Der schnellste Versicherer gewinnt das Gewerbegeschäft

Makler platzieren Gewerberisiken nicht beim besten Versicherer. Sie platzieren sie beim ersten, der belastbar antwortet. KI verändert das Gewerbe-Underwriting, indem sie Anfragen strukturiert, Risikodaten anreichert und Standardrisiken quotierbar macht, bevor ein Underwriter den Fall überhaupt öffnet.

Das ist keine Zukunftsskizze, sondern eine Antwort auf ein Kapazitätsproblem: Das Gewerbegeschäft wächst schneller als die Zahl erfahrener Underwriter. Häuser, die jede Anfrage gleich behandeln, behandeln am Ende alle langsam.

Der Maßstab hat sich dabei verschoben. Makler vergleichen die Reaktionszeit eines Gewerbeversicherers nicht mehr mit der des Wettbewerbers von vor fünf Jahren, sondern mit dem, was sie aus jedem anderen digitalen Prozess kennen: Antwort am selben Tag, Status jederzeit einsehbar, Rückfragen gebündelt. Gemessen daran wirkt ein Posteingang, der Anfragen nach Eingangsdatum abarbeitet, aus der Zeit gefallen.

Vom Neugeschäft in den Bestand gedacht

Was hier für das Neugeschäft beschrieben ist, wirkt in der zweiten Runde auf den Bestand: Dieselbe Strukturierung trägt die Sanierung von Teilportfolios, die Nachverhandlung auslaufender Rahmenverträge und die jährliche Überprüfung von Summen und Deckungen. Ein Haus, das seine Gewerberisiken einmal strukturiert erfasst hat, beantwortet Portfoliofragen in Stunden, für die heute Sonderauswertungen beauftragt werden.

Damit schließt sich der Kreis zur Zeichnungspolitik: Bestandsdaten in dieser Qualität zeigen, welche Segmente profitabel wachsen und welche Grenzen der Automatik zu eng oder zu weit gesetzt sind. Das Neugeschäft liefert die Struktur, der Bestand liefert die Wahrheit, und beide zusammen machen aus dem Underwriting das, was es sein soll: die profitabelste Abteilung des Hauses.

Warum drängt das Gewerbegeschäft gerade jetzt?

Die Vertriebsseite hat längst umgesteuert. Nach dem AfW-Vermittlerbarometer 2025/2026, für das 1.001 Vermittler zwischen Dezember 2025 und Februar 2026 befragt wurden, liegt der Anteil des Gewerbegeschäfts am Versicherungsumsatz der Makler im Schnitt bei 27 Prozent, nach 23 Prozent im Vorjahr. Zugleich nennen 50,2 Prozent der Befragten den Beratungsaufwand als zentrale Herausforderung im Gewerbegeschäft, deutlich mehr als im Jahr davor.

Übersetzt heißt das: Mehr Anfragen treffen auf Vermittler, die selbst unter Aufwandsdruck stehen. Ein Versicherer, der Wochen für eine Quotierung braucht oder Rückfragen in Serie stellt, fällt aus dem Relevant Set des Maklers, oft dauerhaft und ohne dass es jemand mitteilt.

Wo verliert das Underwriting heute Zeit?

Nicht in der Risikoentscheidung selbst. Ein erfahrener Underwriter beurteilt einen sauber aufbereiteten Standardfall in Minuten. Die Zeit versickert davor: Anfragen kommen als formlose E-Mails mit angehängten Betriebsbeschreibungen, Vorschadenlisten in drei Formaten und Fragebögen, die zur Hälfte ausgefüllt sind. Der Underwriter oder die Assistenz sammelt nach, tippt ab, fragt zurück und wartet.

Dazu kommt die Gleichbehandlung: Die einfache Betriebshaftpflicht eines Handwerksbetriebs durchläuft denselben Posteingang und dieselbe Warteschlange wie das komplexe Industrierisiko. Kapazität wird nicht dort eingesetzt, wo Urteil gebraucht wird, sondern dort, wo die Anfrage zufällig liegt.

Verschärft wird das durch die Demografie der Zunft: Erfahrene Underwriter gehen in den Ruhestand, und ihr Urteilsvermögen ist nicht in Handbüchern dokumentiert, sondern in Jahren von Einzelfällen gewachsen. Jede Stunde, die diese Menschen mit Abtippen und Nachfassen verbringen, ist doppelt verschwendet: heute als Engpass, morgen als ungenutzte Chance, ihr Wissen in Regelwerke und Ausbildungsfälle zu überführen.

Was übernimmt KI im Underwriting konkret?

Vier Stufen, aufeinander aufbauend und einzeln nutzbar. Sie reichen von der Strukturierung des Eingangs bis zur automatischen Quotierung klar definierter Standardrisiken. Entscheidend ist die Reihenfolge: Jede Stufe setzt die Datenqualität der vorherigen voraus. Wer mit der Automatik beginnt, bevor der Eingang strukturiert ist, automatisiert das Chaos.

Ebenso wichtig ist, was auf keiner der vier Stufen passiert: Die Zeichnungspolitik bleibt Sache des Hauses. KI verändert, wie schnell und wie vollständig ein Fall entscheidungsreif wird. Ob das Haus ihn zeichnen will, zu welchem Preis und mit welchen Auflagen, steht im Tarifwerk und in den Richtlinien, die Menschen beschließen und verantworten.

Stufe 1: Anfragen strukturieren und vervollständigen

Dokumenten-KI liest die eingehende Anfrage samt Anhängen und befüllt ein strukturiertes Risikoprofil: Betriebsart, Umsatz, Mitarbeiterzahl, gewünschte Deckungen, Vorschäden, Sanierungsstand. Fehlende Pflichtangaben werden erkannt und in einer einzigen, gebündelten Rückfrage beim Vermittler angefordert, statt in vier Einzelmails über zwei Wochen. Der Mensch bleibt im Spiel: Die Extraktion wird mit ihrer Trefferquote angezeigt, unsichere Felder sind markiert, und die Assistenz prüft in Minuten, wofür sie früher eine Stunde tippte.

Dieser Schritt allein verändert die Beziehung zum Makler spürbar: Eine vollständige Rückfrage am selben Tag signalisiert Professionalität, noch bevor irgendetwas entschieden ist. Wie der Eingang strukturiert wird, beschreibt der Beitrag zur Automatisierung der Risikovoranfrage.

Stufe 2: Risikodaten anreichern

Zur Anfrage kommen externe Daten: Handelsregisterauszug, Branchenschlüssel, Geodaten zum Standort von Hochwassergefährdung bis Brandlast der Nachbarschaft, öffentlich verfügbare Informationen zum Betrieb. Was der Underwriter früher in Einzelrecherche zusammensuchte, liegt als Anreicherung am Fall, mit Quellenangabe je Datenpunkt.

Die Regel dabei: Angereicherte Daten ergänzen die Angaben des Vermittlers, sie ersetzen sie nicht stillschweigend. Widersprüche zwischen Anfrage und Anreicherung werden markiert und sind ein Prüfsignal, kein automatischer Ablehnungsgrund.

In der Praxis entsteht hier der größte Qualitätssprung für die Zeichnungsentscheidung selbst: Ein Underwriter, der Standort, Betriebsart und Vorschäden in einem konsistenten Bild vor sich hat, entscheidet nicht nur schneller, sondern besser. Die Anreicherung ist damit kein reines Effizienzthema, sondern Zeichnungsqualität aus der Maschine, geprüft vom Menschen.

Stufe 3: Triage, wer entscheidet was?

Mit strukturierten und angereicherten Fällen wird Triage möglich: Standardrisiken innerhalb definierter Grenzen laufen in die beschleunigte Strecke, komplexe oder grenzwertige Fälle gehen mit vollständiger Akte zum Underwriter, erkennbare Ablehnfälle bekommen schnell eine ehrliche Absage. Die Kriterien dafür legt das Haus fest, nicht das Modell: Zeichnungsrichtlinien, Kapazitäten, Kumulgrenzen.

Der Effekt ist eine andere Verteilung der teuersten Ressource: Underwriter-Urteilszeit fließt zu den Fällen, die Urteil verlangen. Die Warteschlange, in der heute alles liegt, verschwindet nicht, sie wird kürzer und sortierter.

Die Triage ist auch der Ort, an dem das Haus seine Wachstumsstrategie operationalisiert: Zielsegmente bekommen die schnelle Strecke und großzügige Grenzen, Sanierungssparten laufen bewusst eng. Damit wird aus der Frage, wer eine Anfrage bearbeitet, ein Steuerungsinstrument, das die Zeichnungspolitik täglich in die Praxis übersetzt, statt sie in Vorstandsvorlagen zu belassen.

Stufe 4: Standardrisiken automatisch quotieren

Die letzte Stufe ist die konsequenteste: Für definierte Betriebsarten und Deckungssummen erzeugt das System eine verbindliche Quotierung ohne manuellen Eingriff, auf Basis von Tarifwerk und Zeichnungsrichtlinien. Der Makler bekommt seine Antwort in Stunden, das Haus bekommt Geschäft, das sonst beim schnelleren Wettbewerber gelandet wäre.

Wichtig ist die klare Grenze: Automatisch quotiert wird nur, was das Regelwerk vollständig abdeckt. Jeder Fall außerhalb der Grenzen fällt in die Triage zurück. Eine Automatik mit Ermessensspielraum ist keine Automatik, sondern ein Risiko.

Woran die Datenbasis heute scheitert

Der ehrlichste Einwand gegen all das kommt aus den eigenen Reihen: Die Datenlage gibt es nicht her. Betriebsartenschlüssel sind uneinheitlich vergeben, Vorschadenhistorien liegen als Freitext vor, und die Grenze zwischen Angebots- und Vertragsdaten verläuft je nach Altsystem anders. Das ist kein Grund zu warten, sondern der erste Arbeitsauftrag: Die Stufen eins und zwei erzeugen genau die strukturierten Daten, an denen es fehlt, Fall für Fall, ab dem ersten Tag.

Wer dagegen auf das große Datenqualitätsprogramm vor dem ersten KI-Einsatz wartet, wartet erfahrungsgemäß Jahre und beginnt dann mit derselben Ausgangslage. Datenqualität entsteht im Prozess, der sie braucht, nicht im Projekt, das sie verordnet.

Was bedeutet der AI Act für das Underwriting?

Die europäische KI-Verordnung stuft in Anhang III KI-Systeme für die Risikobewertung und Preisbildung bei natürlichen Personen in der Lebens- und Krankenversicherung als Hochrisiko-Systeme ein. Das gewerbliche Sachgeschäft fällt nicht unter diese Einstufung. Wer also im Gewerbe-Underwriting automatisiert, bewegt sich regulatorisch in deutlich ruhigerem Fahrwasser als die Kollegen in Leben und Kranken.

Ruhiges Fahrwasser heißt nicht regelfrei: Transparenzpflichten, Datenschutz und die aufsichtlichen Anforderungen an Auslagerungen und IT-Governance gelten weiter. Ein sauberes Modellregister, dokumentierte Entscheidungsregeln und ein Mensch, der die Grenzen der Automatik festlegt und überwacht, sind Pflicht, unabhängig von der Risikoklasse im AI Act. Wer diese Governance von Beginn an mitbaut, statt sie nachzurüsten, hat bei der nächsten Prüfung Unterlagen statt Ausreden.

Der Underwriter wird zum Portfoliomanager

Wenn Standardfälle automatisch laufen, verändert sich das Berufsbild. Der Underwriter beurteilt die Fälle, die Erfahrung verlangen, und steuert daneben das Regelwerk selbst: Wo liegen die Grenzen der Automatik richtig, wo produziert sie zu viele Ausnahmen, wo lässt sie Geschäft liegen? Aus der Einzelfallentscheidung wird Portfolioarbeit. Das ist attraktiver, nicht bedrohlicher, und es ist das stärkste Argument im Ringen um Underwriting-Nachwuchs.

Für die Ausbildung ergibt sich daraus eine neue Aufgabe: Nachwuchskräfte lernen das Handwerk nicht mehr automatisch an hunderten Standardfällen, weil die Automatik diese Fälle übernimmt. Das Wissen der erfahrenen Underwriter gehört deshalb systematisch in Fallbibliotheken und Regelwerke überführt, solange beide Generationen noch nebeneinander arbeiten. Häuser, die das versäumen, automatisieren sich ihre eigene Lernkurve weg.

Was erwarten Makler von quotierfähigen Versicherern?

Drei Dinge, in dieser Reihenfolge: Verlässliche Antwortzeiten, auch wenn die Antwort ein Nein ist. Eine einzige, vollständige Rückfrage statt einer Rückfragenserie. Und Nachvollziehbarkeit, warum ein Fall abgelehnt oder mit Auflagen quotiert wurde, denn der Makler muss es seinem Kunden erklären. Häuser, die diese drei Punkte liefern, werden in der Platzierungsreihenfolge nach vorn sortiert. Und die Reihenfolge verfestigt sich: Ein Makler, der mit einem Versicherer gute Prozesserfahrungen macht, richtet seine eigenen Abläufe auf diesen Versicherer aus, von der Datenaufbereitung bis zur Anfragelogik. Prozessqualität wird so zur Markteintrittsbarriere für die Langsamen. Der Eingangskanal dafür ist derselbe, der heute schon über Erfolg entscheidet, wie der Beitrag Dunkelverarbeitung beginnt im Posteingang zeigt.

Die Grenzen: wo Automatik endet

Industrierisiken mit individueller Besichtigung, internationale Programme, Risiken mit schwerer Vorschadenhistorie und alles, was Verhandlung über Wording und Selbstbehalte verlangt, bleibt Handarbeit, und zwar gute. Ebenso die Kulanz- und Sanierungsentscheidung im Bestand. Die Automatik schafft den Raum für diese Arbeit, indem sie den Rest abräumt. Wer sie darüber hinaus dehnt, bezahlt mit Zeichnungsqualität, und das merkt ein Sachportfolio erst Jahre später.

Zur Grenzziehung gehört auch die laufende Kontrolle der Automatik selbst: Stichproben aus der automatischen Strecke wandern regelmäßig zur Nachprüfung an erfahrene Underwriter, Schadenquoten der automatisch gezeichneten Fälle werden getrennt beobachtet, und jede Auffälligkeit führt zur Anpassung des Regelwerks. Eine Automatik ohne Rückkopplung wird mit jedem Jahr blinder für das, was sie nicht kennt.

Der Einstieg: ein Segment, ein Ziel, drei Monate

Der falsche Start ist das Großprojekt über alle Sparten. Der richtige: eine Betriebsartengruppe mit hohem Anfragevolumen und klarem Tarifwerk, etwa Betriebshaftpflicht für definierte Gewerke. Für dieses Segment werden Eingangsstrukturierung und Triage aufgebaut, gemessen an zwei Zahlen: Zeit bis zur Quotierung und Anteil der Fälle ohne Rückfrageserie. Nach drei Monaten liegen Ergebnisse vor, die den Ausbau rechtfertigen oder die Annahmen korrigieren, beides ist ein Gewinn.

Wichtig ist, den Piloten nicht im Labor zu halten: Er läuft mit echten Anfragen echter Vermittler, und die beteiligten Underwriter gestalten das Regelwerk mit, statt es vorgesetzt zu bekommen. Ein Pilot, den die Fachseite als ihren eigenen betrachtet, überlebt auch die erste Fehlklassifikation. Ein Pilot der IT-Abteilung stirbt an ihr.

Der nächste Schritt

Eine Potenzialanalyse im Underwriting beantwortet in zwei Wochen die Fragen, an denen solche Vorhaben sonst hängen: Welche Betriebsarten tragen die Automatik, wie gut ist die Datenlage im Eingang wirklich, und welche Stufe bringt dem Haus zuerst messbare Entlastung. Danach beginnt kein Programm, sondern ein Prozess, der ab dem ersten Segment Antwortzeiten liefert, die Makler weitererzählen.