Kaum ein Gespräch mit Vorständen und Fachbereichen deutscher Versicherer kommt derzeit ohne diese Frage aus: Wo stehen wir eigentlich bei KI, und wo stehen die anderen? Nach der diesjährigen Guidewire Connections kann ich darauf deutlich klarer antworten als noch vor einem Jahr.
Seit mehr als 30 Jahren begleite ich die technologische Transformation der Versicherungswirtschaft, fast 13 davon bei Guidewire. Guidewire Connections Konferenzen habe ich in dieser Zeit viele erlebt. Diese hier hat mich so beeindruckt wie keine zuvor. Wer in der Haupt-Keynote saß, konnte erfahren, wie sich die Arbeitsweise der Schaden- und Unfallversicherung für das kommende Jahrzehnt entwickeln wird.
Ein Zitat aus der Eröffnung fasst die Lage gut zusammen: „The future is already here, it’s just not evenly distributed.“ Genau so erlebe ich den deutschen Markt. Manche Häuser haben KI längst in produktiven Prozessen, andere sammeln noch erste Erfahrungen und experimentieren. Beides ist legitim. Entscheidend ist, dass jedes Haus seinen Weg in einem Tempo gehen kann, das zu ihm passt.
Bekannter Druck, neue Werkzeuge
Die Herausforderungen der Branche sind jedem bekannt. In der Keynote wurde eine McKinsey-Analyse zitiert, die sie sachlich benennt: geringes Wachstum und hohe Schadenkostenquoten, stagnierende Produktivität, hohe Vertriebskosten und ein langsames Veränderungstempo. Für deutsche Kompositversicherer kommt einiges hinzu. Die Schadenkosten in der Kfz-Versicherung sind deutlich gestiegen, Unwetter und Elementarereignisse häufen sich, und mit dem demografischen Wandel gehen viele erfahrene Fachkräfte in den Ruhestand.
Neu ist das Werkzeug, mit dem sich diese Probleme angehen lassen. Laut Keynote hat sich in den vergangenen zwölf Monaten bei der KI mehr bewegt als vielleicht in allen Jahren davor zusammen. Systeme bearbeiten inzwischen komplexe Aufgaben über lange Zeiträume zuverlässig. Coding-Agenten, Frontier-Modelle und persönliche Assistenten sind in kurzer Zeit vom Experiment zum Alltagswerkzeug geworden. Der Rat der Referenten war entsprechend pragmatisch: selbst ausprobieren, verstehen, was möglich ist, und erst dann über den Einsatz im eigenen Haus entscheiden.
Bemerkenswert fand ich, wie offen die Keynote den eigentlichen Engpass ansprach. Wir müssen ändern, wie wir Veränderung gestalten. An der Technik scheitert es selten. Schwieriger ist es, Organisation und Governance auf das neue Tempo einzustellen.
Warum das Kernsystem an Gewicht gewinnt
Bei aller Aufbruchsstimmung blieb eine Botschaft konstant. Guidewire bleibt seiner Mission treu, der Versicherungsbranche eine vertrauenswürdige Plattform für Kundennähe, Innovation und effizientes Wachstum zu bieten. Produkt, Tarifierung, Vertrieb, Bestand, Schaden und In-/Exkasso bleiben die tragenden Anwendungen eines Versicherers. Was sich ändert, ist die Art, wie Menschen und Systeme mit ihnen arbeiten.
Künftig behandelt die Guidewire-Plattform KI-Agenten als vollwertige Nutzer. Sie greifen auf dieselben Daten, Schnittstellen und Geschäftsregeln zu wie die Mitarbeitenden und unterliegen denselben Kontrollen. Ein verlässliches Bestandssystem gewinnt dadurch an Gewicht. Unsere Partner bleiben fester Teil dieses Modells, gerade im deutschen Markt mit seinen Besonderheiten.
Was ein modernes Kernsystem ausmacht, fasste die Keynote in sechs Merkmalen zusammen, die die Guidewire Cloud Platform vereint: ein versicherungsspezifisches Datenmodell, eine API-first-Architektur, umfassende Datenerfassung, Konfigurierbarkeit zur Laufzeit, kontinuierliche Updates sowie integrierte Sicherheit und Governance.
Gerade der letzte Punkt ist hierzulande entscheidend. Zwischen DORA, EU AI Act, DSGVO und den Anforderungen der BaFin wird kaum ein Vorstand agentische KI auf fragmentierte Altsysteme setzen wollen. Vertrauenswürdige KI braucht ein sauber gesteuertes Fundament.
Vom Produkt bis zur Zeichnung
Für Produktentwicklung, Tarifierung und Underwriting stellte die Keynote eine ganze Reihe agentischer Funktionen vor.
Im Advanced Product Designer (APD) entwerfen KI-Agenten neue Produktstrukturen direkt aus unstrukturierten Unterlagen, zum Beispiel eine Cyberversicherung aus einer Maklerbroschüre. Regulatorische Änderungen setzen sie Wochen schneller um, weil sie die nötigen Regeln und Attribute selbst erzeugen. Gezeigt wurde das an kalifornischen Vorgaben zum Waldbrandschutz. Ich musste dabei sofort an die Diskussion über eine Pflichtversicherung für Elementarschäden denken, die in Deutschland seit Jahren geführt wird. Der Versicherer CNA hat mit APD innerhalb eines Jahres neun Spezialprodukte eingeführt, eine komplexe Sparte davon in nur vier Monaten.
Im PricingCenter passen Agenten Tarifpläne automatisch an, sobald sich ein Produkt ändert, etwa wenn Präventionsrabatte hinzukommen. Komplexe Formeln erklärt das System auf Wunsch selbst, Versionen benennt es automatisch, und die Übergabe an die produktive Tarifierung läuft geführt ab.
Im UnderwritingCenter sichten Agenten eingehende Anfragen, bewerten Risiken und beantworten Rückfragen auf Basis aller verknüpften Quellen, von E-Mails und Anhängen bis zu Vertragshistorie und Zeichnungsrichtlinien. Mit Risk Accumulation werden Kumule auf interaktiven Karten sichtbar, schon während ein Risiko geprüft wird.
Die angekündigte, geplante Übernahme von hyperexponential, einem Spezialisten für agentisches Underwriting, war für mich eine der spannendsten Nachrichten der Konferenz. Sie steht für ein klares Ziel: Underwriter sollen weniger Zeit mit Routine verbringen und mehr mit der Arbeit, die ein Haus im Wettbewerb unterscheidet.
Wenn der Schaden kommt
Im Schadenfall zeigt sich, was ein Versicherungsversprechen wert ist. Hier wurde es auf der Bühne besonders konkret.
Mit Concierge hat Guidewire ein neues, KI-natives Produkt für die Schadenmeldung vorgestellt. In der Live-Demo führte ein KI-Agent ein ausführliches Gespräch mit einem Versicherten, fragte alle relevanten Angaben ab und legte den Schaden in Echtzeit vollständig und dunkelverarbeitungsfähig in ClaimCenter an, auch bei Eingaben in mehreren Sprachen. Man stelle sich das nach einem Hagelunwetter vor, wenn binnen weniger Tage Tausende Meldungen eingehen.
ProNavigator, der KI-Assistent im ClaimCenter, liefert Antworten aus der Wissensbasis des Hauses mit Quellenangabe, schlägt passende nächste Schritte vor und lässt spezialisierte Agenten Aufgaben erledigen. In der Demo erkannte er ein Regresspotenzial und bereitete das Regressschreiben samt Belegen so vor, dass der Sachbearbeiter es nur noch prüfen und versenden musste.
Wie das im Alltag wirkt, berichteten mehrere Kunden. Bei Hollard in Südafrika ist die „Leerlaufzeit“ in Kundengesprächen durch automatische Schadenzusammenfassungen um 70 % gesunken. Gore Mutual erledigt Recherchen, die früher drei bis fünf Minuten dauerten, in 20 bis 30 Sekunden und hat ProNavigator nach Erreichen einer Genauigkeit von 90 % von 27 auf 210 Nutzer ausgeweitet. Bei TD Insurance fragen neue Mitarbeitende zuerst ProNavigator, bevor sie erfahrene Kollegen ansprechen. Angesichts des Fachkräftemangels sollten sich deutsche Häuser dieses Modell genau ansehen.
Ohne Vertrauen keine Agenten
Je selbstständiger Agenten handeln, desto wichtiger werden Steuerung und Sicherheit. Zwei Beiträge haben das für mich besonders greifbar gemacht.
Mit Agent Studio lassen sich KI-Agenten bauen, testen, steuern und überwachen. In der Demo entstand ein Agent, der Abweichungen zwischen Schadenreserven und Dienstleisterkosten aufspürt und dabei auch Ungereimtheiten erkennt, etwa einen Frontschaden bei einem Heckaufprall. Fähigkeiten werden modular definiert und vor dem Go-live gegen Testdaten geprüft. Im Betrieb sind Aufrufe und Fehlerraten jederzeit sichtbar. Genau diese Nachvollziehbarkeit braucht es, um Revision und Risikomanagement mitzunehmen.
In einer Diskussion mit OpenAI ging es um die Absicherung von KI-Agenten. Anders als klassische Schnittstellen verarbeiten Agenten viel Kontext, greifen auf unterschiedliche Systeme zu und verhalten sich nicht deterministisch. Besonders angreifbar sind sie, wenn sensible Daten, externe Kommunikation und nicht vertrauenswürdige Inhalte zusammenkommen. Bei Schadenakten, Arztberichten oder Polizeiprotokollen ist das schnell der Fall. Empfohlen wurde ein mehrschichtiger Schutz: Modelltraining und Kontrollagenten auf der einen Seite, Sandboxing, minimale Rechte und feste Freigabegrenzen auf der anderen. Zwei Punkte nehme ich mit. Unumkehrbare Aktionen verdienen den stärksten Schutz. Und wer jeden Schritt freigeben lässt, erzeugt Freigabemüdigkeit, deshalb sollten Menschen dort entscheiden, wo das Risiko wirklich hoch ist.
Entwicklung im Zeitraffer
Auch die Softwareentwicklung selbst verändert sich. Mit DevSpace stellen Entwickler in kurzer Zeit Cloud-Entwicklungsumgebungen für ClaimCenter oder PolicyCenter bereit. Beim Early Adopter RCIS haben Developer Assistants die Entwicklungszeit halbiert. Der Explore Assistant beantwortet Datenfragen in natürlicher Sprache, und mit Kaleidoscope trainieren Data Scientists Prognosemodelle auf anonymisierten Branchendaten aus Industry Intel, ohne Rohdaten ihrer Kunden preiszugeben.
Am eindrücklichsten war für mich die Developer-Assistant-Keynote am zweiten Tag. Als Beispiel diente der australische General Insurance Code of Practice. Die manuelle Umsetzung hatte 2023 rund vier Monate gedauert, verteilt auf neun Guidewire-Produkte und etwa 500 User Stories. Der Developer Assistant lieferte aus denselben Anforderungen in sechs Stunden lauffähigen Code. Live auf der Bühne bauten parallel arbeitende Sub-Agenten aus einer einzigen Anweisung eine ClaimCenter-Erweiterung, ein Dashboard und einen Workflow. Vier Monate gegen sechs Stunden. Sicherlich ist hier noch kein Testen mit enthalten, aber ich denke, man bekommt einen sehr guten Eindruck, wie solche Arbeit in Zukunft beschleunigt werden kann, speziell in einem Markt, der hochgradig reguliert ist und sich auch in diesem Bereich stetig verändert.
Den Kunden nicht aus dem Blick verlieren
Den nachdenklichsten Beitrag lieferte Randy Termier, President der P&C Group von USAA. USAA wurde 1922 von 25 Offizieren gegründet, die keine Kfz-Versicherung bekamen, und betreut heute mehr als 14 Millionen Mitglieder. Alle 20 Minuten bearbeitet das Unternehmen rund 400 Schäden und 1.000 Kundenkontakte. Für die vollständige Migration auf Guidewire ClaimCenter setzte USAA auf ein „Model Office“, in dem Mitarbeitende aus Schaden und Vertrieb die neue Technologie vorab erprobten.
Sein Appell galt der Verfügbarkeit und Bezahlbarkeit von Versicherungsschutz. Nach einer Katastrophe stellen Kunden vor allem eine Frage: Versichert ihr mich auch, wenn ich wieder aufbaue? In Deutschland kennen wir diese Frage spätestens seit dem Hochwasser im Ahrtal. Termiers Schlussgedanke ist mir geblieben: Wer von seinem Platz aus den Kunden nicht sehen kann, sollte seine Position verändern.
Wie man Kundinnen und Kunden dort erreicht, wo sie ohnehin sind, zeigte unser Partner Miss Moneypenny in unserem Partner Pavillon. Die Plattform Wallet Studio bringt Versicherungsservices direkt in Apple Wallet und Google Wallet, von der digitalen Versichertenkarte bis zur Schadenmeldung per Fingertipp, ganz ohne eigene App. Sie lässt sich an bestehende Kernsysteme anbinden, auch an Guidewire, und ist nach Unternehmensangaben bereits bei mehr als 30 Versicherern im Einsatz, viele davon in Deutschland. Für mich ist das die passende Ergänzung: Was im Hintergrund schneller wird, sollte beim Kunden auch ankommen.
Mein Fazit
Was bleibt nach dieser Woche? Vor allem die Erkenntnis, dass agentische KI kein Zukunftsthema mehr ist. Sie wird gerade Teil des Tagesgeschäfts, im Underwriting ebenso wie in der Schadenbearbeitung und in der IT.
Für deutsche Versicherer heißt das aus meiner Sicht zuerst: Das Fundament entscheidet. Wer moderne Kernsysteme, saubere Daten und klare Governance hat, kann Agenten mit Zuversicht einsetzen und zugleich den Anforderungen von BaFin und europäischer Regulierung gerecht werden. In allen Demos blieb der Mensch in der Verantwortung. Agenten übernahmen die Vorarbeit, damit Underwriter, Aktuare und Schadenbearbeiter mehr Zeit für ihr fachliches Urteil haben.
Passend dazu sprach der Autor David Epstein zum Abschluss der Konferenz über den Wert von Breite und typisch menschlichen Fähigkeiten in Zeiten von KI. Ich bin überzeugt, dass im kommenden Jahrzehnt die Unternehmen vorn liegen werden, die Arbeit zwischen Menschen und Agenten klug neu verteilen. Gelingt das, kann die Branche auch in Zeiten von Klimawandel und steigenden Kosten leisten, worauf es am Ende ankommt: bezahlbaren Schutz für die Menschen, die ihn brauchen.