04.02.2026
Warum End-to-End-Automatisierung jetzt Realität wird
Die Schadenbearbeitung gehört zu den komplexesten und zugleich kostenintensivsten Kernprozessen der Versicherungswirtschaft. Hohe Fallzahlen, steigende Schadenkosten, zunehmender regulatorischer Druck und immer höhere Kundenerwartungen treffen auf knappe personelle Ressourcen. Klassische Automatisierung stößt hier seit Jahren an klare Grenzen.
Mit Agentic AI entsteht nun ein neuer Ansatz, der den Schadenprozess grundlegend verändert. Weg von starren Regelwerken und vordefinierten Prozesspfaden, hin zu einem System, das Ziele versteht, Entscheidungen vorbereitet und Prozesse eigenständig steuert. End to End.
Von der Prozesslogik zur Zielsteuerung
Bisherige Automatisierungslösungen funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Jeder Prozessschritt wird im Voraus modelliert, inklusive aller Varianten und Ausnahmen. In der Praxis führt das zu hoher Komplexität, eingeschränkter Flexibilität und einem enormen Pflegeaufwand.
Agentic AI dreht dieses Prinzip um. Statt jeden Schritt vorzugeben, definiert das Unternehmen klare operative Ziele, regulatorische Leitplanken und verfügbare Werkzeuge. Die KI-Agenten planen und steuern den Weg dorthin selbstständig. Je nach Schadenart, Kontext und Datenlage kann der Ablauf variieren, ohne Governance, Compliance oder Transparenz zu verlieren.
Das Ergebnis ist ein dynamischer Schadenprozess, der sich an den Einzelfall anpasst statt den Einzelfall in ein starres Schema zu pressen.
Was Agentic AI von klassischer KI unterscheidet
Traditionelle KI und Machine Learning sind vor allem analytisch. Sie klassifizieren Daten, erkennen Muster und unterstützen Entscheidungen punktuell. Generative KI erweitert dieses Spektrum um die Fähigkeit, Inhalte zu erzeugen, etwa Texte, Sprache oder Bilder.
Agentic AI geht einen Schritt weiter. Sie verbindet Analyse, Generierung und Handlungskompetenz. KI-Agenten verfolgen eigenständig definierte Ziele, greifen auf interne und externe Systeme zu, bewerten Zwischenergebnisse und lösen konkrete Aktionen aus. Zum Beispiel Werkstattsteuerung, Zahlungsfreigaben oder die gezielte Anforderung weiterer Informationen.
Dabei bleibt der Mensch jederzeit eingebunden, wo regulatorische oder qualitative Vorgaben es erfordern. Entscheidungen sind nachvollziehbar, dokumentiert und auditierbar.
End-to-End-Schadenbearbeitung mit dem ClaimsPilot
Der ClaimsPilot setzt genau an diesem Punkt an. Als Agentic-AI-Plattform steuert er den gesamten Schadenzyklus vom First Notice of Loss bis zum Abschluss des Falls.
Ein zentraler Orchestrator-Agent übersetzt Unternehmensziele in operative Teilaufgaben. Domänen-Agenten treffen darauf aufbauend fachliche Entscheidungen, etwa zu Deckung, Haftung, Reserven oder Betrugsindikatoren. Action-Agenten setzen diese Entscheidungen um, zum Beispiel durch Zahlungsanweisungen, Werkstattbeauftragung oder Kundenkommunikation.
Ein integrierter Learning Layer sorgt dafür, dass sich das System kontinuierlich verbessert. Feedback aus realen Schadenfällen fließt direkt in die Optimierung der Abläufe ein.
Automatisierung nach Komplexitätsstufen
Die Einführung erfolgt schrittweise entlang der bekannten Schadenkomplexität.
Einfache Schäden wie Glas-, Park- oder kleinere Kaskoschäden werden vollständig automatisiert bearbeitet. Fokus liegt auf schneller Regulierung, automatischer Werkstattbuchung und sofortiger Zahlungsauslösung.
Bei mittelschweren Schäden übernimmt Agentic AI die Orchestrierung, etwa bei Standardkollisionen ohne Personenschäden. Die finale Freigabe erfolgt durch erfahrene Sachbearbeiter.
Komplexschäden wie Mehrparteienunfälle, Personenschäden oder internationale Fälle bleiben zunächst außerhalb der Vollautomatisierung. Auch hier unterstützt das System jedoch durch strukturierte Vorbereitung, Datensammlung und Entscheidungsunterstützung.
Messbarer Nutzen für Versicherer
Die Effekte sind klar quantifizierbar:
Produktivitätssteigerungen von 20 bis 40 Prozent
Verbesserung der Schadenquote um bis zu 4 Prozent
Deutlich höhere Kundenzufriedenheit durch schnellere Entscheidungen
Entlastung von Servicecentern und Schadenabteilungen
Hohe Skalierbarkeit auch bei Schadenereignissen mit Spitzenlasten
Gleichzeitig bleibt das System stabil gegenüber regulatorischen Anforderungen und neuen Risiken.
Risiko, Compliance und Governance
Erklärbarkeit und Kontrolle sind zentrale Designprinzipien. Kritische Entscheidungen sind über Freigabestufen abgesichert. Human-in-the-Loop ist überall dort vorgesehen, wo regulatorische Sensibilität besteht.
Unternehmensrichtlinien, BaFin-Vorgaben und Compliance-Anforderungen sind als feste Leitplanken im System verankert. Audit Trails dokumentieren jede Entscheidung und jeden Handlungsschritt vollständig.
Der ClaimsPilot erfüllt die Anforderungen aus EU AI Act, BSI-Richtlinien und relevanten ISO-Normen. Gleichzeitig bleibt er flexibel genug, um zukünftige regulatorische Entwicklungen abzubilden.
Fazit: Das Betriebssystem für die Schadenwelt
Agentic AI markiert den Übergang von prozessorientierter Automatisierung zur zielorientierten Schadensteuerung. Versicherer definieren, was erreicht werden soll. Das System findet den optimalen Weg.
Der ClaimsPilot verbindet Geschwindigkeit, Wirtschaftlichkeit und Kundennähe in einer integrierten End-to-End-Lösung. Wer jetzt startet, gewinnt nicht nur Effizienz, sondern einen strukturellen Vorsprung in einem Markt, der zunehmend von adaptiven Systemen geprägt sein wird.
Der klassische Schadenprozess wird damit nicht weiter optimiert. Er wird neu gedacht.
Mehr dazu in der Februar 2026 Ausgabe von der Versicherungswirtschaft im Artikel Agentic AI im Schadenmanagement von Andreas Decker und Roy Heiderich.