Rund 3 Prozent niedrigere Schadenkosten und etwa 60 Prozent automatisierte Bearbeitung. Der Anbieter Shift Technology bringt mit Shift Claims agentische KI in die Schadenbearbeitung, unter den ersten Adoptern ist AXA Schweiz. Für deutsche Versicherer zeigt der Fall die nächste Stufe automatisierter Claims-Plattformen.
Was ist eine agentische Claims-Plattform?
Eine agentische Claims-Plattform setzt KI-Agenten ein, die Schadenfälle weitgehend selbstständig bearbeiten: Daten erfassen, Deckung prüfen, Betrug erkennen und einfache Fälle regulieren. Der Mensch behält die Aufsicht und entscheidet in komplexen oder strittigen Fällen.
Was Shift Claims leistet
Shift Technology stellt GenAI- und agentische KI für Claims-Betrugserkennung und -bearbeitung bei hunderten Versicherern bereit. Shift Claims startete im September 2025, AXA Schweiz war unter den ersten Adoptern. Die Plattform senkt Schadenkosten um rund 3 Prozent und automatisiert etwa 60 Prozent der Bearbeitung.
Die Zahlen hinter dem Case
- rund 3 Prozent niedrigere Schadenkosten
- etwa 60 Prozent automatisierte Bearbeitung
- Start September 2025, AXA Schweiz unter den ersten Adoptern
Grundlage ist eine Shift-Technology-Pressemitteilung (September 2025).
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Was deutsche Versicherer daraus mitnehmen
Agentische Plattformen bündeln Bearbeitung und Betrugskontrolle in einem System, statt beides getrennt zu betreiben. Der Einstieg gelingt über klar abgegrenzte Fallgruppen mit menschlicher Letztentscheidung. Wie KI die Schadenbearbeitung verändert, zeigt unser Beitrag zu KI in der Schadenbearbeitung.
Governance: schnell und trotzdem regelkonform
Ein KI-System, das Schäden weitgehend selbstständig bearbeitet, 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 agentische 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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