85 Prozent automatisierte Underwriting- und Schadenprozesse und rund 1,5 Punkte bessere Combined Ratio als Zielmarke. Der global tätige Versicherer Chubb baut seine Kernprozesse von der Schadenmeldung bis zur Zahlung mit KI neu auf. Für deutsche Versicherer ist der Fall ein Blick auf die industrialisierte Dunkelverarbeitung.
Was ist FNOL-to-Payment-Automatisierung?
FNOL-to-Payment bezeichnet die durchgängige Automatisierung des Schadenprozesses von der Erstmeldung (First Notice of Loss) bis zur Auszahlung. KI übernimmt Intake, Dokumentenextraktion und Betrugshinweise, einfachere Fälle laufen im Straight-Through-Processing ohne manuellen Eingriff durch.
Was Chubb leistet
Chubb baut Kernprozesse von der Schadenmeldung bis zur Zahlung mit KI neu auf, inklusive Intake, Dokumentenextraktion, Betrugshinweisen und Straight-Through-Processing für kleinere und mittlere Risiken. Laut Investorenpräsentation vom Dezember 2025 sollen rund 85 Prozent der wesentlichen Underwriting- und Schadenprozesse automatisiert werden, mit Einsparungen von etwa 1,5 Punkten auf die Combined Ratio über drei bis vier Jahre. Das Unternehmen beschäftigt dafür mehr als 3.500 Engineers weltweit.
Die Zahlen hinter dem Case
- Ziel: rund 85 Prozent automatisierte Underwriting- und Schadenprozesse
- etwa 1,5 Punkte bessere Combined Ratio über drei bis vier Jahre
- mehr als 3.500 Engineers weltweit
Die Angaben stammen aus einer Chubb-Investorenpräsentation (Dezember 2025), via Coverager.
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Was deutsche Versicherer daraus mitnehmen
Der Chubb-Plan zeigt, dass der größte Effekt entsteht, wenn KI nicht einzelne Schritte, sondern die gesamte Prozesskette von der Meldung bis zur Zahlung neu baut. Voraussetzung sind klare Regeln für die Dunkelverarbeitung und eine saubere Betrugskontrolle. Wie das im Detail funktioniert, zeigt unser Beitrag zu KI in der Schadenbearbeitung.
Governance: schnell und trotzdem regelkonform
Ein KI-System, das Schäden bis zur Auszahlung automatisiert, 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 in der Schadenbearbeitung 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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