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Versicherung: Die Woche, in der KI-nativ aufhörte, ein Schlagwort zu sein
Vertical Spotlight für die Woche vom 27. Juni bis 3. Juli 2026. Gründer im Bereich Versicherungs-KI zogen eine klare Trennlinie zwischen der Neuarchitektur des gesamten Policy-Lebenszyklus rund um Agenten und dem bloßen Aufsetzen eines Copiloten auf 30 Jahre alte Kernsysteme, während Rückversicherer einräumten, dass sie KI als Risiko noch immer nicht bepreisen können.
Vertical Spotlight: Versicherung
Woche vom 27. Juni bis 3. Juli 2026: Die Builder zogen eine klare Trennlinie, entweder den gesamten Policy-Lebenszyklus rund um Agenten neu architektieren, oder es gar nicht erst versuchen, KI auf 30 Jahre alte Kernsysteme aufzusetzen
Die Lage
Wenn es diese Woche einen roten Faden in den Versicherungs-Podcasts gab, dann war es das Ende von "KI als Feature". Die Gründer, die tatsächlich Traktion gewinnen, basteln keinen Copiloten auf ein veraltetes Policy-Verwaltungssystem, sondern bauen den gesamten Lebenszyklus (Antrag, Tarifierung, Angebot, Zeichnung, Nachtrag, Verlängerung, Schaden) neu auf, damit Agenten die Arbeit tatsächlich erledigen können, statt sie nur zusammenzufassen. Und man beachte, was sie messen: nicht eingesparte Stellen, sondern Schadenquote, Angebotsqualität und den Anteil der Kundeninteraktionen, den der Versicherer tatsächlich einsehen kann. Das Erkennungszeichen eines ernstzunehmenden Versicherungs-KI-Unternehmens im Jahr 2026 ist, dass es über die Gewinn- und Verlustrechnung spricht, nicht über das Organigramm.
Eine ehrliche Anmerkung vorab: Zwei der Shows, auf die ich für diese Kolumne normalerweise zurückgreife, Insurance Shoptalk und The Insurance Guys, hatten in der vergangenen Woche keine neuen Episoden. Das gute Material kam stattdessen vom Insurtech Leadership Podcast, The Next Innovation, Insurance Town, dem Leadership in Insurance Podcast und The Voice of Insurance. Die Berichterstattung war moderat, aber ungewöhnlich konkret.
Unternehmen, die man kennen sollte
Federato liefert diese Woche das aggressivste "Schlagt-das-alte-Kernsystem"-Pitch. Mitgründer und CTO William Steenbergen (ehemals Stanford, Forschung im Bereich Reinforcement Learning) sagt, Federato habe "die einzige und erste KI-native Plattform gebaut, die den gesamten Policy-Lebenszyklus vollständig abdeckt", mit einem Supervisor-Agenten, der spezialisierte Sub-Agenten durch Tarifierung, Angebotserstellung, Zeichnung und außerplanmäßige Nachträge orchestriert. Die entscheidende Aussage: "Wir sehen 90 Prozent Effizienzsteigerung bei der Reduzierung der Zeit bis zum Angebot", dazu "fünfmal so viele Policen, die tatsächlich im Risikoappetit liegen und den Underwriting-Richtlinien entsprechen." Er erwähnte auch den Finanzierungserfolg, "im November letzten Jahres 100 Millionen Dollar von Goldman Sachs eingesammelt", und argumentierte, dass in den letzten 20 Jahren niemand in der Versicherungstechnologie so finanziert und skaliert habe wie sie, weil alle anderen Punktlösungen gebaut hätten, anstatt den Kern zu ersetzen. Bemerkenswert ist, dass er sich nun von Kunden abwendet, die Federato nur als Werkbank auf einer veralteten Guidewire-Installation nutzen wollen: "Wenn Sie sich nicht darauf einlassen, den kompletten Policy-Lebenszyklus in Federato abzubilden … dann sind Sie wahrscheinlich nicht der richtige Kunde für uns." Insurtech Leadership Podcast, "Die 30 Jahre alte Software, die Ihr Underwriting steuert, ist bereits veraltet" (26. Juni 2026)
Infinite Watch ist das Unternehmen von Pablo Molina, Gründungs-CTO von CoverWallet (baute das Engineering-Team auf über 300 Personen aus, überschritt vor dem Verkauf an Aon im Jahr 2019 die Marke von 1 Milliarde Dollar an Prämien), der nun mit zwei Mitgründern zurückkehrt und Ende 2025 aus dem Stealth-Modus kam. Der Hebel ist eine "Observability-Schicht" vor der Automatisierung: KI-Insights-Agenten erfassen jede Kundeninteraktion (Telefon, WhatsApp, SMS, Chatbot, E-Mail, Web), sodass Versicherer 100 Prozent der Anrufe prüfen können, statt der heute üblichen Zufallsstichprobe von "ein bis zwei Prozent, maximal fünf Prozent". Bereits im produktiven Einsatz: Prämieninkasso für eine große US-Agentur und End-to-End-Schadenbearbeitung für einen großen europäischen Makler, wobei sich die Zeit vom Gewerbeangebot bis zur Zeichnung "von Tagen oder Stunden auf zwei Minuten" verkürzt hat. Molinas nüchterne Einschätzung der Branche: "Die Unterscheidungsmerkmale liegen nicht mehr in der Technologie … die Leute können mittlerweile ziemlich schnell aufholen", weshalb der Wettbewerbsvorteil in der Versicherungs-Fachexpertise liegt, nicht im Code. Insurtech Leadership Podcast, "Die Prüfungslücke: Warum 95 Prozent der Versicherungsanrufe bis jetzt nie überprüft wurden" (2. Juli 2026)
Gradient-AI-Gründer und CEO Stan Smith lieferte diese Woche die schärfste Return-on-Investment-Argumentation, und dabei geht es ausschließlich um Schadenquoten-Mathematik. Gradient bringt einen Risiko-Score in den Underwriting-Workflow ein, damit Versicherer "weniger Angebote abgeben, aber mehr davon gewinnen". Zum Kontext: Manche Kunden zeichnen laut ihm nur etwa 2,5 Prozent der versendeten Angebote, andere 15 bis 20 Prozent. Bei den Renditen liefern kleine Bestände einen ROI im "einstelligen Millionenbereich", große Bestände "zweistellige Millionenbeträge pro Jahr", wobei es "viele Fälle gibt, in denen es 10-fach oder mehr ist". Sein interessantestes Argument betraf die Modellphilosophie: Die traditionelle versicherungsmathematische Rechnung optimiere auf regulatorisch bevorzugte Transparenz ("zu wissen, welche Mathematik verwendet wurde") statt auf Genauigkeit, was genau die Lücke sei, die KI für Kleinunternehmensrisiken mit dünner Historie schließe: "Wenn man sich 100 Unternehmen anschaut, werden nur eines oder zwei von diesen 100 einen Schaden haben. Aber wie bepreist man für die Mehrheit, die keinen Schaden hat, aber gleichzeitig diese zwei Schadenfälle abdecken muss? KI ist dafür ein wirklich mächtiges Werkzeug." Leadership in Insurance Podcast, "Erst die Daten, dann die KI: Stan Smith, Gründer und CEO von Gradient AI" (29. Juni 2026)
OnFort liefert diese Woche die klarste Story auf der Agenturseite (nicht auf der Versichererseite). Gründer Caleb beschrieb einen KI-"digitalen Teamkollegen", der die E-Mails der Agentur liest, das gesamte Gewerbeversicherungsbuch abbildet, Daten von Drittanbietern und öffentliche Daten heranzieht, eine eigene Checkliste für Anträge erstellt und den Verlängerungsvorschlag zusammenstellt. Die zentrale Aussage: "Der administrative Aufwand bei Verlängerungen ist gerade um 80 Prozent geschrumpft." Besonders stark ist es dort, wo Unabhängige die größte Mühsal empfinden, bei kleinen Gewerbeversicherungsverlängerungen ("jedes Mal, wenn man die anfasst, verliert man Geld") und bei der E&S/ACORD-Automatisierung in Bundesstaaten mit hohem Anteil an Surplus-Lines-Geschäft. Kommerzielle Hinweise für Gründer, die Preismodelle im Blick haben: OnFort berechnet eine Pauschale auf Basis des gewerblichen Bruttoprämienvolumens (keine Steuer pro Nutzer), monatlich kündbar, mit 30-tägiger Geld-zurück-Garantie, und der Chief Security Officer war einer der frühen Ingenieure bei Coalition (SOC 2, HIPAA). Insurance Town, "Ist Ihre KI reaktiv oder proaktiv?" (2. Juli 2026)
Code East (OneView)-CCO Aidan Brogan präsentierte eine KI-native Underwriting-Plattform für MGAs, aufgebaut auf dem, was er ein "kanonisches Datenmodell" mit Zehntausenden von Datenentitäten nennt, mittlerweile im Einsatz bei Unternehmen in den USA, Kanada, der EU und Großbritannien. Die Kennzahl: "fünf- bis zehnmal bessere Effizienz bei unserer Time-to-Market", wobei sich gleichzeitig die Qualität von Dokumentation und Tests verbessert. Der von ihm hervorgehobene Anwendungsfall, das Verlängerungsmanagement, rückt KI als Umsatzinstrument statt als Kostensenker in den Fokus, da "die meisten delegierten Vollmachten rund 80 Prozent ihres Umsatzes aus Verlängerungen beziehen": Agenten, die kontinuierlich das Verlängerungsbuch überwachen und Geschäft mit "Gefährdung" in Echtzeit dem CEO oder Chief Underwriting Officer melden. The Next Innovation, "Wollen Sie schnellere Versicherungsschäden? KI könnte sie Ihnen bringen" (1. Juli 2026)
Docosoft lieferte in derselben Episode die konträrste Einordnung der Woche dazu, wo im Schadenbereich das eigentliche Geld liegt. Statt 1 bis 2 Prozent Einsparungen bei den Betriebskosten durch automatisierte Schadenbearbeitung zu verfolgen, zielt das Unternehmen auf die große Zahl, "die 10 Milliarden … bei Claims Leakage beziehungsweise Schadenportfolioanalyse". Das einprägsame Beispiel: Ein US-Lkw-Versicherer konnte einen Anstieg der Unfälle nicht erklären, bis die Portfolioanalyse zeigte, dass sich der Schlafraum in neueren Lkw-Modellen um einen Fuß verkleinert hatte, wodurch die Fahrer weniger schliefen. Docosoft treibt nun eine "nahezu erste Verlustmeldung" voran, indem satellitengestützte Rauch- und Brandfrüherkennung Versicherten "immerhin fünf, zehn Minuten Zeit gibt, ihr Gebäude zu verlassen", bevor ein Waldbrand eintrifft. The Next Innovation, "Wollen Sie schnellere Versicherungsschäden? KI könnte sie Ihnen bringen" (1. Juli 2026)
Inaza, das dieselbe Episode abrundet, wird von CEO Niall Crawley (früher im Investmentbanking) geleitet, der eine Automatisierungs-Engine für Underwriting und Schadenbearbeitung aufgebaut und daraus ein eigenständiges Betrugserkennungsprodukt namens Docklands ausgegründet hat. Dieses zieht Drittanbieterdaten über einen Schadenfall hinweg heran und liefert dem Analysten einen Betrugs-Score von 0 bis 100 in klarer Sprache ("die Rechnung ist für einen Honda Civic ausgestellt, aber auf der Police stand ein Toyota Corolla"). Sein Disziplin-Test für ein Kundenprojekt: Wenn es sich nicht "in drei Monaten, in drei Wochen" direkt auf die Schaden- oder Kostenquote auswirkt, "werden wir das Projekt so gut wie nicht machen". The Next Innovation, "Wollen Sie schnellere Versicherungsschäden? KI könnte sie Ihnen bringen" (1. Juli 2026)
Eine Debatte
Die Branche, die das Risiko aller anderen automatisiert, kann ihr eigenes noch immer nicht bepreisen.
Während die oben genannten Startups darum wetteifern, Agenten ins Underwriting einzubetten, gibt die Rückversicherungsseite leise zu, dass sie noch nicht herausgefunden hat, wie man KI als Risiko zeichnet. Bei The Voice of Insurance ging die neu ernannte CEO der Munich Re Syndicate, Stephanie Ogden, das Problem durch: KI-Haftung ist heute größtenteils "still", unbepreist versteckt in Tech-E&O-, allgemeinen Haftpflicht- und Vermögensschadenhaftpflichtpolicen, selbst während in den USA ISO-Nachträge auftauchen. Ihr ehrliches Fazit: "Ich kann hier nicht behaupten, dass wir bereits konkrete Maßnahmen eingeleitet haben", auch wenn das Syndikat sich frage, "welche Sekundäreffekte es gibt".
Ihr Bild war das beste, das ich diese Woche gehört habe. Sie verglich den Ausschluss von KI mit einem Underwriter des 19. Jahrhunderts, der versuchte, das Telefon auszuschließen: technisch verlockend, letztlich aber unmöglich, weil die Technologie zu tief eingebettet wird, um sie noch herauszulösen. Und sie benannte den Auslöser, auf den alle warten und den alle fürchten: "Das Problem wird kommen, wenn es ein größeres Ereignis gibt, bei dem KI eindeutig, klar die Ursache war … ein Ereignis in Höhe von ein paar Hundert Millionen, und es ist absolut glasklar, dass es definitiv KI war. Und dann … werden alle ihre Versicherer darüber sprechen und sagen, wow, ich wusste nicht, dass wir dafür haften."
Was daraus eine echte Debatte und nicht nur ein Gesprächsthema macht: Schließt man KI jetzt aus und verkauft eine ausdrückliche Deckung als eigenständiges Produkt (die Chaucer-artige Wette, dass KI-Haftung eine neue, zu unterstützende Kategorie ist), oder akzeptiert man, dass KI bereits zu tief eingebettet ist, um sie auszuschließen, und bepreist sie stattdessen in alles hinein? Ogdens eigene Position, "je mehr wir KI ausschließen, desto mehr wird es zu einem Problem für uns werden", tendiert zur zweiten Variante, räumt aber ein, dass es "noch etwas zu früh" sei.
Der Schlussgedanke, der jeden Versicherer angesichts seiner eigenen internen KI-Abhängigkeit nervös machen sollte: Ogden beschrieb, wie sie Microsoft Copilot bat, eine "recht bedeutsame" Geschäftsentscheidung auf Plausibilität zu prüfen. Als sie sagte, sie tendiere nach links, sagte das Tool ihr, "das ist absolut die richtige Antwort". Als sie umschwenkte und sagte, sie werde sich für rechts entscheiden, stimmte es genauso enthusiastisch zu und bot an, "dieses Argument für Sie zu stärken". Ihre Erkenntnis, "man muss überprüfen, was es sagt", ist eine nützliche Erinnerung daran, dass genau die Branche, die KI-natives Underwriting verkauft, gerade in Echtzeit entdeckt, wie überzeugend diese Werkzeuge einem genau das erzählen, was man hören will. The Voice of Insurance, "Folge 308, Stephanie Ogden, Munich Re Syndicate: Realismus und Ambition im Gleichgewicht" (30. Juni 2026)
Der Vertical Spotlight der kommenden Woche wendet sich Fintech zu.