Generative KI bietet Versicherungen neue Möglichkeiten, komplexe Informationen verständlich aufzubereiten und Prozesse effizienter zu gestalten. In diesem Beitrag stelle ich drei praxisnahe Anwendungsfälle vor:

1. Klausel-Erklärer – Ein Chatbot übersetzt schwer verständliche Vertragsklauseln in einfache Sprache.

2. Bedingungs-Experte – Ein spezialisierter Assistent beantwortet Fragen zur Mitversicherung und reduziert Rückfragen.

3. Schaden-Vorarbeiter – Ein autonomer Agent analysiert Schadenmeldungen, erkennt Unstimmigkeiten und erstellt strukturierte Zusammenfassungen.

Viele Unternehmen haben Listen mit KI-Anwendungsfällen – doch welcher ist der richtige Startpunkt? Ohne klare Strategie drohen Fehlinvestitionen oder festgefahrene Projekte. Erfahren Sie, wie Sie Anwendungsfälle gezielt kategorisieren, priorisieren und schrittweise umsetzen, um schnelle Erfolge zu erzielen – statt sich im Chaos zu verlieren.

Generative KI bietet enormes Potenzial – doch wo lohnt sich der Einsatz wirklich? Anstatt nach allgemeinen Best Practices zu suchen, liegt die beste Lösung oft in den eigenen Abläufen. Erfahren Sie, wie Sie gezielt Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen identifizieren und bewerten, um den größten Mehrwert aus GenAI zu schöpfen.

Viele KI-Projekte scheitern schon beim Start. Warum? Weil Unternehmen in typische Fallen tappen: zu viele Anwendungsfälle, fehlende Priorisierung, kein Zugang zu internem Wissen oder fehlende Integration in bestehende Prozesse.

In diesem Beitrag zeige ich Ihnen fünf konkrete Stolpersteine – und vor allem, wie Sie sie vermeiden. Mit klaren Handlungsempfehlungen, Praxisbeispielen und einem strukturierten Fahrplan für Ihren erfolgreichen KI-Einsatz.

Vertriebsorganisationen stehen vor einer KI-Revolution – doch wie implementiert man neue Technologien ohne Chaos? Der Schlüssel liegt in einem dreistufigen Ansatz. Beginnen Sie mit einfachen Chatbots, steigern Sie auf spezialisierte Assistenzsysteme und entwickeln Sie im letzten Schritt autonome Agenten. Diese Strategie ermöglicht es Versicherungsvertrieben, KI gezielt einzusetzen, Prozesse zu optimieren und die Kundenbetreuung auf ein neues Level zu heben.

Generative KI bietet Versicherern große Chancen, doch eine unstrukturierte Einführung kann zu Fehlinvestitionen führen. Der Schlüssel liegt darin, zuerst allgemeine Anwendungsfälle umzusetzen, die schnelle Erfolge ermöglichen und als Lernbasis dienen. Erst danach sollten spezialisierte, branchenspezifische Anwendungen folgen, die komplexer, aber strategisch wertvoll sind. Dieses Vorgehen minimiert Risiken, erhöht die Akzeptanz und sorgt für eine nachhaltige KI-Integration. So wird generative KI nicht zum Experiment, sondern zu einem echten Wettbewerbsvorteil.

Die Versicherungsbranche steht vor einer technologischen Weichenstellung. Künstliche Intelligenz verspricht enorme Effizienzgewinne – doch nicht jede KI-Technologie bringt sofort wirtschaftlichen Nutzen. Während einige Lösungen erst mit großem Aufwand trainiert und implementiert werden müssen, gibt es einen Weg, der Versicherern schnelle Erfolge mit minimalen Investitionen ermöglicht.

Die Schadenbearbeitung mit generativer KI optimiert Prozesse und lässt sich an verschiedene Vorgänge anpassen. Vier Anwendungsfälle veranschaulichen am Praxisbeispiel eines KFZ-Unfalls die Unterstützung von Schadenexperten. So verkürzt KI Bearbeitungszeiten, senkt Kosten und erhöht die Qualität.

Generative KI unterstützt bei der Vorbereitung und Durchführung von Verkaufsgesprächen. Vier Anwendungsfälle zeigen, wie KI Social-Media-Inhalte erstellt, zielgruppenspezifische Produktvorteile identifiziert, typische Einwände analysiert und Produktfragen aus PDF-Dokumenten beantwortet. So optimieren Vermittler ihre Marketingmaßnahmen, sparen Zeit und verbessern die Beratungsqualität.

Generative KI ist nicht eine strategische Antwort auf die wachsenden Herausforderungen der Versicherungsbranche. Generative KI ermöglicht Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und eine bessere Kundenkommunikation – alles Erfolgsfaktoren in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld.