KI im Antrag: Kunden sind weiter als die Prozesse der Versicherer

Die Kundenseite ist bereit, die Angebotsseite arbeitet nach innen

Versicherer diskutieren über KI in ihren Prozessen, ihre Kunden sind gedanklich schon beim Abschluss. Die Bereitschaft der Kunden, Versicherungen mit Hilfe von KI zu verstehen und abzuschließen, wächst schneller als das Angebot der Versicherer, genau das zu ermöglichen.

Den Maßstab liefert der Studienbericht Digital Finance 2026 des Bitkom: 52 Prozent der Bevölkerung ab 16 Jahren würden sich beim Ausfüllen eines Versicherungsantrags von einer KI helfen lassen. Für den Vertrieb ist das keine Zukunftszahl, sondern eine Ansage an die eigene Antragsstrecke: Die Hälfte des Marktes wartet auf einen Abschlussweg, den die wenigsten Unternehmen heute anbieten.

Was Kunden von KI im Versicherungsgeschäft erwarten

Die Erwartungen der Kunden sind konkret und reichen über den Antrag hinaus. Nach dem Bitkom-Studienbericht 2026 würden 44 Prozent eine KI bestehende Policen analysieren und Alternativen vorschlagen lassen, 43 Prozent würden ihr Fragen zum eigenen Versicherungsschutz stellen, und 38 Prozent würden Unfallfotos von einer KI bewerten und den Schaden schätzen lassen.

Bemerkenswert ist die Reihenfolge: Ganz vorn stehen Aufgaben, die heute Beratung und Service binden, nämlich erklären, einordnen und ausfüllen. Kunden wollen der KI also zuerst die Arbeit übertragen, die ihnen das Versicherungsgeschäft mühsam macht. Jedes Unternehmen kann daran unmittelbar ablesen, wo eine KI-gestützte Kundenschnittstelle zuerst Entlastung schafft, im Kontaktaufkommen wie in der Abschlussquote.

Warum die Policenanalyse das Bestandsgeschäft berührt

Der zweithäufigste Wunsch der Kunden ist zugleich der unbequemste für die Branche: 44 Prozent würden eine KI ihre bestehenden Policen analysieren und Alternativen vorschlagen lassen. Eine Maschine, die Verträge nüchtern vergleicht, kennt keine Bestandsloyalität.

Für Unternehmen mit großem Bestand ist das Risiko und Chance zugleich. Risiko, weil jede fremde KI-Analyse ein Anlass zur Umdeckung sein kann, den der Versicherer nicht einmal bemerkt. Chance, weil ein eigener Analyse-Assistent den Anlass ins eigene Umfeld holt: Wer dem Kunden selbst transparent zeigt, wo sein Schutz passt und wo nicht, führt das Gespräch über die Lücke, statt es einem Vergleichsangebot zu überlassen. Abwarten ist in dieser Logik die teuerste Option, denn die Analyse findet so oder so statt, die Frage ist nur, bei wem.

Wie viele Kunden KI vor dem Abschluss schon nutzen

Zwischen Bereitschaft und Verhalten liegt noch eine große Lücke. Erst 9 Prozent haben laut Bitkom-Studienbericht 2026 vor einem Versicherungsabschluss tatsächlich eine KI befragt, bei den 16- bis 29-Jährigen sind es 13 Prozent.

Diese Lücke ist kein Grund zur Entwarnung, sondern der eigentliche Gestaltungsraum. Der Onlineabschluss selbst ist längst Normalität: 89 Prozent haben nach derselben Erhebung mindestens eine Versicherung online abgeschlossen, nach 83 Prozent im Vorjahr. Die Wege, auf denen Kunden zu Versicherungen kommen, haben sich schon einmal verschoben, von der Agentur zur Plattform. Die Frage ist, wer den nächsten Kanal besetzt, bevor er Standard wird.

Über welche Wege Kunden heute online abschließen

Schon der heutige Onlineabschluss läuft mehrheitlich nicht über die Versicherer selbst. Von denjenigen, die online abschließen, nutzen laut Bitkom-Studienbericht 2026 57 Prozent Vergleichsplattformen, 49 Prozent schließen direkt beim Versicherer ab, 43 Prozent über Onlinehändler, 35 Prozent über Vermittler im Netz und 27 Prozent über ihre Bank.

Diese Verteilung ist die Vorgeschichte der KI-Frage: Die Kundenschnittstelle im Onlinegeschäft ist bereits geteilt, und jeder neue, bequemere Zugangsweg hat sie bisher weiter verschoben. Dass der Anteil der Vergleichsplattformen gegenüber dem Vorjahr leicht nachgibt, zeigt zugleich, dass die Verteilung nicht festgeschrieben ist. Wer die KI-gestützte Strecke zuerst überzeugend anbietet, kann Anteile zurückgewinnen, die im ersten Plattformzyklus verloren gingen.

Wo Versicherer generative KI heute tatsächlich einsetzen

Die Unternehmen sind nicht untätig, sie setzen nur andere Schwerpunkte. Nach der Markterhebung der europäischen Versicherungsaufsicht EIOPA vom Februar 2026 unter 347 Versicherern in 25 Ländern nutzen knapp zwei Drittel generative KI bereits aktiv.

Der Blick auf die Anwendungsfälle zeigt die Richtung: 64 Prozent der gemeldeten Use Cases sind interne Produktivitätswerkzeuge im Backend, nur 36 Prozent richten sich an Kunden, und gerade die kundenorientierten Anwendungen stecken nach EIOPA-Angaben überwiegend im Proof of Concept. Die Technologie ist also im Unternehmen angekommen, aber sie arbeitet dort, wo der Kunde sie nicht sieht.

Warum der Einsatz nach innen zuerst plausibel ist

Für den Start im Backoffice gibt es gute Gründe, und sie bleiben gültig. Interne Anwendungen arbeiten mit bekannten Daten, berühren keine Beratungspflichten und lassen sich mit menschlicher Freigabe absichern, bevor Ergebnisse nach außen gehen.

Wer Posteingang, Dokumentenaufbereitung oder Wissenssuche mit KI unterstützt, gewinnt Kapazität in Stunden, die sich im eigenen Betrieb nachrechnen lassen. Das Problem beginnt erst, wenn der risikoarme Start zur Dauerstrategie wird: Dann optimiert das Unternehmen die Rückseite des Geschäfts, während sich an der Vorderseite entscheidet, über welchen Weg Kunden künftig abschließen.

Warum die Lücke trotzdem ein Vertriebsthema ist

Die Differenz zwischen Kundenerwartung und Einsatzschwerpunkt ist am Ende eine Ertragsfrage. Wenn 52 Prozent der Kunden KI-Hilfe beim Antrag wollen, aber die kundenorientierten Anwendungen der Versicherer mehrheitlich im Testbetrieb stehen, füllt diese Lücke nicht niemand, sondern ein anderer.

Vergleichsplattformen haben vorgemacht, wie schnell sich die Kundenschnittstelle verschiebt, wenn ein bequemerer Weg verfügbar ist. KI-Assistenten, die Bedarf klären, Tarife erklären und Anträge vorbereiten, sind der nächste Kandidat für diese Rolle. Ein Versicherer, der dort nicht anschlussfähig ist, konkurriert künftig um Sichtbarkeit in Antworten, die andere formulieren. Was das für Banken bedeutet, haben wir in der Einordnung zu Agentic Commerce beschrieben; die Logik gilt für Versicherer unverändert.

Was der Stau im Proof of Concept bedeutet

Dass Anwendungen im Testbetrieb hängen bleiben, ist selten ein Technikproblem. Pilotprojekte beweisen, dass etwas funktioniert, der Weg in den Regelbetrieb verlangt dagegen Datenzugänge, Prozessanpassung, Verantwortlichkeiten und Betriebsmodell.

Genau an dieser Stelle trennt sich das Feld: Unternehmen, die je Anwendungsfall früh klären, wer das Ergebnis verantwortet und in welchem Prozessschritt es wirkt, bringen Anwendungen in den Betrieb. Unternehmen, die den Piloten als Lernumgebung ohne Zielprozess führen, produzieren Erkenntnisse ohne Wirkung. Die ausführliche Analyse dazu steht in unserer Einordnung der EIOPA-Erhebung.

Welche Rolle KI-Richtlinien für das Tempo spielen

Governance ist inzwischen weniger Bremse als Voraussetzung für Geschwindigkeit. Nach der EIOPA-Erhebung vom Februar 2026 haben 49 Prozent der Versicherer eigene KI-Richtlinien entwickelt, 2023 war es rund ein Viertel.

Diese Verdopplung ist eine gute Nachricht für alle, die skalieren wollen: Wo Rollen, Freigaben und Kontrollen geregelt sind, muss nicht jede neue Anwendung ihre Grundsatzfragen neu verhandeln. Für die Verantwortlichen heißt das umgekehrt: Eine Richtlinie, die nur beschreibt, was verboten ist, beschleunigt nichts. Tragfähig ist sie, wenn sie den Weg eines Anwendungsfalls von der Idee bis zum Betrieb regelt, inklusive der Frage, wann ein Mensch entscheidet.

Was eine KI-taugliche Antragsstrecke ausmacht

Eine Antragsstrecke für das KI-Zeitalter unterscheidet sich weniger in der Oberfläche als im Unterbau. Sie braucht Produkt- und Tarifinformationen, die eine Maschine fehlerfrei lesen und wiedergeben kann, Prozessschritte mit klaren Übergabepunkten zwischen Assistent, Kunde und Mitarbeitenden, und definierte Grenzen, ab denen Beratung durch Menschen verpflichtend übernimmt.

Der Lohn dieser Arbeit zahlt doppelt ein: Dieselbe Struktur, die den eigenen KI-Assistenten trägt, macht das Angebot auch für externe Assistenten auffindbar und korrekt zitierbar. Wer seine Produkte nur in PDF-Bedingungen und Beratungsgesprächen vorhält, ist für beide Wege unsichtbar.

Zur Strecke gehört schließlich das Vertrauensthema. Erst 15 Prozent der Befragten glauben laut Bitkom-Studienbericht 2026, dass eine KI bessere Versicherungsempfehlungen geben kann als ein Mensch. Die Mehrheit will also Unterstützung, keine Entmündigung. Eine gute KI-Strecke zeigt deshalb offen, worauf sich ihre Vorschläge stützen, macht den Weg zum Menschen jederzeit sichtbar und lässt den Kunden entscheiden, wie weit die Maschine geht. Genau diese Transparenz unterscheidet die eigene Strecke von der anonymen Empfehlung einer fremden Plattform und ist damit ein Verkaufsargument, kein Kostenfaktor.

Welche Rolle Vermittler in der neuen Strecke spielen

Eine KI-gestützte Antragsstrecke ersetzt den Vermittler nicht, sie verändert seinen Einsatzpunkt. Je besser Assistenten Bedarf klären und Anträge vorbereiten, desto häufiger erreicht den Vermittler ein Kunde, der schon weiß, was er will, und eine Vorlage mitbringt, die nur noch geprüft und verantwortet werden muss.

Für Versicherer mit Vermittlervertrieb heißt das: Die Strecke muss beide Fälle sauber bedienen, den Abschluss ohne Beratung, wo er zulässig und gewollt ist, und die strukturierte Übergabe an den Vermittler, wo Beratungspflicht oder Komplexität sie verlangen. Unternehmen, die diese Übergabepunkte früh definieren, gewinnen ihre Vertriebspartner als Verbündete der neuen Strecke; Unternehmen, die sie offenlassen, erzeugen Kanalkonflikte, die jedes Digitalvorhaben verlangsamen.

Wie der Schaden ins Bild passt

Auch im Schaden treffen sich Kundenerwartung und Effizienzinteresse. 38 Prozent der Befragten würden laut Bitkom-Studienbericht 2026 Unfallfotos von einer KI bewerten und eine Schadenschätzung erstellen lassen, und auf Unternehmensseite gehört die Schaden- und Leistungsbearbeitung zu den Bereichen mit dem größten Kapazitätshebel.

Der Unterschied zum Antrag: Im Schaden existieren vielerorts bereits produktive KI-Anwendungen, von der Eingangssortierung bis zur Belegprüfung. Das macht den Schaden zum geeigneten Übungsfeld für den Schritt, der an der Kundenschnittstelle noch aussteht, nämlich eine KI-Funktion vom internen Tool zur Kundenfunktion weiterzuentwickeln, mit menschlicher Kontrolle an den entscheidenden Stellen.

Woran die Skalierung in der Praxis scheitert

Die Hürden auf dem Weg in den Betrieb sind in den meisten Unternehmen dieselben. Daten liegen in Bestandssystemen, die keine sauberen Schnittstellen bieten; Zuständigkeiten zwischen Fachbereich, IT und Recht sind je Anwendungsfall neu zu klären; und die Kapazität der wenigen Menschen, die beides verstehen, ist der knappste Rohstoff im ganzen Vorhaben.

Deshalb entscheidet die Auswahl mehr als die Menge: Ein Unternehmen, das drei Anwendungsfälle mit klarem Prozessbezug in den Betrieb bringt, lernt mehr und wirkt stärker als eines, das fünfzehn Piloten parallel bewegt. Die Priorisierung gehört auf die Agenda des Managements, weil nur dort Kapazität gegen Kapazität abgewogen werden kann.

Hilfreich ist eine einfache Portfolioregel: Jeder Anwendungsfall braucht vor dem Start einen benannten Prozess, in dem er wirken soll, eine Messgröße, an der sich die Wirkung zeigt, und einen Verantwortlichen, der den Betrieb übernimmt. Anwendungsfälle, die eine dieser drei Fragen nicht beantworten können, sind noch keine Vorhaben, sondern Ideen, und gehören auf eine Warteliste statt in ein Budget.

Wie Versicherer die Reihenfolge jetzt wählen können

Aus Kundenerwartung, Einsatzbild und Skalierungshürden ergibt sich eine machbare Reihenfolge:

• Die Antragsstrecken der wichtigsten Produkte daraufhin prüfen, ob eine KI sie fehlerfrei lesen, erklären und vorbereiten könnte, und die Lücken benennen.

• Je einen kundenorientierten Anwendungsfall aus dem Proof of Concept in den Regelbetrieb führen, mit Zielprozess, Verantwortlichem und messbarer Wirkung, statt weitere Piloten zu starten.

• Die KI-Richtlinie vom Verbotskatalog zum Freigabeweg weiterentwickeln, der für jeden Anwendungsfall den Weg in den Betrieb beschreibt.

• Produkt- und Tarifdaten maschinenlesbar aufbereiten, damit eigene wie externe Assistenten korrekt auf das Angebot zugreifen können.

• Priorität und Kapazität ausdrücklich entscheiden: Welche zwei Vorhaben erhalten die knappen Schlüsselpersonen, und welche werden dafür gestoppt?

Ob das eigene Unternehmen für den neuen Abschlussweg bereit ist, zeigt ein einfacher Test: die beste eigene Police von einer frei verfügbaren KI erklären lassen und prüfen, was Kunden dort heute zu hören bekommen. Wir freuen uns, dieser Frage in einem ersten Gespräch nachzugehen.