen, Chancen, Grenzen, Datenschutz, Risiken und verantwortungsvolle Nutzung.
02
Role-specific Use Cases
Relevante Anwendungen anhand realer Aufgaben aus Claims, Underwriting, Service oder Operations.
03
Tools, Prompting & Copilot
Produktiver Einsatz der freigegebenen Tools mit praxisnahen Übungen aus dem Versicherungsalltag.
04
Workflows & Agents
Von einzelnen Prompts zu wiederholbaren Arbeitsweisen, Automatisierungen und agentischen Workflows.
05
Adoption & Scale
Champions, interne Standards, Governance und kontinuierliche Weiterentwicklung im Unternehmen verankern.
Von Skills und Use Cases bis zu Governance und Umsetzung.
Je nach Ausgangslage starten wir mit Enablement, einem konkreten Use Case, Microsoft Copilot oder einer strategischen Fragestellung. Die einzelnen Bausteine lassen sich miteinander verbinden, müssen aber nicht als grosses Transformationsprogramm starten.
People
AI Enablement & Training
Rollenbasierte AI Trainings mit Versicherungsbeispielen, Tools und konkreten Aufgaben aus dem Arbeitsalltag.
Corporate AI Training →Opportunities
AI Use Case Discovery
Claims, Underwriting, Service und Operations systematisch analysieren und Chancen nach Value und Machbarkeit priorisieren.
AI Use Case Workshop →Productivity
Microsoft Copilot
Copilot Readiness, Governance, rollenbasierte Use Cases, Training, Adoption und interne Champions zusammendenken.
Microsoft Copilot →Organisation
AI Advisory & Governance
Strategie, Operating Model, AI Governance, Portfolio Management und Adoption für skalierbare AI Nutzung gestalten.
AI Advisory →Execution
AI Agents & Workflows
Priorisierte Use Cases prototypisieren, technische Machbarkeit prüfen und in produktive Workflows oder Agents überführen.
Dreamleap Produktlinks ergänzen wir späterAI Expertise für Menschen, Prozesse und Umsetzung.
Wir verbinden AI Enablement, Use Case Discovery, Microsoft Copilot, Advisory und Umsetzungsperspektive. So entsteht nicht nur Wissen über AI, sondern die Fähigkeit, sie im Unternehmen verantwortungsvoll anzuwenden.
17'000+
geschulte Personen
150+
Kunden
Seit 2019
AI Enablement & Transformation
Häufige Fragen zur Einführung von KI in der Versicherungsbranche.
Welche KI Use Cases sind für Versicherungen besonders relevant?
Besonders relevant sind Anwendungen in Claims, Underwriting, Kundenservice, Distribution, Wissensmanagement, Dokumentenverarbeitung, Fraud Detection und internen Operations. Welcher Use Case sinnvoll ist, hängt von Business Value, Datenlage, technischer Machbarkeit, Risiko und organisatorischer Bereitschaft ab.
Wie kann KI im Schadenmanagement eingesetzt werden?
KI kann Schadenmeldungen strukturieren, Dokumente und Bilder zusammenfassen, Informationen extrahieren, Fälle klassifizieren, Rückfragen vorbereiten und die Triage unterstützen. Kritische Entscheidungen und Kontrollen sollten abhängig vom Use Case klar beim Menschen verankert bleiben.
Wie unterstützt KI Underwriter?
AI Assistants können Submissions zusammenfassen, relevante Risikoinformationen herausarbeiten, Underwriting Guidelines durchsuchen, fehlende Informationen identifizieren und Entscheidungsgrundlagen vorbereiten. Ziel ist nicht, Fachwissen zu ersetzen, sondern die Informationsverarbeitung zu beschleunigen.
Welche Rolle spielen AI Agents in Versicherungen?
AI Agents können mehrstufige Aufgaben über Dokumente, Wissensquellen und Systeme hinweg koordinieren. Sie können Informationen beschaffen, definierte Schritte ausführen, Rückfragen auslösen und Ergebnisse zur Prüfung an Mitarbeitende übergeben. Governance, Berechtigungen und Kontrollpunkte sind dabei zentral.
Was ist beim Einsatz von KI aus Governance-Sicht wichtig?
Relevante Themen sind unter anderem Datenqualität, Datenschutz, Security, Erklärbarkeit, Verantwortlichkeiten, Human Oversight, Third-Party Risk und eine nachvollziehbare Dokumentation. Die konkrete Ausgestaltung hängt vom jeweiligen Use Case und regulatorischen Kontext ab.
Welche AI Skills brauchen Mitarbeitende in Versicherungen?
Neben Versicherungsfachwissen werden AI Literacy, sicherer Umgang mit freigegebenen Tools, kritische Bewertung von AI Ergebnissen und ein Verständnis für Daten, Risiken und verantwortungsvolle Anwendung wichtiger. Rollenbasierte Trainings verbinden diese Kompetenzen mit realen Versicherungsaufgaben.
Wie startet ein Versicherungsunternehmen sinnvoll mit KI?
Ein sinnvoller Startpunkt ist die Kombination aus klaren Business-Zielen, einem Überblick über bestehende Initiativen und einer Priorisierung relevanter Use Cases. Parallel sollten Skills, Governance und technische Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Nicht jedes Unternehmen muss mit einem grossen Transformationsprogramm beginnen.
Wo kann KI in Ihrem Versicherungsunternehmen den grössten Nutzen schaffen?
Erzählen Sie uns kurz, wo Sie heute stehen. Wir helfen Ihnen, relevante Use Cases, Kompetenzbedarfe und den passenden nächsten Schritt einzuordnen.