Agentic AI und Reasoning Modelle: Die Zukunft in der Assekuranz

In dieser Episode dreht sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche – und wir bringen Licht ins Dunkel zwischen Hype und echter Praxis. Unser Co-Host Alex Bernert spricht mit den Experten von msg: Andrea van Aubel, Vorstand und KI-Pionierin mit über 30 Jahren Branchenerfahrung, sowie Axel Helmert, Mr. AI für die Lebensversicherungswelt und Head of Research and Development. 

Gemeinsam gehen sie der Frage nach: Was funktioniert mit KI in Versicherungen tatsächlich schon heute? Wo liegen die Herausforderungen und Stolperfallen? Und wie verändern Agentic AI und Reasoning-Modelle die Geschäftsprozesse von Leben über Kranken bis hin zu Schaden und Unfall?

Von konkreten Beispielen aus dem Schadenmanagement bis hin zu Visionen für die Produktentwicklung – die Folge bietet ehrliche Einblicke, Expertenwissen und einen spannenden Ausblick auf die nächsten Jahre. Freut euch auf praxisnahe Use Cases, aufschlussreiche Diskussionen über Governance und Compliance sowie die berühmte Kristallkugel am Ende: Was wird KI wirklich im Versicherungsgeschäft verändern? Viel Spaß beim Zuhören!

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Transcript

Alex Bernhardt [00:00:00]:
Hallo und herzlich willkommen zum Insurance Monday Podcast. Kleingedrucktes aus der Finanz und Versicherungswelt, dein Podcast mit spannenden Insights und exklusiven Gästen aus der traditionellen und digitalen Finanzwelt.

Alex Bernhardt [00:00:26]:
Hallo und herzlich willkommen beim Insurance Monday Podcast. Heute reden wir über ein Thema, das gerade über alle Branchen und in der Versicherung über alle Sparten hinweg die Agenda dominiert und wo trotzdem das volle Potenzial noch unklar ist, nämlich künstliche Intelligenz in der Versicherung. Und wir wollen das heute runterholen in die Praxis. Was funktioniert denn heute wirklich gut und wo, woran sind Projekte gescheitert und was ändert sich eigentlich, wenn wir von den ganzen klassischen Bots hin zu Agentic AI gehen und zu den neuen Reasoning Modellen, die Prozesse ja nochmal eine Ebene weiter automatisieren können. Dafür haben wir heute zwei Gäste von MSG, die dieses spannende Thema treiben und tief verstehen. Zum einen Dr. Andrea van Aubel, sie ist promovierte Wirtschaftsmathematikerin, CEO der MSG Live C, CEO der MSG Nextinsure und Vorstände der Branche Versicherung in der MSG Gruppe. Über 30 Jahre Erfahrung auch als CIO und COO bei großen Versicherern wie AXA und Zürich.

Alex Bernhardt [00:01:34]:
Und Axel Helmert, er ist Mathematiker, hat noch BWL und Philosophie im Gepäck, ist seit Jahren zuständig für Produktinnovation bei MSG live und dort so etwas wie Mr. AI für die Lebensversicherungswelt. Mit den beiden sprechen wir darüber, wie AI eigentlich über alle Lines of Business gedacht werden kann, warum Leben und Kranken regulatorisch nochmal eine andere Liga sind als PC und warum es nicht darum geht, eine Superintelligenz zu bauen. Das finde ich persönlich ein bisschen bedauerlich, dass wir darüber heute nicht reden, sondern endlich das zu automatisieren, was heute mühsam, manuell und fehleranfällig ist. Schön, dass ihr beiden da seid. Hallo Axel. Hallo Andrea. Bevor wir jetzt inhaltlich einsteigen, stellt euch beide doch einmal vor.

Alex Bernhardt [00:02:27]:
Vielleicht, Andreas, starten wir mit dir. Du hast ja Versicherungs IT seit Jahrzehnten von innen gesehen. AXA Zürich jetzt als Dienstleister bei MSG. Wie hat das denn deinen Blick auf Transformation mit und ohne KI geprägt?

Andrea van Aubel [00:02:41]:
In der Versicherungsbranche haben wir uns ja schon seit sehr, sehr vielen Jahren mit dem Digitalisierung beschäftigt. Ich selber habe 1993 beim Deutschen Herold der Versicherungsgruppe der Deutschen Bank in der Betriebsorganisation damit gestartet. Da haben wir schon vor 30 Jahren Dokumentenmanagementsysteme gebaut mit Scannen und Erkennen, weil wir wussten, wir müssen die Daten irgendwie rauskriegen, damit wir sie für die Systeme verarbeitbar machen können. Wir haben auch den ersten Workflow eingeführt, Mitte der er damals gekauft von der IABG. Weißt du, die haben in der Luft und Raumfahrt eigentlich Raketen gebaut, aber die hatten die erste Workflow Engine, prominent hieß die und die haben wir auch eingesetzt.

Alex Bernhardt [00:03:25]:
Also Rocket Science sozusagen.

Andrea van Aubel [00:03:28]:
Genau, wir haben gesucht und haben eine gefunden. Damals gab es die anderen noch nicht, die es heute alle gibt. Wir haben dann akribisch natürlich diese gesamten Prozesse definiert, wir haben Regeln definiert und mit allem dem auch Automatisierungserfolge erzielt. Dann kam Lean sie, Sigma Robotics, alles Ansätze, um immer wieder Prozesse effizienter zu machen. Es gab Grossabteilungen in Versicherungen und ich denke, das ist auch ein großer Fortschritt gewesen. Aber du musstest halt immer, wenn sich was ändert, auch wieder die Modelle anpassen, die Prozesse anpassen, die Regeln anpassen. Jetzt mit KI kommt das Thema aus meiner Sicht in eine neue Liga, weil Agentic AI und Reasoning Modelle selber jetzt handeln, entscheiden und sich durch selbstständiges Lernen weiterentwickeln. Und ich denke, das ist ein Quantensprung.

Alex Bernhardt [00:04:19]:
Ein großer Sprung in der Tat. Dann Axel an dich, das klingt ja bei dir auch nach einem großen Sprung. Wie ist es denn dazu gekommen, dass du als Mathematiker jetzt AI Innovation in Insurance verantwortest bei MSG?

Axel Helmert [00:04:33]:
Ja, erstmal nochmal danke für die Einladung und ja, ich bin Axel, bin Head of Research and Development bei MSG, zuständig für alles, was wir mit AI Innovationen in der Branche entwickeln. Ich sehe meine Rolle als Brückenbauer. Wir übersetzen die neuesten KI-Entwicklungen in Agentic AI bis hin zur Neurosymbolik, aber auch in konkrete vertrauenswürdige Lösungen, die unseren Kunden und Mitarbeitenden helfen, komplexe Systeme zu optimieren. Ich finde der Weg vom Mathematiker zum KI-Verantwortlichen in der Versicherung. Ist logischer als er klingt. Mathematik hat mich ja gelehrt, komplexe Probleme zu strukturieren, Unsicherheiten zu modellieren. Das ist doch eigentlich die DNA der Versicherung und auch die Grundlage für KI.

Axel Helmert [00:05:18]:
Der Wunsch dabei innovativ und nachhaltig zu agieren. Da habe ich die Tage nochmal darüber nachgedacht. Der begleitet mich eigentlich seit meiner Kindheit, ehrlicherweise. Da hat sich gar nicht viel geändert über die Jahre. Jetzt immer noch neugierig. Genau. Und jetzt, nachdem erst DNS, dann LMMS, ich beobachte das schon länger und jetzt Agentic AI aufkam, ich glaube, jetzt sind wir endlich in der Situation, dass wir wirklich Systeme bauen können, die funktionieren, die wirklich was tun, Nicht nur Fragen beantworten, aber trotzdem unser Vertrauen verdienen und natürlich auch regulatorisch konform sind. Wichtig ist, das habe ich auch schon gelernt in den letzten Monaten, dass man dann immer auch an die Nutzer denkt und die irgendwie mitnimmt.

Alex Bernhardt [00:06:00]:
Soweit erstmal ja spannend. Jetzt wollen unsere Hörerinnen und Hörer euch ja auch als Menschen kennenlernen und dafür haben wir immer unsere Tradition der schnellen 5 auch zum Warmwerden. Ganz schnelle Antworten sozusagen. Ohne Reasoning. Nicht lange nachdenken. Los geht's. Karneval oder Oktoberfest?

Axel Helmert [00:06:22]:
Karneval, sonst kein Kommentar.

Andrea van Aubel [00:06:24]:
Karneval, ganz klar, da kann ich auch nicht mehr raus. Das ist Ming Gölsch Hetze.

Alex Bernhardt [00:06:29]:
Der perfekte Sonntag. Zeitung am Frühstückstisch oder News App auf dem Handy?

Axel Helmert [00:06:35]:
Ich würde sagen am perfekten Sonntag die Zeitung am Frühstückstisch, am Montag danach lieber die News Apps.

Andrea van Aubel [00:06:42]:
Bei mir ist es auch sonntags die News App.

Alex Bernhardt [00:06:45]:
Perfekter Urlaub. Berge oder Meer?

Axel Helmert [00:06:50]:
Ich lebe in Österreich, da werdet ihr mir nachsehen, dass ich öfter in den Bergen bin als am Meer. Ich lieber eigentlich bei vor allem Natur.

Andrea van Aubel [00:06:58]:
Ich mag das Meer. Ich mag aber nicht am Strand rumliegen, sondern wenn, dann tauchen, schwimmen oder segeln. Aber die Berge liebe ich eigentlich mehr.

Alex Bernhardt [00:07:08]:
Was bevorzugt ihr? Kunst oder Handwerk?

Andrea van Aubel [00:07:12]:
Das ist einfach Kunst, bei mir auch Handwerk.

Alex Bernhardt [00:07:17]:
Und was nutzt ihr privat? ChatGPT, Gemini, Claude oder irgendwas anderes?

Axel Helmert [00:07:23]:
Perplexity, ich alle drei. Und am häufigsten unser eigenes Tool, das AS.

Alex Bernhardt [00:07:29]:
Ja cool. Dann lass uns mal in AI reingucken und zwar vielleicht am Anfang mit dem Was klappt denn wirklich gut? Ihr schaut ja auf das Thema KI über alle Sparten hinweg. Und wenn ihr jetzt auf dieses Jahr 2025 schaut, was funktioniert heute denn schon ganz konkret schon richtig gut? Also nicht nur auf PowerPoint, sondern in der realen Realität.

Axel Helmert [00:07:51]:
Fange ich mal an, oder? Also ganz konkret und auch inzwischen richtig gut hat ein paar Iterationen gebraucht sind eigentlich zwei Dinge. Einmal jetzt aber neue Anwendungen zum Wissensmanagement. Da denke ich an Agentec AI Lösungen, die eben nicht nur Dokumente, das ist ja inzwischen schon langweilig, sondern auch eben Source Code, Jira, Confluence und sowas verarbeiten können und dann auch für unsere Domäne, also die Versicherung, wirklich praktisch jeder Antwort geben können. Das ist nochmal eine neue Welt, das haben wir schon ausgerollt. Das nutzen unsere Mitarbeitenden und auch unsere Kunden. Das ist schon richtig Praxis. Das läuft gut und wird aber, und das geht bei der KI schnell, immer weiterentwickelt. Das zweite ist eine Prozessautomation, die wir processit nennen.

Axel Helmert [00:08:37]:
Das ist fast so etwas, was ich als Killer Applikation bezeichnen würde. Also seien wir das dabei haben, geht das sozusagen, hat das sehr viel Nachfrage. Da geht es darum, mit Agentic AI End to End Prozesse zu steuern. Die Agenten können dann irgendwie Aufgabenstellungen entgegennehmen, können Dokumente lesen und verstehen, Daten aus Kernsystemen abziehen und und und. Wichtig ist mir allerdings, weil ich da auch oft gefragt werde, hierbei, das immer als Co Evolution zu verstehen. Also ja, die Agenten agieren teilautonom, aber eigentlich immer zusammen mit menschlicher Expertise. Also es ist eher ein Miteinander. Trotzdem kann man damit natürlich Zeit sparen, Geld sparen und auch Ressourcen einsparen, klar.

Alex Bernhardt [00:09:22]:
Und umgekehrt, was habt ihr ausprobiert? Was habt ihr in Projekten gesehen, was nicht so gut funktioniert hat oder vielleicht auch noch nicht so gut funktioniert hat, weil die Technik vielleicht noch nicht so weit ist oder zumindest nicht so gut, wie ihr es gehofft habt.

Andrea van Aubel [00:09:36]:
Das übernehme ich dann mal. Das eine ist einfach nur agnostische Bots ohne Fachwissen, ohne Domainwissen, ohne Anbindung an die Prozesse oder die Systeme oder mit Verständnis für die Versicherungssprache, haben wir gesehen, bringt keinen echten Business Nutzen. Das zweite, worauf wir immer achten in unseren Projekten, die Gestaltung der Freigabeprozesse in den Versicherungsunternehmen zwischen IT Fachbereich, Compliance und oft auch Betriebsrat, die ist schon herausfordernd, weil viele noch Ängste haben vor KI, es nicht richtig verstehen, nicht wissen, wie sie damit umgehen sollen. Und deshalb ist das etwas, wo man sehr viel Wert darauf legen muss, dass man es gut begleitet. Das dritte Thema ist Governance. Governance ist aus unserer Sicht wichtig, sonst entsteht so ein Wildwuchs, das war auch in unserer Firma ein Thema, weil auf der einen Seite braucht man zum Erkunden natürlich Freiraum. Die Mitarbeiter müssen mit den Tools mal arbeiten, damit sie sehen, was man damit machen kann. Aber du brauchst auch keine 10 Chatbots, die alle dasselbe machen.

Andrea van Aubel [00:10:41]:
Insofern Kunden. Auf der anderen Seite aber dann eine klare Governance, wer zuständig ist für welche Sachen, welche Services zu entwickeln, wie das gemacht wird mit einem klaren Design, einer klaren Architektur. Und manchmal mussten wir auch Dinge stoppen, weil halt Sachen mehrfach entwickelt wurden. Und das Vierte hatte Axel Auglaut gerade schon mal viel Aufmerksamkeit auf das Feedback der Anwender, der Nutzer, damit man was baut, was auch wirklich nutzen kann.

Alex Bernhardt [00:11:10]:
Ja, und wahrscheinlich auch, wo sie die Ergebnisse glauben. Also gerade so bei Auskünften aus großen, umfangreichen Datenrepositories kann ich mir das schon vorstellen, dass der Nutzer davor sitzt und sagt, ja, da steht jetzt so viel, aber stimmt das denn wirklich?

Axel Helmert [00:11:26]:
Ja, genau diese Diskussion haben wir eigentlich ständig. Also das geht auch in das Thema Mitarbeiter mitnehmen. Also die haben immer aktuelle Urheberrechtsverletzungen und an Stellen, wo es gar nicht nötig ist. Es gibt halt unglaublich viele Ängste in dem Kontext. Vielleicht noch zwei Bemerkungen. Das andere ist, ich habe oft Sachen gesehen, wo einfach der Business Case von Anfang an völlig unklar war. Man hat einfach angefangen, weil man es machen konnte, macht Spaß und macht mir auch Spaß, Aber das führt meistens am Ende eigentlich nicht zu nichts. Das zweite ist, dass man zu spät sich um die Regulatorik gekümmert hat.

Axel Helmert [00:11:57]:
Also auch wenn das nicht lustig ist, die hat häufig wirklich Auswirkungen auf die ganze Architektur. Und wenn man da zu spät dran denkt, dann wird es nichts mehr, dann kann man das wegschmeißen am Schluss.

Alex Bernhardt [00:12:09]:
Ich würde jetzt gerne mal ein bisschen in Leben eintauchen, weil MSG steht ja mit der Live Factory auch wirklich sehr, sehr stark immer für das Thema Leben. Und ich habe verstanden, die Live Factory bleibt. Das wird sicherlich viele Versicherer, die die eingeführt haben, jetzt erleichtern und freuen.

Alex Bernhardt [00:12:29]:
Was meint ihr damit? Die Live Factory bleibt das Herz, das stabile Herz und KI kommt davor und danach.

Axel Helmert [00:12:35]:
Ja, okay, das versuche ich mal. Also erstmal nochmal vorweg, wir hatten es gerade schon. Also KI braucht natürlich gerade im Kontext mit Lebens oder auch Krankenversicherung, Compliance und Verlässlichkeit. Da geht es um viele Dinge. Ich greife mal zwei heraus, um das kurz heute plastisch zu machen. Das Eine ist die KI Verordnung, das andere ist die DSGVO Artikel 22 also so eine Datenschutzthematik. Und ich brauche natürlich nicht nur die Gesetze, ich brauche auch das Vertrauen der Nutzer und der Öffentlichkeit. Gesetze alleine reicht nicht.

Axel Helmert [00:13:04]:
Und wir haben deswegen relativ früh uns das angeguckt und haben auch relativ früh entschieden, dass bei uns das Process IT, also die Agentec AI, eben keine Kernprozesse ersetzt, sondern diese orchestriert. Und das zweite ist es von Anfang an, wie ich schon gesagt hatte, eine Co Creation. Also da sitzen mitarbeitende Menschen und Maschinen, die arbeiten zusammen. Wie machen wir das? Ich kann das mal ganz kurz erläutern. Das eine ist eben diese Compliance Strategie, wirklich den KI Agenten aufzubürden. Die müssen accountable und transparent sein. Wie erreichen wir das? Einmal, indem wir eben die schon erwähnten Reasoning Modelle einsetzen. Das müssen wirklich ganz neue Modelle sein, die eben Auskunft darüber geben können, was sie tun, warum sie das tun und das nicht nur mündlich machen, sondern das auch aufschreiben.

Axel Helmert [00:13:51]:
Also wir legen Protokolle an und die legen wir dann in den sogenannten Auditrails ab, sodass dann auch ein Auditor eine BaFin Prüfung drei Jahre später noch wissen kann, warum der KI Agent das gemacht hat. Und der zweite Punkt, der bezieht sich auf die KI Verordnung, also für die, die da nicht so tief drin sind, also Artikel 6 Absatz 2 zum Beispiel in Hochrisiko KI Systeme werden dann leben und bei Kranken, wenn ich Pricing und Risikobewertungs beispielsweise mit KI modelliere und ich habe mit verschiedenen Anwaltskanzleien auch schon gesprochen. Also ich glaube, das will im Moment niemand. Also wir tun alle das zu verhindern und deswegen lassen wir eigentlich lieber die Finger von den konventionellen Geschäftsprozessen. Die Agents übernehmen eigentlich die große Zahl der noch verbleibenden Lücken. Also überall dort, wo unstrukturierte Daten auftreten, in dem Sinne der Menschen, auch unstrukturelle Daten, da kann die KI arbeiten. Die konventionellen Prozesse bleiben so wie sie sind. Und ehrlicherweise, warum sollten wir die jetzt auch als erstes neu machen? Die funktionieren ja gut performant und nachvollziehbar.

Axel Helmert [00:14:59]:
Wir machen erstmal das, was jetzt wichtig ist. Ob das in zehn Jahren immer noch so ist, werden wir sehen. Aber heute ist das ganz klar der Weg dafür. Aber vielleicht, wenn das nicht zu klein wirkt, nehmen wir uns den gesamten Zyklus vor. Wir reden nicht über kifos, sondern alle.

Alex Bernhardt [00:15:19]:
Und wie sieht sowas ganz praktisch aus? Hast du da ein Lieblingsbeispiel?

Axel Helmert [00:15:24]:
Ja, das kann ich machen. Mein Lieblingsbeispiel geht relativ einfach. Das geht für jede Kommunikation nach außen. Nehmen wir mal einen Endkunden, so ganz normalen Versicherungsendkunden. Der hat zum Beispiel eine hat Geld übrig, hat er was geerbt oder im Lotto gewonnen und möchte eine Zuzahlung x Euro auf seine private Rente machen und möchte erstmal nur wissen, was würde denn das bringen? Das könnte ich mit einer konventionellen Automation nicht bearbeiten. Da müsste er einen Sachbearbeiter anrufen oder einen Vertrieb nachfragen. Wenn jetzt anstatt dessen der Kunde per Telefon, per WhatsApp, per Mail diese Frage einfach irgendwo hinschicken kann, dann nimmt ein KI Agent das entgegen. Der kann das erstmal analysieren, wie ich es eben gesagt habe.

Axel Helmert [00:16:08]:
Das muss halt wirklich ein kluger KI Agent sein. Der analysiert die Frage, der versteht die, guckt dann einfach nach in seiner Liste habe ich Geschäftsprozesse, die das Problem lösen können? Und stellt dann Ah ja, habe ich. Dann guckt er noch nach, naja, was brauche ich denn für Daten, um diesen Geschäftsverfall auszuführen? Wenn er dann alle hat, dann ruft er den einfach auf. Und das ist eben das Besondere der KI Agenten. Die tun das nicht selbst, aber die können andere Prozesse, eben unsere Kernprozesse aufrufen. Wenn er nicht alle Daten hat, kann er auch quasi selbst entscheiden oder frage den Kunden mal nach einem Datum oder einer Währung oder was auch immer mir fehlt. Und so geht es dann immer weiter. Also die gesamte Kommunikation kann durch den KI Agent geführt werden, wenn die Versicherung das will.

Axel Helmert [00:16:51]:
Wir können es auch so machen. Oder anders ausgedrückt, der KI Agent kann an jeder Stelle, wo er das möchte oder muss, einen Menschen dazu rufen. Das ist vielleicht auch noch ein Punkt. Das ist eben DSGVO Artikel 22 Er muss am Anfang auch Hallo, ich bin ein KI Agent. Wenn du jetzt hier weitermachen möchtest, dann musst du Ich bin KI. Meistens wollen die Kunden das E, weil die Alternative wäre sonst drei Monate zu warten. Dann machen sie das lieber mit dem KI Agenten. Was dabei noch wichtig Der kann dann nicht nur die Simulation, Also der KI Agent ist so schlau, der weiß, was eine Simulation ist, der weiß, was ein Angebot ist, der weiß, was eine Tarifierung einer Zuzahlung ist, der kann das alles auseinanderhalten und kann, wenn er möchte, den ganzen Prozess End to End von vorne bis hinten durchziehen.

Axel Helmert [00:17:39]:
Das funktioniert schon, das gibt es schon. Das ist auch übrigens einer der ersten Gepos, die wir jetzt bei einigen Kunden umsetzen werden.

Alex Bernhardt [00:17:46]:
Das ist ja sehr stark Operations und durchaus beeindruckend gerade die End-to-End-Logik und das Unterscheiden dieser ganzen Teilprozesse.

Alex Bernhardt [00:17:56]:
Jetzt kann man ja noch weiterdenken. Produktentwicklung, Underwriting, Pricing. Du hast schon gesagt, Pricing ist jetzt was, wo man eher erstmal die Finger von lassen sollte vor dem Hintergrund High Risk. Wie sieht es denn bei der Produktentwicklung aus?

Axel Helmert [00:18:08]:
Da sieht es sehr gut aus. Wir machen ja als Unternehmen beides. Also insbesondere, wenn man es noch mal kurz vor Augen führt, was wir jetzt ja bei der eigentlichen Bestandsführung, bei der Verwaltung von Verträgen schon gelernt haben, dann kann man sich sowieso sofort die Frage Warum soll das bei Produktentwicklung nicht gehen? Ist auch einfach nur ein Prozess. Und die haben auch schon damit angefangen, die gleiche Idee, also eine Agentic AI auf den Produktentwicklungsprozess zu legen. Auch hier gilt dann eigentlich Co Creation. Also das macht nicht der KI Agent alleine. Wir haben natürlich schon noch Aktuare im Hintergrund. Die KI kann auch vielleicht im Vorfeld schon ein bisschen helfen.

Axel Helmert [00:18:46]:
Aber im Wesentlichen kann man sich vorstellen, dass den ganzen Prozess praktisch hinterlegt wird mit unterschiedlichen KI Agenten, die in unterschiedlichen Situationen unterstützen und zwar wirklich von ganz vorne bis ganz hinten, von der Produktidee bis zur Implementierung Test und dann auch tatsächlich Deploy der Lösung in das System. Das kann alles teilweise durch KI Agenten automatisiert werden. Das ist nicht mehr so weit weg. Das werden wir nächstes Jahr in Angriff nehmen und haben schon erste Schritte eigentlich.

Alex Bernhardt [00:19:18]:
Gemacht, sozusagen ein großer KI Schwarm für die Produktentwicklung.

Alex Bernhardt [00:19:25]:
Wenn wir jetzt von Leben einmal weggehen Richtung PNC Schaden, Unfall. Andrea Wenn wir da den Blick hin drehen, da ist ja KI regulatorisch etwas anders gerahmt. Zumindest habe ich in der Regel nicht Gesundheitsdaten und ähnliche Dinge. Die Verträge laufen auch nicht so lang, die Prozesse sehen anders aus. Wie Was sind denn da für dich die spannendsten Einsatzfelder von KI?

Andrea van Aubel [00:19:53]:
KI kann in vielen Bereichen aus unserer Sicht nutzenstiftend eingesetzt werden. Das fängt an beim Vertrieb, geht übers Underwriting und natürlich im Bestandsservice und im Schadenmanagement. Dabei geht es um Umsatzgenerierung, es geht um Risikominimierung Es geht um Effizienzsteigerung und Kostenreduktion. Vielleicht mal ein paar Übergreifend kann man natürlich Chat und Voicebots in allen diesen Prozessen einsetzen, einfach um die Serviceeinheiten für Auskünfte, die Kunden haben wollen, zu entlasten. Beim Vertrieb ist natürlich wichtig auch das Thema Umsatzgenerierung, weil Vertrieb möchte gerne Umsatz machen und wenn ein Vertrieb zum Kunden geht, zu einem neuen, dann nimmt er erstmal den Versicherungsordner mit, kennen wahrscheinlich alle, und macht dann eine Umdeckung oder macht schöne Angebote von seiner eigenen Firma. Also ich nenne das mal den Umdeckungsagenten. Da kann natürlich KI super helfen, wobei zukünftig wird vielleicht jede Privatperson selber ihren Umdeckungsagenten haben und einfach den fragen jetzt guckt er mal im Netz, was ist denn gerade die beste Kfz Versicherung, die du mir anbieten kannst und welche Vor und Nachteile und welchen Schadensservice hat die zugehörige Versicherung? Also das ist so ein Thema. Umdeckungsagent im Underwriting ist spannend, spannend, weil.

Alex Bernhardt [00:21:14]:
Ich meine, was heißt das für ein Geschäftsmodell? Für die Check dieser Welt?

Andrea van Aubel [00:21:21]:
Habe ich eine klare Sicht drauf? Ja, nämlich ja, das kannst du heute schon machen. Du kannst heute schon, also das sind sogar schon gute Auskünfte, die du kriegst, weil im Netz ja alles verfügbar ist. Und wenn du diese Anfrage stellst, muss man ausprobieren, ich möchte gerne eine Kfz Versicherung oder eine Haftpflicht, dann kriegst du die besten aufgezählt. Du kriegst sogar dazu, wie der Service bei denen ist. Die schauen auch nach, welche Ratings die haben. Also ich glaube.

Andrea van Aubel [00:21:54]:
Da werden wir noch einiges sehen, wenn man aufs Underwriting guckt, da würde ich gerne sagen, also nehmen so Themen wie Datenanreicherung, Dokumentenprüfung. Ich glaube, das ist klar, ist das Thema Risikoklassifizierung gerade beim Underwriting eines, was KI super unterstützen kann, wo man auf Basis von Referenzdaten Risiken in Echtzeit bewerten kann. Das ist natürlich auch gut, wenn man dann sehr schnell ist in der Risikobewertung. Bestand überspringe ich jetzt, weil ich komme zum wichtigsten, zu dem wichtigsten Prozess in einer Versicherung, nämlich dem Schaden. Das ist ja der Moment of Truth. Wenn man den nicht gut macht, dann spricht sich das rum und das ist nicht gut für die Kundenbindung. Also insofern ist es wichtig, dass der schön läuft, durchläuft und sehr kundenorientiert ist und eine gute Convenience und gute Customer Experience bringt. Da kann natürlich die KI jetzt gerade mit Agentic AI dieses gesamte Schadenereignis gut steuern.

Andrea van Aubel [00:22:56]:
Vom Eingang des Schadens über die gesamten Prüfungen, die gemacht werden muss, die Haftungsprüfung, die Deckungsprüfung. Es gibt Plausibility Checks, manchmal hat man Bilder dabei, die erkannt werden muss. Man muss Betrugserkennung machen, man braucht Gutachter, Werkstätten, Dienstleister in diesem ganzen Ökosystem und diese Steuerung und Orchestrierung, da kann KI prima helfen. Und vielleicht noch eins, was auch wichtig ist, weil Versicherer wollen ja immer, ich sag mal, from payer to partner.

Andrea van Aubel [00:23:29]:
Also wie kann ich auch aus dem, was ich weiß, was ich an Schäden habe und an Referenzschäden kenne, mit KI auch Präventivmaßnahmen für den Kunden ableiten. Ich glaube, das ist auch noch ein schönes Feld.

Alex Bernhardt [00:23:42]:
Auf jeden Fall. Das heißt ja auch, wenn ich das so anhöre, da ist die KI schon tiefer in den Prozessen, tiefer im System drin, gerade auch im Vergleich zu leben.

Andrea van Aubel [00:23:53]:
Ganz genau. Da ist es so, weil wir eben kein Hochrisikosystem sind, kann man dort schon im System.

Andrea van Aubel [00:24:00]:
Auch bei den Prozessen mit KI helfen, weil wir haben schon sehr hohe Dunkelverarbeitungsquoten in unserer PNC Factory im Schadensystem drin, wirklich hohe. Und jetzt kann man halt mit KI darin noch besser werden, besser steuern, Teile auch ersetzen und das gesamte Ökosystem damit steuern.

Alex Bernhardt [00:24:21]:
Und wenn du jetzt schaust, das klingt ja erstmal viel nach Automatisierung zum einen und nach, sag ich mal, schneller und kostengünstiger und optimierter. Was gibt es da noch weiter? An Mehrwerten kann man sich ja schon einiges denken. Aber was ist dein Blick? Was passiert da gerade auch aus Kundensicht und Mitarbeitersicht?

Andrea van Aubel [00:24:45]:
Ich sag mal ein Beispiel, was wir immer gerne bringen und zeigen, beispielsweise Laptopschaden. Hört sich jetzt einfach an, Kunde, hier gab es ein Gewitter und mein Laptop hat leider einen Überspannungsschaden erlitten, schickt einfach die E Mail und wir haben einen Prozess entwickelt, mit dem man quasi diesen Schaden komplett automatisch regulieren kann. Mit der Betrugsprüfung gab es wirklich zu dem Zeitpunkt dort ein Gewitter an dem Ort, an dem der Kunde war, mit der Deckungsprüfung dann mit der Wertermittlung, was ist das Laptop diese Marke zu dem Zeitpunkt mit dem Alter überhaupt noch wert, guckt man sich an in irgendwelchen Quellen und man kann automatisch regulieren und immer dann, wenn Implausibilitäten sind, schaltet man den Human in the Loop ein. Also es gibt wirklich große Automatisierungsthemen, aber nicht nur, sondern auch, und da komme ich zu der Antwort auf deine Es ist halt ein anderes Kundenerlebnis. Es geht schneller.

Andrea van Aubel [00:25:49]:
Der Kunde ist gewöhnt, dass man lange warten muss.

Andrea van Aubel [00:25:55]:
Sei es in der Telefonwarteschleife oder mit Briefen hin und her. Ganz genau. Und hier ist es halt so, er kann die Sprache wählen, er kann den Kanal wählen, er kann die Uhrzeit wählen, vollkommen egal. Das kann er nachts abschicken, wenn er im Kundenservice schon gar keine mehr erreicht und kann immer zu jeder Zeit auch in jeder Sprache das machen und kriegt es sehr schnell abgeschlossen. Ich denke, das ist gerade in diesem Schadenfall, also im Moment of Truth, wirklich ein Differenzierungsmerkmal für den Versicherer. Das zweite Thema, er bekommt ja auch den Audit Trail, den wir natürlich als Dokumentation auch mitschicken. Das heißt, er weiß genau, was ist passiert, warum ist was passiert. In dem Fall, wo noch nicht alles da ist, schicken wir ihm natürlich, was er noch nachliefern muss, wenn was unvollständig ist.

Andrea van Aubel [00:26:41]:
Also er hat viel mehr Transparenz und wir sagen, der Kunde steht mittendrin statt nur dabei.

Alex Bernhardt [00:26:50]:
Fast ein bisschen wie das Beratungsprotokoll sozusagen jetzt im Schadenfall einmal durch.

Andrea van Aubel [00:26:58]:
Wobei so ein Beratungsprotokoll ist auch wieder viel Papier, finde ich.

Alex Bernhardt [00:27:02]:
Ja, natürlich, klar.

Andrea van Aubel [00:27:04]:
So, das dritte Thema, was ich nennen würde, ist die Mitarbeiterentlastung von Rotiertätigkeiten. Das ist schön für die Mitarbeitenden, die können sich dann um andere Sachen kümmern, die wichtiger sind, aber auch nicht Durch Demografie und Fachkräftemangel sind ja viele Stellen gerade im Schaden nicht besetzt. Das heißt, es ist schon gut, dort auch durch Effizienzsteigerung eine Entlastung zu bekommen, weil es viele Rückstände heute schon gibt.

Andrea van Aubel [00:27:34]:
Das letzte würde ich noch nennen. Neben der Effizienzsteigerung und der Bearbeitung geht es ja auch immer um die Schadenkosten. Bei Schaden So und auch da durch Betrugserkennung und viele KI Maßnahmen kann man auch die Reduktion der Schadenkosten in Angriff nehmen.

Alex Bernhardt [00:27:50]:
Ja, und auch schon allein das schnellere, ein schneller Schaden kann ich besser steuern. Auf jeden Fall. Jetzt hatte Axel, vorhin ja über den Agentenschwarm gesprochen bei der Produktentwicklung und wir hatten auch schon kurz das Thema Reasoning Modelle angerissen. Was ist denn aus eurer Sicht der Unterschied zwischen so dem klassischen Bot und dem Agenten, wie ihr ihn denkt und wie ihr ihn an die Rampe stellt?

Andrea van Aubel [00:28:19]:
Der Unterschied ist, der Bot antwortet auf Fragen, das heißt, er ist im Prompting Fenster gefangen.

Andrea van Aubel [00:28:27]:
Wenn es keine Fragen gibt, dann macht er auch nichts. Also rede mit deinem Vertrag, das ist schön und da kann man wirklich auch tolle Sachen mit machen, aber er lernt nicht selbstständig, du musst ihn trainieren, das ist manchmal mühsam. Der Agent hingegen, Axel hat es eben gesagt, der handelt teilautonom, sagen wir mal, der versteht das Ziel, der plant die Schritte, der ruft APIs auf oder geht in die Kernsysteme, der verarbeitet Wissen, das heißt, er kann auch Prompting für die Bots gut machen und er dokumentiert, was er getan hat. Das heißt eine ganz andere Art, nämlich wirklich intelligentes Handeln und Abarbeiten und er.

Alex Bernhardt [00:29:09]:
Kann dann auch in die Arbeitsanweisung sozusagen reingucken.

Andrea van Aubel [00:29:13]:
Genau, der holt sich die Arbeitsanweisung und weiß dann genau, was er als nächstes zu tun hat.

Alex Bernhardt [00:29:19]:
Axel, wie ist dein Blick, wenn das alles zusammenkommt? Automatisierung, Wissen, was passiert dann?

Axel Helmert [00:29:26]:
Ja, das ist eine ganz spannende, wirklich tatsächlich noch relativ neue Entwicklungen. Und ehrlicherweise ist es ja eigentlich naheliegend, also wenn man auch einen Prozessautomationsagent, KI Agent braucht Wissen, wenn er das tun soll, was er tun soll. Also eigentlich ist es eh klar, dass auch KI Agenten die Prozesse automatisiert sollen, Wissen brauchen, aber auch umgekehrt. An sich ist die Frage, wie hoch ist die Versicherungssumme meines Kunden auch eine Wissensfreiheit? Nur sowas steht natürlich nicht in einem Dokument. Also man hat bisher immer gedacht, ich gucke in irgendwelche Bibliotheken rein und da steht das dann drin und dann hol mir das raus. Das ist schon viel. Also beliebige Bibliothek der Welt sozusagen anzappen zu können, aber das reicht natürlich nicht. Tatsächlich ist es so, ehrlicherweise, bei großen IT Systemen ist nicht immer alles dokumentiert.

Axel Helmert [00:30:14]:
Also viele Fragen, die man stellt, kriegt man nicht beantwortet, Außer.

Axel Helmert [00:30:20]:
Die beiden KI-Agenten der beiden unterschiedlichen Systeme verstehen sich miteinander. Also stellt euch einfach einen KI Agenten eines Wissens Management Tools vor und einen der eine Prozessautomation macht und die können miteinander reden, dann kann tatsächlich ein Endkunde, ein Vertriebler einfach dem Wissensmanagement Fragen stellen, wie hoch ist denn eben der Rückkaufswert meines Kontos. Nach 17 Jahren weiß der KI Agent, okay, das steht sicher in keinem meiner Dokumente, aber ich frage mal den Prozessagenten, dann geht er in die Live Factory, guckt in den Vertrag und holt sich das raus und gibt die Antwort. Und das Ganze geht natürlich dann, wenn man das einmal geschafft hat, nicht nur mit der Live Factory, das kann ich dann auch mit Jira machen, mit Confluence genau genommen, eigentlich mit jeder Anwendung. Und damit wird praktisch wechselseitig eigentlich eine ganze neue Dimension eröffnet, was was Wissen ist. Also ich kann nicht nur niedergeschriebenes Wissen, ich kann auch alles wissen, was in Anwendungen steckt, implizit einfach abfragen, Realtime. Und das ist, glaube ich, nochmal ein Punkt, den manche noch gar nicht so richtig verstanden haben und was diesem etwas langweiligen Thema Wissensmanagement, glaube ich, jetzt nochmal einen richtigen Schub gibt.

Alex Bernhardt [00:31:32]:
Und ihr hattet vorhin erwähnt, da habt ihr quasi dieses eine Tool, das sozusagen das Wissensmanagement macht und das andere Tool, was sozusagen die Prozesse orchestriert. Und ja, das wird dann quasi verbunden.

Axel Helmert [00:31:48]:
Genau, das wird verbunden. Und da setzen wir dann tatsächlich auch für das Bestandsführungssystem die Life Factory ein, dass tatsächlich dann auch ein Vertriebsmitarbeiter, der kann einerseits Versicherungsbedingungen sich angucken, kann aber eben zum Beispiel sowas einfach abfragen oder direkt irgendwie eine Zuzahlung produzieren. Das kann er dann alles von einem Tool aus. Und die sind ja auch meistens so, dass sie keine Freude haben daran, irgendwelche Formulare auszufüllen oder da haben sie dann einfach eine weiße Fläche, das schreiben sie rein, was sie wollen und das passiert dann.

Alex Bernhardt [00:32:17]:
Ja, da bin ich auch gespannt. Ich meine, du hattest jetzt die zwei Agenten im Unternehmen genannt, da kann man sich ja auch noch vorstellen, da gibt es doch den Agenten vom Makler oder Vermittler und den Agenten vom Kunden und dann vielleicht noch den Agenten vom Regulierer, der sozusagen sich regelmäßig Bericht erstatten lässt und die Menschen hocken dann zusammen im Meeting und trinken Kaffee und essen Kekse.

Andrea van Aubel [00:32:40]:
Während die Agenten sich miteinander unterhalten.

Axel Helmert [00:32:42]:
Genau, auch ganz konkret auch euer Beispiel von eben, das check nicht. Also natürlich könnte ein Vertrieb auch parallel einen Agenten losschicken, der mal eben guckt, ob dieser Kunde noch woanders ein besseres Angebot bekommt als hier bei ihm. Das kann er nebenbei machen lassen. Also klar, also ich denke, man muss dann die Technologie und die Architektur noch ein bisschen durchdenken und natürlich wieder Datenschutz, Regulatorik und das alles. Aber das ist noch mal eine ganz andere Welt. Wenn das fertig ist und wir sind schon dabei, das funktioniert schon so.

Alex Bernhardt [00:33:16]:
Und jetzt dreht die Welt sich ja auch noch weiter schneller. Also die Veränderungsgeschwindigkeit gerade im KI Umfeld wächst ja rasant. Ich weiß nicht, wie viele Paper da jeden Tag rauskommen, aber nicht wenige. Und ich sage mal, die Bots, die sammeln das Wissen oder nicht die Bots, die Agenten, die sammeln das Wissen und sozusagen was da ist und arbeiten dann damit. Die Frage ist ja so ein bisschen, wenn die dann mal gemerkt haben, das eine funktioniert besser als das andere, nehmen die das dann in sich auf? Also machen die Learning on the Job oder wie kann ich mir das vorstellen?

Axel Helmert [00:33:54]:
Das ist wirklich eine ganz spannende und wirklich neue Sache. Also ich habe da gerade jetzt im Oktober, also wirklich frisch 25, also dieses Jahr sind zwei Paper rausgekommen. Das eine von Stanford, da geht es um solche selbstlernenden Systeme, das andere heißt Princeton, da geht es dann um Knowledge Graphen, da komme ich gleich noch drauf. Die bringen wirklich eine Veränderung, weil tatsächlich ist es so, wenn man mal vom Finetuning absieht und das wollen wir eigentlich alle nicht, Feintuning ist teuer, aufwendig, veraltet auch eigentlich sofort wieder und birgt auch regulatorische Gefahren. Wenn ich zum Beispiel Wissen von einem Kunden in ein Modell reintrainiere und gehe damit zum nächsten, da will ich ja keinen Spaß dran haben. Also das geht eigentlich gar nicht. Das haben wir uns eigentlich verboten. Und es gibt jetzt neue Ansätze, die kennt man jetzt unter dem Namen Agentic Context Engineering, eben aus dem Paper Stanford kann man das nachlesen, das ist offen, deswegen kann ich ruhig darüber erzählen.

Axel Helmert [00:34:48]:
Und da geht es dann wirklich darum, ein Framework bereitzustellen, das sich tatsächlich selbst verbessert. Also wie wir machen Learning by Doing, eben nicht durch Feintuning und durch Training der Modelle, sondern man hat einfach eine zusätzliche Memory und hat einfach eben nochmal einen Agenten. Das ist auch wieder Agentic AI nicht. Man hat dann einen, der generiert Content, dann hat man einen, der reflektiert den Content und dann hat man eben, und das ist das Neue, den dritten Agenten, der mitschreibt. Also der hat so ein Playbook und immer wenn neues Wissen dazu kommt, dann schreibt er das auf, schreibt Wetterin drauf, steckt die vorne wieder rein, so dass es tatsächlich so ist, wenn ich mal mit viel Mühe mit einem KI-Wissensbasis neues Wissen erarbeitet. Habe und frage die Frage morgen wieder, dann fange ich nicht wieder vorne an, sondern der hat das inzwischen gelernt. Natürlich muss man da dann auch wieder ein Human in the Loop machen, muss dann schauen, dass man das ab und zu sortiert, das Wissen wieder aufbereitet und auch differenziert von den Dokumenten, die ich habe. Aber das ist eine ganz große Sache.

Axel Helmert [00:35:48]:
Die Paper und auch Source Code dafür liegt vor, das werden wir nächstes Jahr einsetzen. Und das Spannende dabei ist, über die Agentic AI gilt das natürlich nicht nur für Menschen, die Fragen haben, das gilt dann auch für Maschinen. Also auch unsere Prozessautomation, die die Zuzahlung macht, die macht einen Fehler nur einmal, beim nächsten Mal macht ihr den Fehler nicht nochmal. Dafür brauchen Menschen gar nichts mehr zu tun. Also auch die Maschinen werden von alleine schlauer. Das wird total spannend. Und das Zweite kann ich jetzt aus Zeitgründen nur kurz erwähnen, das ist aber quasi zeitgleich in Princeton erschienen, da geht es darum, was mir auch schon seit langem sehr am Herzen liegt. Also die ganzen Language Modelle und generell auch Deep Learning Modelle, die lernen flach auf den Daten und strukturieren auch das Wissen nicht.

Axel Helmert [00:36:37]:
Und wir hatten lange schon versucht mit Knowledge Graphen zu arbeiten, das hat aber bisher nicht gut funktioniert, weil die zu erzeugen teuer war. Und eS gibt jetzt Language Modelle, die können domänenspezifische Knowledge Graphen automatisiert erzeugen. Die Wissensmanagement Tools und Prozessautomaten arbeiten dann nicht mehr auf der flachen Datenmenge, also nicht tausende von Chunks einfach wild irgendwo im Keller, sondern das Wissen ist schon strukturiert und in Relationen gebracht und man sucht dann über diese Knowledge Graphen, die sich auch selbst erzeugen aus den Daten. Das in Kombination mit diesen selbstlernenden Ansätzen. Das wird, glaube ich, nochmal ein richtig großer Schritt und das ist auch schon eigentlich im nächsten Jahr soweit, da braucht man nicht mehr lange warten.

Alex Bernhardt [00:37:21]:
Quasi ein Wissensnetz, wo man sich von Knoten zu Knoten lang hangelt.

Axel Helmert [00:37:25]:
Genau, genau. Ich habe mal Grafiktheorie gemacht in der Mathe früher, also da passt das ganz gut rein.

Alex Bernhardt [00:37:32]:
Jetzt wenn ich wieder, das war jetzt schon fast Hardcore Machine Learning, jetzt gehe ich mal wieder so in das Kundenerlebnis rein Und wenn ich dann Vertriebler frage, dann sagt er naja, ich bin ein Gesicht und da gibt es viele Sparten und Komplexität und die kennt der Kunde nicht. Und ähnlich ist es ja auch im Aufbau. Der Kunde möchte eigentlich ein Gesicht haben, aber innen gibt es die ganzen Sparten, innen gibt es die ganzen Funktionen. Kann ich das auch mit Agent AI irgendwie auflösen?

Andrea van Aubel [00:38:08]:
Das wollen wir machen, indem wir quasi einen Agenten haben, den sogenannten, wir nennen ihn mal Front Door Agenten, der quasi die Kommunikation Richtung Kunde macht, egal welche Sparte, egal welche Frage der Kunde hat, es sieht immer gleich aus. Er kriegt auch immer in der gleichen Weise, im gleichen Design die Informationen zurückgespielt und kann seine Informationen bei uns anreichen. Und dann gibt es diese ganzen Agenten Familien, wie der Axel auch eben gesagt hat, für Leben, für PNC und für Kranken. Und der Front Door Kommunikationsagent, der erkennt.

Andrea van Aubel [00:38:43]:
In welche Sparte er rein weiterleiten muss an welche Agenten. Sagen wir, es ist vielleicht ein Wasserschadenbild, was er erkannt hat oder er sieht das Wort, es geht um eine Beitragsfreistellung, gibt das an Leben und das erste gibt er ans PNC, sodass quasi Richtung Kunde es immer im Design gleich ist. Aber nach hinten hin wird es differenziert dann in dieses Thema hinein.

Alex Bernhardt [00:39:03]:
Okay, wenn wir jetzt mal in die Umsetzung gucken, jetzt kann ich MSG macht das alles für mich und stellt das hin. Aber ihr habt ja schon gesagt, das Paper aus Stanford, das Paper aus Princeton und es läuft ja auch unheimlich viel in der Open Source Community. Also wenn ich CIO bin, könnte ich ja auch Ich habe hier ein paar gute Leute, ich gebe denen Zugang zu einem entsprechenden Hyperscaler und dessen Modellen und dann soll die mal ein paar Open Source Source Frameworks zusammenstecken. Also es hört sich jetzt sehr händisch an, aber auf der anderen Seite mit den Tools sozusagen funktioniert ja heute tatsächlich schon sehr, sehr viel.

Alex Bernhardt [00:39:41]:
Und dann baue ich mir das selbst. Was würdet ihr denn dann sagen?

Andrea van Aubel [00:39:48]:
Ja, also erstens würde ich sagen, guck mal auf den Good luck, good luck, good luck. Wir bieten natürlich unsere Unterstützung an. Aber erstens würde ich mal sagen, Fachkräftemangel in der Versicherungswirtschaft heißt, die Leute musst du erstmal kriegen. Du brauchst gute Leute, du brauchst auch genügend gute Leute. Du hast ja eben selber gesagt, das ändert sich permanent. Man muss da immer dranbleiben. Das heißt, du musst auch immer wieder gucken, was gibt es Neues und wie kann ich das jetzt auch verwenden für meine Themen, für meine KI Tools. Also es ist aufwendig, es ist kostspielig, diese notwendigen Leute zu rekrutieren, zu halten und am Ball zu bleiben.

Andrea van Aubel [00:40:30]:
Das ist ja mein erstes Thema. Das können vielleicht ein paar große, aber das kann bestimmt nicht jeder Versicherer. Das zweite Thema ist Cost Sharing. Viele Versicherungen teilen sich Weiterentwicklung von Plattformen und Agenten. Niemand muss es alleine machen, weil wenn es bei uns mit dazu kommt, wir haben, ist ja wie bei Standardsoftware, du hast heute 30 Kunden der Live Factory, da weiß jeder, wenn ich das selber entwickeln würde, wäre es viel, viel teurer, dann mache ich es doch lieber als Standardsoftware. Und hier kommt die KI mit. Das heißt, nicht jeder Versicherer muss alleine diesen großen Invest in KI bringen, sondern es wird geteilt über die Nutzergemeinschaft. Das dritte Warum MSG?

Andrea van Aubel [00:41:16]:
Wir haben das Domain Know How, wir haben 40 Jahre und mehr Erfahrung in der Versicherung, wir können Aktoriat, wir können Regulatorik, wir sind nicht nur generische KI, sondern wirklich mit Domain Wissen und wir haben eine Life Factory, wo das super dazu passt. Und das wäre das vierte Thema. Es ist natürlich dann auch passend gemacht, vorintegriert zu unseren Factories. Das heißt, es wird quasi mitgekauft, Fachlichkeit und Technik aus einer Hand und der Kunde muss es nicht selber entwickeln und auch nicht integrieren. Deshalb MSG.

Alex Bernhardt [00:41:56]:
Aber ihr macht das auch nicht komplett selbst. Also ich glaube, ich habe noch nicht auf LM Arena das MSG Modell gesehen sozusagen.

Axel Helmert [00:42:04]:
Nein, genau. Für uns gilt eigentlich das Gleiche, was Andrea eben für die Versicherer gesagt Wir werden ja dumm, wenn wir in Konkurrenz zu Google oder Gemini oder OpenAI gehen würden. Natürlich versuchen wir at the edge of research, also immer wirklich bei dem, was wir tun, ganz, ganz vorne dabei zu sein. Aber wir nutzen natürlich alles das, was man bekommt. Also die starken Foundation Modelle, Language Modelle, sowas selber zu bauen, wäre völlig unsinnig. Bis wir damit fertig wären, ist schon wieder das nächste draußen. Man muss sich natürlich wirklich täglich umsehen. Uns geht es darum, eben das Domain Wissen, was wir haben und den Teil zu tun, den wir sinnvollerweise bei der MSG machen.

Axel Helmert [00:42:41]:
Das machen wir. Das brauchen dann nicht die Versicherer machen, aber wir machen auch nicht das, was Google macht oder OpenAI. Das wäre genauso dumm. Also Wertschöpfungskette genau an der richtigen Stelle ansetzen. Das machen wir und das macht, glaube ich, so Sinn.

Alex Bernhardt [00:42:56]:
Jetzt lass uns noch mal zum Ende hin einen Blick in die Zukunft werfen, in die berühmte Kristallkugel.

Alex Bernhardt [00:43:03]:
Wenn wir auf KI schauen, welche Rolle hat das denn Im Versicherungsgeschäft in 10 Jahren oder in 5 Jahren auch nur? Vielleicht nutzen ja die Kunden dann auch sehr stark KI. Wie sieht das aus? Vielleicht zwei, drei Sätze. Was glaubt ihr, wie das aussehen wird?

Andrea van Aubel [00:43:22]:
Also was in zehn Jahren ist, glaube ich, weiß heute keiner.

Andrea van Aubel [00:43:26]:
Was in fünf Jahren ist, ist schon schwierig. Aber wir glauben, dass ein Großteil der Prozesse dann wirklich durch KI auch verbessert ist, optimiert ist.

Andrea van Aubel [00:43:38]:
Weil Versicherung ist ja eigentlich ein virtuelles Produkt. Es ist ein Leistungsversprechen, was dort verkauft wird. Und wir sehen eigentlich wenig Gründe, warum das nicht digital bereitgestellt und auch verwaltet werden kann. Und dabei wird KI eine große Rolle spielen.

Axel Helmert [00:43:56]:
Das beschleunigt.

Axel Helmert [00:43:58]:
Über die Agenda, wird sich das, wie wir es eben schon gesagt haben, alles vernetzen, Also manche Jobs oder Tätigkeiten ganz anders ausschauen als heute oder gar nicht mehr ausschauen. Aber das wird sicher passieren, was in zehn Jahren ist. Ich glaube, das ist bei der KI zu spekulativ. Also wenn ich mir angucke, ich mache das ja jetzt wirklich intensiv, was immer so im Drei Wochen Rhythmus passiert, da möchte ich keine Aussage über zehn Jahre machen.

Alex Bernhardt [00:44:26]:
Gut, dann kommen wir jetzt zu unserer Lieblingsrubrik und schauen dann mal, wie diese Sätze, die ihr gleich sagen könnt, sich über die Zeit halten, nämlich famous last words. Welcher Satz wird denn beim Thema KI in der Versicherung viel zu selten gesagt? Da könnt ihr gerne auch plakativ werden. Andrea, willst du starten?

Andrea van Aubel [00:44:48]:
KI ohne Governance ist ein Risiko.

Andrea van Aubel [00:44:53]:
Weil die fehlenden Governance-Strukturen führen zu Wildwuchs. Und zu redundanten Systemen. Und es besteht das Risiko, dass das Kundenvertrauen verloren wird, weil man Diskriminierung, Manipulation nicht ausreichend beachtet.

Alex Bernhardt [00:45:08]:
Sozusagen Schatten KI statt Schatten oder bindet sich zur Schatten IT.

Axel Helmert [00:45:13]:
Genau, bei mir gibt es einen ähnlichen Sätzen mit vielleicht noch ein bisschen Philosophie hinten dran. Also Compliance und Vertrauen sind keine Innovationsbremse, sondern das Fundament, auf dem wir bauen. Aber ich meine nicht nur Compliance, im Sinne von Gesetz, klar, das braucht man sowieso oder Aufsicht, sondern es geht wirklich um Vertrauen gegenüber den Mitarbeitenden, den Kunden und aber auch der Gesellschaft im Ganzen. Deswegen ist das so wichtig. Viele empfinden das immer als lästig. Ohne das geht es nicht. Das ist wahrscheinlich sogar der wichtigste Punkt, den wir machen müssen, sonst wird das nichts.

Alex Bernhardt [00:45:46]:
Und vermutlich auch die Balance in Bezug auf das Vertrauen und gleichzeitig die Beobachtung der KI.

Alex Bernhardt [00:45:56]:
Welchen Satz würdet ihr gerne morgen in Pension schicken?

Andrea van Aubel [00:46:01]:
Mein Satz wäre Der AI Hype ist bald vorbei, der ja jetzt immer wieder zitiert wird. Es gibt.

Andrea van Aubel [00:46:11]:
Eine Blase wie beim Internet. Das geht wieder weg. Entspannt euch. Wir sind schon über das Schlimmste durch. Also ich glaube, es geht jetzt erst richtig los.

Alex Bernhardt [00:46:21]:
Ja, da gab es ja auch dieses Paper, was oft zitiert wurde. 95 Prozent der Unternehmen haben doch noch gar keinen positiven Effekt durch AI. Genau.

Andrea van Aubel [00:46:31]:
Bringt eh nichts. Genau, wir sitzen das aus.

Axel Helmert [00:46:35]:
Ja, den hätte ich aufnehmen können. Ich habe noch einen anderen. Also das hat mit der Superintelligenz zu tun. Also die gehen ungefähr Wir füttern die KI einfach mit immer mehr Daten, bis sie super intelligent wird und vergessen dabei alles, was wir über Jahrtausende gelernt haben. Das ist nämlich eine echte Sackgasse. Intelligenz braucht mehr als nur Maße.

Alex Bernhardt [00:46:58]:
Ja, das war ein sehr spannender und sehr ehrlicher Blick. Vielen Dank für eure Zeit. Vielen Dank dafür unseren Zuhörerinnen und Zuhörern und mir zu erläutern, was mit KI heute wirklich geht und was noch nicht. Und vor allen Dingen, was jetzt auch kommen wird in den nächsten Monaten. Ich finde, das ist unglaublich spannend. Jetzt die wichtige Wenn man mit euch beiden in Kontakt kommen möchte, wie erreicht man euch am besten?

Andrea van Aubel [00:47:27]:
Mich auf jeden Fall über LinkedIn sehr gut. Da bin ich sehr aktiv.

Axel Helmert [00:47:33]:
Bei mir auch LinkedIn oder E Mail ungern Telefon.

Alex Bernhardt [00:47:39]:
Vielen Dank, Andrea. Vielen Dank, Axel. Liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, wie immer, wenn euch diese Folge gefallen hat, abonniert den Podcast, empfehlt uns weiter und denkt Teilen macht glücklich, denn geteilte Freude ist doppelte Freude.