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Intelligente Prozesspartner

Der Aufstieg der KI-Agenten im Schadenmanagement

KI‑Agenten verändern nicht nur Prozesse, sondern die gesamte Arbeitsweise. Anders als klassische Automatisierung verstehen KI‑Agenten Kontext, analysieren unstrukturierte Daten und treffen autonome, transparente Entscheidungen. Das führt zu weniger Routinearbeit, mehr Fokus auf komplexe Fälle und besseren Kundenerlebnissen.

Dieser Beitrag erschien zuerst in der Versicherungswirtschaft.

Sven Krüger, CEO Eucon Digital, Foto: Eucon Digital

Stellen Sie sich vor, wie der Arbeitsalltag von Anna, einer erfahrenen Sachbearbeiterin in der Kfz-Schadenabteilung, noch vor wenigen Jahren aussah: Täglich stapelten sich Papierakten auf ihrem Schreibtisch, zusätzlich erreichten sie unzählige E-Mails. Jede Schadenmeldung musste sie einzeln prüfen, Belege abgleichen, Rückfragen an Kunden stellen und mit Kfz-Werkstätten telefonieren. Routineaufgaben bestimmten ihren Tag – und oft blieb wenig Zeit für komplexe Fälle oder persönliche Beratung.

Mit der Einführung erster Automatisierungslösungen änderte sich Annas Arbeit schrittweise. Robotic Process Automation (RPA) übernahm einfache, regelbasierte Aufgaben – etwa das Ausfüllen von Standardformularen. Bald darauf kamen weitere maschinelle Instrumente hinzu: Systeme zur automatischen Texterkennung (OCR) oder maschinelles Lernen. Diese Technologien entlasteten Anna zunehmend von Routinearbeiten und beschleunigten viele Abläufe. Durch ChatGPT wurde erstmals die dynamische Erstellung von Texten, die präzise Interpretation komplexer Kundenanfragen sowie die automatisierte Generierung von Antwortentwürfen möglich. Anna musste nicht mehr jede E-Mail selbst formulieren – die Künstliche Intelligenz (KI) lieferte Vorschläge, fasste Informationen zusammen und unterstützte sie bei der Kommunikation.

Heute erlebt Anna einen weiteren Wandel: KI-Agenten unterstützen sie als autonome digitale Prozesspartner. Die intelligenten Systeme analysieren eingehende Schadenmeldungen, interpretieren Freitexte, prüfen Fotos und erkennen Auffälligkeiten – und das in Echtzeit. Routineaufgaben laufen im Hintergrund, während Anna sich auf anspruchsvolle Fälle konzentrieren kann. Sie wird zur Entscheiderin, die von KI-gestützten Empfehlungen profitiert und mehr Zeit für individuelle Kundenbetreuung gewinnt.

Schadenmanagement am Wendepunkt: Der nächste Schritt mit KI-Agenten

Zurück zur Realität: Ein von KI-Agenten unterstütztes Arbeitsumfeld im Schadenmanagement ist bislang eher Vision als Wirklichkeit. Die Versicherungsbranche verfolgt seit Jahren das Ziel, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz Effizienz, Geschwindigkeit und Kostenvorteile zu realisieren. Gerade die Schadenabwicklung gilt als Bereich mit hohem Potenzial für Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von KI. Hier treffen hohe Fallzahlen, standardisierte Abläufe und ein enormer Kostendruck aufeinander – ideale Voraussetzungen für den Einsatz von KI, Datenmanagement und End-to-End-Automatisierung.

Und aktuelle Studien belegen: Versicherer treiben die Implementierung von KI weiter voran. Besonders in der Kfz-Versicherung ist KI bereits weit verbreitet, insbesondere im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung: 64 % der befragten Versicherer nutzen KI für Aufgaben wie automatisierte E-Mail-Triage, 69 % setzen Technologien zur Datenextraktion ein. Auch im Bereich der automatisierten Schadenabwicklung hat bereits ein Viertel der Unternehmen KI implementiert.[1]  

Nun steht die Branche an einem Wendepunkt, der neue Weichen stellt: Während automatisierte Workflows vielerorts etabliert sind, bleibt der eigentliche Kern des Schadenmanagements – die intelligente Verarbeitung und Bewertung von Informationen – oft noch hinter den Möglichkeiten zurück. Genau hier setzen KI-Agenten an: Sie transformieren den Schadenprozess von einer regelbasierten Automatisierung hin zu einem kontextsensitiven, autonomen und lernfähigen System. Bei der Adoption von KI-Agenten im Schadenmanagement befindet sich der Großteil der Versicherer jedoch noch in der Ideenfindungs- bzw. Proof-of-Concept-Phase – rund 80 % sind aktuell in diesen frühen Stadien.[2]

Was KI-Agenten so besonders macht

Agenten sind Programme auf Basis von Large Language Models (LLMs), die eigenständig entscheiden, wie sie Aufgaben erledigen. Sie interagieren mit anderen Systemen, wählen passende Werkzeuge und koordinieren komplexe Workflows. Dabei passen sie ihre Vorgehensweise durch kontinuierliches Lernen flexibel an – ohne dass jeder Schritt vorgegeben werden muss. Sie sind damit in der Lage, Aufgaben autonom auszuführen, Entscheidungen zu treffen und sich an veränderte Kontexte anzupassen.

Im Unterschied zu traditioneller KI liegt der entscheidende Vorteil von Agenten in ihrer Anpassungsfähigkeit: Klassische KI-Systeme sind meist für klar definierte, statische Aufgaben konzipiert. Ihre Abläufe sind fest vorgegeben, wodurch sie nur in engen Grenzen agieren und kaum flexibel reagieren können. Agenten hingegen nutzen die Fähigkeiten von LLMs, um neue Informationen zu verarbeiten und sich dynamisch an veränderte Bedingungen anzupassen.

Agenten selbst sind damit nicht mehr nur Werkzeuge – sie sind intelligente digitale Prozesspartner, die kontextbezogene Entscheidungen treffen und personalisierte Empfehlungen geben.

Anwendungsfelder entlang des Schadenprozesses

Der Schadenprozess ist prädestiniert für den Einsatz intelligenter Agentensysteme. Die folgenden Anwendungsfelder zeigen exemplarisch das Potenzial:

  1. Intelligente Schadenaufnahme

KI-Agenten können bereits bei der Schadenmeldung unterstützen – etwa durch Chatbots, die nicht nur strukturierte Informationen abfragen, sondern auch Freitext analysieren, Bilder interpretieren und automatisch relevante Dokumente anfordern. Dabei erkennen sie Inkonsistenzen oder fehlende Angaben und leiten Kunden gezielt durch den Prozess.

  1. Dokumentenverarbeitung und Kontextanalyse

Ein zentrales Einsatzfeld ist die automatisierte Verarbeitung von Rechnungen, Gutachten und Arztberichten. KI-Agenten extrahieren nicht nur Daten, sondern interpretieren diese im Kontext des Schadenhergangs. So erkennen sie etwa, ob eine Reparaturposition plausibel ist oder ob ein medizinischer Verlauf mit dem gemeldeten Unfallgeschehen übereinstimmt.

  1. Betrugserkennung in Echtzeit

Durch die Analyse historischer Schadenverläufe, Verhaltensmuster und Netzwerke können KI-Agenten potenziell betrugsverdächtige Fälle identifizieren – und das in Echtzeit. Dabei kombinieren sie strukturierte Daten mit unstrukturierten Informationen wie E-Mail-Inhalten oder Social-Media-Daten (sofern rechtlich zulässig).

  1. Automatisierte Regulierungsentscheidungen

In einfachen Fällen können KI-Agenten eigenständig eine Regulierungsempfehlung abgeben – inklusive Begründung und Dokumentation. In komplexeren Fällen unterstützen sie Sachbearbeitende durch Vorschläge, Risikoeinschätzungen und Verweise auf ähnliche Fälle.

  1. Adaptive Steuerung von Dienstleistern

KI-Agenten können auf Basis von Schadenart, Region, Verfügbarkeit und Qualität passende Werkstätten, Gutachter oder medizinische Dienstleister vorschlagen – und die Beauftragung automatisiert anstoßen. So wird der gesamte Prozess beschleunigt und qualitativ gesteuert.

Automatisierung mit Augenmaß: Wann KI genügt – und wann Experten gefragt sind

Gerade die Überprüfung von Rechnungen und Gutachten bei Glasschäden im Kfz-Bereich lässt sich durch den gezielten Einsatz von KI-Agenten und deren Integration mit weiteren Technologien nahezu vollständig automatisieren. Doch nicht jeder Fall läuft gleich ab – der Grad der Automatisierung hängt von der Komplexität und Datenlage ab.

KI-basierte Input-Management-Systeme erfassen und klassifizieren eingehende Belege – egal ob Scan, Foto, E-Mail oder digitales Formular. Mithilfe von Sprachverarbeitungstechnologien (NLP) werden relevante Informationen wie Schadenhergang oder Fahrzeugdaten aus unstrukturierten Texten herausgefiltert. LLMs validieren den Kontext der Schadenmeldung, erkennen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Angaben und ermöglichen es, Datenfelder gezielt und automatisiert direkt aus den Dokumenten zu extrahieren. Bildanalysemodelle bewerten Schäden auf Fotos, prüfen Plausibilität und erkennen potenzielle Betrugsindikatoren.

Sind alle Daten vollständig, plausibel und im erwartbaren Rahmen, orchestriert ein Netzwerk aus KI-Agenten (Multi-Agent-Setup) die weiteren Schritte: Es prüft die formale Richtigkeit, bewerten die Schadenhöhe und gleicht Angaben mit Policen ab. Über Schnittstellen (APIs) werden die Agenten in Kernsysteme integriert. Virtuelle Assistenten und Chatbots übernehmen die Kommunikation mit Werkstätten und Kunden. In diesen Standardfällen läuft der Prozess komplett automatisiert ab – ohne Eingreifen von Experten.

Kommt es jedoch zu Unstimmigkeiten, fehlenden Angaben, ungewöhnlichen Schadenbildern oder potenziellen Betrugsmerkmalen, wird der Fall an eine Expertin wie Anna übergeben. Auch bei Grenzfällen, widersprüchlichen Informationen oder individuellen Policenbedingungen ist menschliches Fachwissen gefragt. Dieses Prinzip nennt sich Human in the Loop: Anna prüft solche Fälle, gibt Feedback an die KI-Systeme und sorgt so für kontinuierliche Verbesserung und Nachvollziehbarkeit.

Strategische Bedeutung: Mehr als Effizienz

Der Einsatz von KI-Agenten ist demnach mehr als ein Effizienzprojekt. Er verändert die Rolle der Schadenbearbeitung grundlegend:

  • Von der Sachbearbeitung zur Entscheidungsrolle: Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf komplexe Aufgaben konzentrieren.
  • Vom Prozess zum Erlebnis: Kunden profitieren von schnelleren, transparenteren und individuelleren Schadenprozessen.
  • Vom System zum Ökosystem: KI-Agenten ermöglichen die nahtlose Integration externer Partner – von Werkstätten bis zu Gesundheitsdienstleistern.
  • Compliance und Nachvollziehbarkeit: Moderne KI-Agenten lassen sich so gestalten, dass ihre Entscheidungen dokumentiert und nachvollziehbar sind – ein entscheidender Aspekt im Kontext des EU AI Acts

Fazit: KI-Agenten als Schlüsseltechnologie für das Schadenmanagement der Zukunft

KI-Agenten sind mehr als ein technologischer Trend – sie sind ein strategisches Instrument zur Neuausrichtung des Schadenmanagements. Versicherer, die heute in den Aufbau intelligenter Agentensysteme investieren, schaffen die Grundlage für ein resilienteres und zukunftsfähiges Geschäftsmodell. So wird aus der klassischen Sachbearbeiterin Anna eine Expertin, die Hand in Hand mit KI-Agenten arbeitet – effizient, transparent und kundenorientiert. Das Schadenmanagement wird zum Erlebnis für Kunden und Mitarbeitende gleichermaßen.

[1] Sollers Consulting 2025: Unter der Oberfläche, KI in der Versicherung – Erkenntnisse und Erfahrungen

[2] Capgemini: World Cloud Report for Financial Services 2026