KI im Schadenmanagement​

Effizienztreiber für Versicherer

Das Schadenmanagement zählt zu den anspruchsvollsten und komplexesten operativen Bereichen in der Versicherungswirtschaft. Die Vielzahl unterschiedlicher Schadenarten, die hohe Bedeutung der Kundeninteraktion, zahlreiche regulatorische Anforderungen und die Einbindung externer Dienstleister führen zu einer Prozesslandschaft, die ohne KI nur begrenzt standardisierbar ist.​

Die Lösung ist ein Target Operating Model „Schaden“ (TOM „Schaden“). Als integriertes Architektur‑ und Organisationsmodell verknüpft es Prozesse, Rollen, Daten, Technologie, Governance und Steuerungsmechanismen. Für die Integration von KI, insbesondere von modernen Agentic AI-Systemen, ist diese Ganzheitlichkeit essenziell, denn KI kann nur dort wirksam sein, wo sie in konsistente Prozesslandschaften eingebettet ist.​

Warum trotz Optimierungen weiterhin​ operative Herausforderungen bestehen​

KI wird im Schadenmanagement bereits eingesetzt, allerdings überwiegend in einzelnen Workflows und ohne Ausschöpfung aller Potenziale und neuester KI-Technologien (Agentic AI).​

Wesentliche Herausforderungen bleiben bestehen​

  • Kunden erwarten schnellere und transparentere Entscheidungen, während der Fachkräftemangel die operativen Ressourcen zunehmend belastet​
  • Nur 30 % der Arbeitszeit entfallen auf die eigentliche Schadenprüfung  und Schadenentscheidung; der Rest entfällt auf Informationssuche (30 %), Abstimmungen etc.​
  • Hohe Fallvarianz und individuelle Rahmenbedingungen erschweren die Standardisierung der Schadenbearbeitung​
  • Historisch gewachsene IT-Landschaften und unstrukturierte Daten behindern die end-to-end-Automatisierung​
  • Medienbrüche und manuelle Prüfschritte erhöhen Aufwand, Fehleranfälligkeit und Durchlaufzeiten​

Consileon Target Operating Model​ als Schlüssel zur Nutzung der KI

Die wirksame Nutzung von KI im Schadenmanagement erfordert eine end-to-end-Betrachtung von Prozessen, Technologie, Steuerung und Organisation aus Kundensicht.​

Durch die end-to-end-Betrachtung der gesamten Wertschöpfungskette Schaden können Effizienzpotenziale identifiziert und gehoben sowie der Einsatz von Agentic AI zielgerichtet gesteuert werden.​

Ein Target Operating Model schafft dafür die Grundlage, Effizienzpotenziale zu heben und KI sowie Agentic AI gezielt zu integrieren.

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Consileon Target Operating Model

  • Aufbau end-to-end-Schadenprozessmodell
  • End-to-end-Analyse auf vier Ebenen (Kernprozesse, Kernaktivitäten, Aktivitätencluster, Aktivitäten)
  • Beschreibung der FTE, IT-Systeme, Kosten, KPIs und des notwendigen Mitarbeiter-Know-hows je Kernaktivität
  • Modell zeigt Umsetzungsalternativen
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Prozesssteuerung

  • Zuordnung von Kosten und Kapazitäten zu den Kernaktivitäten
  • Identifizierung der Steuerungs- & Reportingansätze entlang des Prozessmodells
  • Steuerung über definierte Dimensionen (z. B. Qualität, Geschwindigkeit, Kosten)
  • KPIs als Bestandteil einer Balanced Scorecard
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KI & Infrastruktur

  • Identifizierung von KI-Potenzialen
  • End-to-end-Integration von KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette
  • Identifizierung von Agentic AI-Workflows
  • Definition von Schnittstellen für KI-Integration (z. B. IT, Mitarbeiter)
  • Evaluierung und Vernetzung der Schaden-IT entlang der gesamten Wertschöpfungskette Schaden
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Change Management

  • Definition und Weiterentwicklung von Rollen, Arbeitsweisen, Verantwortlichkeiten und Governance
  • Einbindung aller relevanter Stakeholder
  • Qualifizierung der Mitarbeiter vom Schadenbearbeiter zum Schadensupervisor
  • Human-in-the-Loop-Regeln zur Festlegung der Zusammenarbeit Schadenmitarbeiter/KI
  • Verankerung der Transformation im Alltag

Vorteile Consileon TOM für​ KI-Einbindung in Schaden

end-to-end-Sicht aus Kundenperspektive​

Betrachtet gesamte Kundenreise​ vom Erstkontakt bis zur Regulierung​

Identifiziert end-to-end KI-Potenziale entlang des Gesamtprozesses​

Neugestaltung​ von Rollen und Verantwortlichkeiten​

Definiert zukünftige Rollenmodelle und klare Verantwortlichkeiten im Rahmen von KI​

Wird begleitet durch Change Management zur Sicherstellung von Akzeptanz, Effizienz und Compliance​

Strukturierte Orchestrierung multipler KI-Modelle

Ermöglicht koordinierte Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten​

Definiert Aufgaben, Interaktionen mit Kernsystemen und Entscheidungswege ​

Etabliert klarere Kontroll- und Governance-Mechanismen​

Drei gute Gründe für die Hebung von KI-Potenzialen im Schadenmanagement mit Consileon

Umfassende Schadenmanagement- und KI-Expertise

Consileon verbindet langjährige Expertise im Schadenmanagement mit umfassendem Know-how zu modernen KI-Technologien. Durch die Kombination aus fachlichem Prozessverständnis, Versicherungs-Know-how und technologischer Kompetenz identifizieren wir praxisnahe Einsatzfelder für KI und bewerten deren Mehrwert entlang der gesamten Schadenbearbeitung.​

Bewährte Best Practices und erfolgreiche Projektreferenzen​

  • KI-Readiness- und Reifegradanalysen im Schadenmanagement​
  • Prozessanalyse mittels des Consileon Target Operating Models Schaden​
  • Identifizierung und Priorisierung von KI-Potenzialen entlang von end-to-end-Schadenprozessen​
  • Definition passender KI-Ansätze für end-to-end-Prozessautomatisierungen entlang der​ gesamten Wertschöpfungskette Schaden auf Basis eigener Best Practices inkl.​ Agentic AI​
  • KPI-basierte Monitoring- und Steuerungskonzepte für den ganzheitlichen Einsatz​ von KI im Schadenmanagement
  • Umsetzungs- und Transformationsbegleitung

Strukturierter ganzheitlicher Transformations- und Change-Ansatz​

Die erfolgreiche Nutzung von KI erfordert mehr als die Einführung einzelner Anwendungsfälle. Mit dem Consileon Target Operating Model schaffen wir einen strukturierten Rahmen zur Priorisierung von Use Cases, Weiterentwicklung von Prozessen und Begleitung organisatorischer Veränderungen. So werden KI-Initiativen messbar, skalierbar und nachhaltig in der Organisation verankert.​

Sie möchten mehr erfahren?

Als Einstieg stellen wir Ihnen gerne unser Whitepaper „Vom Use Case zum gelebten KI-Modell“ kostenlos zur Verfügung. Darüber hinaus beraten unsere Versicherungsexperten bei der systematischen Erschließung von KI-Potenzialen im Schadenmanagement und begleiten die Umsetzung von der Strategie bis zur operativen Verankerung.​

Ihr Ansprechpartner

Ralf Bocken arbeitete mehr als 15 Jahre bei deutschen und internationalen Großbanken in verschiedenen Führungsaufgaben im Vertrieb und in Zentralbereichen bevor er 2010 zu Consileon wechselte. An seiner Arbeit schätzt der Banken- und Digitalisierungsexperte vorrangig das eigenverantwortliche Arbeiten und den Freiraum, für seine Kunden selbst etwas Neues und Wertsteigerndes gestalten zu können.

Ralf Bocken
Senior Partner
+49 172 2080080
ralf.bocken@consileon.de

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Ihr Ansprechpartner

Peter von Koppenfels verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Versicherungswirtschaft und verbindet fundierte Fachkenntnisse im Schadenmanagement mit umfassender Digitalisierungs- und Transformationsexpertise. An seiner Arbeit schätzt er besonders die Zusammenarbeit mit Kunden an zukunftsweisenden Lösungen, die strategische Relevanz mit messbarem Nutzen verbinden​.

Dr. Peter v. Koppenfels​
Associate Partner​
+49 176 23282005​
peter.vonkoppenfels@consileon.de​

 

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Anfrage Whitepaper

„Vom Use Case zum gelebten KI-Modell: Warum ein Target Operating Model die Voraussetzung​ für die vollständige Hebung von KI‑Potenzialen im Schadenmanagement ist“

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