Prävention statt Schadensregulierung: Wie KI die Industrieversicherung verändern soll

Die Industrieversicherung steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Künstliche Intelligenz (KI) und datengetriebene Analysen könnten die Bewertung von Risiken grundlegend verändern und den Fokus stärker auf Prävention verlagern. Diese Einschätzung vertritt Nigel Todd, Client Service Manager bei FM Affinin Deutschland, in einem Gastbeitrag auf der Plattform Cash Online.

Traditionell basiert die Risikobewertung in der Industrie auf Vor-Ort-Besuchen, Erfahrungswerten und historischen Schadensdaten. An diesem Grundprinzip habe sich wenig geändert, so Todd. Ingenieure analysieren weiterhin Anlagen direkt vor Ort und erstellen Berichte. Neu sei jedoch, wie diese Informationen genutzt werden.

Mehr Daten, bessere Einblicke

Wie Todd ausführt, werden die gesammelten Daten heute systematisch erfasst und weltweit zusammengeführt. Versicherer greifen dadurch auf große Datenmengen aus tausenden Industriestandorten zurück. Das ermögliche es, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die früher verborgen geblieben seien.

Künstliche Intelligenz hilft dabei, diese Daten auszuwerten – allerdings nicht als Ersatz für Experten, sondern als Unterstützung, betont Todd.

Risiken vorhersagen statt nur reagieren

Ein zentraler Vorteil liegt laut Todd in sogenannten prädiktiven Analysen. Diese können zeigen, wo ein Schaden besonders wahrscheinlich ist – noch bevor er eintritt.

Ein Beispiel: Ein Unternehmen betreibt 40 Standorte. Mithilfe von KI lässt sich laut Todd erkennen, welcher dieser Standorte besonders gefährdet ist. „Dann kann man gezielt sagen: Dieser Standort ist kritisch, hier sollten wir handeln, bevor etwas passiert“, beschreibt Todd den Ansatz vereinfacht.

Das ermögliche es Versicherern und Maklern, aktiver auf Kunden zuzugehen und Risiken frühzeitig zu reduzieren – statt erst im Schadensfall zu reagieren.

Welche Maschine ist wirklich kritisch?

Besonders anschaulich wird der Nutzen laut Todd bei Industrieanlagen. Nicht jede Maschine ist gleich wichtig. Entscheidend sei, welche Anlage im Ernstfall die gesamte Produktion lahmlegen würde.

Todd nennt dazu ein einfaches Beispiel:
Eine ältere Maschine ohne verfügbare Ersatzteile kann riskanter sein als eine modernere Anlage mit kleineren Wartungsmängeln. Auch wenn sie technisch schlechter wirkt, ist sie im Gesamtbild weniger kritisch.

In die Bewertung fließen mehrere Faktoren ein – etwa:

• Zustand und Alter der Maschine
• Verfügbarkeit von Ersatzteilen
• Qualifikation der Mitarbeiter
• frühere Schäden

Aus diesen Informationen entsteht eine Art „Risikoprofil“, das zeigt, wo Unternehmen zuerst investieren sollten, so Todd.

Der Mensch bleibt entscheidend

Trotz aller Datenanalysen sieht Todd die Entscheidung weiterhin beim Menschen. KI könne zwar sagen, welche Standorte besonders risikoreich sind – aber nicht, welche für das Unternehmen strategisch am wichtigsten sind.

Ein Standort könne beispielsweise ein zentrales Zukunftsprodukt herstellen und deshalb wichtiger sein als andere. Solche Zusammenhänge könne nur das Management bewerten, so Todd.

Die beste Lösung liege daher in der Kombination aus Datenanalyse und menschlicher Einschätzung.

Neue Rolle für Versicherer

Nach Einschätzung von Todd verändert sich damit auch die Rolle der Versicherer. Sie könnten sich stärker als Partner im Risikomanagement positionieren – nicht nur als Anbieter von Policen.

Unternehmen profitieren laut Todd davon, dass sie gezielter in Sicherheit investieren können. Statt überall gleichzeitig Maßnahmen umzusetzen, lässt sich klar erkennen, wo der größte Handlungsbedarf besteht.

Neue Risiken trotz besserer Technik

Gleichzeitig weist Todd auf neue Herausforderungen hin. Durch stärker vernetzte Anlagen könnten Schäden zwar seltener werden, im Ernstfall aber größere Auswirkungen haben – etwa wenn mehrere Systeme gleichzeitig ausfallen oder ein Cyberangriff ganze Produktionsketten lahmlegt.

Auch Klimarisiken wie Überschwemmungen oder Stürme bleiben ein Problem, das sich technologisch nur begrenzt kontrollieren lässt.

Die Industrieversicherung befindet sich im Wandel – zumindest aus Sicht von FM Affinin Deutschland. KI kann helfen, Risiken früher zu erkennen und gezielt zu reduzieren. Wie Todd in seinem Gastbeitrag darlegt, verschiebt sich der Fokus damit zunehmend von der Schadensregulierung hin zur Prävention.

Ob sich dieser Ansatz flächendeckend durchsetzt, dürfte jedoch davon abhängen, wie gut sich Datenanalyse und praktische Erfahrung in der Praxis verbinden lassen.