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KI in der Versicherung wandert von Pilotprojekten zu Fünf-Minuten-Angeboten und einer agentennativen MGA - Vertical Spotlight: Versicherung - Woche vom 29. September 2026

Startup- und Venture-Newsletter für die Woche vom 29. September 2026. Das Vertical Spotlight Versicherung: Eine Agentur mit Kara bietet eine 150-Dollar-Police in unter fünf Minuten an und schließt sie ab, Gaya verkürzt ein Hausangebot über 600 Versicherer von einer Stunde auf 20 Minuten, Convex hat mit Kinetic auf Quotech eine KI-native MGA gestartet, und Underwriter debattierten, ob KI die Preisgestaltung disziplinierter oder lockerer macht.

Vertical Spotlight: Versicherung

Woche vom 29. September 2026: Das Fünf-Minuten-Angebot und die agentennative MGA

Die Rotation kommt diese Woche zurück zur Versicherung. Die Podcasts landeten immer wieder bei derselben Idee: KI in der Versicherung ist über die Pilotphase hinaus. Sie zeigt sich jetzt in Zahlen: eine 150-Dollar-Police, die in unter fünf Minuten angeboten und abgeschlossen wird, ein Hausangebot, das von einer Stunde auf 20 Minuten schrumpft, eine neue MGA, die vom ersten Tag an um KI-Agenten herum gebaut wurde. Nicht alle halten das allerdings für eine gute Nachricht für die Underwriting-Disziplin.

Die Lage

Zwei Jahre lang sprachen Versicherungsleute in Podcasts über KI als etwas, womit sie „experimentieren“. Diese Woche hat sich die Frage geändert. Bei The Voice of Insurance stellte Moderator Mark Geoghegan sie Everests Jason Keen direkt:

„Wenn wir uns vor zwei Jahren unterhalten hätten, hätten wir gesagt: Womit experimentieren Sie? Und heutzutage, nun ja, Sie haben experimentiert. Was haben Sie jetzt umgesetzt, und wo erzielen Sie die besten Ergebnisse?“

Die Antworten kamen aus jeder Ebene der Branche und waren auffallend ähnlich. Niemand beschrieb, dass KI die großen Ermessensentscheidungen trifft. Alle beschrieben, dass sie den Papierkram rund um diese Entscheidungen beseitigt:

  • Auf Agenturebene (die lokalen Büros, die Policen an Haushalte und kleine Unternehmen verkaufen) nimmt KI jetzt das Telefon ab, sammelt die Angaben, die ein Versicherer zur Preisgestaltung einer Police braucht, füllt Websites von Versicherern aus und stellt Angebotsvergleiche nebeneinander zusammen. Florida Risk Partners sagt, die Angebotserstellung laufe jetzt „genau wie in einer Fabrik“.
  • Auf Versichererebene (die Versicherer, die das Risiko tatsächlich tragen) beschrieben Everest und Nationwide beide, wie KI eingehende Submissions (das Dokumentenbündel, das ein Makler bei einer Angebotsanfrage schickt) liest und die Daten herauszieht. Bei Nationwide kann ein einzelner Antrag aus Landwirtschaft oder Agrarwirtschaft „50 Dokumente, 24 Datenquellen“ umfassen.
  • Auf Startup-Ebene wird Convex' neue MGA Kinetic von Grund auf um eine „agentennative Fabrik“ gebaut. Eine MGA, ein Managing General Agent, ist ein Spezialunternehmen, das im Namen eines Versicherers zeichnet. „Agentisch“ (agentic) bedeutet KI, die mehrstufige Aufgaben selbstständig erledigt, statt nur Fragen zu beantworten.

Keen sagte es am deutlichsten. Der Sinn von KI sei, „unseren Underwritern und unseren Schadenexperten mehr Zeit zu geben, sich auf Urteilsvermögen zu konzentrieren und nicht auf Datenzusammenstellung, die keinen Wert hat“. Er erinnert sich an die Zeit, als die Branche „Datenbereiniger beschäftigte, die stundenlang eingehende Submissions bereinigten, und es gab Hunderte davon“. Diese Tätigkeit ist es, die verschwindet.

Das zweite Thema war leiser, aber ebenso wichtig: Die Software wird zu einer Schicht, die auf den Systemen sitzt, die Versicherer bereits nutzen, und kein Ersatz für sie. Gaya ist eine Browsererweiterung, die in jedem Agentursystem funktioniert, das man schon hat. Kara schreibt direkt in HubSpot. Nearmap speist seine Luftbilder in Guidewire ein, damit Schadenregulierer „nicht in einen weiteren Bildschirm wechseln müssen“. Quotechs CEO sagt voraus, dass Underwriter seine Plattform bald vor allem über den KI-Chat-Assistenten ihres Unternehmens erreichen werden und nicht durch ein Login. Die Gründer, die Aufträge gewinnen, sind die, die in den bestehenden Workflow passen.

Das dritte Thema ist das, das man beobachten sollte. Da KI alles beschleunigt, sorgen sich manche, was sie in einem Markt, in dem die Preise ohnehin fallen, mit der Preisdisziplin macht. Dieses Argument ist die Debatte am Ende dieser Ausgabe.

Unternehmen, die man kennen sollte

Kara (GetKara.ai): eine KI-Rezeptionistin, die die Vertriebspipeline füttert

Kara stellt KI-Telefonagenten und Workflow-Werkzeuge für Versicherungsagenturen her. Die drei Mitgründer betrieben etwa drei Jahre lang ihren eigenen digitalen Maklerbetrieb, bauten die Software für sich selbst, verkauften den Maklerbetrieb an die McGowan Companies und machten dann aus dem internen Werkzeug ein Produkt. Sie verkaufen es seit etwa 18 Monaten. Mitgründer und CTO Nikhil Kansal war zu Gast bei Power-Producers-Moderator David Carothers, der Kara in seiner eigenen Agentur Florida Risk Partners nutzt. Carothers lieferte die detaillierteste Renditebetrachtung der Woche:

  • Annahme rund um die Uhr. Kara nimmt jeden Anruf entgegen, „24-7-365“, findet heraus, ob der Anrufer eine private oder gewerbliche Versicherung braucht, sammelt die Underwriting-Angaben und legt Kontakt, Unternehmen und Deal-Datensatz automatisch in HubSpot an. Wer an einem Samstag um 21 Uhr anruft, bekommt dasselbe automatische Nachfassen wie jemand, der das Webformular ausfüllt.
  • Die Nische der Hochdruckreiniger. In Florida gibt es viele Hochdruckreinigungsbetriebe, und der Versicherer Coterie deckt sie ab. Jede Police bringt nur etwa 150 Dollar Provision, was sie früher „bei jedem Anfassen für mich unrentabel“ machte. Jetzt liegt die Zeit vom Anruf des Kunden bis zu „einem abschlussfähigen Angebot in seinem Posteingang oder per SMS auf seinem Telefon unter fünf Minuten“. Die Agentur schreibt fünf bis sieben davon am Tag, was Carothers „einen Umsatzstrom von 300.000 Dollar plus in einer einzigen Vertikale“ nennt.
  • Amortisation. „Ich sagte Ihnen, wir sind seit zweieinhalb Monaten bei Kara. Ich habe aus der daraus abgeleiteten Provision schon genug Prämie geschrieben, dass ich Kara über zwei Jahre bezahlt habe.“
  • Angebotsvergleich. Bei Wohngebäudeversicherungen lässt die Agentur einen Vergleichsrater (QuoteRush) laufen, bereinigt die Ergebnisse und erstellt dann mit Kara ein PDF im eigenen Branding. Es bewertet jede Option mit Rot, Gelb oder Grün, weist auf das Errors-and-Omissions-Risiko hin (das Risiko, dass die Agentur wegen eines Fehlers verklagt wird) und empfiehlt eine Option. Ein typisches Beispiel: eine Police, die 300 Dollar im Jahr mehr kostet, aber Wasserschäden vollständig abdeckt, gegenüber billigeren, die Wasserschäden bei 10.000 Dollar deckeln. Carothers sagt, seit der Vergleich enthalten ist, „ist die Abschlussquote gestiegen“.
  • Kunden stört es nicht, mit KI zu sprechen. Anrufer fragen oft mittendrin: „Moment, spreche ich mit einer KI?“ Kara sagt ja, und „sie führen das Gespräch trotzdem zu Ende“.

Ein kleineres Detail, das erwähnenswert ist: Neue Leads zu fragen, wie sie kontaktiert werden möchten (E-Mail, SMS oder Telefon), „hat das Engagement buchstäblich wahrscheinlich verdreifacht“. Carothers schreibt das seinem ältesten Sohn zu, der in der Agentur das Privatkundengeschäft leitet.

(Power Producers Podcast, „Building an AI-Powered Insurance Agency with Nikhil Kansal“, 23. September 2026)

Gaya: Autofill für Versicherer-Websites, auf dem Weg zu „agentischen Book Rolls“

Gaya ist eine Browsererweiterung, die Angebots-Websites von Versicherern automatisch ausfüllt. Mitgründer Carl Ziadé sagt, sie funktioniere jetzt mit 600 Versicherern (gegenüber etwa 300 vor ungefähr sechs Monaten, laut Moderator Jason Cass). Das Versprechen ist einfach. Cass sagt, ein typisches Auto-und-Haus-Angebot dauere „eine Stunde, ohne dass das Telefon klingelt“; mit Gaya „schafft man es in 20 Minuten“. Kunden berichten von „einem ROI von 2 bis 3x“ bei der Angebotsgeschwindigkeit. Was man wissen sollte:

  • Warum es das gibt. Vergleichsrater sind Werkzeuge, die Preise von vielen Versicherern gleichzeitig abrufen. Sie liefern einen „Rate Call One“-Preis (RC1), der nur auf dem basiert, was der Agent eingetippt hat. Der echte, abschlussfähige „Rate Call Three“-Preis (RC3) kommt, nachdem der Versicherer Fahrhistorie und Schadenhistorie geprüft hat. Manche Versicherer, so Ziadé, zeigen absichtlich einen aggressiven RC1, um oben in der Liste zu landen. Daher überspringen jetzt mehr Vermittler den Rater und gehen direkt auf die Website jedes Versicherers, was genau die Arbeit ist, die Gaya automatisiert. Besonders beliebt ist es bei Küstenversicherern und Versicherern für vermögende Kunden (Pure, Chubb, Cincinnati und andere), die Rater schlecht abbilden.
  • Integrationen. Live mit HawkSoft; Momentum geht live; eine Applied-Epic-SDK-Integration, die mit dem regionalen Makler Heffernan Insurance gebaut wurde; und ein nativer „Send to Gaya“-Button in AMS360.
  • Was als Nächstes kommt. Ein Angebotsgenerator, bei dem Agenturen „ihren eigenen Schlüssel mitbringen“ können, für Gemini oder Claude, ein „Submission OS“, Partnerschaften, durch die Gaya als Rater agieren könnte, und in etwa sechs Monaten Werkzeuge, mit denen Versicherer „Book Rolls“ durchführen können (den gesamten Policenbestand einer Agentur von einem Versicherer zu einem anderen verschieben). Zum Beispiel: „Travelers nutzt vielleicht Gaya, um Ihren Bestand in einem Tag zu sich zu rollen.“
  • Die Perspektive der Versicherer. Ziadé sagt, Versicherer hätten „ein wenig Angst“ vor agentischer Angebotserstellung. Sie erinnere sie an die alten Screen-Scraping-Bots aus der Zeit, bevor Versicherer richtige Datenanbindungen bauten, weil „es tatsächlich auf Ihrem Rechner sitzt und Claude die Arbeit macht“. KI lässt einen Agenten eine Angebotsanfrage gleichzeitig an jeden Versicherer schicken, was „die Zielgerichtetheit verringert“. Gayas Antwort ist, die Leitplanken mit den Versicherern zu bauen, und Ziadé sagt: „Ein Großteil der größten Empfehlungen, die wir bekommen, kommt von Versichererrepräsentanten.“
  • Haltung zur Finanzierung. Ziadé betonte, dass Gaya profitabel und „nicht süchtig nach VC-Geld“ sei. Er glaubt, dass das bei Unternehmenskäufern hilft, die ein Platzen der KI-Blase erwarten: „Zu wissen, dass wir nicht nackt schwimmen werden, gibt den Leuten ein sehr gutes Gefühl.“

(Agency Intelligence, „Carl Ziadé On What's Next For Gaya, From Proposals To Agentic Quoting“, 22. September 2026)

Kinetic Insurance Services (Convex) + Quotech: eine MGA, die vom ersten Tag an um KI-Agenten herum gebaut wurde

Convex, der Spezialversicherer aus Bermuda und London, hat im Juni 2026 Kinetic gestartet. Es ist ein Hybrid: teils Versicherer, teils MGA-Plattform. Unternehmerisch denkende Underwriter schließen sich als eigene „Zellen“ an, bekommen Convex' Kapazität plus externe Kapazität und erhalten einen fertigen Technologiestack. CEO Theo Butt, CTO Andy Roberts und Quotech-CEO Guillaume Bonnissent erklärten bei InsTech, wie es funktioniert:

  • Der Aufbau. Roberts brauchte neun Monate, um die Kernsysteme aufzusetzen. Kinetic arbeitete mit AWS und dem Systemintegrator Prefectus zusammen, „um uns beim Aufbau einer agentennativen Fabrik zu helfen“, die „von der ersten eingehenden E-Mail bis zur Erstellung unserer Angebote reicht, wobei der Underwriter sehr stark die Kontrolle behält“. Das Ziel: „Fast alle unsere nicht umsatzgenerierenden Arbeiten sind automatisiert.“ Obendrauf baut ein kleines Team „Supercharger“, also Automatisierungen für „all diese lästigen kleinen wiederkehrenden Aufgaben“, die die Underwriter anfordern.
  • Warum Quotech. Kinetic wollte ein Policenverwaltungssystem (die zentrale Datenhaltungssoftware), das „vom Underwriting bis zum Teil Abrechnung und Inkasso reicht und nicht nur ein glänzendes Set von Underwriting-Bildschirmen ist“. Es musste außerdem API-fähig sein und „in Richtung MCP-Fähigkeit gehen“. MCP, das Model Context Protocol, ist der Standard, der es KI-Assistenten ermöglicht, sich mit externer Software zu verbinden. Bonnissent sagt, Quotech habe die Zeit zum Aufsetzen der Plattform für ein neues Underwriting-Team von den üblichen „drei bis sechs Monaten“ auf „eine Frage von Tagen oder Wochen“ verkürzt.
  • Meilensteine. Der erste Underwriter kam Anfang August in Bermuda dazu, um eine Zelle für aufstrebende Branchen aufzubauen. Kinetic strebt „drei oder vier Zellen“ bis zu den Erneuerungen zum 1. Januar 2027 an und „mindestens zwei oder drei weitere Zellen“ im Jahr 2027. Convex selbst hat nur etwa 480 Mitarbeitende.
  • Bonnissents Prognose. Underwriter werden ihren Tag in einem vom Unternehmen genehmigten KI-Chatfenster beginnen, das ihnen über MCP die Submissions der Nacht, anstehende Weiterleitungen und Kundenanfragen zeigt. „Ist das in drei Monaten? Ist das in sechs Monaten? Nein, es ist tatsächlich heute machbar.“ Das eigentliche Hindernis sei „die Akzeptanz und nicht, wo die Technologie steht“, dazu die Kostenkontrolle, damit es keine große Rechnung wird, „weil jeder einzelne Nutzer Vibe-Underwriting und Vibe-Coding betreibt“.

Er blickte außerdem 20 Jahre zurück auf ein Projekt bei einem früheren Arbeitgeber namens „Underwriters to Underwrite“, das „nie wirklich funktionierte, weil die Technologie nicht da war“. Kinetic ist im Wesentlichen dieselbe Idee, noch einmal versucht, jetzt, da die Technologie existiert.

(InsTech, „Theo Butt & Andy Roberts: Kinetic Insurance Services and Guillaume Bonnissent: Quotech: Building an AI-native MGA from scratch: inside Kinetic Insurance Services (419)“, 27. September 2026)

Everest (Global Wholesale & Specialty): KI in vier Geschäftssegmenten bei einem Bestand von ca. 4 Mrd. Dollar

Jason Keen ist CEO von Everests Spezialgeschäft ohne Treaty-Rückversicherung: knapp 4 Milliarden Dollar Prämie, 26 Produktlinien, rund 1.000 Mitarbeitende und Büros in Warren (New Jersey), London und Singapur, wobei sich die Prämie etwa zu 60 % auf die USA und zu 40 % auf das Ausland verteilt. Es ist das größte Unternehmen in dieser Ausgabe, das konkrete KI-Einsätze beschrieb:

  • Underwriting: KI sei „in unseren Underwriting-Workflow eingebettet. Submission, Einlesen und Durchlaufzeit bis zum Angebot. Wir haben eine erhebliche Beschleunigung gesehen.“ Keen sagt, Zeit sei die wichtigste Messgröße, aber „Genauigkeit ist eine weitere wegen der Konsistenz“. Sie ist jetzt in „vier Segmenten unseres Geschäfts“ im Einsatz.
  • Verträge und Schäden: „Wir nutzen sie für unsere Rückversicherungsverträge, zur Datenextraktion und für die Erstschadenmeldung.“ (Die Erstschadenmeldung, First Notice of Loss, ist die erste Meldung eines Schadens.)
  • Personalstärke: Er wich einer direkten Antwort aus. „Ob die Personalstärke steigt oder sinkt, letztlich wollen wir, dass unsere Kernkräfte ihre Zeit mit wertschöpfender Arbeit verbringen.“ Er merkte an, dass KI „auch die Kosten steuert, was in jedem Zyklus etwas sein sollte, das den Leuten oben im Kopf ist“.

Keen sprach auch über KI als Risiko, das Everest versichert. Er nannte es „Silent AI“, also KI-Exposure, die in bestehenden Policen vergraben ist, ohne benannt zu sein, ähnlich wie „Silent Cyber“, bevor Cyber ein eigenes Produkt wurde. Seine Haltung: „Es muss entweder ausgeschlossen oder eingeschlossen werden.“

(The Voice of Insurance, „Ep317 Jason Keen CEO Wholesale & Specialty Everest Insurance: No time to be stuck in the middle“, 22. September 2026)

Nationwide: Tausende Agenten und 20 % eines Budgets von 1,5 Mrd. Dollar

Bei Technovation beschrieb Nationwide-CTO Michael Carrel KI im Maßstab eines großen Versicherers. Etwa 20 % einer Technologieinvestition von 1,5 Milliarden Dollar gehen in KI, aufgeteilt in drei Töpfe:

  • „Everyday AI“: Suche, Zusammenfassen, Inhaltserstellung und die Möglichkeit, persönliche Agenten zu bauen, ausgerollt an alle Mitarbeitenden.
  • „Flagship AI“: größere Projekte für Underwriting, Schäden und Policenänderungen nach der Ausstellung, bei denen es vor allem darum geht, unstrukturierte Dokumente zu erschließen. Beim Underwriting großer Landwirtschafts- und Agrarunternehmen kann ein Antrag „50 Dokumente, 24 Datenquellen, wissen Sie, Hunderte Datenfelder“ umfassen. Der neue Ansatz kombiniert traditionelle Vorhersagemodelle mit generativer und agentischer KI, um den Zeitaufwand zu senken.
  • KI-gestützte Softwareentwicklung für alle Technologiemitarbeitenden.

Nationwide hat „mehrere Tausend“ maßgeschneiderte Agenten gebaut. Sein Sommer-Hackathon zog 172 Teams und fast 900 Mitarbeitende an, 128 davon von außerhalb der Technikabteilung. Die Stimmung der Mitarbeitenden zu KI stieg in der zweimal jährlich stattfindenden Befragung um 9 %. Jeder KI-Anwendungsfall durchläuft dieselbe Prüfung durch das Risikokomitee, die Nationwide „seit 15 Jahren, seit wir KI-Modelle betreiben“ nutzt. Carrel sagt, der Prozess solle „schnelle Jas, schnelle Neins“ liefern.

(Technovation with Peter High, „How Nationwide CTO Michael Carrel Is Building an AI-Ready Workforce“, 24. September 2026)

Mantas: parametrische Versicherung für den Fall, dass die Cloud ausfällt

Basil Mimi ist ein Softwareingenieur, der zum Versicherer wurde. Auf Mantas kam er, als eine Lieferdienst-App abstürzte, während sein Büro das Mittagessen bestellte. Er dachte, wenn ein solcher Ausfall sein eigenes Unternehmen träfe, „würden auch wir viel Geld verlieren“. Man kann Amazon oder Google nicht kontrollieren, also schaute er sich Versicherung an. Das führte ihn zu parametrischem Schutz, der automatisch auszahlt, wenn ein messbares Ereignis eintritt, statt nachdem ein Schadenregulierer den Schaden bewertet hat. Mantas hat seinen Sitz im Dubai International Financial Centre. Es wartete ein Jahr auf seine Lizenz, erhielt sie im Januar und hat nun mit dem Verkauf begonnen.

  • Underwriting-Ansatz: Mantas baute zwei Werkzeuge, eines, das Cloud- und Rechenzentrumsrisiken in Echtzeit überwacht, und eines, das „alle historischen Ereignisse analysiert, die Rechenzentren in … über 15 Jahren widerfahren sind“. Diese speisen seine Modellierung von erwartetem Schaden und Katastrophen.
  • Markt: Mimi sagt, 67 % der Unternehmen in den VAE hängen kritisch von der Cloud ab. Mantas zielt über Retail-Makler auf mittlere und große Unternehmen, mit einer Mindestprämie von etwa 10.000 Dollar. Um zu zeigen, worum es geht, verwies er auf einen 15-stündigen AWS-Ausfall „im November“ und eine Liefer-App, die „20.000 Bestellungen pro Minute“ zu je 30 bis 40 Dollar abwickelt.
  • Positionierung: Es ist so konzipiert, dass es neben Cyberversicherung steht und sie nicht ersetzt. Cyberdeckung setzt einen böswilligen Angriff voraus; Mantas zahlt aus, was auch immer den Ausfall verursacht hat. Weitere Produkte für digitale Risiken sind in Entwicklung.

Die Bemerkung von Moderator Joey Kaplan sagt viel über den Markt: „Jedes zweite Interview, das ich führe, ist mit einem KI-Gründer, der behauptet, mit KI die Versicherung zu revolutionieren. Und es fällt mir sehr schwer, sie auseinanderzuhalten.“ Mantas fiel ihm auf, weil es neuer Deckungsschutz ist, nicht neue Software.

(Profiles in Risk, „Basil Mimi, Co-Founder & CEO at Mantas - Ep. 865“, 23. September 2026)

Comotion AI: „Niemand kauft KI. Sie kaufen eine Migration, die fertig wird.“

Tim Vieyra ist von Haus aus Aktuar. Er gründete Comotion vor 13 Jahren als Daten- und Aktuariatsunternehmen mit. Seine neue KI-Plattform lässt Aktuare und Analysten in einfachem Englisch Fragen an Versicherungs-, Finanz- und Hypothekendaten stellen, doch das Produkt, das es tatsächlich verkauft, ist enger gefasst: Datenmigration. Das heißt, einen Bestand von einem alten System in ein neues oder nach einer Transaktion in die Systeme eines Erwerbers zu überführen (zum Beispiel beim Pension Risk Transfer, bei dem ein Versicherer die Pensionsverpflichtungen eines Unternehmens übernimmt).

  • Das Problem: Bei traditionellen Migrationen „entdecken Teams Dinge in den Quelldaten recht spät“, meist erst, wenn im neuen System Berichte laufen. Dan Griffith, der Comotion beim Eintritt in den US-Markt berät, erzählte von einem Kundenprojekt namens „On Time“, das in „About Time“ umbenannt werden musste.
  • Die Lösung: Comotion analysiert die Quelldaten, sobald sie eintreffen, sodass man „etwa in Woche zwei nach Erhalt der Daten oder Woche eins … sagen kann: Hey Leute, hier sind eure Datenprobleme.“ Vieyra sagt, das mache aus den Daten „die längste Stange im Zelt zur kürzesten Stange im Zelt“. Die Preisgestaltung ist ein Festpreis, und es kann mit „Forward-Deployed Engineers“ (Palantirs Begriff für Ingenieure, die vor Ort beim Kunden eingesetzt werden) in den eigenen Systemen des Kunden laufen.
  • Eine Lehre für Gründer: Griffith sagte, der Unterschied zwischen KI-Anbietern, die Erfolg haben, und denen, die scheitern, sei, „an ganz bestimmte Anwendungsfälle gebunden“ zu sein. Vieyras Fassung: „Während die Stückkosten von Software sinken … steigt der Wert der Daten.“

(Insurtech Leadership Podcast, „Nobody Buys AI. They Buy a Migration That Finishes“, 24. September 2026)

Send, jetzt Teil von The Creek: funktionierende KI kaufen, statt sie zu pilotieren

Celine Thierry leitet die Produkte für Rückversicherung, Compliance, Zahlungen und Schadenverhütung bei dem Versicherungssoftwareunternehmen, das sie „The Creek“ nennt, einem Anbieter, den es „seit fast 30 Jahren“ gibt. Bei den Rückversicherungsgesprächen in Monte Carlo erklärte sie, warum es Send, eine KI-first-Underwriting-Plattform, gekauft hat. Kunden hätten „viele POCs, viel Erfahrung“ gesehen. „Und sie haben das Gefühl, dass es nicht wirklich da ist.“ (Ein POC, Proof of Concept, ist ein kleines Testprojekt.) Daher erwarb das Unternehmen etwas, das bereits funktioniert, „um greifbare Dinge direkt in die Praxis zu bringen“. Der Plan ist, Underwriting-, Rückversicherungs-, Schadenverhütungs- und Exposure-Daten zu verknüpfen, damit Versicherer „diejenigen sehen, die eine schwierige Entwicklung zeigen“, statt in Daten zu ertrinken. Ihre Einschätzung zum Stand: „Der US-Markt ist wirklich bereit, KI einzuführen. Ich habe das Gefühl, dass es in Europa noch ein bisschen früh ist.“

(The Reinsurance Podcast, „Monte Carlo #65 - Celine Thierry: What Actually Works With AI in Insurance“, 22. September 2026)

Nearmap: Luftbilder, eingebunden in KI-Schadenworkflows

David Tobias ist Chief Product Officer bei Nearmap, das mit der Versicherungsanalysefirma Betterview fusioniert ist. Nearmap kombiniert seine „hochaktuellen, hochgenauen Bilder“ jetzt mit KI, die Schäden klassifiziert, und liefert sie innerhalb von Guidewire und anderen Kernsystemen. Der Anwendungsfall, auf den Tobias sich am meisten freut: Wenn ein Kunde einen Dachschaden meldet und mit einem KI-Sprachagenten spricht, können Nearmaps Immobiliendaten in Echtzeit in dieses Gespräch einfließen. Das könnte „die Zeit von der FNOL bis zur Zahlung verkürzen“. Seine Zusammenfassung: „Die Technologie hat die Daten gewissermaßen eingeholt.“

(FNO: InsureTech, „Ep 315: David Tobias, Chief Product Officer, Nearmap“, 25. September 2026)

Außerdem eine Zeile wert

Im The Reinsurance Podcast sagten die Rückversicherungsmakler Carla Moffett und Sam Sweeney, ihre Firma nutze KI, um Erneuerungs-Submissions zu erstellen, eingehende Daten zu verarbeiten und Verträge zu prüfen, und nutze ihre Analyseplattform Sage, um Kunden zu beraten. „Ich würde behaupten, wir sind bereits KI-befähigt.“ Zur KI-Haftung sagt Moffett, Rückversicherer drängten nicht darauf, pauschale Ausschlüsse hinzuzufügen, weil „Silent AI“ bereits in den Beständen von Berufshaftpflicht, D&O und allgemeiner Haftpflicht stecke.

(The Reinsurance Podcast, „Monte Carlo #70 - Carla Moffett & Sam Sweeney: Casualty Isn't Softening Like Property“, 25. September 2026)

Eine Debatte: Wird KI Underwriter disziplinierter machen oder ihnen eine bessere Ausrede für Preissenkungen liefern?

Der Hintergrund ist ein weicher werdender Markt: Die Preise fallen. Die Zusammenfassungsfolge aus Monte Carlo in The Voice of Insurance war diese Woche voll von Underwritern, die Preissenkungen im Sachgeschäft „enttäuschend“ nannten, während Everests Rückversicherungs-CEO Jill Beggs das Wort „Normalisierung“ vorzog. Die naheliegende Frage ist, ob KI der Branche hilft, die Nerven zu behalten, oder ihr beim Abrutschen hilft.

Der optimistische Fall kam von Jason Keen. Sein Argument: Underwriter haben heute „30 Jahre mehr Daten“ als ihre Vorgänger, und „wenn die Leute Daten so nutzen, wie sie sollten, ist es weniger eine subjektive Sicht, es ist viel stärker datengetrieben, und die Zahlen sprechen für sich“. Das ergebe Benchmarks, die „wirklich unbestreitbar“ seien. Nach dieser Sicht machen KI und bessere Daten es schwerer, sich selbst etwas vorzumachen, ob ein Preis tatsächlich angemessen ist.

Der skeptische Fall kam von James Slaughter von Apollo, in derselben Zusammenfassung:

„Alle werden über KI-Daten und all das sprechen. Das ist großartig. Aber wie es tatsächlich genutzt wird, was wir in manchen Märkten sehen, legt nahe, dass die Leute entweder die ihnen präsentierten Fakten und Daten ignorieren oder dass sie irgendein magisches KI-Werkzeug gefunden haben, das es ihnen erlaubt, unter der Angemessenheit zu zeichnen, was möglich ist. Ich meine, wenn man Claude, Copilot und ChatGPT dieselbe Frage stellt, bekommt man drei verschiedene Antworten.“

Einfach gesagt: Wenn sich das Modell überreden lässt, einen niedrigeren Preis zu rechtfertigen, wird ein niedrigerer Preis geschrieben. Moderator Mark Geoghegan verband das mit einem größeren Rätsel und meinte, dies „erklärt vielleicht, warum der Markt so viel schneller weich wurde, als viele erwartet hatten“.

Slaughter sieht auch eine positive Version derselben Geschichte. Bei all diesen Daten „ist es für einen CEO schwierig, mit all diesen Daten vor sich dazusitzen und den Trend nicht umzukehren“. Seine Vorhersage ist, dass die Zyklen nicht verschwinden, sondern schneller werden: „Wir werden schneller herunterkommen, aber wir sollten den Trend erkennen, wenn er unter die Angemessenheit rutscht, und wir sollten schneller reagieren.“

Dieselbe Spannung zeigte sich auf Agenturebene. Carl Ziadé von Gaya sagte, Versicherer seien beunruhigt, dass agentische Angebotserstellung es Agenten erlaubt, eine Anfrage gleichzeitig an jeden Versicherer zu schicken. Früher zwang der Aufwand einen Agenten dazu, zu entscheiden, wohin jedes Geschäft gehören sollte. Die eine Seite des Marktes sorgt sich also, dass KI die Preisgestaltung zu locker macht, die andere, dass sie das Vergleichen zu einfach macht. In beiden Fällen beseitigt KI Reibung, die früher als natürliche Bremse wirkte.

Geoghegans Schlussfolgerung ist die richtige Stelle zum Aufhören: „Das Einzige, was sicher ist: Jetzt, da KI in unseren Underwriting-Entscheidungsprozessen mit dabei ist, ist dies eine Frage, die jetzt immer weiterlaufen wird.“ Wer hier baut oder investiert, findet eine echte Chance in dem Unternehmen, das zeigen kann, dass seine KI Preisentscheidungen konsistenter und nachvollziehbarer macht und nicht nur schneller. Keen benutzte genau dieses Wort, als er „Genauigkeit … wegen der Konsistenz“ als Everests zweite Kennzahl nannte.

(The Voice of Insurance, „SpEp The State of (Re)insurance 2026“, 25. September 2026; The Voice of Insurance, „Ep317 Jason Keen CEO Wholesale & Specialty Everest Insurance: No time to be stuck in the middle“, 22. September 2026; Agency Intelligence, „Carl Ziadé On What's Next For Gaya, From Proposals To Agentic Quoting“, 22. September 2026)

Das Vertical Spotlight der nächsten Woche: Fintech.