KI im Schadenmanagement: Wie KI Versicherungen transformiert

Wie KI das Schadenmanagement in Versicherungen transformiert

Juni 17, 2025
Use Case
Marius Gotschol

Im Schadenmanagement einer Versicherung gehören neben Schadenmeldungen, Unfallberichten, medizinischen Gutachten auch Werkstattrechnungen, die manuell geprüft werden müssen, zum Alltag. Aber was wäre, wenn eine KI diese Aufgabe in Sekunden erledigt – präzise und skalierbar?

In der Versicherungsbranche steigen nicht nur die Anzahl an Verträgen und Schadenmeldungen, sondern auch die Erwartungen der Kunden. Während früher ein Brief und eine wochenlange Wartezeit als normal galten, wird heute eine digitale Anfrage oft schon nach wenigen Stunden ungeduldig erwartet. Gleichzeitig sind Fachkräfte knapp. Angesichts der traditionellen, oft manuell geprägten Prozesse rückt Künstliche Intelligenz zunehmend in den Fokus, um nicht nur Effizienz zu steigern, sondern auch neue Potenziale in der Skalierbarkeit und Genauigkeit zu erschließen.

Besonders im Schadenmanagement zeigt sich der Nutzen von KI deutlich. Täglich gehen große Mengen unstrukturierter Daten ein, darunter Werkstattrechnungen, Rechtsanwalt-Schreiben oder Schadenschilderungen. Gleichzeitig besteht die Notwendigkeit, daraus zügig und zuverlässig Entscheidungen abzuleiten.

Der manuelle Aufwand ist hoch und fehleranfällig. Gleichzeitig müssen alle Prozesse regelkonform, kundenfreundlich und wirtschaftlich bleiben. KI-basierte Dokumentenverarbeitung übernimmt repetitive Aufgaben und schafft so Raum für die wirklich wesentlichen Aufgaben: die individuelle Prüfung, empathische Kundenkommunikation und die gezielte Steuerung komplexer Fälle.

Warum KI-basiertes Schadenmanagement den Wandel in der Branche vorantreibt

„KI-basiertes Schadenmanagement“ bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung und Optimierung der Schadenbearbeitung. Durch den Einsatz von Intelligent Document Processing (IDP)-Lösungen werden schadensrelevante Dokumente automatisiert analysiert, strukturiert und relevante Daten extrahiert.

Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Deep Learning, maschinelles Lernen und Texterkennung (OCR) werden genutzt, um diese Daten unabhängig vom Format zu erkennen und im JSON-Format strukturiert bereitzustellen. So entfällt die manuelle Datenerfassung – ein Prozess, der sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig ist.

Das Ergebnis: Kürzere Bearbeitungszeiten, eine deutliche Reduzierung von Fehlern und eine Entlastung der Mitarbeitenden. Diese gewinnen dadurch Zeit für komplexere Aufgaben wie die Bewertung strittiger Fälle oder die Kundenkommunikation.

Angesichts der steigenden Zahl an Schadenmeldungen durch zunehmende Vertragsvolumina, Extremwetterereignisse und höhere Serviceanforderungen stoßen traditionelle Prozesse an ihre Grenzen. KI-basierte Lösungen ermöglichen es Versicherern, diese Herausforderung effizient und qualitätsgesichert zu meistern.

Sie bilden das Fundament für ein modernes, zukunftsfähiges Schadenmanagement, das nicht nur Kosten spart, sondern auch Kundenerwartungen erfüllt.

Typische Herausforderungen in der Schadenbearbeitung

Im Alltag der Schadenbearbeitung müssen Versicherer häufig mit den folgenden Problemen kämpfen: Werkstattrechnungen kommen in unterschiedlichen Formaten und Strukturen, was die manuelle Prüfung erschwert und anfällig für Fehler macht.

Diese manuelle Datenerfassung ist zudem kaum skalierbar. Bei steigendem Schadenaufkommen – etwa durch Unwetter oder eine hohe Zahl an Schadensfällen – stoßen klassische Prozesse schnell an ihre Grenzen.

Heterogene Dokumentenformate: Werkstattrechnungen und andere Dokumente liegen in verschiedensten Layouts und Strukturen vor – eine Herausforderung für die manuelle Bearbeitung.

Hoher Zeitaufwand: Die manuelle Erfassung und Prüfung von Daten kostet wertvolle Zeit und bindet Ressourcen.

Begrenzte Skalierbarkeit: Klassische Prozesse lassen sich bei steigendem Dokumentenvolumen nur schwer flexibel anpassen.

Betrugsversuche erkennen: Unregelmäßigkeiten wie doppelt abgerechnete Positionen oder überhöhte Beträge müssen erkannt werden, um wirtschaftliche Schäden zu verhindern.

Regulatorische Anforderungen: Datenschutz (DSGVO) und Nachvollziehbarkeit (GoBD) sind zwingend einzuhalten – bei gleichzeitig effizienter Bearbeitung.

Wie genau kann KI dabei helfen, Betrugsversuche zu erkennen?

Im Kampf gegen Versicherungsbetrug ist eine synergetische Kombination aus Dokumentenverarbeitung und intelligenter Mustererkennung erforderlich. KI-gestützte Verfahren identifizieren Betrugsversuche, wie manipulierte Werkstattrechnungen oder gefälschte Dokumente, schon früh im Prozess.

Automatisierte Datenauslese: Relevante Informationen aus Dokumenten werden KI-gestützt extrahiert und strukturiert bereitgestellt.

Früherkennung von Betrugsmerkmalen: Dokumente und Bilder werden auf potenzielle Manipulationen und Auffälligkeiten hin überprüft.

Effiziente Systemintegration: Alle Verarbeitungsschritte laufen über standardisierte Schnittstellen – skalierbar, automatisiert und datenschutzkonform.

Frühwarnsystem: Verdächtige Fälle werden automatisiert markiert, sodass gezielt nachgeprüft werden kann.

Höhere Sicherheit: Der gesamte Schadenprozess wird widerstandsfähiger gegen Betrugsversuche – bei gleichzeitiger Zeit- und Ressourceneinsparung.

Buildsimple als Lösung für Versicherer

Buildsimple ist eine leistungsstarke Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Dokumenten. Sie hilft Unternehmen, große Mengen unstrukturierter Daten effizient auszulesen, zu klassifizieren und für Folgeprozesse nutzbar zu machen. Die Plattform wird bereits erfolgreich in verschiedenen Branchen eingesetzt, um dokumentenbasierte Prozesse effizienter und sicherer zu gestalten.

Buildsimple kombiniert Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um die Verarbeitung eingehender Dokumente im Schadenmanagement zu automatisieren – etwa Werkstattrechnungen, Gutachten oder Kostenvoranschläge. Dabei übernimmt die Plattform zwei zentrale Aufgaben: Zum einen klassifiziert sie automatisch den Dokumententyp, sodass bereits beim Eingang klar ist, ob es sich beispielsweise um eine Rechnung, ein Gutachten oder ein anderes schadensrelevantes Dokument handelt. Zum anderen extrahiert Buildsimple alle relevanten Inhalte layoutunabhängig und stellt sie präzise im strukturierten JSON-Format zur Weiterverarbeitung bereit.

Die Integration erfolgt über standardisierte Schnittstellen (REST-APIs) und lässt sich unkompliziert in bestehende Systeme einbinden – ganz ohne komplexe IT-Projekte, KI-Expertise oder langwierige Schulungen. So können auch Fachabteilungen ohne technisches Vorwissen die Lösung direkt nutzen. Dank dieser Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit eignet sich Buildsimple ideal für den Einsatz in regulierten Branchen wie der Versicherungswirtschaft – vollständig DSGVO-, DORA und EU-AI-Act-konform.

Erweiterte KI-Anwendungsfälle im Schadenmanagement

Neben dem automatisierten Auslesen von Werkstattrechnungen lassen sich KI-Technologien an vielen weiteren Stellen im Schadenprozess wirkungsvoll einsetzen – insbesondere dort, wo große Datenmengen verarbeitet, Auffälligkeiten erkannt oder Entscheidungen vorbereitet werden müssen.

Typische Anwendungsfelder sind:

Automatisierte Fallklassifikation: KI-Modelle ordnen eingehende Dokumente nicht nur nach Dokumententyp (z. B. Rechnung, Gutachten, Kostenvoranschlag), sondern auch nach Vorgang (z.B. Neuschadenmeldung, bekannter Schaden, Beschwerde), Dringlichkeit oder Komplexität – für eine intelligentere Priorisierung in der Bearbeitung.

Unterstützung bei Kostenschätzungen: Durch die strukturierte Aufbereitung historischer Schadenfälle lassen sich präzisere Prognosen für neue Schadenssummen berechnen – ein wertvoller Baustein für Fairness und Effizienz in der Regulierung.

Frühzeitige Betrugserkennung: Ungewöhnliche Datenmuster, doppelte Positionen, abweichende Schadenssummen oder manipulierte Schadenfotos werden automatisch erkannt und markieren potenziell auffällige Fälle zur gezielten Prüfung.

Monitoring von Dienstleistern und Werkstätten: Auffälligkeiten in der Rechnungsstellung einzelner Partner können KI-gestützt erkannt und für interne Prüfprozesse aufbereitet werden – ein Beitrag zu mehr Transparenz im Netzwerk.

Kundendialog und Serviceoptimierung: Mit automatisiert ausgelesenen Informationen können Kundenanfragen schneller und präziser beantwortet werden – z. B. zu Kostenübernahmen, Bearbeitungsständen oder Rückfragen zu eingereichten Unterlagen.

Vorteile für Versicherer:

Schnellere Schadenbearbeitung: Automatisiertes Auslesen der Daten spart Zeit und beschleunigt Prozesse.
Entlastung der Mitarbeitenden: Routineaufgaben wie das manuelle Prüfen von Rechnungen entfallen, sodass sich die Mitarbeitenden auf komplexe Fälle konzentrieren können.
Hohe Datenqualität: Strukturierte, zuverlässige Daten sind die Basis für Analytics und intelligente Betrugserkennung.
Einfache Anwendung: Fachabteilungen nutzen Buildsimple ohne IT- oder KI-Vorkenntnisse.
Schneller Start: Keine Schulungen notwendig – sofort einsatzbereit.
Compliance-konform: DSGVO-, DORA und EU-AI-Act-konform. – geeignet für regulierte Versicherungsunternehmen.

Use Case: Riparo GmbH – Werkstattrechnungen automatisiert auslesen

Die Riparo GmbH ist ein bundesweit tätiger Kfz-Schadendienstleister. Als Bindeglied zwischen Versicherungsunternehmen und Kfz-Werkstätten unterstützt Riparo die effiziente Abwicklung von Fahrzeugschäden. Im Rahmen der Digitalisierung des Schadenmanagements setzt Riparo auf intelligente Lösungen zur Automatisierung von Prozessen.

Die Herausforderung bestand darin, ein stetig wachsendes Auftragsvolumen und über 100 verschiedene Werkstattrechnungsformate effizient zu verarbeiten. Mit Buildsimple wurde eine Lösung entwickelt, die alle Rechnungsformate automatisch ausliest und die Daten im JSON-Format bereitstellt. Diese werden dann über eine API direkt in das Riparo-System integriert, wodurch die manuelle Datenerfassung entfällt.

Das Ergebnis: Bereits direkt nach dem Go-live wurden 96 % der Dokumente korrekt ausgelesen. Die KI verbessert sich kontinuierlich weiter, sodass Riparo mit gleichbleibendem Personalbestand deutlich mehr Vorgänge bearbeiten kann. Der erfolgreiche Einsatz wurde inzwischen auf weitere Unternehmensbereiche, wie das Tochterunternehmen „ri werkstattservice“, ausgeweitet.

Fazit

Die Einführung von KI-gestütztem Schadenmanagement ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für Versicherungen, die im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig bleiben möchten. KI ermöglicht eine effizientere Bearbeitung, verkürzt die Bearbeitungszeiten und sorgt für eine höhere Genauigkeit, ohne dass die Qualität leidet. KI-basierte Lösungen wie Buildsimple bilden das Fundament für ein modernes Schadenmanagement, das flexibel auf wachsende Anforderungen reagieren kann.

Ausblick

Zukünftig werden KI-Lösungen nicht nur das Schadenmanagement optimieren, sondern auch in weiteren Bereichen wie der Leistungsprüfung, KYC oder der Policenverwaltung zum Einsatz kommen. Die vollständige End-to-End-Automatisierung von Schadenbearbeitungsprozessen bleibt dabei ein zentrales Ziel, um den Arbeitsaufwand weiter zu reduzieren und die Kundenerfahrung nachhaltig zu verbessern. Durch verschiedene Partnerschaften im Bereich der Schadenverarbeitung lassen sich KI-Komponenten noch schneller und nahtlos in bestehende Systeme integrieren. Diese Bausteine einer modularen Gesamtlösung erhöhen nicht nur die Effizienz, sondern schaffen auch zusätzliche Sicherheit entlang der gesamten Prozesskette. Das ist ein klarer Vorteil für Versicherer auf dem Weg in eine digitale Zukunft.

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