„Eine Blackbox-KI im Vertriebsprozess wird in der Assekuranz nicht funktionieren“

Während an den Märkten über den Niedergang etablierter Tech-Giganten spekuliert wird, sehen die adesso-Manager Jörg Treiner und Jochen Wehr das genaue Gegenteil. Im Doppelinterview sprechen Sie über die Chancen situativer Deckungen, die harten regulatorischen Hürden von IDD und VVG im KI-Zeitalter und warum intelligente Bots die etablierten Kernsysteme nicht überflüssig machen, sondern sie im Gegenteil zur kritischsten Schicht überhaupt erheben.

VWheute: Vor einer KI-Blase warnen Börsenexperten schon länger. Doch einige Ausverkäufe bei Tech-Aktien resultieren nicht aus dem blinden Hype um die Technologie, sondern aus der Einsicht, wie fortgeschritten künstliche Intelligenz bereits ist und ihre Schöpfer – nämlich die Software-Firmen – obsolet machen könnte. Anstatt teure Lizenzen für spezialisierte Software zu bezahlen, könnten Unternehmen künftig KI-Agenten nutzen, die Aufgaben direkt in Dokumenten und Systemen erledigen. Neigt sich die Zeit von Software-Giganten wie SAP dem Ende zu?

Jörg Treiner: Die Frage unterstellt eine falsche Alternative. KI-Agenten ersetzen keine Kernsysteme – sie machen sie zur kritischsten Schicht überhaupt. Wenn ein Agent in Sekunden eine Anfrage abwickelt, braucht es im Hintergrund umso belastbarere Tarif-, Bestands- und Schadensysteme, die regulatorisch wasserdicht und in Echtzeit ansprechbar sind.

Was sich tatsächlich verschiebt, ist die Wertschöpfungslogik. Die UI- und Prozessschicht klassischer Unternehmenssoftware – also genau das, wofür heute hohe Lizenzen bezahlt werden – wird austauschbar. Wer hier seine Marge verteidigt, verteidigt eine Position, die strukturell unter Druck steht. Die Souveränität wandert zu denen, die einen sauberen Functional Core mit offenen APIs, deterministischer Fachlogik und AI-fähiger Datenarchitektur kombinieren.

Für regulierte Branchen wie die Versicherungswirtschaft heißt das nicht weniger Plattform, sondern eine andere: offen, integrationsfähig, agentenfähig – und mit klarer Trennung zwischen analytischer KI und deterministischer Fach-Engine. Genau diese Architektur verfolgen wir mit der in|sure Ecosphere.

OpenAI hat erstmals eine von einem Versicherer entwickelte KI-Anwendung für ChatGPT zugelassen. Makler scheinen damit obsolet zu werden. Wie werden Privatkunden in Zukunft ihre Versicherung abschließen?

Jochen Wehr: Der Kunde wird weiterhin mit Versicherungsagenten interagieren – aber überwiegend mit digitalen. Der klassische Endkundenvertrieb im Volumengeschäft wird sich fast vollständig automatisieren. Ich glaube, dass digitale Assistenten künftig sowohl Kunden als auch Vermittler bei Abschluss- und Beratungsprozessen unterstützen werden.

Der persönliche KI-Assistent des Kunden wird vom digitalen Avatar des Außendienstes oder Maklers serviciert und schließt die Verträge im Hintergrund ab. Es wird aber eine Übergangsphase geben. Eine Phase, in der ganz klar noch klassische Vertriebswege wie Makler und Außendienst-Organisationen angesprochen werden. Und die werden sich stark positionieren müssen, wie sie ihren persönlichen Kundenkontakt über die Generationen und technologische Ausrichtung nutzen wollen. Das wird ein spannender Wettbewerb.

Bevor Sie fragen: Ich sehe übrigens kaum Unterschiede in Sach-, Leben- und Krankengeschäft, zumindest nicht bei den Nachfolgegenerationen. Der Großteil der Generationen erkundigt sich heute schon nach Lebensversicherungsmodellen, nicht unbedingt immer nach klassischen Lebensversicherungsprodukten, via ChatGPT oder anderen. Der Weg zum Abschluss über dieselben Wege ist dann nicht mehr weit.

Was sagen Sie zu den möglichen rechtlichen Hürden, wenn ChatGPT und andere LLMs über Versicherungspolicen informieren und diese verkaufen? Zum Beispiel zu den Aspekten: Ab wann wird aus „Information“ eine regulierte Beratung (IDD/VVG)? Wie dokumentiert man rechtssicheren Beratungsprozess im Chat? Wer haftet, wenn der Bot Ausschlüsse missverständlich erklärt?

Jochen Wehr: Die Schwelle zwischen Information und regulierter Beratung wird in der Praxis dünn. Sobald ein LLM auf konkrete Bedarfssituationen, Deckungslücken oder Produktempfehlungen eingeht, betreten wir den Geltungsbereich von IDD und VVG – unabhängig davon, ob die Schnittstelle ChatGPT, ein versicherereigener Assistent oder ein Maklerbot ist.

Daraus ergeben sich drei Prinzipien, die aus meiner Sicht nicht verhandelbar sind. Erstens: Die Haftung bleibt beim Versicherer, nicht bei der Sprach-KI. Genau deshalb darf ein LLM in der Versicherungswirtschaft nie losgelöst agieren. Zweitens: Jeder KI-Dialog muss als strukturierter Geschäftsvorfall angelegt und revisionssicher dokumentiert werden – das ist die Voraussetzung dafür, dass ein Beratungsprozess gegenüber Aufsicht und Gerichten überhaupt belastbar ist. Drittens: Die finale Validierung von Deckungskonzepten, Versicherungssummen und Ausschlüssen gehört in deterministische Fach-Engines, nicht in das Sprachmodell. Die KI macht Vorschläge. Die fachliche Engine setzt die regulatorischen Grenzen.

Genau dieses Trennprinzip – analytische KI an der Oberfläche, deterministische Logik im Kern – verfolgen wir in der in|sure Ecosphere unter dem Stichwort „Compliance by Design“. Mittelfristig halte ich es für realistisch, dass auch die Sprach-Modelle selbst stärker auf vermittlerrichtlinien-konformes Verhalten trainiert werden. Aber bis dahin – und auch danach – bleibt die regulatorische Verantwortung beim Versicherer. Eine Black-Box-KI im Vertriebsprozess wird in der Assekuranz nicht funktionieren.

VWheute: Theoretisch kann man heute bereits fast alle Policen online abschließen. Dennoch wurde gemäß GDV 2024 nur fast jeder fünfte Versicherungsvertrag (22 Prozent) digital abgeschlossen – etwa über eine Webseite, ein Vergleichsportal oder eine App. Nach wie vor wünschen sich Kunden doch persönliche Beratung. Wieso sollte sich das in der Zukunft ändern?

Jochen Wehr: Der Hauptgrund liegt in einer Verschiebung, die wir aus benachbarten Branchen längst kennen. Vor zwanzig Jahren galt es als ausgemacht, dass Bankgeschäfte – erst recht Wertpapiergeschäfte – ohne persönliches Gespräch nicht funktionieren. Wer ein Aktiendepot eröffnen wollte, rief seinen Berater an. Heute eröffnen Kunden Depots in wenigen Minuten am Smartphone, treffen substanzielle Anlageentscheidungen ohne menschlichen Kontakt und vertrauen der digitalen Schnittstelle ihres Brokers mehr als jeder Filiale. Dieselbe Branche, dieselbe regulatorische Tiefe, dieselbe finanzielle Tragweite.
Der Mechanismus dahinter ist immer derselbe. Wenn die digitale Variante schneller, transparenter und nachvollziehbarer ist als das Gespräch, kippt das Verhalten. Nicht abrupt, sondern über Generationen. Genau dort steht die Versicherungsbranche jetzt. Die heutigen 22 Prozent sind kein Plateau, sondern ein Zwischenstand.

Ich unterscheide dabei kaum zwischen Sach-, Leben- und Krankengeschäft – zumindest nicht bei den Nachfolgegenerationen. Wer heute Anlageentscheidungen via App trifft, recherchiert Vorsorgemodelle ebenfalls über ChatGPT oder ähnliche Schnittstellen. Der Weg zum Abschluss über denselben Kanal ist dann nicht mehr weit. Der Wunsch nach persönlicher Beratung verschwindet nicht, er verschiebt sich. Bei komplexen oder emotionalen Themen bleibt der Mensch gefragt. Im standardisierten Volumengeschäft setzt sich die Kombination aus Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Transparenz durch – mit KI, und schon vorher mit jeder gut gemachten Automatisierungsstrecke. KI beschleunigt diesen Trend, sie verursacht ihn nicht.

Wenn alles in Zukunft über KI-Agenten läuft, was bedeutet das für den Außendienst der Versicherer? Auf welche Art und Weise werden Versicherungsvertriebe Geld verdienen? Schließlich könnten KI-Agenten in der Beratung zu höherer Preistransparenz, niedrigeren Margen und einer Verschiebung der Ertragsstrukturen führen?

Jörg Treiner: Ich glaube nicht, dass KI den Versicherungsvertrieb ersetzt – aber sie wird seine Rolle fundamental verändern. Standardisierte Analyse- und Beratungsleistungen werden zunehmend durch digitale Assistenten vorbereitet oder teilweise automatisiert. Dadurch entsteht deutlich mehr Transparenz und Effizienz.

Gleichzeitig wird der persönliche Vermittler gerade bei komplexeren Vorsorge-, Risiko- oder Unternehmenslösungen weiterhin eine wichtige Vertrauensrolle spielen. Je mehr Agenten wir sehen werden, desto deutlicher werden wir den Wert von menschlichen Beziehungen erkennen – im Privat- wie im Geschäftsleben. Der Vertrieb der Zukunft wird deshalb stärker daten- und beratungsgetrieben arbeiten. KI-Agenten analysieren beispielsweise Deckungslücken oder Versorgungssituationen in Echtzeit und unterstützen den Vermittler mit konkreten Handlungsempfehlungen – über Versicherungsprodukte hinaus,

Gleichzeitig könnten Kunden künftig auch unabhängige digitale Agenten nutzen, um Angebote vorzuprüfen oder vergleichen zu lassen. Entscheidend werden dabei vertrauenswürdige digitale Identitäten und standardisierte Vollmachtsmodelle sein – beispielsweise im Kontext des europäischen EUDI-Wallets.

Kommen wir zum Backend. Hier sieht man bereits, dass KI erste Früchte trägt, vor allem im Schadenmanagement. Das Insurtech Getsafe baut zum Beispiel für jede Sparte Schaden-Agenten. Werden Schadenbearbeiter nur die Kontrolleure der Schaden-Agenten? Und lassen sich diese überhaupt kontrollieren? Kann ein Mensch das nachvollziehen, was ein Schaden-Agent macht? Dauert eine menschliche Überprüfung nicht zu lange?

Jörg Treiner: KI-Agenten werden zunächst vor allem bei standardisierten oder niedrigkritischen Schadenfällen eingesetzt – also dort, wo Risiken kontrollierbar sind und Geschwindigkeit einen hohen Kundennutzen bringt. Gleichzeitig entstehen neue Möglichkeiten, etwa Risiken oder Schadencluster in Echtzeit zu erkennen. Komplexe oder emotionale Schadenfälle werden dagegen weiterhin stark menschlich geprägt bleiben. Gerade dort ist Empathie ein zentraler Bestandteil des Serviceversprechens eines Versicherers.

Entscheidend ist aus meiner Sicht aber: AI-Agenten dürfen nicht unkontrolliert operieren. Erfolgreich werden Modelle sein, in denen Agenten innerhalb klar definierter Leitplanken arbeiten und bei Auffälligkeiten oder Schwellwerten gezielt an menschliche Experten übergeben.
Ich glaube deshalb nicht an die vollständige Ersetzung von Schadenbearbeitern – sondern an neue Betriebsmodelle, in denen Menschen und AI-Agenten intelligent zusammenarbeiten.

Aus Sicht der Versicherer ist es effizient, KI einzusetzen. Aber Kunden möchten in einigen Fällen, besonders im Schadenfall, lieber mit einem Menschen sprechen statt mit einem Chat-Bot. Negative Erfahrungen mit Bots beim Kundenservice führen dazu, dass Versicherer auch Kunden verlieren. Sollte man also in bestimmten Segmenten KI weglassen? KI einsetzen, nur weil man es kann, ist ja keine Strategie.

Jörg Treiner: KI einzusetzen, nur weil es technologisch möglich ist, halte ich tatsächlich nicht für eine sinnvolle Strategie. Gerade im Schadenfall gibt es Situationen, in denen Kunden bewusst mit einem Menschen sprechen möchten – insbesondere bei emotionalen oder komplexen Ereignissen. Deshalb glaube ich nicht an „AI only“, sondern an intelligente hybride Modelle. Der Kunde wird künftig stärker selbst entscheiden können, ob er mit einem Menschen oder einem AI-Agenten interagieren möchte. Gleichzeitig werden Copiloten im Hintergrund zum Standard werden, um Mitarbeitende schneller, konsistenter und qualitativ besser zu unterstützen. Die entscheidende Frage ist aus meiner Sicht nicht Mensch oder KI – sondern: An welcher Stelle erzeugt KI wirklich einen besseren Kundennutzen.

Kommen wir zur Produktgestaltung. KI ermöglicht eine extrem individuelle Risikobewertung („Hyper-Personalisierung“). Wenn KI die Risiken fast punktgenau vorhersagen kann, führt das zum Ende des Solidarprinzips? Werden Menschen mit leicht erhöhten Risiken durch diese neuen Deckungskonzepte unversicherbar oder preislich ausgegrenzt?

Jochen Wehr: Das Solidarprinzip stirbt nicht, aber es wird granularer. Wir erleben eine Hyperpersonalisierung in der Produktdifferenzierung. KI bewertet Risiken präziser und ermöglicht dynamisches Pricing. Die Herausforderung wird sein, Tarife so flexibel zu modellieren, dass Kunden durch präventives Verhalten (wie Telematik-Daten oder im Gesundheitssektor) ihre Risiken aktiv senken können und somit direkt und realtime Einfluss auf ihren Versicherungsschutz und damit auch auf die Prämie haben können.

Werden wir wegkommen von Pauschalpaketen hin zu situativen Deckungen (z. B. Versicherungsschutz nur für die nächsten drei Stunden Autofahrt)?

Jochen Wehr: Grundsätzlich sehe ich durch die Technologie und den Einsatz von AI mehr Möglichkeiten für situative Deckungen. Versicherungsprodukte und Deckungskonzepte werden sich deutlich verändern. Der Markt verlangt nach feingranularen, dynamischen Risikoabsicherungen, die sich in Echtzeit exakt an die Lebenssituation des Kunden anpassen. Den Versicherungsschutz für die nächsten drei Stunden Autofahrt kann man ja heute schon per Pay-per-Drive absichern. Am Ende muss auch Acht gegeben werden, dass die Granularität in Kombination mit der Selbstverantwortung beim Kunden nicht zu einer Unterdeckung führt und am Ende die falschen fünf Euro gespart oder vergessen werden.

Früher dauerte die Entwicklung eines Tarifs Monate oder Jahre. Können wir in Zukunft wöchentlich neue Deckungskonzepte erwarten, die sich automatisch an aktuelle Marktereignisse (z. B. neue Cyber-Gefahren) anpassen? Ist die interne Regulatorik und Compliance überhaupt schnell genug für diesen KI-Takt?

Jörg Treiner: In bestimmten Sparten werden wir künftig deutlich kürzere Innovationszyklen sehen – insbesondere dort, wo Risiken und Marktveränderungen sehr dynamisch sind, etwa im Cyber-Bereich. KI wird dabei helfen, Tarife, Szenarien und Auswirkungen wesentlich schneller zu simulieren und zu testen. Wir werden sehen, dass Echtzeitereignisse Teil der Underwritingprozesse werden. Ob dann in der Folge hochdynamische Tarife entstehen, hängt sicherlich auch von den regulatorischen Rahmenbedingungen ab. Gerade in der Versicherungswirtschaft bleiben Compliance, Governance und regulatorische Freigaben zentrale Leitplanken.

Der eigentliche Wandel besteht deshalb darin, dass AI nicht nur die Produktentwicklung beschleunigt, sondern zunehmend auch regulatorische Prüf- und Dokumentationsprozesse unterstützt. Versicherer, die Geschwindigkeit und Governance intelligent kombinieren, werden daraus einen echten Wettbewerbsvorteil entwickeln.

Bedeutet eine neue Konzeption, dass Versicherungstarife künftig im Minutentakt schwanken, basierend auf meinem aktuellen Verhalten oder Standort? Wie viel „Überwachung“ muss der Kunde für ein solches Produkt akzeptieren?

Jochen Wehr: Dynamische und verhaltensbasierte Tarife werden in bestimmten Bereichen sicherlich zunehmen – beispielsweise im Kfz- oder Cyber-Umfeld. Entscheidend wird aber sein, ob Kunden den Mehrwert als fair und transparent wahrnehmen. Menschen akzeptieren Datennutzung vor allem dann, wenn sie daraus einen konkreten Nutzen oder Preisvorteil ableiten können.

Gleichzeitig gibt es klare Grenzen. Nicht jeder Kunde möchte permanente Datenauswertung oder hochdynamische Tarife. Deshalb glaube ich nicht an ein einheitliches Modell für alle, sondern an unterschiedliche Angebote mit bewusst wählbaren Datenschutz- und Servicelevels. Der Kunde entscheidet autonom, wie seine Daten genutzt werden sollen. Am Ende wird Vertrauen wichtiger sein als die maximale technische Möglichkeit.

Welchen konkreten Vorteil hat der Kunde von einer KI-konzipierten Deckung, außer dass sie vielleicht etwas günstiger ist? Schließen diese neuen Konzepte Deckungslücken, die wir heute noch gar nicht auf dem Schirm haben?

Jochen Wehr: Der eigentliche Vorteil liegt aus meiner Sicht nicht nur im Preis, sondern in höherer Relevanz und besserer Prävention. KI kann große Datenmengen analysieren und dadurch Versorgungslücken oder veränderte Risikosituationen deutlich früher erkennen, als das heute oft möglich ist. Dadurch entstehen individuellere und situativ passendere Versicherungslösungen.

Gleichzeitig könnten künftig auch Risiken adressiert werden, die heute noch gar nicht ausreichend berücksichtigt werden – etwa durch neue digitale Abhängigkeiten oder verändertes Nutzerverhalten. Entscheidend ist aber: KI ersetzt nicht die Verantwortung des Versicherers, sondern verbessert die Fähigkeit, Risiken schneller und präziser zu erkennen.

Wer haftet bei Fehlern in der KI-basierten Produktkonzeption – der Aktuar oder der Software-Entwickler?

Jochen Wehr: Die Verantwortung bleibt klar beim Versicherer. Deshalb dürfen Produkte aus meiner Sicht auch nicht autonom durch eine KI livegeschaltet werden. KI kann bei Analyse, Simulation oder Produktgestaltung unterstützen, die finale fachliche und regulatorische Freigabe muss jedoch weiterhin durch Menschen erfolgen – insbesondere durch Aktuariat, Produktmanagement und Governance-Funktionen. Erfolgreiche Modelle werden deshalb nicht auf vollständige Automatisierung setzen, sondern auf ein kontrolliertes Zusammenspiel von KI, Fachlogik und menschlicher Verantwortung.

Kommen wir zur Hardware-Aufrüstung: Etablierte Versicherer haben zwar viele Daten, aber auch viele Altsysteme. Können Versicherer das mit hohen KI-Investitionen lösen oder haben Insurtechs einen unaufholbaren technologischen Vorsprung?

Jochen Wehr: Insurtechs haben einen Vorteil, den man ehrlich anerkennen muss: Sie starten ohne 30 Jahre Legacy. Daran ändert KI wenig. Wer glaubt, einen gewachsenen Flickenteppich aus Host-Bestandssystemen mit ein paar GenAI-Layern modernisieren zu können, verlängert nur die Halbwertszeit seiner Probleme.

Der wirtschaftliche Druck wird die Entscheidung ohnehin erzwingen. Drei Faktoren wirken zusammen: Fachkräftemangel im Cobol- und Großrechnerumfeld, ein absehbarer Personalabrieb in den Schlüsseltechnologien, der sich demografisch nicht mehr abfedern lässt, und ein Kostendruck im laufenden Betrieb, der sich nicht mehr durch Effizienzprogramme allein abfangen lässt. Wer diese Gleichung ehrlich rechnet, kommt nur zu einem Ergebnis: industrialisierte SaaS-Plattformen statt individueller Eigenbau.

Das ist kein Bekenntnis gegen eigene IT, sondern eine kommerzielle Realität. Differenzierung entsteht künftig nicht mehr in der Bestandsführung, sondern in Produkt, Risikomodellen und Kundenzugang. Dort gehört das Investitionsbudget hin – die industrialisierte Basis dahinter liefern Plattformanbieter wie wir.

Was passiert mit den Kernsystemen? Manche Versicherer setzen auf Eigenentwicklungen, andere auf Standardlösungen von externen Anbietern.

Jörg Treiner: Der Trend geht aus meiner Sicht klar in Richtung standardisierter Plattform- und Kernsystemlösungen – vor allem bei hochregulierten und stark industrialisierten Prozessen. Versicherer werden ihre Energie künftig stärker auf Produktinnovation, Kundenzugang und Risikomodelle konzentrieren müssen, statt große Teile der Basisinfrastruktur selbst zu entwickeln. Gleichzeitig wird es weiterhin Bereiche geben, in denen individuelle Lösungen sinnvoll bleiben – insbesondere dort, wo ein Versicherer sich bewusst differenzieren möchte. KI verändert diese Diskussion zusätzlich, weil bestimmte Anwendungen heute deutlich schneller entwickelt und angepasst werden können als noch vor wenigen Jahren. Trotzdem bleibt Skalierbarkeit, regulatorische Stabilität und Integrationsfähigkeit aus meiner Sicht ein starkes Argument für moderne Standardplattformen.

Sie sprechen von einem offenen Ökosystem von Kernsystemen. Was versteht man darunter? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit das realisiert wird in der Branche? Welche Standards braucht man dafür?

Jörg Treiner: Ein offenes Ökosystem bedeutet für uns, dass Kernsysteme nicht mehr isoliert arbeiten, sondern standardisiert mit Partnern, Maklern, Vergleichern, AI-Services und weiteren Plattformen interagieren können – also eine sehr hohe Dynamisierung der Lieferketten. Die Voraussetzungen dafür sind klare APIs, standardisierte Datenmodelle und gemeinsame Prozessstandards. Gerade in der Versicherungsbranche spielen hier Standards wie BiPRO eine zentrale Rolle, weil sie Interoperabilität zwischen Versicherern, Vertrieben und Dienstleistern ermöglichen.

Technisch braucht es außerdem cloudfähige Plattformarchitekturen, eventbasierte Integration und eine klare Governance für Sicherheit, Identitäten und regulatorische Anforderungen. Erst dann entsteht wirklich ein skalierbares digitales Ökosystem – statt vieler isolierter Einzellösungen.

Beim Vorlesungstag in Leipzig referierte BamerniaGothaer-Co-Chef Andreas Eurich u.a. darüber, dass die Technologie früher ein Hemmschuh bei der Konsolidierung war. Früher scheiterten Fusionen oft an der IT-Zusammenführung (teuer, langwierig). Eurich und andere Experten glauben, dass künstliche Intelligenz dies radikal vereinfachen wird. Eine Bestandsmigration ist mit KI innerhalb kurzer Zeit und kostengünstig machbar. Stimmen Sie dem zu?

Jochen Wehr: Ja und nein. Ja: KI verkürzt Bestandsmigrationen erheblich – bei Analyse, Mapping, Testautomatisierung und Dokumentation sehen wir Effizienzgewinne in einer Größenordnung, die klassische Migrationsökonomie deutlich verändert. Nein: Die wirtschaftliche Logik einer Fusion entscheidet sich nicht in der IT-Migration, sondern in der Frage, ob das fusionierte Unternehmen ein klares Zielbetriebsmodell hat, auf das hin migriert wird.

Genau hier liegt der häufigste Fehler. Wer zwei Legacy-Welten auf einer dritten Legacy-Welt zusammenführt, hat den Ankerpunkt verschoben, aber kein strukturelles Problem gelöst. Die ehrliche Aufgabe muss vor der Migration entschieden werden: Welche Tarife gehen in den Run-off, welche werden konsolidiert, wo wird radikal vereinfacht? Diese Entscheidungen sind unbequem – sie betreffen Reservierung, Bestandsprovisionen und Aktuariatslogik. Aber ohne sie wird auch die KI-gestützte Migration teuer.

Muss man denn nicht vorher massive Investitionskosten in eine solche KI-Infrastruktur investieren?

Jochen Wehr: Investitionen in KI-Infrastruktur sind aus meiner Sicht der kleinere Teil der Rechnung. Der größere ist die Bereitschaft, Komplexität wirklich zu reduzieren. KI ist Beschleuniger, nicht Befreier. Wer das versteht, gewinnt einen substanziellen Geschwindigkeitsvorteil. Wer es nicht versteht, automatisiert nur den Schmerz.

KI ist hervorragend darin, Muster zu erkennen, aber wie geht das System mit unvollständigen oder widersprüchlichen historischen Datensätzen bei der Migration von alten Tarifen um, ohne Halluzinationen zu erzeugen, die am Ende die Rentenberechnung der Kunden gefährden könnten?

Jörg Treiner: Der entscheidende Punkt ist die klare Trennung zwischen analytischer KI und deterministischer Ausführung. KI ist sehr gut darin, historische oder unstrukturierte Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Migrationen vorzubereiten. Kritische Berechnungen oder vertraglich relevante Werte werden jedoch nicht autonom durch generative KI erzeugt. Diese bleiben regelbasiert, reproduzierbar und fachlich validierbar – genau um Halluzinationen oder regulatorische Risiken zu vermeiden.

Die Bafin stellt extrem hohe Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit von Migrationen. Eine KI-gestützte Migration ist oft eine ‚Blackbox‘. Wie wollen Sie gegenüber der Bafin die Revisionssicherheit und 100-prozentige Korrektheit garantieren, wenn selbst die Entwickler oft nicht Schritt für Schritt nachvollziehen können, wie die KI die Daten transformiert hat?

Jörg Treiner: Die Prämisse würde ich so nicht akzeptieren: Eine KI-gestützte Migration darf keine Blackbox sein. KI kann Analyse, Mapping und Testautomatisierung massiv beschleunigen. Die eigentliche Transformation muss aber deterministisch, versioniert und protokolliert erfolgen. Große Regressionstests müssen zu reproduzierbaren Ergebnissen führen. Für die Bafin ist entscheidend, dass fachlich relevante Entscheidungen nachvollziehbar, kontrollierbar und revisionssicher dokumentiert sind – unabhängig davon, ob dabei KI-Komponenten eingesetzt werden. Der Einsatz von KI erhöht allerdings die Anforderungen an Governance, Transparenz und Kontrollmechanismen zusätzlich. Ich glaube sogar, dass AI langfristig ein wichtiger Enabler für „Compliance by Design“ werden kann.

Agenten können regulatorische Regeln kontinuierlich gegen Prozesse, Datenmodelle und Migrationen prüfen und dadurch Transparenz und Standardisierung erhöhen. Entscheidend bleibt aber, dass diese Systeme selbst innerhalb klar definierter Governance- und Kontrollmechanismen operieren. Deshalb ist unsere Position klar: KI beschleunigt Migration – aber sie ersetzt nicht Revisionssicherheit, Governance und menschliche Verantwortung.

Bezüglich der Hardware noch mal. Wird sich die IT komplett in die Cloud verlagern? Brauchen Versicherer oder Unternehmen von anderen Branchen noch eigene Rechenzentren in der Zukunft? Wäre es nicht sicherer, bestimmte IT-Hardware im eigenen Haus zu haben?

Jörg Treiner: Unsere klare Überzeugung ist: Der überwiegende Teil moderner Versicherungs-IT wird langfristig in hochskalierbaren Cloud- und SaaS-Modellen betrieben werden. Die zentralen Treiber sind dabei nicht nur Kosten, sondern vor allem Skalierbarkeit, Innovationsgeschwindigkeit und die Fähigkeit, moderne AI-Services wirtschaftlich zu betreiben. Gerade AI-basierte Anwendungen benötigen elastische Infrastruktur und flexible Betriebsmodelle, um Lastspitzen effizient abfangen zu können – etwa im Kfz-Wechselgeschäft.

Gleichzeitig wird es auch künftig hybride Szenarien geben. Kritische Daten, regulatorische Anforderungen oder bestimmte Legacy-Systeme können weiterhin in eigenen Umgebungen betrieben werden. Die strategische Richtung ist aus meiner Sicht aber klar: weg vom individuellen Infrastruktur-Betrieb hin zu stärker industrialisierten Plattform- und Cloud-Modellen.

Die Fragen stellte VWheute-Redakteur David Gorr