KI in der Versicherung – im Gespräch mit Prof. Dr. Dominik Orbach über Potentiale und Umsetzung

00:00:00: Podcast: Zielführung starten - der Management-Podcast von CTcon.

00:00:21: Dr. Christian Bungenstock: Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Zielführung starten, dem Management-Podcast von CTcon. Mein Name ist Christian Bungenstock, ich bin Partner bei CTcon in Düsseldorf. Schön, dass Sie dabei sind. Künstliche Intelligenz wirkt auch im Versicherungsgeschäft. Sie eröffnet neue Möglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Startend in Vertrieb und Kundenservice bis zum Schadenmanagement und Underwriting. Was braucht es, damit aus den Chancen auch nachhaltig Mehrwert entsteht? In dieser Folge sprechen wir über konkrete KI-Anwendungen und die Frage, was Versicherer KI-ready macht. Es geht um Daten und Technologie, um Führung, Organisation und um Kompetenzen. Und darum, wo Grenzen sind und menschliche Verantwortung gefragt bleibt. Zu Gast bei uns ist Professor Dr. Dominik Orbach. Tätig ist er an der Fakultät für Wirtschafts- und Rechtswissenschaften der TH Köln. Hier zählt das Thema KI und die digitale Transformation in der Versicherungswirtschaft zu einem seiner exponierten Forschungsgebiete. Zuvor war er viele Jahre in dieser Branche tätig, womit er Wissenschaft und Praxis gut verbinden kann. Im Gespräch mit ihm ist mein Kollege Dr. Helmut Kolmerer, Partner Insurance bei CTcon in München. Helmut berät seit vielen Jahren Unternehmen der Versicherungsbranche bei Fragen der Unternehmenssteuerung und Transformation.

00:01:47: Podcast: Zielführung starten.

00:01:50: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, Dominik, hallo. Freut mich sehr, dass das heute klappt und wir die Zeit gemeinsam finden, uns über ein Thema auszutauschen, was ja, will nicht nur sagen in aller Munde ist, sondern sehr gehypt, nämlich das Thema Künstliche Intelligenz. Und wir beide reden heute vor allem über das Thema Künstliche Intelligenz in der Versicherungswirtschaft. Freue mich, dass du dabei bist.

00:02:10: Prof. Dr. Dominik Orbach: Gerne. Ich freue mich auch sehr. Vielen Dank für die Einladung.

00:02:13: Dr. Helmut Kolmerer: Sehr gerne. Ich würde gerne einsteigen mit einer ganz allgemeinen Frage, die mich auch immer wieder bewegt. Reden wir hier eigentlich über eine Technologie, die einfach eine weitere Digitalisierungswelle darstellt, oder reden wir über eine Technologie, die eine echte Disruption der industriellen Logik der Versicherung möglicherweise beinhaltet? Wie schaust du auf das Thema?

00:02:40: Prof. Dr. Dominik Orbach: Also, ich schaue schon mit den Augen drauf, dass es starke Veränderungen geben wird am Geschäftsmodell der Versicherer. Wenn man sich das Geschäftsmodell einmal anschaut von Versicherungen, dann haben wir auf der einen Seite die Value Proposition, das Nutzenversprechen. Ich glaube, das ist so schön, das wird auch bleiben, dass wir als Versicherungsbranche, als Versicherer für die Sicherheit der Kunden da sehen. Aber die anderen Teile des Geschäftsmodells: Wie erledigen wir Dinge? Die Wertschöpfungskette? Und welchen Wert generieren wir? Welche Kosten stehen dahinter? Da wird KI einen massiven Einfluss drauf haben.

00:03:11: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, ich tendiere auch zu der Meinung. Vielleicht tauchen wir einfach mal in die Wertschöpfungskette ab und schauen uns mal die unterschiedlichen Aspekte an und was KI dort verändert. Ich würde mal ganz klassisch so mit dem Betrieb, dem Servicebereich anfangen, weil das ist das, wo ich in der Praxis momentan die meisten Use Cases sehe. Das sind häufig Use Cases, die klar auf eine Kostenreduktion zielen, wo es darum geht, einfach für die Mitarbeiter im Servicebereich Informationen strukturierter, leichter zugänglich zu machen. Das ist ja wahrscheinlich aber nur der aller kleinste Sprung, den man tun kann in dem Feld. Wo würdest du denn sagen, wo sind denn eigentlich die Ansatzpunkte in der Wertschöpfungskette, die aus deiner Sicht a) vielleicht der meisten Disruption unterliegen und b) aber auch sozusagen der größte Nutzen und die größte Veränderung zu erwarten sind?

00:04:07: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ich glaube, die aller größte Veränderung werden wir auf Kundenseite sehen. Wie das auch bei der Digitalisierung vorher war, gibt es auf der Kundenseite eine ganz starke Veränderung der Erwartungshaltung. Wir hatten das ja die letzten zehn Jahre durch Amazon, durch Google getrieben, durch die Angebote. Und so wird jetzt im Umfeld von KI einfach die Erwartungshaltung der Kunden eine komplett andere. Wenn ich das übertrage auf den Service, dann sehe ich einfach, der Kunde hat gar keine Lust mehr, bei einer Hotline anzurufen, 1, 2 oder 3 zu drücken. Der Kunde möchte seine Informationen abgeben und erwartet hier in Zukunft, in naher Zukunft schon, ständig verfügbare Agenten, die schon erste Rückmeldungen geben können, ihm weiterhelfen können. Und derzeit erwarte ich auch in der Rubrik ganz klare Wow-Momente. Also ich sage mal ein Beispiel bei mir selber: Ich habe einen flexiblen Stromanbieter und dieser flexible Stromanbieter hat mir wirklich im Nullkommanichts im Kundenservice eine E-Mail digital in die App gestellt. Ich habe meinen Zählerstand übermittelt und innerhalb von 10 Sekunden war die E-Mail ausgelesen und ich konnte sie auch auf der App erkennen. Diese Kundenerlebnisse, die jetzt gerade von Startups, von neuen Playern auch in unsere Branche gebracht werden, werden in den nächsten ein, zwei Jahren eine gewiss Erwartungshaltung auf Kundenseite schon produzieren.

00:05:26: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, lass uns da vielleicht noch mal tiefer reingehen, weil ich höre da so drei verschiedene Aspekte raus. Der eine Aspekt ist zu sagen: Wie können wir Prozesse beschleunigen? Das ist der trivialste Punkt. Das Zweite ist, dass du sagst, die Kundeninteraktion wird zum Teil sich sehr deutlich verändern, indem sie eben über Agenten automatisiert wird. Ich höre aber auch noch einen dritten Punkt raus, und ich würde gerne auf alle drei dann mal eingehen, nämlich die ganze Kundenschnittstelle steht ja quasi zur Disposition, wenn man ein bisschen radikal denkt, ne? Weil die Frage ist ja dann, inwieweit man in Zukunft überhaupt noch mit dem klassischen Vertriebspartner, sei das jetzt Ausschließlichkeitsvertrieb oder Makler oder Vergleichsportal, überhaupt interagiert oder ob das nicht von Agent mit Agent passiert. Aber lass uns vielleicht mal die drei Punkte so eintauchen. Wenn du so draufschaust auf die klassische Customer Journey im Sinne von Betriebsprozesse und vielleicht dann auch noch mal abgegrenzt Schadenprozesse: Was ist denn aus deiner Sicht so der erste Schritt oder die ersten Schritte, die du siehst, die da passieren werden jetzt über den Einsatz von KI, bevor wir dann uns vielleicht noch mal anschauen, wie die fernere Zukunft aussieht?

00:06:37: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, natürlich ist der allererste Punkt jetzt: Wie kommt die Schadenmeldung in die Versicherung? Wie wird in der Versicherung diese Schadenmeldung auch bearbeitet? Es gibt wirklich schon ganz gute Beispiele und Ansätze, wie jetzt Unternehmen Bilderkennung nutzen, um daraus Informationen abzulesen und die Kunden schon mal rauszusuchen, die Verträge, sodass man schon den ersten Einblick und Vorbereitung für den Mitarbeiter hat. Auf der anderen Seite wird es natürlich jetzt auch schon genutzt für höhere Betrugskennzahlen. Das heißt, wir sehen im Schadenbereich auch schon eine Zunahme, dass Bilder und auch Beschreibungen verändert werden, sodass man eine maximale Entschädigung herausbekommen möchte. Und an der Stelle ist es ein kleines bisschen auch ein Wettrüsten, dass man schauen möchte, wie finden wir heraus, dass das Bild echt ist oder nicht, und kann so dann die Bearbeitung vorbereiten. Ich glaube, auf der Seite der Mitarbeiter ist es natürlich auch eine massive Veränderung. Schau mal, als ich angefangen habe in der Branche vor 14 Jahren, gab es ein paar Kumulereignisse. Und man musste wirklich radikal neu denken, dass viele Erstanalagen, First Notification of Loss, digital erledigt werden. Bis dato waren das häufig absolute Profis. Die wussten genau, welche Rückstellung eingestellt werden mussten. Und in Kumulereignissen kommen ganz viele Schadenmeldungen zeitgleich. Der Schritt vor 14 Jahren war, das zu standardisieren, zu digitalisieren, dass Mitarbeiter sich aus fremden Gebieten auch mit einer Schadenmeldung auskennen können und die anlegen können. Das hat schon mal geholfen, hat trotzdem Zeit gekostet. Man hat aus anderen Bereichen Mitarbeiter entnommen, man musste sie schulen. Und es war ein sehr, sehr wichtiger Schritt, um Lastspitzen auszugleichen. Das, was wir jetzt erleben, ist noch mal eine komplette Stufe krasser. Also man kann sich vorstellen, dass man die Mitarbeiter begleitet, einen Mitarbeiter, zwei Mitarbeiter, ein komplettes Team. Und wenn man dann noch einen Schritt weiterdenkt und sagt: Hey, die KI kann viele von diesen Klicks, viele von diesen Anlagen schon erledigen, dann kann die KI auch von 100 Mitarbeitern sich den allerbesten aussuchen und sein Verhalten kopieren und damit die Produktivität schon wieder unfassbar nach oben schieben. Das betrifft dann ganz viele Bereiche. Sei es die Prognose von Rückstellungen, die angelegt werden, sei es die Mustererkennung, wenn sich Schadenmuster verändern. Das sind ganz, ganz viele Werthebel, die im Schadenbereich, Umfeld passieren können und vor der Tür stehen.

00:09:01: Dr. Helmut Kolmerer: Mein Bild ist, das wird ja auch dazu führen, dass noch mehr Einfachschäden komplett automatisiert bearbeitet werden und sich die, sag ich mal, Aussteuerungslogiken ja noch mal weiter differenzieren und nur wirklich komplexe Schäden oder Schäden mit einer hohen emotionalen Sensibilität für die Kunden wahrscheinlich ausgesteuert werden, weil hier auch in Zukunft eine persönliche Ansprache oder Betreuung durch den Schadensachbearbeiter erfolgen soll. Das hat aber eine Konsequenz, ne? Da will ich jetzt mal auf deinen Punkt eingehen. Was macht es mit den Mitarbeitern, ne? Weil klassischerweise der Schadensachbearbeiter hat ja auch seine Qualifikation, seine Kompetenzen erworben, indem er begonnen mit Einfachschäden nach und nach die Fähigkeit erworben hat, auch Komplexschäden zu bearbeiten. Wenn wir jetzt in so eine Welt gehen, wo so etwas zunehmend automatisiert wird, taucht hier so ein bisschen die Frage auf: Wo kommen denn die Kompetenzen her für die Menschen, die dann in Zukunft die Komplexschäden bearbeiten sollen? Wie schaust du denn darauf? Siehst du das Problem auch, oder...

00:10:01: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, absolut. Das hat ganz viele Facetten. Einmal möchte ich den Punkt Mitarbeiterzufriedenheit mal hochheben. Ich habe eine Zeit lang selber ein Betriebsteam geführt. Und da gibt es natürlich Senioren, Experten, die schwierigen Fälle lösen können. Aber genau die Experten haben mir auch zurück gespiegelt, wie froh sie es macht, zwischendurch einfache Dinge schnell zu erledigen. Es ist ein ganz schwieriges Verhältnis und noch nicht entschieden, wird die Vorbereitung von KI zu höherer Zufriedenheit führen, weil man sich mit dem ganzen kleinen Anliegen nicht beschäftigen muss? Ich bin da ein bisschen skeptisch. Das muss gut austariert und gesteuert werden von den Führungskräften. Ganz anderer Punkt, den du angesprochen hast, ist wirklich das Thema Wissensvermittlung. Und in meiner Rolle jetzt als Professor an der Hochschule sehe ich das wirklich als große Herausforderung. Ich habe diese Woche noch eine Prüfung gehabt, in der vermutlich ein Student während der Prüfung mit dem Handy gefuscht hat. Es geht halt mittlerweile so schnell, Übungsaufgaben, Hausaufgaben und Dinge zu erledigen, indem man ein kurzes Foto macht, hochlädt und eine erste Antwort bekommt von der KI. Wir merken das gerade bei Mathematik, dass die Hausaufgaben und die Übungsaufgaben für Klausuren KI-unterstützt erledigt werden und die Prüfungsergebnisse in Teilen sogar deutlich zurückgehen. Der alte Weg, wie wir früher Wissen vermittelt haben, wie es von leichten Aufgaben zu schwierigeren sich entwickelt hat, der alte Weg wird gerade radikal verändert.

00:11:29: Dr. Helmut Kolmerer: Das glaube ich auch. Und das ist ja eine große Herausforderung, wie man die Kompetenzen vermittelt, wenn du eben nicht mehr diesen klassischen Weg vom Einfachschaden bis zum Komplexschaden, um mal bei dem Beispiel zu bleiben, durchläufst. Aber es verändert sich ja auch das Thema Führung. In meinem Bild wirst du ja in Zukunft kein reines Mitarbeiterteam mehr führen, sondern du wirst ja in irgendeiner Form als Führungskraft dann auch diese Interaktion von Mitarbeitern und KI und KI-Agenten steuern müssen. Wie siehst du das? Hast du da eine Vision vielleicht oder auch erste Ideen, wie das aussehen könnte in Zukunft?

00:12:05: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, ich finde gerade den Gedanken zu sagen, dass die KI ein weiterer Mitarbeiter ist, einfach diese Denke reinzubringen: Hey, das ist jetzt nicht ein Tool, was euch wegrationalisieren will, sondern das ist gekommen, um als weiterer Mitarbeiter hier im Team dabei zu sein. Und wenn man das auf diese Stufe hebt und in dem Dialog so mit reinbringt, ist das schon mal eine erste unterstützende Maßnahme. Für die Führungskräfte sehr wichtig, das Thema kulturell auch zu betrachten. Wir haben früher bei digitalen Veränderungen häufig gesagt, es gibt eine Generationenbetrachtung. Die ältere Generation sagt schon: Hey, das betrifft mich vielleicht nicht mehr. Und die jüngere ist sehr affin für die Technik. Hier muss man bei dem Thema KI wirklich noch mal ganz genau draufschauen. Es ist auch für die jüngere Generation gerade eine absolute Herausforderung. Es gibt von der Universität Stanford ein Canaries Dashboard. Das zeigt, in welchen Altersgruppen KI vermutlich jetzt schon Einstellungsrückgänge bewirkt. Und das zeigt relativ deutlich dieses Dashboard, an dem man auch Kritik üben kann. Aber das Dashboard zeigt relativ deutlich, dass die jungen Quantile, also 20- bis 25-Jährige, Probleme haben, Jobs zu finden. Viel stärker als ältere, und somit sehen wir hier auch eine kulturelle Bedrohung für die jüngere Kohorte. Und deswegen will ich dieses Thema Mitarbeiter mitnehmen, Mitarbeiter dafür, das erklären, warum wir das machen, begeistern dafür, ist jetzt nicht nur ein Thema von einer älteren Gruppe, die sich gegen Digitalisierung oder Homeoffice damit vielleicht etwas schwerer tut. Es ist generationenübergreifend eine Herausforderung.

00:13:40: Dr. Helmut Kolmerer: Ich würde auf den Aspekt später gerne noch mal eingehen, wenn wir so über dieses Thema AI-Readiness reden, nämlich die Frage: Was muss ich als Unternehmen an Voraussetzungen herstellen oder sicherstellen, damit ich wirklich das Potenzial von Künstlicher Intelligenz auch vollumfänglich nutzen kann? Aber ich will noch mal zurückgehen auf die Fragen, die wir eben so berührt haben. Das Thema Kundenschnittstelle, das war ja so der zweite Punkt, den wir eben am Anfang gestreift haben. Wie glaubst du das? Also diese Vision: Agenten kommunizieren mit Agenten. Wie nah ist das? Oder sagst du: Nee, ich glaube, erstmal wird sich natürlich über das Thema KI auch in den Vertriebsprozessen das eine oder andere an Effizienzsteigerung, Qualitätssteigerung heben lassen. Aber bis Agenten mit Agenten kommunizieren und sozusagen der personale Vertrieb da jetzt wirklich bedroht ist, da geht noch einiges an Zeit ins Lande. Oder glaubst du, es kommt schneller? Wie war dein Eindruck zu dieser Entwicklung?

00:14:43: Prof. Dr. Dominik Orbach: Also zum Ersten freue ich mich total, dass wir darüber reden. Weil KI in vielen Aspekten immer als interne Verbesserung betrachtet wird. Voice Agent im Service, Prozessverbesserung im Betrieb und und und. Das, was Richtung Kunde passiert, ist aber enorm wichtig. Wir sehen in der Branche wirklich über die letzten 15 Jahre einen absoluten Rückgang an Beratern draußen von über 80.000 Beratern. Der GDV hat vor zwei Wochen neue Daten rausgebracht. Der Vermittlerrückgang ist ungebrochen. Wir sind jetzt nur noch bei 178.000 und waren vor ein paar Jahren noch bei 265.000 Beratern draußen. Diese Lücke muss geschlossen werden. Und das ist ein weiterer Treiber bei uns in der Branche, warum wir so affin gerade auch sind, neue Lösungen zu finden. Weil der Vertriebler hat ja draußen ganz viele Aufgaben die letzten 15 Jahre übernommen. Agenturschadenregulierung, eine Adressänderung, Bankleitzahlenänderung, Betriebsthemen für den Kunden übernommen. Und an der Stelle sehen wir einfach noch mal einen ganz, ganz starken Treiber in der Schnittstelle Berater-Kunde für KI-Einsätze. Und dann finde ich es noch mal total spannend zu sehen, was die KI mittlerweile kann. Also einfach nur zu sagen, ich rufe einen Voice Agent an, der beantwortet mir eine Frage. Das ist zu kurz gesprungen. Ich habe vor einer Woche von Nice Cognity Lösungen gesehen, wo der KI-Agent dem Kunden im Gespräch dann eine SMS rausschickt. Der Kunde klickt auf den Link, trägt Informationen in ein Formular aus. Der KI-Agent hat ja unglaublich viel Zeit. Wenn der Kunde das Formular ausgefüllt hat und wegschickt, wird es geprüft. Und wir haben eine fallabschließende Lösung. Das sind Kundenerlebnisse, die so schön sind, wo nicht irgendwo ein Formular noch mal in einem Workflow hinten angestellt wird für eine Woche, für zwei Wochen gewartet wird, bis eine kurze Rückmeldung kommt: Ja, alles in Ordnung. Oder: Hier fehlt das Geburtsdatum noch. Das ist nicht übertragen worden. Also da finde ich diesen Gedanken, was kann KI im Vertrieb und Richtung Kunde für neue Möglichkeiten schaffen, total wichtig.

00:16:48: Dr. Helmut Kolmerer: Also mir fallen da auch eine ganze Reihe von Dingen ein, die man glaube ich relativ schnell auch angehen könnte, ne? Das Thema automatisierte Gesprächsvorbereitung, Next Best Action, Next Best Offer, das deutlich zu verbessern, auch das Thema individualisierte Kundenkommunikation. Ich glaube, da gibt's ganz viele Punkte, die man so angehen könnte. Dennoch frage ich mich schon, das vielleicht auch in der Presse verfolgt: Meta hat ja jetzt Muse vorgestellt und auch mit entsprechender Hardware, also Muse Charm. Da kann man sich natürlich schon fragen: Reden dann irgendwann einfach Agenten miteinander, und sind dann solche Aspekte, die bisher im Vertrieb ja doch schon auch eine Rolle gespielt haben, wie so etwas Loyalität des Kunden gegenüber des bisherigen Versicherungsvertreters, ne, also persönliche Bindung oder Bindung auch an das Unternehmen, verlieren die dann an Bedeutung? Vielleicht? Wie muss ich darauf reagieren? Das sind so Fragen, die aus meiner Sicht noch nicht in der Breite wirklich durchdacht werden.

00:17:51: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, ja und nein. Also ich glaube schon, dass die Schnittstellenoffenheit von Portalen, Selfserviceportalen, Apps schon ein wichtiger Punkt ist. Warum sollte ein Kunde reingehen, seine Adressänderung selber sich durchklicken, dann hat er sein Passwort vergessen, kriegt per Post drei Tage später einen Brief mit einem Zugriffspasswort. Das sind alle Dinge, wo ich sage, persönliche Assistenten wie von Muse können echten tollen Mehrwert für die Kunden schaffen. Wenn der Assistent die Adresse geändert hat, ist es aber ein total wichtiger Vertriebsanlass, dass jemand direkt anruft und sagt: Hey, du bist gerade umgezogen. Du hast gerade dieses Zeitfenster, wo du uns das mitgeteilt hast. Lass uns mal darüber reden, was die Adressänderung bedeutet. Und da kommt der Vertriebler wieder ins Spiel und das direkte Gespräch. Ich glaube, dass Kundenbindung und die Nähe zum Vertriebspartner einfach noch viel bedeutender werden. Und meine Empfehlung wäre an die Versicherer, auch zu schauen, wie viel betreute Bestände habe ich bei den Agenturen, wie viele habe ich vielleicht ein bisschen loser, unbetreut, und was sind die Gründe dahinter? Ich mache mal ein Beispiel: Vermittler ist nicht gleich Vermittler. Also es gibt ganz unterschiedliche Personas. Es gibt den Service-Kümmerer. Der hat vermutlich ein ganz, ganz gutes Gespür, wie es den Kunden geht. Die rufen auch an, wenn sie Probleme mit anderen Versicherungen irgendwo haben. Der ist der absolute Kümmerer. Aber dann gibt es den Produktspezialisten. Der macht nur betriebliche Altersvorsorge. Und dabei kommt dann auch mal eine PKV und eine KFZ-Versicherung bei rum. Wer betreut diese Kunden? Das sind Verträge, die total loslösen, weil der bAV-Produktspezi hat gar keine Lust auf Privatkundengeschäft, KFZ, PKV, sonst wie. Und ganz andere sind vielleicht reine Neukunden-Hunter, die mit Social Media ganz schnell Leads holen, die Leads erschlagen, aber auf Betreuung gar keine Lust haben. Und da gebe ich einfach nur den Tipp, mal zu schauen, was ist meine Vertriebslandschaft draußen? Wie kann ich die am besten unterstützen? Den Service-Kümmerer kann ich mit Gesprächsvorbereitung, mit maximalen Informationen unterstützen. Den Produktspezi, indem ich einfach irgendeine Art an Direktbetreuung, digitaler Betreuung, Nähe schaffe für die Kunden, die nicht in sein bAV-Produktsegment passen.

00:20:02: Dr. Helmut Kolmerer: Ja. Also ich glaube, es gilt auf jeden Fall das, was du auch vorhin bezüglich Mitarbeiter erwähnt hast, den Vertrieb mit auf die Reise zu nehmen, ne? Und zu schauen, welche Möglichkeiten habe ich, und auch hier, welche Vertriebswege und welche Personas in den Vertriebswegen habe ich und wie muss ich die ansprechen, was kann ich denen auch anbieten, um die mit auf die Reise zu nehmen. Ich würde mal in der Prozesskette eins weitergehen. Jetzt haben wir ja über den Vertriebspartner, potenzielles Geschäft, und dann kommen wir in das Thema Underwriting, Risikoselektion. Und das ist ja auch so ein Feld, wo mein Blick darauf ist, dass hier über KI wirklich Potenziale daliegen, über verbessertes Risiko Assessment, verbesserte Risikoselektion und auch gegebenenfalls ein deutlich differenzierteres Pricing, eine differenziertere Segmentierung. Wie ist dein Blick darauf? Ich meine, wir kommen da in so ein Feld, das hat Vorteile, aber wir kommen dann ja auch in so ein Feld, wo man sich genau Gedanken machen muss, weil wenn ich das überstrapaziere, das Thema Differenzierung, Segmentierung, komme ich ja auch durchaus in Fragen Nachvollziehbarkeit, Transparenz, die bis hin zu aufsichtsrechtlichen Aspekten treten der Fairness und Diskriminierung von einzelnen Subgruppen. Wie ist denn dein Blick? KI und Risikoselektion beziehungsweise Pricing?

00:21:25: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, auf der einen Seite sieht man ja wirklich immer wieder tolle neue Ergänzungsthemen, die Menge an Informationen, die verarbeitet werden, um den Underwriting-Prozess zu optimieren. Externe Informationen dazu zu holen. Das sind ja ganz tolle Möglichkeiten. Was ich zum Beispiel von Google einmal gesehen habe, wie viel genauer noch Vorhersagemodelle sind, auch bei Klimakatastrophen. Wir sind jetzt wieder in der Hurricane Season und da zu wissen, wo geht's jetzt entlang und wie hoch sind wahrscheinlich die zu erwartenden Schäden, sind ganz wichtige Informationen. Und da ist einfach der tolle Schritt im Underwriting die Fülle an Informationen, die verarbeitet werden können und auch mit welcher Geschwindigkeit. Nehmen wir jetzt mal Angebote, die ausgefüllt werden und im Standard bleiben, keine Outlier sind. Dann kann ich vermutlich innerhalb von kürzester Zeit auch dem Kunden zurück spiegeln: Antrag angenommen. Ich brauche nicht mehr die Warteperiode, bis ein Mitarbeiter drüber schaut. Die größere Gefahr im Underwriting ist natürlich, wenn ich irgendwo Muster drin habe und aus alten Daten lerne, die irgendwo auch einen Bias hatten, dass ich einfach gewisse Bevölkerungsgruppen und Antragsteller benachteilige. Und da muss man wirklich sehr vorsichtig sein: Wie ist das Lernen der Modelle? Wie ist das Ergebnis der Modelle? Und da noch mal genau prüfen: Habe ich hier irgendwo aus der Historie Dinge, die ich übernehme, die vielleicht gesellschaftlich oder aufsichtsrechtlich nicht gewünscht sind? Deswegen birgt das Underwriting auch gewisse Risiken. Aber wenn ich jetzt die Mitarbeiter von mir, die Underwriting gemacht haben, sehe, ist das natürlich auch eine tolle Möglichkeit, Prozesse zu beschleunigen und verbessern.

00:23:01: Dr. Helmut Kolmerer: Das glaube ich auch. Also ich glaube, die Chancen überwiegen da auf jeden Fall. Ich glaube, es entstehen ja damit auch implizit neue Geschäftsfelder, ne? Also wenn wir uns mal das anschauen, und ich glaube, das ist für mich so der zentrale Unterschied von KI zu bisherigen Technologien wie Robotik, dass du jetzt ja wirklich komplette End-to-End-Prozessketten über Agentic durchautomatisieren könntest. Das hat große Vorteile, birgt aber ja auch Risiken in sich, also sprich Geschäftsfelder für Versicherung, weil die Frage ist: Was passiert denn eigentlich, wenn es zu Fehlentscheidungen oder Betriebsunterbrechungen aufgrund von Fehlverhalten von Agentensystemen gibt? Siehst du das auch so als ein Geschäftsmodell, und wie guckst du drauf? Oder siehst du auch noch andere Geschäftsmodelle, die sich über das Thema KI ergeben? Wir hatten mal so über das Thema autonomes Fahren gesprochen, ne? Das ist ja so etwas, was das klassische KFZ-Versicherungsmodell ja dramatisch neu sortieren wird. Wie guckst du auf das Feld?

00:24:04: Prof. Dr. Dominik Orbach: Also ich glaube, das Thema Cyberrisiken ist allen die letzten drei Monate bewusst geworden. Nicht umsonst sind die großen Frontier-Modelle gerade dabei ein Stück weit zu warnen. Offiziell nehmen sie ja auch Geschwindigkeit aus ihrer Modellentwicklung raus. Wobei dann letzte Woche Claude dann doch noch mal einen absolut starken Benchmark hingelegt hat mit dem neuen Modell. Es sind schon Gefahren, die an der Stelle drohen, die man jetzt wirklich schwer einschätzen kann. Und an der Stelle ist das Thema Cyberrisiko immer wieder zu hinterfragen Richtung Betriebsunterbrechung. Was produziert die Betriebsunterbrechung? Es ist immer so stark nachvollziehbar. Ich gebe ein Beispiel: Ein Cyberangriff kann dafür sorgen, dass in der Industrie ein Hochofen überhitzt und beschädigt wird. Dann habe ich eine Betriebsunterbrechung und ich muss aber schauen, war es jetzt ein Hackerangriff, war es eine Leitung, eine Netzwerkkarte, was auch immer, das kaputtgegangen ist. Und wenn das Thema schon abgebrannt und geschmolzen ist, ist es schwierig herauszufinden. Anders ist es natürlich bei einem Hackerangriff mit Lösegeldaufforderung, da kann ich natürlich schon eher erkennen, okay, sie haben hier was lahmgelegt und ich habe einen direkten Bezug. Deswegen ist das Thema nicht so einfach zu beantworten aus der Versicherungsbrille, was die Cybergefahren angeht. Ein Großteil der Gefahren sind natürlich auch auf der menschlichen Seite weiterhin: Welche E-Mails öffne ich? Wo gebe ich Einfallstore? Wo werde ich vielleicht von einer KI bedroht und gebe Passwörter raus? Es wird einfach komplexer werden. Und an dem Thema muss die ganze Branche weiter am Ball bleiben. Wir sehen einfach in den Statistiken vom GDV, dass die Unternehmen, die cyberversichert sind, einen signifikant geringeren Anteil an Hacker, erfolgreichen Hackerangriffen hatten. Und die Zahlen, die da vom GDV veröffentlicht wurden, unterstützen schon diesen Ansatz bei dem Thema Cyberversicherung einfach am Ball zu bleiben.

00:25:49: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, ich glaube, wir kommen ja an so einen Punkt auch rein: Wenn die großen Modelle von mehreren Unternehmen eingesetzt werden und in dem Modell ein Fehler ist, dann kommen wir natürlich in Risikogrößen, vergleichbar, weiß ich nicht, wie das Thema Atomkraftwerke oder Ähnliches, also das wirft ja auch noch mal interessante Branchenfragen auf wieder über Pooling die Branche darauf reagiert, ne, weil das glaube ich überschreitet ja völlig das Passungsvermögen einzelner Versicherer.

00:26:16: Prof. Dr. Dominik Orbach: Absolut. Und Kumulschäden müssen komplett anders gedacht werden. Wenn wir alle bei Amazon oder bei Google in der Cloud sind und dort gibt es einen Fehler, dann ist der Kumulschaden nicht ein Rheinland, Region Berlin, sondern dann ist es in ganz Deutschland verteilt über unterschiedlichste Branchen. Und das sind starke Veränderungen.

00:26:34: Dr. Helmut Kolmerer: Lass uns noch mal gucken auf den Punkt autonomes Fahren als ein Beispiel, vielleicht hast du auch noch andere Beispiele parat, wo sich ja wirklich das bisherige Geschäftsmodell wahrscheinlich so nicht weiterführen lässt, ne? Also wo man wirklich noch mal drüber nachdenken muss: Wie sieht das Produkt eigentlich aus und wie gestalte ich es? Was für Prozesse brauche ich dafür und wie kalkuliere ich das? Siehst du das auch so und siehst du da gegebenenfalls auch noch andere Themenfelder, wo du sagst, wow, da sollte man mal drüber nachdenken anzufangen, weil das wird uns demnächst beschäftigen?

00:27:04: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, autonomes Fahren ist natürlich auch von der HUK vor Kurzem noch mal hochgehoben worden, dass man jetzt schon sieht durch die Assistenzsysteme einen Rückgang in der Schadenfrequenz. Und das wird, so wie man jetzt die Fahrzahlen ja sieht von Waymo und von anderen Anbietern bei autonomen Fahrzeugen, genauso sein, dass wir einfach einen Rückgang sehen an Schadenkosten im KFZ-Bereich. Wenn wir auf die Branche schauen, haben wir drei große Produkte: die PKV, KFZ und Leben. Und da ist schon gerade ziemlich Druck im Kessel. Wenn ich die nächsten fünf Jahre die KFZ-Versicherung sehe und wir haben jetzt in Deutschland schon Tests in München von verschiedenen Anbietern, VW experimentiert ja auch schon mit Moia und mit ID. Buzz als Fahrzeug. Das wird die nächsten fünf Jahre natürlich kommen. Und da bereit zu sein mit Datenschnittstellen, da bereit zu sein, die Kooperation zu suchen, ist total wichtig. Deswegen hat es mich sehr gefreut, dass Allianz auch diesen Weg gegangen ist, dass sie jetzt veröffentlicht haben, dass sie in dem Themengebiet stark vorangehen möchten. Weil eins ist klar, das Thema, es passiert ein Schaden, wird direkt vom Auto gemeldet. Und dann die Frage, wohin wird's gemeldet? Mit welcher Information? Wer kann's verarbeiten? Und deswegen wird das das Geschäftsmodell komplett verändern.

00:28:18: Dr. Helmut Kolmerer: Wirft natürlich aber auch die Frage auf, welche Rolle spielen denn die Versicherer in dem Ganzen noch? Also sind sie nur noch Risikoträger? Ja, und die Automobilhersteller bilden die Schnittstelle? Oder wie wird sich das Ganze gestalten? Das ist ja für mich auch noch nicht so ganz beantwortet.

00:28:34: Prof. Dr. Dominik Orbach: Absolut. Also Stand heute ist es das zu erwartende Bild, dass wir weniger Schäden sehen werden in der Frequenz und dass die Hersteller der autonomen Fahrzeuge einfach eine ganz andere Marktposition haben, indem sie einfach die Daten besitzen, indem sie ganz viele Fahrzeuge kontrollieren können. Und abhängig davon, wie weit ihre Modelle sind, also sie entwickeln ja auch durch Updates immer wieder das autonome Fahren weiter, dass es einfach eine Machtverschiebung ist. Und wir dann nicht über 63 Millionen private PKW in Deutschland sprechen, wo jeder einzelne einen Anspruch geltend macht, sondern dass wir an der Stelle Partnerschaften sehen werden von Versicherern mit Herstellern.

00:29:10: Dr. Helmut Kolmerer: Jetzt haben wir ja schon einiges besprochen so über mögliche Veränderungen innerhalb der Wertschöpfungskette und des Geschäftsmodells durch das Thema KI. Wenn ich mich so umschaue, dann erlebe ich, dass viele Unternehmen da auch relativ umtriebig einzelne Use Cases vorantreiben, mit mehr oder weniger Verve. Die Frage, die ich an dich hätte, wäre zum einen: Was glaubst du braucht es denn, damit man die Potenziale von KI aber wirklich hebt? Also nicht nur einzelne kleine Use Cases, sondern wirklich das volle Potenzial der gesamten End-to-End-Wertschöpfungskette heben kann? Und was sind auch so Voraussetzungen, Stichwort KI-Readiness oder AI-Readiness? Worauf muss ein Unternehmen auch arbeiten und vorantreiben, damit diese Potenziale genutzt werden können?

00:30:01: Prof. Dr. Dominik Orbach: Es ist für alle im Markt eine große Herausforderung und ein unfassbar schnell wachsendes Startup in Deutschland ist Lovable. Die machen genau das, vom Use Case zu einer wirklichen Umsetzung mit einer vernünftigen IT-Struktur. Und wenn man auf der Webseite von Lovable sich ein bisschen umschaut, dann trifft das ganz genau deine Fragestellung gerade. Ich glaube, es ist noch nie so einfach gewesen, einen Use Case umzusetzen in einem Prototypen und diesen Prototypen auszuprobieren und zu schauen, ob es funktionieren könnte. Die große Herausforderung ist diesen nächsten Schritt zu schaffen, in einer sicheren IT-Umgebung das Ganze zu skalieren. Meine Empfehlung wäre erstmal die allererste, sich nicht nur auf einen Use Case zu konzentrieren. Wie das häufig ist, wenn man neue Dinge wagt, können die auch scheitern an unterschiedlichsten Stellen. Es muss nicht das Technologische sein, es kann vielleicht Datenschutz oder Verfügbarkeit von Ressourcen an anderer Stelle sein. Erster Tipp: mehrere Piloten gleichzeitig starten, damit einer durchkommt oder auch wirklich einen guten Nutzen zeigt. Und der zweite Schritt ist dann, sich zu überlegen, in welcher technischen Umgebung habe ich diese Möglichkeiten zu skalieren? Sei es eine Abhängigkeit in der Cloud, sei es in einer Abhängigkeit mit anderen Partnern, die auch Skalierung möglich machen. Und wenn ich an diesem Punkt bin, an dem war ich auch mit einem Team vor zwei Jahren bei einem Use Case, dann schon anzufangen, genau zu monitoren, was entstehen für Folgekosten und eine Governance draufsetzen. Es ist auf den ersten Blick ja immer das Thema, dass wir gewisse Kosten sparen können, aber sobald ich in die Skalierung reinkomme, gehe ich hier auch in Ressourcen rein, die auch variabel sind und Kosten produzieren können. Und an der Stelle wirklich am Ball zu bleiben, dass man das Monitoring, die Aufmerksamkeit dafür entwickelt, das an der Stelle genau drauf geschaut wird.

00:31:52: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, mir fallen noch zwei Ergänzungen ein. Der erste Punkt wäre, und das ist für mich der große Unterschied zum Beispiel zur Robotik: Ich muss die Prozesse anders denken. Es geht nicht darum jetzt einzelne Prozessschritte zu automatisieren oder zu digitalisieren über KI, sondern ich glaube, es geht darum jetzt wirklich Prozesse noch mal neu zu denken, und zwar End-to-End. Wie kann der unter vollumfänglichen KI-Einsatz eigentlich aussehen? Das ist für mich noch eine Voraussetzung, damit du wirklich die Potenziale hebst, weil ansonsten schöpfst du das aus, was du so hast, mit, ich sag mal, Bedingungswerke dem Sachbearbeiter leichter zugänglich machen. Gut, sinnvoll, hilfreich, aber bei Weitem nicht Ausnutzung des gesamten Potenzials. Und das Zweite, was mir so neben dem Thema Prozesse noch mal neu denken auch durch den Kopf geht, und das hat auch mit dem Thema Skalierung indirekt zu tun, das Thema Datamanagement, Data Governance. Ich glaube, das ist so ein Themenfeld, da würde mich auch deine Meinung gleich interessieren. Das ist für viele Unternehmen so ein Thema, wo man erstmal mit gebremsten Schaum rangeht, weil damit erstmal Kosten und Aufwände verbunden sind und der Nutzen nicht direkt erkennbar oder direkt zum Tragen kommt. Aber aus meiner Sicht eine echte Grundvoraussetzung, damit du das Thema KI wirklich dann skalieren kannst.

00:33:15: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, das sehe ich ganz genauso. Ganz tolle Beispiele von dir. Die Datengrundlage ist enorm wichtig. Also wenn ich sehe, wie viele Dubletten, wie viele Herausforderungen im Detail in den Datensätzen noch liegen, dann ist das wirklich Stellhebel Nummer eins, erstmal eine Datengrundlage zu schaffen, auf der KI fliegen kann. Glücklicherweise haben sich ja in der Branche ganz gute Trends entwickelt, also CRM-Anbieter wie Salesforce, BSI, Cloud-Partner Amazon, Google bringen einfach die Möglichkeit, dass ich die Daten unterschiedlicher Spartensysteme zusammenführen kann. Und da ist auch die Erfahrung in der Branche, dass man eher einen gespiegelten Datensatz den Agenten gibt und nicht direkt im Hostsystem die Dinge durchführen lässt oder mit einer eventuellen Verknüpfung in Kernsysteme. So wie jetzt teilweise CRM-Projekte umgesetzt werden, ist das natürlich auch eine gute Möglichkeit, diese Datensätze zu nutzen. Ein Erfahrungspunkt, den ich dann echt an der Stelle sehe, ist: Die Datenqualität ist natürlich ein Zusammenspiel aus den Fachbereichen und fachfremden Data Engineers und ITlern. Aber ich würde das als Empfehlung heben Richtung Servicemitarbeiter und Vertrieb, weil die jeden Tag am Kunden sind. Die sind jeden Tag in den Datensätzen drin und können jeden Tag noch mal schauen, stimmt das, was dort steht? Das beginnt bei Dubletten. Das geht im Detail weiter über E-Mail-Adressen. Das geht in die wirkliche Versicherungsbezeichnung, die dort zu lesen ist. Und es ist einfach viel, viel besser eine valide, gute, hochqualitative Datengrundlage mit der KI arbeiten zu lassen, als irgendwas Schwammiges.

00:34:52: Dr. Helmut Kolmerer: Sehe ich genauso. Ich erlebe nur in der Praxis häufig, dass man die Aufwendung hierfür ein Stück scheut, ne, weil noch nicht jedem klar geworden ist, dass das aber die notwendigen Voraussetzungen sind für echte Skalierung. Das führt so zu meiner nächsten Frage. Aus deiner Sicht, was würdest du denn sagen, was unterscheidet denn so erfolgreiche KI-Initiativen von Initiativen, die so über die Pilotphase nicht hinauskommen? Du hattest eben schon erwähnt, du würdest sagen, es macht natürlich Sinn, hier ein agiles Vorgehensmodell zu wählen. Du hast gesagt, setz eure Chips auf mehrere Use Cases. Gibt's da noch andere Punkte, wo du sagst, wir hatten vorhin auch das Thema Mitarbeiter und Führung angesprochen. Was sind da die Punkte, wo du sagen würdest, das sind wirklich die zentralen Erfolgsfaktoren, damit ihr so eine KI-Initiative wirklich erfolgreich auch voranbringt und das dann dauerhaft auch gelingt und nachhaltig gelingt, die Technik wirklich zu integrieren?

00:35:50: Prof. Dr. Dominik Orbach: Es ist ein zentraler Punkt, die unterschiedlichen Skills am Mitarbeiter zusammenwirken zu lassen. Im agilen Setup ist das schon häufig so, dass Teams zusammengestellt werden aus verschiedenen Personen, das heißt jetzt Data Engineers, Data Analysten, aber auch Fachbereich-Profis, die die Prozesse auch kennen und die Versicherungsprodukte. Das muss aber kein agiles Setup sein. Was ich sagen will, ist, das Neue und Werthaltige wird häufig geschaffen, indem man alte Dinge, Erfahrungen verbindet und Möglichkeiten erkennt. Und das ist zum einen die Situation, dass ich dafür die Teams aufbauen muss, dass ich Teams einsetze, die unterschiedliche Skills mitbringen, um dieses Neue aufzubauen. Das ist der Data Engineer, der die Data Pipeline macht. Das ist der Data Analyst, der die Daten versteht. Das ist der Versicherungsprofi, der genau weiß, was eine Unfallversicherung ist oder das Produkt, was man gerade hat. Und der Prozessprofi. Als Führungskraft ist es natürlich dann auch wichtig, dabei zu sein, das nicht als isoliertes Projekt irgendwo an der Seite laufen zu lassen, sondern einen hohen Grad an Involvement zu zeigen. Für mich persönlich beginnt das immer so ein Stück weit auch vorauszuschauen. Wir sind so eine Branche, wir sind häufig nicht die Allerersten mit Use Cases aufgrund von Datenschutz, Regulatorik und allem, was dazu gehört. Aber zu schauen, was passiert da gerade bei diesen Konferenzen von Google, von Apple, von Amazon, welche technischen Möglichkeiten werden vorgestellt. Und es ist heutzutage schon so, dass die dann ein paar Wochen später in Branchen wie Fashion, Online Retail schon umgesetzt sind und in unserer Branche dann einfach ein paar Monate später kommen. Deswegen eine Empfehlung an Führungskräfte, sich involvieren, sich interessieren und zu schauen, was kommt da und ein Stück weit vor der Welle schon zu sehen, was sind Möglichkeiten, die gerade schon vorgestellt werden.

00:37:42: Dr. Helmut Kolmerer: Ja, ich teil das auch in der Hinsicht. Ich glaube, zu häufig wird über die eingesetzte Technik gesprochen. Ja, was ist das richtige Modell? Und es wird eigentlich zu wenig darüber gesprochen: Haben wir die entsprechende Datengrundlage? Haben wir die Prozesse entsprechend gedacht? Haben wir die Integration ins Geschäftsmodell richtig durchdacht? Das ist glaube ich viel entscheidender als welches Modell ich einsetze, wäre so meine persönliche Meinung. Wenn wir über so was reden, dann kommt ja schon die Frage auf: Wie orchestriere ich das denn im Unternehmen? Also Stichwort so Governance. Du siehst ja auch viele Unternehmen. Was ist denn dein Eindruck, was so sinnvolle und funktionierende Governance-Ansätze sind, um das Thema KI wirklich in der Breite des Unternehmens sinnvoll zu orchestrieren?

00:38:27: Prof. Dr. Dominik Orbach: So ein Stück weit sprichst du schon die erste Sache an, wenn du sagst, in der Breite zu orchestrieren. Es geht erstmal darum, welchen Ansatz möchte ich wählen im Vorstand, in der Führungsetage. Möchte ich auf ein paar richtig große Blöcke setzen, Einsatz von KI Voice Agents, die am Telefon schon inbound Fragen annehmen, steuern, oder möchte ich einen komplett anderen Ansatz haben, der in die Breite geht und allen Mitarbeitern ermöglicht, Agenten und Verbesserungen zu bauen? Und da finde ich einfach auch einen sehr großen Charme darin, zu schauen, was können die einzelnen Spezialisten, sei es eingesetzt im Underwriting, wir hatten Selfserviceportale, wir hatten Schadenmeldungen. Das sind ganz andere Prozesse und Vorgänge. Und deswegen wäre für mich erstmal die allererste Entscheidung auch zu schauen: Wie bekomme ich das Thema in die Fläche meiner Mannschaft und mache nicht nur top-down von oben eine Entscheidung: Wir gehen jetzt nur in dieses Thema Voice Agent. Das wäre schon mal der allererste Punkt, wo ich schauen müsste, wie möchte ich mit dem Thema vorgehen.

00:39:27: Dr. Helmut Kolmerer: Hast du für dich so Felder im Blick, wo du sagen würdest, die sollten auch ganz bewusst in menschlicher Verantwortung oder menschlicher Interaktion bleiben, wo du sagst, die würde ich erstmal so ein Stück nach hinten schieben, weil dort der Human Touch, die Interaktion aus deiner Sicht wirklich zentral ist?

00:39:48: Prof. Dr. Dominik Orbach: Absolut. Alles rund um das Thema Vertrauen. Wir haben das vor zehn Jahren mal relativ stark klassifiziert in transaktionale Versicherungsprodukte, die schnell entschieden sind durch schnelle Transaktion, der Abschluss von einer Haftpflichtversicherung. Aber dann haben wir doch auch in unserer Branche sehr wichtige Produktkategorien mit Langlebigkeit, PKV, Risiko Leben, Rentenversicherung. Das sind schon Produktgruppen, wo ich auch auf Privatkundenseite schon immer noch auch für die nächste Zeit den Vertriebspartner sehr, sehr wichtig für finde, das Vertrauen zu schaffen, Skepsis zu nehmen, einem ein Gesicht der ganzen Sache zu geben. Und im Schadenbereich natürlich auch. Ich glaube, es ist einfach zu kurz gesprungen zu sagen: Hey, hier ist ein schneller Prozess und das ist für den Kunden einfach das zufriedenstellendste. Er hat innerhalb von kürzester Zeit sein Geld. Wir haben hier auch knifflige Entscheidungen, wir brauchen Empathie, wir haben Beschwerden. Da gibt's schon ganz viele Dinge, wo ich schauen würde: Wo ist das Thema Vertrauen wichtig? Und wo möchte ich auch als Unternehmen ein ganz klares Zeichen dafür setzen, dass hier nicht eine Maschine, eine Technik entscheidet, sondern dass der Mensch dabei ist.

00:40:58: Dr. Helmut Kolmerer: Das ist beruhigend, dass es für uns dann auch noch Platz gibt in der Zukunft, Dominik. Letzte Frage: Glaubst du, dass KI in den nächsten fünf Jahren, oder der erfolgreiche Einsatz von KI in den nächsten fünf Jahren, eher ein Wettbewerbsvorteil ist, oder ist es sogar die Voraussetzung, um am Markt bestehen zu können?

00:41:18: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ich würde aus Kundensicht ganz klar argumentieren, dass die Kundenerwartungshaltung in den nächsten zwei Jahren schon mal sich dramatisch verändern wird. Also die nächsten zwei Jahre hat man noch Zeit für Wow-Momente. Wie ich das vorhin meinte, ich habe eine E-Mail geschickt, die ist innerhalb von 10 Sekunden ausgelesen und in meiner App drin. Heute ist es ein Wow-Moment. In zwei Jahren wird mich das vermutlich nicht mehr begeistern. Deswegen glaube ich, man hat zwei Jahre als Differenzierungsfaktor, bis 2028, und 2030, noch mal zwei Jahre weiter, ist es wahrscheinlich schon eine Hygiene und Grundlage.

00:41:57: Dr. Helmut Kolmerer: Commodity, ja. Dominik, danke! Das war wie immer spannend, mit dir zu reden. Vielen Dank, dass du dir die Zeit genommen hast. Ich glaube, wir sind in der Branche, die aufregende Zeiten vor sich hat, und da werden wir noch viel Spannendes erleben.

00:42:13: Prof. Dr. Dominik Orbach: Ja, auch Dank an dich. Also es hat echt Spaß gemacht, und ich bin froh, dass meine Stimme halbwegs gehalten hat. Bis dahin, tschüss!

00:42:19: Dr. Helmut Kolmerer: Ciao.

00:42:21: Christian Bungenstock: Künstliche Intelligenz eröffnet Versicherern vielfältige neue Möglichkeiten. Zugleich hat das Gespräch gezeigt, dass Technologie nicht alles ist. Daten, Organisation und Kompetenzen müssen ebenso stimmen. Und je stärker KI in Prozesse und Entscheidungen einzieht, desto wichtiger werden klare Verantwortlichkeiten und bewusster Umgang mit Grenzen und Risiken. In einem Monat gibt es eine neue Folge von Zielführung starten. Wenn Sie keine verpassen möchten, abonnieren Sie unseren Podcast gerne in Ihrer Podcast-App. Ebenso freuen wir uns über eine Bewertung. Mit Fragen, Feedback oder Anregungen für weitere Themen erreichen Sie uns unter podcast@ctcon.de. Schön, wenn Sie uns Rückmeldung geben. Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal bei Zielführung starten.

00:43:16: Podcast: Das war "Zielführung starten", der Management-Podcast von CTcon.