Betrugserkennung bei Schadenfällen. Automatisierung im Underwriting. Customer Lifetime Value. Die KI-Use-Cases, die für Versicherer zählen, hängen alle an einer Sache: einer einzigen, verlässlich verwalteten Sicht auf die Versicherten. Die meisten Versicherer haben sie nicht. Wir bauen sie.
Die wertvollen KI-Use-Cases, die in der Versicherung zählen – Betrugserkennung bei Schadenfällen, Risk-Scoring im Underwriting, Customer Lifetime Value, Dokumentenauswertung bei Schäden – arbeiten mit denselben zentralen Entitäten, die das Geschäft ohnehin nur schwer im Griff hat: den Versicherten, der Police, dem Schadenfall.
Policenzentrierte Systeme sind um Policen herum gebaut, nicht um die Kundschaft. Kundendaten liegen am Ende fragmentiert und mehrfach über viele Policen verteilt vor – oft noch verschärft durch isolierte Bestandsführungssysteme, vor allem zwischen P&C und Life. Branchenstudien zeigen durchweg: Die meisten Versicherer arbeiten noch daran, eine einheitliche Kundensicht aufzubauen. Solange diese Lücke besteht, liefern KI-Modelle, die auf inkonsistenten Daten trainiert und bewertet werden, inkonsistente Ergebnisse.
Infoverity baut das Fundament aus Stammdaten zu den Versicherten, Data Governance und Datenqualität, auf das KI in der Versicherung angewiesen ist – und liefert die Arbeit an KI-Strategie, Design und Deployment, die daraus geschäftliche Ergebnisse macht.
Wenn KI-Projekte in der Versicherung ins Stocken geraten, liegt es selten am Modell. Es liegt am Fundament darunter. So gehen wir beides in einem einzigen Projekt an.
Wir beginnen mit den KI-Use-Cases, die deine Schadenquote beeinflussen. Unser Data Readiness Maturity Model zeigt dir genau, wo dein Fundament bei jedem einzelnen steht. Du erhältst eine taktische KI-/ML-Roadmap, Modellempfehlungen, eine Gap-Analyse und eine ROI-Schätzung inklusive Time-to-First-Value.
Jeder wertvolle KI-Use-Case in der Versicherung beruht darauf, eine Frage zu den Versicherten, einer Police, einem Standort oder einem Schadenfall zu beantworten. Wir liefern die verlässlich verwalteten, dublettenbereinigten und angereicherten Stammdaten, die diese Antworten belastbar machen. Sonst löst jede KI-Anwendung die Entity Resolution selbst – und jede anders.
Unser Data Readiness Maturity Model bewertet sechs Dimensionen: Governance, Qualität, Stammdaten, Metadaten, Architektur und Lineage. Es zeigt dir, auf welcher Stufe du stehst, welche Use Cases diese Stufe trägt und welche vorrangigen Maßnahmen dich nach oben bringen.
Unser Projekt „AI Strategy and ROI Analysis" dauert zwei bis vier Monate, davon vier bis sechs Wochen allein für die Identifikation der Use Cases mit der größten Wirkung. Am Ende hast du eine taktische KI-/ML-Roadmap und eine quantifizierbare Schätzung des Returns.
Das sind die Fragen, die darüber entscheiden, ob eine KI-Roadmap in der Versicherung in Produktion geht oder im Pilot stecken bleibt. Unten kurze Antworten – aus unserer Projektpraxis.
Wir führen eine strukturierte „AI Strategy and ROI Analysis“ durch. Fünf Schritte: KI-Vision definieren, Readiness bewerten, Use Cases mit hoher Wirkung identifizieren, eine taktische KI-/ML-Roadmap entwickeln, den ROI inklusive Time-to-First-Value quantifizieren. Zwei bis vier Monate von Anfang bis Ende. Vier bis sechs Wochen davon allein für die Identifikation der Use Cases.
Genau dieses Muster haben wir bei Wawanesa Insurance gelöst. Fünf dublette Datenquellen über die Privatkunden-Sparten P&C und Life hinweg. Wir haben Informatica SaaS MDM (IDMC) eingeführt, das Mitgliederdaten aus beiden Policy Administration Systems zusammenführt, einzelne Versicherte und Policen gemastert und saubere, vertrauenswürdige Daten an das nachgelagerte Warehouse und die Analytics-Systeme geliefert.
Der EU AI Act und neue KI-Regulierungen auf US-Bundesstaatenebene schaffen Rechenschaftspflichten für KI-generierte Entscheidungen. Compliance lässt sich nicht nachweisen, wenn sich KI-Ergebnisse nicht auf verlässlich verwaltete, prüfbare Quelldaten zurückführen lassen. Wir bauen die Data Governance und das Lineage, die diese Lücke schließen.
Genau dafür ist unsere „AI Strategy and ROI Analysis“ gemacht. Zu den Deliverables gehören eine taktische KI-/ML-Roadmap mit Modellempfehlungen und Gap-Analyse sowie eine ROI-Analyse mit Time-to-First-Value-Kennzahlen. Stakeholder erhalten eine quantifizierbare Schätzung des Returns – kein Versprechen.
Fünf dublette Datenquellen über die Privatkunden-Sparten P&C und Life hinweg. Keine vertrauenswürdige Mitgliedersicht. Sieh, wie Infoverity das MDM-Fundament auf Informatica IDMC aufgebaut und damit Analytics für Lifetime Value, Churn und Betrugserkennung erschlossen hat.
Zwei bis vier Monate. Definiert die KI-Vision, bewertet die Readiness, identifiziert Use Cases mit hoher Wirkung, entwickelt eine taktische KI-/ML-Roadmap, quantifiziert den ROI inklusive Time-to-First-Value.
Sechs bis acht Wochen. Entwickelt Proof-of-Concept-KI-Modelle für definierte Use Cases, mit Analyse zu Skalierbarkeit und Deployment, damit die Lösung in Produktion gehen kann.
Individuelle API- und Integrationsentwicklung, um KI-Modelle in bestehende Geschäftsprozesse einzubetten. Laufender Support und Wartung, damit KI-Lösungen performant und skaliert laufen.
Eine verlässlich verwaltete, dublettenbereinigte Sicht auf die Versicherten über P&C, Life und das Gewerbegeschäft hinweg. Umgesetzt auf Informatica IDMC, Reltio oder Stibo Systems – je nach Architektur.
Governance-Frameworks, Datenqualitätsprogramme, Lineage und Compliance-Readiness – ausgeweitet auf KI-Ergebnisse ebenso wie auf die Dateneingaben. Das Fundament, das jede nachgelagerte KI-Entscheidung nachvollziehbar hält.
Design und Migration von Cloud-Datenplattformen (Snowflake/Databricks on Azure, AWS or GCP). Datenintegration und Pipelines. Self-Service-BI. Deployment von LLM- und ML-Modellen. Responsible-AI-Frameworks.
Bereit, deine KI in der Versicherung auf ein Datenfundament zu stellen, das trägt?
Wir starten dort, wo du stehst: deine aktuellen KI-Investitionen, deine Datenlandschaft, die Lücken. In 30 Minuten bekommst du ein klares Bild davon, was dein Programm ausbremst und wie ein praktikabler nächster Schritt aussieht.
Unverbindlich – ein 30-minütiges Gespräch, um zu klären, wo deine KI- und Datenstrategie steht und wohin sie sich entwickeln kann.
