65% weniger Kundenbeschwerden. Ein siebenfach höherer Net Promoter Score. 23 Tage schnellere Bearbeitung komplexer Fälle. Diese Zahlen klingen zu gut, um wahr zu sein – sind aber die dokumentierten Ergebnisse der KI-Transformation bei Aviva, dem größten allgemeinen Versicherer Großbritanniens.
Die Versicherungsbranche steht vor einer Revolution: Künstliche Intelligenz verändert fundamental, wie Versicherungen arbeiten, Schäden regulieren und mit Kunden interagieren. Doch während viele Versicherer mit KI experimentieren, zeigt Aviva, wie KI in Versicherungen wirklich funktioniert.
Der entscheidende Unterschied zu vielen gescheiterten KI-Projekten in der Versicherungsbranche? Aviva hat nicht versucht, einzelne Probleme mit Punktlösungen zu beheben. Stattdessen hat das Unternehmen den gesamten Schadensprozess von Grund auf neu gedacht und systematisch mit KI durchdrungen.
Das Problem: Warum Versicherungen beim Thema KI im Schadenmanagement versagen
Bevor wir uns ansehen, was Aviva richtig gemacht hat, müssen wir verstehen, warum gerade das Schadenmanagement so kritisch ist.
Die Schadensregulierung ist der wichtigste Moment in der Beziehung zwischen Versicherer und Kunde. Oft tritt sie in Situationen ein, in denen Menschen sich in einer Notlage befinden – nach einem Autounfall, bei Wasserschäden im Eigenheim oder nach einem Einbruch. Die Emotionen sind hoch, die Erwartungen auch.
Gleichzeitig explodieren die Kosten. Während die Schadenkosten 2019 bereits 6% über dem Verbraucherpreisindex lagen, erreichten sie 2023 bereits 11% darüber. Die Schere zwischen steigenden Kosten und Kundenerwartungen öffnet sich immer weiter.
Trotz dieser Herausforderung haben Versicherungen KI bisher vor allem in Bereichen wie Pricing und Kundenbindung eingesetzt – nicht dort, wo es am meisten darauf ankommt: im direkten Kundenkontakt während der Schadensregulierung. Die Implementierung von KI in Versicherungen konzentrierte sich auf die falschen Bereiche.
Aviva erkannte diese Lücke als Chance.
Der traditionelle Fehler: Einzelne KI-Use-Cases statt systemischer Transformation
Die meisten Versicherungen gehen KI-Projekte mit einer Use-Case-Mentalität an. Sie identifizieren ein spezifisches Problem – etwa die KI-gestützte Betrugserkennung oder die automatisierte Schadensbewertung – und entwickeln dafür eine isolierte KI-Lösung. Das Ergebnis sind einzelne KI-Tools in der Versicherung, die zwar punktuell funktionieren, aber keine nachhaltige Wirkung entfalten.
Warum scheitert dieser KI-Ansatz in Versicherungen?
Erstens: Ein Schadenfall ist keine lineare Abfolge isolierter Entscheidungen. Es ist ein komplexes Geflecht aus Abhängigkeiten, das KI ganzheitlich abbilden muss. Wie schwer ist der Schaden? Gab es Verletzungen? Wurde Betrug erkannt? Soll das Auto repariert oder ersetzt werden? Braucht der Kunde zusätzliche Unterstützung? Die Antwort auf die letzte Frage hängt davon ab, ob es sich um ein Familienauto oder einen geschäftskritischen Transporter handelt. Selbst die Wahl der Werkstatt ist abhängig von Standort, Verfügbarkeit und Expertise.
Zweitens: Wenn nur einzelne Schritte optimiert werden, verschieben sich Probleme oft nur an andere Stellen im Prozess. Eine schnellere Schadensbewertung hilft wenig, wenn die Zuweisung zum richtigen Bearbeiter fehlschlägt.
Drittens: Mitarbeiter in Versicherungen erleben solche isolierten KI-Lösungen als zusätzliche Belastung statt als echte Unterstützung. Wenn jedes KI-Tool isoliert funktioniert und nicht in den Gesamtworkflow integriert ist, sinkt die Akzeptanz.
Aviva verstand: Es gab keine einzelne KI-Wunderlösung für die angestrebte Veränderung in der Versicherung.
30 % schnellere Softwareentwicklung mit KI-Agenten in der Versicherungsbranche
In einem groß angelegten Projekt mit ursprünglich 500 Personentagen zeigte sich bereits nach dem ersten Monat, dass der Aufwand höher als geplant sein würde. Der Umstieg auf KI-gestützte Softwareentwicklung hat das Blatt gewendet: Nach einer einmonatigen Vorbereitungsphase wurde das Projekt mit nur 350 Personentagen in fünf Monaten erfolgreich abgeschlossen – und lagen damit nicht nur einen Monat vor dem ursprünglichen Endtermin, sondern auch rund 30 % unter dem geplanten Aufwand.
Der Aviva-Ansatz: KI-Transformation des gesamten Versicherungsprozesses
Statt einzelne Probleme anzugehen, setzte Aviva auf eine ganzheitliche KI-Transformation nach dem „Rewired“-Framework. Dieses Framework arbeitet über sechs Dimensionen hinweg: Strategie, Talent, agile Betriebsmodelle, Technologie, Daten und Skalierung – ein Ansatz, der zeigt, wie KI in Versicherungen nachhaltig implementiert werden kann.
Das KI-Team: Mehr als nur Technologie für Versicherungen
Aviva stellte in Zusammenarbeit mit QuantumBlack, dem KI-Arm von McKinsey, ein Team von über 50 Personen zusammen: Data Scientists, Ingenieure, Business-Leader, Change-Management-Experten und eine besondere Rolle – Übersetzer (Translators).
Diese Übersetzer bildeten die Brücke zwischen Technologen und Endnutzern. Ihre Aufgabe: Sicherstellen, dass die entwickelten KI-Modelle die echten Bedürfnisse der Schadenteams in der Versicherung widerspiegeln. Das Ergebnis waren 80+ KI-Modelle, die nicht im Elfenbeinturm entwickelt wurden, sondern aus dem täglichen Bedarf der Versicherungsmitarbeiter entstanden.
„Das kombinierte Team mit McKinsey und dem Input der QuantumBlack-Spezialisten bedeutete, dass wir wirklich vorwärtsstarten konnten“, erklärt Waseem Malik, Chief Claims Officer UK General Insurance bei Aviva.
Der „Double Helix“-Ansatz: KI und Mensch in Versicherungen im Einklang
Aviva verfolgte konsequent einen „Double Helix“-Ansatz – die nahtlose Integration digitaler KI-Systeme und menschlicher Interaktionen zur Optimierung von Geschäfts- und Kundenergebnissen in der Versicherung.
Das zeigt sich besonders bei Personenschäden: Diese Fälle werden standardmäßig an menschliche Bearbeiter weitergeleitet. Aviva vertritt die Überzeugung, dass Genauigkeit und finanzielle Ergebnisse mit einer verbesserten Kundenerfahrung im Einklang stehen sollten – und dass dies in sensiblen Situationen menschliche Empathie erfordert.
Die KI übernimmt nicht den Menschen in der Versicherung, sie verstärkt seine Fähigkeiten. Sie hilft Mitarbeitern, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie relevante Informationen bereitstellt, Muster erkennt und Empfehlungen gibt. Das ist der Kern erfolgreicher KI-Integration in Versicherungen.
Kulturwandel: 40.000 Stunden Training für KI in der Versicherung
Aviva erkannte, dass fortschrittliche KI-Technologie allein nicht ausreicht. Versicherungen benötigen einen kulturellen Wandel in der Art und Weise, wie gearbeitet und Entscheidungen getroffen werden – besonders bei der Einführung von KI-Systemen.
Konkret investierte Aviva über 40.000 Stunden in Training, um die Fähigkeiten der Mitarbeiter im Umgang mit KI aufzubauen. Das Unternehmen führte agile Arbeitsweisen ein, behandelte Daten als strategisches Asset und ermächtigte Teams, schnelle Entscheidungen zu treffen und Risiken einzugehen.
Dieser Kulturwandel war keine Nebensache – er war die Voraussetzung dafür, dass die KI-Tools in der Versicherung überhaupt akzeptiert und effektiv genutzt wurden.
Die messbaren Ergebnisse: KI-Erfolg in Versicherungen auf allen Ebenen
Aviva war rigoros bei der Erfolgsmessung seiner KI-Implementation. Die Ingenieure entwickelten nicht nur die KI-Lösungen für die Versicherung, sondern auch ein Impact-Measurement-Framework mit über 50 KPIs, um die Leistungsergebnisse über die gesamte Schadenorganisation hinweg zu verfolgen.
Die Ergebnisse sprechen für sich:
Für Kunden:
- 65% weniger Beschwerden
- 7-fache Verbesserung des Net Promoter Score
- 23 Tage schnellere Bearbeitung komplexer Fälle
Für das Unternehmen:
- 30% verbesserte Routing-Genauigkeit durch KI (Zuweisung zum richtigen Bearbeiter)
- Höhere Genauigkeit bei der KI-gestützten Schadensbewertung
- Dreifache Nutzung von Recycling-Teilen (niedrigere Kosten, geringere Umweltbelastung)
- Bessere Auswahl von Werkstätten durch KI-Algorithmen
Für Mitarbeiter:
- Mehr als Verdopplung der Mitarbeiter-Engagement-Scores auf ein Allzeithoch
- KI-Tools, die echte Unterstützung bieten statt zusätzliche Belastung
Besonders bemerkenswert bei dieser KI-Transformation in der Versicherung: Diese Verbesserungen passierten nicht auf Kosten einer anderen Dimension. Im Gegenteil – Avivas systemweiter KI-Ansatz zeigte, dass Verbesserungen in einem Bereich Verbesserungen an anderer Stelle ermöglichten.
„Avivas Führung war extrem überzeugt davon, dass sie entgegen der konventionellen Meinung Kundenerfahrung, Effizienz und Genauigkeit parallel verbessern konnten, wenn sie einen domänenweiten Ansatz verfolgten“, erklärt Sid Kamath, Partner bei McKinsey.
Die vier Erfolgsfaktoren: Was Versicherungen von Avivas KI-Strategie lernen können
Aus der Aviva KI-Transformation lassen sich vier zentrale Lektionen für Versicherungen ableiten:
1. Zielt auf Verbesserung in allen Dimensionen ab
Teams arbeiteten gleichzeitig an Verbesserungen der Effektivität, Effizienz, Kundenerfahrung und Mitarbeitererfahrung. Durch den systemweiten Ansatz stellte Aviva fest, dass Verbesserungen in einem Bereich Verbesserungen in anderen Bereichen ermöglichten.
Der traditionelle Trade-off – schneller ODER besser ODER günstiger – löst sich auf, wenn man das gesamte System optimiert statt einzelne Teile.
2. Verfolgt einen domänenweiten KI-Ansatz in der Versicherung
Widersteht der Versuchung, die KI-Transformation Fall für Fall anzugehen. Signifikante Wirkung und besserer ROI können nur durch die Transformation einer gesamten Domäne erreicht werden – von der Kerntechnologie bis hin zur Art und Weise, wie Versicherungsmitarbeiter ihre Arbeit angehen. Einzelne KI-Pilotprojekte in Versicherungen bleiben wirkungslos.
3. Macht Endnutzer zu Co-Designern der KI-Lösungen
Aviva holte die Schadenteams von Anfang an in den KI-Designprozess. Das Unternehmen hinterfragte kontinuierlich, was genau die Bedürfnisse waren und wie diese durch KI erfüllt werden konnten. Die Übersetzer halfen sicherzustellen, dass Technologen die Bedürfnisse der Schadenteams genau verstanden.
Das Ergebnis: Die Schadenexperten fühlten volles Ownership der KI-Tools – noch bevor diese ausgeliefert wurden.
4. Der Job ist nicht erledigt, bis KI messbare Wirkung zeigt
Die Ingenieure bauten nicht nur die KI-Lösungen für die Versicherung. Sie entwickelten auch ein Impact-Measurement-Framework mit über 50 KPIs, das es ermöglichte, Leistungsergebnisse über die gesamte Schadenorganisation zu verfolgen.
Ohne rigorose Messung ist jede KI-Transformation in Versicherungen nur Wunschdenken.
Fazit: Von der KI-Punktlösung zur systemischen Transformation in Versicherungen
Der Fall Aviva zeigt eindrucksvoll: Die größte Herausforderung bei KI-Projekten in Versicherungen ist nicht die Technologie selbst. Es ist die Versuchung, in alten Mustern zu denken und neue KI-Technologie in alte Versicherungsprozesse zu pressen.
Wahre KI-Transformation in der Versicherung erfordert den Mut, das gesamte System zu hinterfragen. Sie erfordert die Bereitschaft, in Menschen zu investieren, nicht nur in KI-Algorithmen. Und sie erfordert die Disziplin, Erfolg rigoros zu messen statt sich mit Anekdoten zufriedenzugeben.
Die Ergebnisse rechtfertigen den Aufwand: Zufriedenere Kunden, engagiertere Mitarbeiter und bessere Geschäftsergebnisse – nicht trotz, sondern wegen des ganzheitlichen KI-Ansatzes in der Versicherung.
„Es fühlte sich wie ein Team an. Es fühlte sich wie eine echte Partnerschaft an – wir waren dabei mit gemeinsamen Zielen und Vorgaben“, fasst Waseem Malik die Erfahrung zusammen.
Für Versicherungen, die über KI nachdenken, lautet die Frage nicht: „Welchen einzelnen Prozess können wir mit KI verbessern?“ Die Frage muss lauten: „Welches gesamte System können wir mit KI neu denken?“
Die Zukunft von KI in Versicherungen liegt nicht in isolierten Anwendungen, sondern in der ganzheitlichen Neugestaltung von Prozessen. Aviva zeigt, dass dieser Weg möglich ist – und sich auszahlt.
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