Von rund 10 Minuten auf unter 3 Minuten pro Abfrage, 86 Prozent Nutzerzustimmung und eingebettet in über 60 agentische KI-Use-Cases. Der Versicherer AXA gibt seinen Underwritern mit einem RAG-Assistenten direkten Zugriff auf hunderte Richtliniendokumente in natürlicher Sprache. Für deutsche Versicherer zeigt der Fall, wie sich Fachwissen im Underwriting sofort abrufbar machen lässt.
Was ist ein RAG-Assistent im Underwriting?
Ein RAG-Assistent (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert ein Sprachmodell mit einer durchsuchbaren Wissensbasis. Statt Antworten frei zu erzeugen, ruft das System zuerst die relevanten Richtlinien- und Fachdokumente ab und formuliert die Antwort belegt daraus. Underwriter fragen in natürlicher Sprache und erhalten eine quellengestützte Auskunft, ohne Handbücher manuell zu durchsuchen.
Was der AXA-Assistent leistet
AXA gab Underwritern mit einem RAG-Piloten die Möglichkeit, hunderte Richtliniendokumente in natürlicher Sprache abzufragen, statt sie manuell zu durchsuchen. Die Informationsaufnahme aus den Underwriting-Guides sank von rund 10 Minuten auf unter 3 Minuten pro Abfrage. 86 Prozent der Nutzer bewerteten das Tool mit 8 von 10 Punkten. Der Assistent ist Teil einer breiteren Initiative: AXA betreibt nach eigenen Angaben mehr als 60 agentische KI-Use-Cases.
Die Zahlen hinter dem Case
- Informationsaufnahme von rund 10 Minuten auf unter 3 Minuten pro Abfrage
- 86 Prozent der Nutzer bewerteten das Tool mit 8 von 10 Punkten
- Teil von mehr als 60 agentischen KI-Use-Cases bei AXA
Die Kennzahlen stammen aus einem Bericht von Computing (2026) zum KI-Einsatz bei AXA.
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Was deutsche Versicherer daraus mitnehmen
Der Underwriting-Durchsatz steigt, wenn Fachwissen sofort und belegt abrufbar ist, statt in hunderten Seiten Richtlinien zu stecken. Der Hebel liegt in der Kombination aus Tempo und Nachvollziehbarkeit: Weil der Assistent seine Quellen ausweist, bleibt die Entscheidung prüfbar. Einen Überblick über den KI-Einsatz entlang der Wertschöpfungskette gibt unser Beitrag zu KI in der Versicherungsbranche.
Governance: schnell und trotzdem regelkonform
Ein KI-System, das Underwritern Entscheidungsgrundlagen liefert, berührt unmittelbar regulatorische Anforderungen. Der Datenschutz nach DSGVO, die aufsichtsrechtlichen Erwartungen der BaFin und die Vorgaben der EU-KI-Verordnung verlangen Nachvollziehbarkeit, klare Verantwortlichkeiten und einen Human-in-the-Loop an den richtigen Stellen. Für deutsche Versicherer ist das kein Bremsklotz, sondern die Voraussetzung, um KI im Underwriting überhaupt in der Breite einzusetzen.
Technisch gelingt das am besten, wenn KI nicht als monolithisches Großprojekt, sondern als modularer Microservice über stabile Schnittstellen in die bestehende Systemlandschaft eingebunden wird. So lässt sich ein Anwendungsfall klein und risikoarm starten, später skalieren und ein Modell austauschen, ohne den Kernbetrieb zu gefährden.
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