Rund 90 Prozent Treffergenauigkeit im Lead-Scoring und etwa 2 Milliarden US-Dollar zugeschriebene Neuprämien bei Progressive, dazu Echtzeit-Sofortangebote für Agenten bei State Farm. Zwei US-Versicherer zeigen, wie KI den Vertrieb datengetrieben steuert: im Hintergrund über präzises Lead-Scoring, an der Front über Assistenten, die Vermittlern in Echtzeit zuarbeiten. Für deutsche Versicherer ist das ein konkreter Fahrplan, knappe Vertriebsressourcen auf die wertvollsten Interessenten zu lenken.
Was ist KI-gestütztes Lead-Scoring?
KI-gestütztes Lead-Scoring bewertet mit maschinellem Lernen die Kaufwahrscheinlichkeit von Interessenten und priorisiert sie automatisch. Die Modelle lernen aus historischen Abschluss- und Verhaltensdaten, welche Merkmale einen wertvollen Lead ausmachen, und lenken Budget sowie Vertriebszeit auf die aussichtsreichsten Kontakte. Das Ergebnis ist ein höherer Ertrag pro eingesetztem Vertriebs-Euro.
Was Progressive leistet
Progressive bewertet mit maschinellem Lernen die Kaufwahrscheinlichkeit von Interessenten und lenkt das Vertriebsbudget gezielt auf die aussichtsreichsten Leads. Datenbasis ist die proprietäre Snapshot-Telematik mit über 10 Milliarden gefahrenen Meilen, die Modelle laufen auf Amazon SageMaker. Berichtet werden eine Treffergenauigkeit von rund 90 Prozent und etwa 2 Milliarden US-Dollar an zugeschriebenen Neuprämien.
Was State Farm leistet
State Farm rüstet seine Agenten mit KI-Werkzeugen aus: Der Assistent Navi liefert Sofortangebote, Household Story stellt Kundenintelligenz bereit, und ein Pilot erprobt einen KI-Assistenten zur Erstschadenmeldung. Der Ansatz beschleunigt Vertrieb und Service unmittelbar am Kundenkontakt. Konkrete Adoptionszahlen hat State Farm nicht veröffentlicht.
Die Zahlen hinter den Cases
- Progressive: rund 90 Prozent Treffergenauigkeit im Lead-Scoring
- Progressive: etwa 2 Milliarden US-Dollar zugeschriebene Neuprämien
- Progressive: über 10 Milliarden gefahrene Meilen als Datenbasis (Snapshot-Telematik, Amazon SageMaker)
- State Farm: Navi (Sofortangebote), Household Story (Kundenintelligenz), FNOL-Assistent im Pilot; Adoptionszahlen nicht veröffentlicht
Quellen: Intelliarts-Case-Study zu Progressive sowie die State-Farm-Pressemitteilung „Next-Gen Good Neighbor“.
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Was deutsche Versicherer daraus mitnehmen
Der größte Hebel im Vertrieb liegt darin, knappe Ressourcen datengetrieben zu lenken. Wer die Kaufwahrscheinlichkeit auf eigenen Daten bewertet, verbindet Wachstum mit Kosteneffizienz, statt Budget mit der Gießkanne zu verteilen. Gleichzeitig gehört an die Front ein Assistent, der Vermittlern in Echtzeit Sofortangebote und Kundeninsights liefert, damit kaufbereite Interessenten nicht warten müssen. Wo deutsche Versicherer beim KI-Vertrieb konkret ansetzen, beschreibt unser Beitrag zu KI im Versicherungsvertrieb.
Governance: schnell und trotzdem regelkonform
Ein KI-System, das Interessenten bewertet und priorisiert, verarbeitet personenbezogene Daten und trifft eine folgenreiche Vorauswahl. Der Datenschutz nach DSGVO, die aufsichtsrechtlichen Erwartungen der BaFin und die Vorgaben der EU-KI-Verordnung verlangen Nachvollziehbarkeit, Diskriminierungsfreiheit und klare Verantwortlichkeiten. Für deutsche Versicherer ist das die Voraussetzung, um KI-Scoring 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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