Studie Schaden- und Unfallversicherung: KI-Vorreiter mit deutlichem Umsatzvorsprung, Branche hinkt hinterher
Berlin (ots)
- Die Top 10 Prozent der Versicherer mit besseren Fähigkeiten rund um Künstliche Intelligenz (KI) übertreffen ihre Mitbewerber bei Umsatzwachstum (21 Prozent mehr) und an der Börse
- Vorreiter gehen über KI-Pilotprojekte hinaus und setzen auf strategische Implementierung, umfassende Schulungen und KI-Tools
Schaden- und Unfallversicherer sehen sich einer wachsenden Wettbewerbslücke gegenüber: 10 Prozent der Branche setzen KI erfolgreich ein, während andere darum kämpfen, nennenswerte Vorteile zu erzielen. Der nun in seiner 19. Auflage erschienene "World Property & Casualty Insurance Report 2026" des Capgemini Research Institute erklärt die KI-Kluft teils dadurch, dass 42 Prozent der Versicherer keine KI-Kennzahlen erfassen. Ohne zu messen und validieren was funktioniert, verbleiben 60 Prozent der Versicherer in der Erkundungs- oder Proof-of-Concept-Phase.
"Die Versicherungsbranche steht vor ihrem Moment der Wahrheit: Die Vorreiter liefern den Beweis dafür, dass sich KI zu einem echten Wettbewerbsvorteil entwickelt, der sich direkt auf das Geschäftsergebnis auswirkt. Voraussetzung dafür ist, dass Versicherer sie von Anfang an in ihre Geschäftsstrategie einbetten", so Dr. Joachim Rawolle, Leiter Versicherungen bei Capgemini in Deutschland. "Während viele Versicherer noch mit den üblichen technischen und kulturellen Hürden kämpfen, sind die Vorteile inzwischen glasklar. Durch die Stärkung der Datengrundlagen, klare Zuständigkeiten und Investitionen in Mitarbeiter und Governance können Versicherer über Pilotprojekte hinausgehen. Der Fokus liegt nun auf organisatorischer Disziplin, um die Wirkung von KI im gesamten Unternehmen nachhaltig sicherzustellen."
Die Studie zeigt, dass derzeit nur eine kleine Gruppe von Versicherern KI nicht nur als Werkzeugset betrachtet, sondern als zentrale operative Kompetenz. Sie stellen eine gleichzeitige Abstimmung zwischen Strategie und Personal, technologischer Grundlage und organisatorischer Umsetzung sicher. Diese Versicherer werden als "intelligence trailblazers" bezeichnet und erzielen über einen Zeitraum von drei Jahren ein bis zu 21 Prozent höheres Umsatzwachstum sowie einen Anstieg des Aktienkurses um etwa 51 Prozent.[1]
Der Studie zufolge unterscheiden sich diese Vorreiter in mehrfacher Hinsicht von Mainstream-Versicherern: Sie investieren fast viermal häufiger in Change Management, das über grundlegende Schulungen hinausgeht; sie verfügen fast dreimal häufiger über eine Infrastruktur für erklärbare KI, die unternehmensweit Vertrauen schafft; und sie sorgen fast doppelt so häufig dafür, dass KI direkt in Stellenbeschreibungen verankert wird, wodurch Verantwortlichkeit geschaffen wird.
Vorreiter stehen in scharfem Kontrast zu einer Branche, die mit einem "Architektur-Mismatch" zu kämpfen hat - einem Muster, bei dem der technologische Fortschritt die Fähigkeit der Unternehmen übertrifft, diese effektiv zu integrieren. Im Durchschnitt investieren Schaden- und Unfallversicherer 72 Prozent ihrer KI-Investitionen in Technologie und Infrastruktur, während nur 28 Prozent für Change Management, einschließlich grundlegender Schulungen für Mitarbeiter und Führungskräfte, aufgewendet werden. Infolgedessen haben viele KI-Initiativen Schwierigkeiten, ihr volles Potenzial auszuschöpfen, was die unternehmensweiten Auswirkungen einschränkt.
Rendite von KI-Investitionen noch weitestgehend unbekannt
Über die Hälfte (55 Prozent) der Schaden- und Unfallversicherer stellte fest, dass es keinen klaren ROI für KI-Initiativen gibt, wobei ebenso viele angaben, dass unklar ist, wer in ihrem Unternehmen für KI-Initiativen verantwortlich ist. Infolgedessen liegt die Verantwortung oft bei Einzelpersonen oder kleinen Teams, was es unmöglich macht, unternehmensweite Auswirkungen zu messen. Selbst auf Teamebene sind die Auswirkungen begrenzt: Zwei Drittel (67 Prozent) der Schaden- und Unfallversicherer nennen einen Mangel an KI-Kompetenzen, und fast die Hälfte (47 Prozent) der Mitarbeiter mit Zugang zu KI-Tools berichtet, dass sich ihr Arbeitsalltag auch nach 18 Monaten Nutzung nicht verändert hat.
Der Schlüssel für den Versicherer der Zukunft? Die Harmonie zwischen Mensch und KI
Während KI-Vorreiter klare Vorteile verbuchen, knabbert die restliche Branche weiterhin an den Herausforderungen. Fast die Hälfte (49 Prozent) der Arbeitszeit entfällt auf die teamübergreifende Zusammenarbeit, doch die meisten KI-Tools arbeiten nach wie vor auf der Ebene einzelner Aufgaben. Auch bei der Datenbereitschaft gibt es Nachholbedarf: Nur 12 Prozent der Versicherer geben an, einen sehr hohen Reifegrad zu haben, obwohl sie stark auf Daten angewiesen sind, die bisher nur unstrukturiert vorliegen. Zudem besteht weiterhin eine wachsende Vertrauenslücke: 43 Prozent der Mitarbeiter nennen die Arbeitsplatzsicherheit ihr größtes Anliegen und nur 14 Prozent der Mitarbeiter haben eine "sehr klare" Vorstellung davon, wie KI in ihre Arbeit passt.
Der Studie zufolge bietet sich die Chance, das Versicherungsunternehmen der Zukunft neu zu konzipieren - in dem die Führungsspitze die strategische Ausrichtung vorgibt und die Grenzen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI definiert, qualifizierte Mitarbeiter komplexe operative Entscheidungen anhand von Echtzeit-Erkenntnissen treffen und KI-Agenten routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Innerhalb dieses Modells können Orchestrierungsmanager aktiv daran arbeiten, die Geschäftsstrategie und KI-Prinzipien so aufeinander abzustimmen, dass sich die Intelligenz in großen Unternehmen skalieren lässt. Um diese Vision zu verwirklichen, müssen Versicherer KI in die tägliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung einbetten, ihre Datengrundlagen stärken und Arbeitsabläufe für das Zeitalter der agentenbasierten KI neu gestalten.
Über die Studie
Der Capgemini World Property and Casualty Insurance Report 2026 stützt sich auf Daten aus drei Hauptquellen: den 2026 Global Insurance Executive Interviews, den 2026 Global Insurance Employee Surveys und der 2026 Global Voice of the Customer Survey. Im Rahmen dieser Untersuchungen wurden 344 Führungskräfte führender Schaden- und Unfallversicherer, 809 Versicherungsmitarbeiter aus den Bereichen Underwriting, Schadenbearbeitung, Vertrieb und Kundenservice sowie 1.113 Versicherungsnehmer befragt. Die Befragten wurden zu KI-Implementierung, organisatorischen Hindernissen bei der Skalierung und Kundenpräferenzen für proaktive Versicherungsdienstleistungen befragt. Diese Teilnehmer repräsentieren wichtige Märkte in drei globalen Regionen: Nord- und Südamerika, Europa und den asiatisch-pazifischen Raum.
Über Capgemini
Capgemini ist ein globaler Partner für die KI-gestützte Geschäfts- sowie Technologietransformation. Das Unternehmen schafft messbaren Mehrwert für seine Kunden, indem es die Zukunft von Organisationen gestaltet und im Zusammenspiel von KI, Technologie sowie dem Mensch Realität werden lässt. Seit fast 60 Jahren steht Capgemini für Verantwortung wie auch Vielfalt und beschäftigt über 420.000 Mitarbeitende in mehr als 50 Ländern. Das End-to-End-Leistungsspektrum gründet auf einer umfangreichen Branchenexpertise, einem starken Partner-Ökosystem sowie Kompetenzen in den Bereichen Strategie, Technologie, Design, Engineering und Operations. Die Gruppe erzielte 2025 einen weltweiten Umsatz von 22,5 Milliarden Euro.
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Über das Capgemini Research Institute
Das Capgemini Research Institute ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institut veröffentlicht Forschungsarbeiten über den Einfluss digitaler Technologien auf große Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk von Capgemini-Experten zurück und arbeitet eng mit akademischen und technologischen Partnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Indien, Singapur, Großbritannien, und den USA.
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[1] Diese Zahlen bilden den Abschluss der Capgemini-Analyse, in der die von den Versicherern selbst eingeschätzte Reife in verschiedenen Bereichen mit den von ihnen angegebenen Finanzergebnissen für den Zeitraum 2021-2024 kombiniert wurde. Dieser Zeitraum umfasst den gesamten Zyklus der KI-Investitionen, einschließlich traditioneller KI/ML-Lösungen (z. B. Vorhersagemodelle, regelbasierte Systeme und statistische Algorithmen) sowie grundlegender Fähigkeiten, die die spätere Einführung von GenAI und agentischer KI ermöglichten.
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