LLM-Agenten in Versicherungssystemen nutzen
Habt ihr Probleme, LLM-Agenten mit Mainframe-Prozessen zu verbinden?
Wir arbeiten gerade an einer Lösung für Versicherungen.
Die Versicherungsbranche steht vor einer paradoxen Situation: Einerseits versprechen LLM-Agenten revolutionäre Effizienzgewinne in der Schadensbearbeitung, Policenverwaltung und im Kundenservice. Andererseits laufen die geschäftskritischen Kernprozesse vieler Versicherungen noch immer auf Mainframe-Systemen, die teilweise seit Jahrzehnten im Einsatz sind. Viele Versicherungen wollen KI-Agenten produktiv einsetzen. Das Problem: Die kritischen Kernprozesse laufen oft noch auf Mainframe-Systemen.
Die Realität sieht so aus
Die technische Realität in deutschen Versicherungsunternehmen ist komplex. Wer LLM-Agenten in Versicherungssystemen nutzen möchte, stößt schnell auf fundamentale Hürden:
Bildschirmmasken und IMS-Transaktionen prägen den Arbeitsalltag. Statt moderner REST-APIs kommunizieren Mitarbeiter über Terminal-Emulationen mit den Kernsystemen. Diese zeichenbasierten Interfaces wurden für menschliche Nutzer entwickelt, nicht für KI-Agenten.
Historisch gewachsene Prozesse spiegeln Jahrzehnte der Geschäftsentwicklung wider. Fusionen, Produkteinführungen und regulatorische Änderungen haben Schicht für Schicht neue Funktionalität hinzugefügt. Das Ergebnis: Eine komplexe Prozesslandschaft, deren vollständige Dokumentation oft nicht mehr existiert.
Keine Standard-APIs für moderne Agent-Plattformen bedeuten, dass jede Integration zur Einzelanfertigung wird. Während moderne Cloud-Dienste OpenAPI-Spezifikationen und SDKs bereitstellen, müssen Mainframe-Interaktionen mühsam über Bildschirmautomatisierung oder proprietäre Schnittstellen realisiert werden.
Für Versicherungen bedeutet dies: Die Vision von intelligenten Agenten, die eigenständig Verträge prüfen, Schäden bewerten oder Kundenanfragen bearbeiten, scheitert an der technischen Realität der IT-Landschaft.
Genau hier setzen wir an
Die gute Nachricht: Eine komplette Mainframe-Migration ist nicht notwendig, um LLM-Agenten in Versicherungssystemen nutzen zu können.
Wir entwickeln einen Adapter, der Mainframe-Interaktionen automatisiert und direkt in agentengetriebene Workflows integriert – ohne Eingriffe in bestehende Host-Systeme.
Die Adapter-Architektur funktioniert als intelligente Übersetzungsschicht. Sie versteht sowohl die Sprache moderner KI-Agenten als auch die Logik alter Mainframe-Transaktionen. Konkret bedeutet das:
Automatisierte Bildschirminteraktion: Der Adapter navigiert durch Bildschirmmasken, füllt Felder aus und interpretiert Antworten – genau wie ein menschlicher Sachbearbeiter, nur deutlich schneller und fehlerfreier.
Transaktionssteuerung: Komplexe Geschäftsvorgänge, die mehrere IMS-Transaktionen umfassen, werden zu einfachen API-Aufrufen für KI-Agenten abstrahiert. Der Adapter kümmert sich um die korrekte Reihenfolge, Fehlerbehandlung und Datenmapping.
Sicherheit und Compliance: Alle Interaktionen laufen über bestehende Sicherheitsmechanismen. Berechtigungskonzepte bleiben unverändert, Audit-Trails werden vollständig erhalten. Dies ist besonders wichtig in der stark regulierten Versicherungsbranche.
So können LLM-Agenten sicher, kontrolliert und skalierbar mit produktiven Kernprozessen arbeiten.
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.
Die Vorteile für Versicherungen
Warum dieser Ansatz für Versicherungen besonders wertvoll ist:
Keine Risiken für Produktivsysteme: Der Adapter arbeitet als Read-only-Schicht oder mit klar definierten Schreibrechten. Die bewährten Mainframe-Systeme bleiben unangetastet, was das Risiko minimiert und teure Migrationsprojekte vermeidet.
Schneller Return on Investment: Statt jahrelanger Modernisierungsprojekte können erste KI-Anwendungsfälle innerhalb weniger Wochen produktiv gehen. Agenten können sofort beginnen, repetitive Aufgaben zu übernehmen und Mitarbeiter zu entlasten.
Schrittweise Modernisierung: Der Adapter ermöglicht einen evolutionären statt revolutionären Ansatz. Versicherungen können nach und nach einzelne Prozesse modernisieren, während der laufende Betrieb gewährleistet bleibt.
Zukunftssicherheit: Selbst wenn langfristig eine Ablösung der Mainframe-Systeme geplant ist, bietet der Adapter eine wiederverwendbare Abstraktionsschicht. KI-Agenten müssen bei einem späteren Systemwechsel nicht neu entwickelt werden.
Das Ergebnis
Schnellere Workflows, geringes Risiko und eine belastbare Grundlage für zukünftige KI-Anwendungsfälle.
In der Praxis bedeutet dies konkret: Ein Schadensmeldungs-Agent kann innerhalb von Sekunden relevante Vertragsdaten aus dem Mainframe abrufen, Plausibilitätsprüfungen durchführen und erste Bewertungen vornehmen. Was früher Stunden dauerte und mehrfaches Hin- und Herwechseln zwischen Systemen erforderte, läuft jetzt automatisiert ab.
Versicherungen, die LLM-Agenten in Versicherungssystemen nutzen möchten, benötigen keine jahrelangen IT-Großprojekte mehr. Stattdessen können sie mit pragmatischen Lösungen starten, die das Beste aus beiden Welten verbinden: die Stabilität bewährter Mainframe-Systeme und die Intelligenz moderner KI-Agenten.
Die Zukunft der Versicherungs-IT ist nicht entweder Legacy oder Innovation – sondern beides, intelligent verbunden.
Wie können wir Ihnen helfen?
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