Wie KI die Versicherungsbranche verändern könnte

WICHTIGER HINWEIS: HYPOTHESE

Die folgenden Ausführungen stellen eine Hypothese dar. Die tatsächliche Entwicklung kann stark von diesen Prognosen abweichen. Die genaue Zahl der betroffenen Arbeitsplätze ist höchst spekulativ und hängt von zahlreichen Faktoren ab, darunter die Geschwindigkeit der Technologieadaption, regulatorische Rahmenbedingungen, Investitionsbereitschaft der Unternehmen, Tarifverträge, Kundenerwartungen und die Entwicklung neuer Jobprofile.

Hypothese: Wie Künstliche Intelligenz die Arbeitslandschaft der Versicherungsbranche verändern könnte – Ein Blick auf potenzielle Arbeitsplatzverluste und Transformationen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Branchen weltweit, und der Versicherungssektor bildet da keine Ausnahme. Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen, Prozesse zu automatisieren und Vorhersagen zu treffen, birgt KI ein enormes Potenzial zur Effizienzsteigerung und Neugestaltung von Geschäftsmodellen in der Versicherungswirtschaft. Gleichzeitig wirft diese Entwicklung unausweichlich die Frage auf, wie viele Arbeitsplätze durch diese Transformation gefährdet sein könnten.

Warum ist die Versicherungsbranche besonders betroffen?

Die Versicherungsbranche ist traditionell stark datengetrieben und prozessorientiert. Viele Kernaufgaben beinhalten repetitive Tätigkeiten, Datenanalyse und standardisierte Entscheidungsfindungen – Bereiche, in denen KI ihre Stärken ausspielen kann. Dazu gehören die Datenanalyse und Risikobewertung (Underwriting): KI-Systeme können komplexe Datensätze (z. B. Kundenhistorie, Marktdaten, externe Risikofaktoren) schneller und oft präziser analysieren als Menschen, um Risiken zu bewerten und Preise festzulegen. Ebenso betroffen ist die Schadensregulierung (Claims Processing): Von der ersten Meldung über die Prüfung von Dokumenten und Bildern (z. B. bei Kfz-Schäden) bis hin zur Betrugserkennung und Auszahlung können viele Schritte im Schadensprozess durch KI automatisiert oder teilautomatisiert werden. Im Kundenservice können Chatbots und virtuelle Assistenten Standardanfragen rund um die Uhr beantworten, Policeninformationen bereitstellen oder bei einfachen Vertragsänderungen helfen. Auch administrative Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenmanagement und andere administrative Routineaufgaben sind prädestiniert für die Automatisierung durch KI und Robotic Process Automation (RPA).

Potentielle quantitative Auswirkungen – Eine spekulative Einordnung

Genaue Zahlen zu nennen, wie viele Arbeitsplätze direkt wegfallen könnten, ist äusserst schwierig und spekulativ. Verschiedene Studien und Experten wagen jedoch Prognosen, die eine Vorstellung vom Ausmass geben, auch wenn sie oft branchenübergreifend sind oder sich auf das Automatisierungspotenzial von Aufgaben (nicht unbedingt ganzen Jobs) konzentrieren. Globale Perspektiven liefert eine viel beachtete Studie von Goldman Sachs (März 2023), die prognostizierte, dass generative KI weltweit das Äquivalent von bis zu 300 Millionen Vollzeitarbeitsplätzen über verschiedene Sektoren hinweg automatisieren könnte. Zwar wird die Versicherungsbranche nicht explizit mit einer Zahl beziffert, doch aufgrund ihrer datenintensiven Natur und der hohen Relevanz administrativer und analytischer Tätigkeiten dürfte sie überdurchschnittlich betroffen sein. Insbesondere Bürotätigkeiten und administrative Unterstützungsrollen wurden in der Studie als stark gefährdet identifiziert (bis zu 46% Automatisierungspotenzial). Branchenspezifische Einschätzungen von Beratungsunternehmen wie McKinsey und Accenture haben in verschiedenen Berichten darauf hingewiesen, dass ein signifikanter Anteil der Tätigkeiten in der Versicherungsbranche automatisierbar ist. McKinsey schätzte in früheren Analysen (vor dem Hype um generative KI), dass bis 2030 etwa ein Viertel der Tätigkeiten in der Versicherungsbranche durch Automatisierung übernommen werden könnte. Neuere generative KI könnte dieses Potenzial noch erhöhen. Accenture betont ebenfalls das hohe Transformationspotenzial durch KI, insbesondere im Underwriting und in der Schadensbearbeitung.

Fokussiert man auf bestimmte Rollen, werden die grössten potenziellen Reduzierungen oft in folgenden Bereichen vermutet: Sachbearbeiter in der Antrags- und Vertragsbearbeitung, da standardisierte Prüfungen und Dateneingaben stark automatisiert werden können. Einfache Schadensregulierer, besonders bei standardisierten Massenschäden (z. B. einfache Kfz- oder Hausratschäden), bei denen KI die Bewertung und Abwicklung beschleunigen oder ganz übernehmen kann. Mitarbeiter im einfachen Kundenservice (Call Center), da Chatbots und KI-gestützte Self-Service-Portale viele Standardanfragen abfangen können. Und Underwriter für Standardrisiken, deren Bewertung einfacher und standardisierter Risiken zunehmend algorithmisch erfolgen kann. Es ist denkbar, dass mittel- bis langfristig (z.B. über die nächsten 10-15 Jahre) ein signifikanter zweistelliger Prozentsatz der heutigen Arbeitsplätze in der Versicherungsbranche entweder wegfällt oder sich so grundlegend verändert, dass völlig neue Fähigkeiten erforderlich sind. Dies könnte, je nach Grösse des Sektors im jeweiligen Land, Zehntausende bis Hunderttausende Stellen betreffen.

Branchendifferenzen: Nicht alle Bereiche sind gleich betroffen

Die potenzielle Auswirkung von KI auf Arbeitsplätze wird voraussichtlich nicht in allen Teilen der Versicherungsbranche gleich sein. Die spezifische Natur des Geschäftsmodells und der Prozesse spielt eine grosse Rolle. Die Schaden-/Unfallversicherung (Property and Casualty, kurz P&C) gilt oft als am stärksten automatisierungsfähig. Die hohe Anzahl standardisierter Transaktionen (Policen, Schäden bei z. B. Kfz oder Hausrat) und das klare Regelwerk für viele Fälle machen Prozesse wie das Underwriting einfacher Risiken und die Massenschadenregulierung prädestiniert für KI-Anwendungen. Auch die Betrugserkennung durch KI ist hier besonders relevant. In der Lebensversicherung hingegen könnte die direkte Automatisierung von Kernprozessen langsamer erfolgen oder weniger Stellen betreffen als in P&C, dies aufgrund langfristiger Verträge, komplexerer Produktstrukturen (insbesondere bei Altersvorsorge und biometrischen Risiken), actuarialer Berechnungen und einer oft höheren Notwendigkeit persönlicher Beratung, insbesondere im Vertrieb. Ähnliches darf auch für den Bereich der privaten Krankenversicherung angenommen werden. Administrative Prozesse und einfache Antragsprüfungen sind jedoch auch hier automatisierbar. Der Bereich Rückversicherung ist oft von hochkomplexen, individuellen Risikobewertungen (für grosse Industrieanlagen, Naturkatastrophenportfolios etc.) und starken persönlichen Beziehungen geprägt. Während KI bei der Analyse globaler Risikomodelle oder der Kumulationskontrolle helfen kann, bleibt das spezialisierte Underwriting grosser, nicht standardisierbarer Risiken sowie das Management komplexer Kundenbeziehungen voraussichtlich stark in menschlicher Hand. Die Automatisierung könnte hier eher unterstützender Natur sein.

Faktoren, die den Wandel beeinflussen: Dämpfer und Beschleuniger

Das tatsächliche Ausmass des Arbeitsplatzwandels wird nicht allein durch das technologische Potenzial bestimmt, sondern massgeblich durch weitere Faktoren beeinflusst. Dazu zählt der Gesetzliche Schutz und Tarifverträge: In Ländern wie Deutschland spielen Tarifverträge eine wichtige Rolle. Sie können Bestimmungen zum Kündigungsschutz, zu Qualifizierungsmaßnahmen und zur Gestaltung von Arbeitsplätzen enthalten, die die Geschwindigkeit und Art des Personalabbaus bei Automatisierungsprojekten beeinflussen können. Sozialpläne bei grösseren Umstrukturierungen sind oft tarifvertraglich geregelt. Auch allgemeiner gesetzlicher Kündigungsschutz kann den Prozess verlangsamen und die Unternehmen zwingen, alternative Lösungen wie Umschulung anzubieten. Ein weiterer Faktor ist die Kundenerwartung an menschliche Interaktion: Nicht alle Kunden wollen ausschliesslich mit digitalen Systemen interagieren. Insbesondere bei komplexen Fragen, emotional belastenden Situationen (wie einem schweren Schadensfall) oder dem Wunsch nach persönlicher Beratung bleibt die menschliche Komponente essenziell. Versicherer, die Wert auf Kundennähe und Vertrauen legen, könnten bewusst Bereiche für menschliche Interaktion erhalten, selbst wenn eine Automatisierung technisch möglich wäre. Dies könnte insbesondere im Vertrieb und bei der Bearbeitung komplexer oder sensibler Schäden ein dämpfender Faktor für den Personalabbau sein. Schliesslich spielen die Unternehmensinvestitionen in digitale Infrastruktur eine Rolle: Die Implementierung von KI erfordert erhebliche Investitionen in moderne IT-Systeme, Datenmanagement, Cloud-Computing und Cybersecurity. Unternehmen mit veralteten Systemen oder geringer Investitionsbereitschaft werden KI langsamer adaptieren können, was den Wandel der Arbeitsplätze verzögert. Hohe Investitionen in die notwendige Infrastruktur hingegen können die Einführung von KI beschleunigen und somit auch den Transformationsdruck auf die Arbeitsplätze erhöhen.

Transformation statt reiner Verlust: Neue Rollen und veränderte Profile

Die Hypothese eines reinen Jobabbaus wäre jedoch zu kurz gegriffen. KI schafft auch neue Anforderungen und potenziell neue Arbeitsplätze. Dazu zählen KI-Spezialisten und Datenwissenschaftler: Experten, die KI-Modelle entwickeln, trainieren, implementieren und überwachen, werden dringend benötigt. Ebenso KI-Ethik- und Compliance-Beauftragte: Die Sicherstellung fairer, transparenter und gesetzeskonformer KI-Anwendungen wird essenziell. Spezialisten für komplexe Risiken und Schäden: Menschliche Expertise bleibt bei hochkomplexen, individuellen oder neuartigen Risiken und Schäden unverzichtbar. Die Rolle des Underwriters oder Schadensregulierers verschiebt sich hin zu komplexeren Fällen und der Überwachung von KI-Entscheidungen. Experten für Human-KI-Kollaboration: Fachkräfte, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine gestalten und optimieren. Produktentwickler für KI-basierte Versicherungsprodukte: Neue, datengesteuerte und personalisierte Versicherungslösungen erfordern kreative Köpfe. Und Berater für digitale Transformation: Unterstützung der Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von KI. Viele bestehende Rollen werden sich zudem stark verändern. Mitarbeiter müssen lernen, mit KI-Tools zu arbeiten, deren Ergebnisse zu interpretieren und sich auf anspruchsvollere, weniger repetitive Aufgaben zu konzentrieren, die Empathie, Kreativität und komplexes Problemlösungsvermögen erfordern (z. B. in der Beratung oder bei der Bearbeitung emotional belastender Schadensfälle).

Fazit der Hypothese:

Die Einführung von KI in der Versicherungsbranche wird mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem spürbaren Wandel der Arbeitslandschaft führen. Es ist hypothetisch plausibel, dass eine signifikante Anzahl traditioneller Arbeitsplätze, insbesondere solche mit hohem Routine- und Datenverarbeitungsanteil in Sektoren wie der Schaden-/Unfallversicherung, mittel- bis langfristig wegfallen könnte. Genaue Zahlen sind spekulativ, aber das Automatisierungspotenzial, basierend auf der Analyse von Studien wie der von Goldman Sachs oder Berichten von McKinsey und Accenture, ist beträchtlich. Gleichzeitig ist es ebenso plausibel, dass KI nicht nur Jobs vernichtet, sondern bestehende Rollen transformiert und neue schafft. Das Ausmass des Wandels wird stark durch Faktoren wie geltende Tarifverträge, die Notwendigkeit menschlicher Interaktion aus Kundensicht und die Investitionsbereitschaft der Unternehmen in die notwendige digitale Infrastruktur beeinflusst. Der Nettoeffekt auf die Gesamtbeschäftigung ist unsicher und wird stark davon abhängen, wie proaktiv Unternehmen, Mitarbeiter und Bildungseinrichtungen auf diese Veränderungen reagieren. Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme werden entscheidend sein, um die Belegschaft auf die Arbeit in einer KI-gestützten Zukunft vorzubereiten. Die Versicherungsbranche steht vor der Herausforderung, die Effizienzgewinne durch KI zu nutzen und gleichzeitig den menschlichen Faktor dort zu stärken, wo er unersetzlich ist – oft in komplexen Fällen, in der Beziehungsgestaltung und dort, wo Empathie gefragt ist.