Steht der klassische Versicherungsvermittler vor dem Aus oder erhält er durch Künstliche Intelligenz seinen mächtigsten Verbündeten?
Angesichts sinkender Vermittlerzahlen, einer alternden Belegschaft und steigendem Kostendruck liefert diese Masterarbeit die entscheidenden Antworten für die Transformation der Branche.
Warum Sie diese Arbeit lesen sollten:
Theorie trifft echte Praxis: Neben einer fundierten Literaturstudie und Experteninterviews umfasst die Analyse eine quantitative Befragung (n=217) sowie eine eigene Fallstudie zur Entwicklung eines KI-Chatbots im Segment Handyversicherung.
Der „Human-in-the-Loop“-Erfolg: Erfahren Sie, warum kollaborative Assistenzmodelle, bei denen KI den Menschen unterstützt, statt ihn zu ersetzen, die höchste Akzeptanz bei Kunden finden.
Navigationshilfe durch den Rechtsdschungel: Die Arbeit bietet eine detaillierte Analyse der regulatorischen Rahmenbedingungen, inklusive EU AI Act, DSGVO und VVG.
Strategischer Vorsprung: Identifizieren Sie die Erfolgsfaktoren für KI-gestützte Beratungssysteme – von technischer Zuverlässigkeit bis hin zum notwendigen Change-Management im Unternehmen.
Die Arbeit liefert unter anderem:
- Vergleich zwischen klassischer Automatisierung (RPA) und lernfähiger KI;
- tiefgehende Analyse regulatorischer Vorgeben;
- Analyse von Kundenakzeptanz, Vertrauen und ethischer Gestaltung;
- Konkrete Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI im Vertrieb sowie ein Ausblick auf zukunftsweisende Technologien wie Agentic AI.
Ein Leitfaden für Führungskräfte, Strategen und Innovatoren in der Versicherungswirtschaft, die den technologischen Wandel nicht nur begleiten, sondern aktiv gestalten wollen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Hintergrund und Relevanz von KI in der Versicherungsvermittlung
- 2.1 Problemstellung und Forschungsfragen
- 2.2 Haupt- und Unterforschungsfragen
- 2.3 Methodik und Struktur der Arbeit
- 3. Theorie und Grundlagen
- 3.1 Automatisierung
- 3.1.1 Grundbegriffe und Definitionen
- 3.1.2 Regelbasierte Systeme und Algorithmen
- 3.1.3 API-Integration und CRM als Enabler der Automatisierung
- 3.1.4 Robotic Process Automation (RPA) und Erweiterungen
- 3.1.5 Anwendungsfelder klassischer Automatisierung
- 3.1.6 Zusammenfassung der Vorteile und Grenzen regelbasierter Automatisierung
- 3.2 Künstliche Intelligenz
- 3.2.1 Begriffliche Einordnung und historische Entwicklung
- 3.2.2 Definitionen und zentrale Merkmale von KI
- 3.3 Unterscheidung zwischen klassischer Automatisierung und KI
- 3.4 Menschliche Versicherungsvermittlung
- 3.4.1 Aktuelle Situation als Grundlage potenzieller Mehrwerte
- 3.4.2 Zusammenfassung der Vorteile und Grenzen allein menschlicher Beratung
- 3.5 Automatisierte Beratungssysteme im Versicherungsbereich
- 3.5.1 Aktuelle Situation und Problemstellung
- 3.5.2 Vorteile und Grenzen der regelbasierten Beratungsautomatisierung
- 3.6 Künstliche Intelligenz im Vertrieb von Versicherungen
- 3.6.1 KI-basierte Beratungssysteme
- 3.6.2 Vorteile und Grenzen von KI in der Beratung
- 3.7 Kollaborative Intelligenz: Die Interaktion von Mensch und KI in der Beratung
- 3.7.1. Definition und Modelle der Mensch-KI-Interaktion
- 3.1 Automatisierung
- 4. Regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen
- 4.1 Regulatorische Rahmenbedingungen in Deutschland
- 4.1.1 Auswirkungen des EU-AI-Act's auf KI in der Versicherungsberatung
- 4.1.2 Datenschutzvorschriften zu KI-Systemen im Versicherungsvertrieb
- 4.1.3 Versicherungsvertriebsrichtlinie (IDD) und die Anforderung der „bestmöglichen Beratung" im Kontext von KI
- 4.1.4 Perspektive der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin)
- 4.1.5 AI-Governance: Steuerung der Anforderungen beim KI-Einsatz
- 4.2 Kundenakzeptanz und Vertrauen in KI-gestützte Beratung
- 4.2.1 Einflussfaktoren auf die Akzeptanz von Automatisierung und KI in der Beratung
- 4.2.2 Vertrauensbildung im Kontext von KI-basierter Interaktion
- 4.2.3 Ethische Gestaltung von KI-Beratungssystemen
- 4.1 Regulatorische Rahmenbedingungen in Deutschland
- 5. Qualitative Analyse
- 5.1 Experteninterviews:
- 5.1.1 Auswahl der Experten und Durchführung der Interviews
- 5.1.2 Auswertung und Diskussion der Interviewergebnisse
- 5.1.3 Betrachtung der Unterforschungsfrage: Welche rechtlichen und regulatorischen Vorgaben beeinflussen speziell den Einsatz automatisierter und KI-basierter Systeme in der Versicherungsberatung in Deutschland
- 5.1.4 Betrachtung der Unterforschungsfrage: Welche Anwendungsbeispiele automatisierter und KI-gestützter Versicherungsberatung gibt es aktuell, und welche Faktoren beeinflussen deren Erfolg?
- 5.1.5 Kritische Reflexion (Methodenkritik)
- 5.2 Erarbeitung einer eigenen Fallstudie zum Thema Handyversicherung
- 5.2.1 Erarbeitung eines KI-Chatbots
- 5.2.2 Ergänzende Befragung zur Kundenakzeptanz und -bewertung
- 5.2.3 Kritische Reflexion der erarbeiteten Fallstudie
- 5.1 Experteninterviews:
- 6. Change-Management als Voraussetzung für eine erfolgreiche KI-Transformation
- 7. Synthese der Erkenntnisse aus Theorie und Empirie
- 7.1. Beantwortung der Hauptforschungsfrage
- 7.2 Beantwortung der Unterforschungsfragen
- 7.2.1 Regulatorische Rahmenbedingungen (Frage 1)
- 7.2.2 Anwendungsbeispiele automatisierter und KI gestützter Beratung (Frage 2)
- 7.2.3 Akzeptanz und Kundenbewertung (Frage 3)
- 7.3 Limitationen und Forschungsbedarf
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Masterarbeit untersucht das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in der Versicherungsberatung, indem sie eine vergleichende Analyse zu klassischer regelbasierter Automatisierung und menschlicher Beratung durchführt. Das primäre Ziel ist es, Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren von KI-gestützten Beratungssystemen sowie relevante regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen zu beleuchten.
- Analyse des Potenzials von KI in der Versicherungsberatung
- Vergleich von KI mit klassischer Automatisierung und menschlicher Beratung
- Identifizierung von Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren für KI-Systeme
- Untersuchung regulatorischer und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen
- Erforschung kollaborativer Assistenzmodelle zwischen Mensch und KI
- Entwicklung von Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI im Versicherungsvertrieb
Auszug aus dem Buch
2.1 Problemstellung und Forschungsfragen
Diese Arbeit hat unter anderem zum Ziel, sich kritisch mit der Idee von KI in der Kundenberatung auseinanderzusetzen. Zum einen bestehen erkennbare Risiken, wie Vertrauensverlust, rechtliche Problematiken (z. B. Datenschutz) oder technische Limitationen (vgl. Versicherungsbote & Capterra, 2024). Diese sollen entsprechende Würdigung erhalten. Auf die Betrachtung der bspw. laut Capterra ebenfalls vorliegenden Cyberrisiken wird verzichtet, um den vorgegebenen Umfang nicht zu überschreiten. Zum anderen gab es in den letzten Jahren zahlreiche Automatisierungsinitiativen in der Versicherungsbranche (vgl. Gondring, 2015, S. 495). Etliche Geschäftsvorfälle (GeVo's) können infolgedessen bereits per Online-Self-Service erledigt werden (vgl. Anhang 2). Zusätzlich bieten Versicherer (vgl. BaFin, 2023) und Vermittler (vgl. Wenig, 2023a) inzwischen oftmals auch Online-Versicherungsabschlüsse an. Daher ist fraglich, ob es KI im Versicherungsvertreib wirklich benötigt.
Laut Capterra (2024) setzen bereits 55% der befragten Unternehmen KI-Lösungen im Kundenservice ein. PwC berichtet, dass bereits 65% der befragten Versicherer auf einen Chatbot-basierten Kundensupport setzen (vgl. Dagianis et al., 2025). Es kann daher angenommen werden, dass die Unternehmen einen Mehrwert in der Investition in KI gesehen haben. Zudem scheinen diese Unternehmen die genannten Risiken angemessen zu beherrschen. Auch sammeln kontinuierliche Erfahrungen mit der Technologie, die sie wiederum zur Weiterentwicklung befähigen. Laut Fraunhofer IOA investieren die befragten Unternehmen in KI, da sie sich bspw. Mehrwerte in der Prozessbeschleunigung, der Entlastung von Mitarbeiter oder Kosteneinsparungen und Wettbewerbsfähigkeit erhoffen (vgl. Feike et al., 2024, S. 11). Tatsächlich ist der Vertrieb der Bereich, in dem KI bereits am häufigsten zum Einsatz kommt (vgl. Feike et al., 2024, S. 9).
Trotz bestehender Fortschritte blieb das Potenzial von KI im Versicherungsvertrieb bislang häufig ungenutzt. Nur 14% der Unternehmen setzen generative KI aktiv ein und 52% planen den mittelfristigen Einsatz (vgl. Initiative gut beraten, 2024). Dies weist auf eine dynamische Entwicklung hin, bei der zögernde Akteure langfristig Wettbewerbsnachteile riskieren. Aus den genannten Überlegungen wurden die in Unterpunkt 2.2 aufgeführten Forschungsfragen abgeleitet.
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema Online-Abschlüsse im Versicherungsbereich ein, beleuchtet die Präferenz für persönliche Beratung und die Herausforderungen der Branche, die den Einsatz von KI relevant machen.
Kapitel 2. Hintergrund und Relevanz von KI in der Versicherungsvermittlung: Hier werden der Rückgang der Vermittlerzahlen, der Fachkräftemangel und die Notwendigkeit digitaler Lösungen thematisiert, wobei die Forschungsfragen zur Machbarkeit und den Herausforderungen von KI im Versicherungsvertrieb abgeleitet werden.
Kapitel 3. Theorie und Grundlagen: Dieses Kapitel widmet sich der begrifflichen Abgrenzung von Automatisierung und KI, der Unterscheidung beider Konzepte, der menschlichen Versicherungsvermittlung sowie automatisierten und KI-gestützten Beratungssystemen und führt das Konzept der kollaborativen Intelligenz ein.
Kapitel 4. Regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen: Es werden die rechtlichen Vorgaben wie der EU-KI-Act, Datenschutzbestimmungen (DSGVO) und die Versicherungsvertriebsrichtlinie (IDD) untersucht, ergänzt durch die Analyse von Kundenakzeptanz und Vertrauen in KI-gestützte Beratung.
Kapitel 5. Qualitative Analyse: Dieses Kapitel beschreibt die Durchführung von Experteninterviews und einer Fallstudie zum Thema Handyversicherung, um die technische und konzeptionelle Machbarkeit von KI-Beratungssystemen sowie deren Akzeptanz empirisch zu untersuchen.
Kapitel 6. Change-Management als Voraussetzung für eine erfolgreiche KI-Transformation: Das Kapitel hebt die Bedeutung eines professionellen Change-Managements für die erfolgreiche Implementierung von KI im Versicherungsvertrieb hervor, um technologische Innovationen mit menschlichem Handeln zu verknüpfen.
Kapitel 7. Synthese der Erkenntnisse aus Theorie und Empirie: Hier werden die Ergebnisse aus der theoretischen Analyse, der Fallstudie und den Experteninterviews zusammengeführt, um die Haupt- und Unterforschungsfragen zu beantworten und Limitationen sowie weiteren Forschungsbedarf aufzuzeigen.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Versicherungsvermittlung, Automatisierung, Beratungssysteme, Potenziale, Limitationen, Regulatorische Rahmenbedingungen, Akzeptanz, Vertrauen, Kollaborative Intelligenz, Digitalisierung, Chatbots, Kundenbedürfnisse, Change-Management.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Grenzen von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Versicherungsberatung und vergleicht sie mit klassischer Automatisierung sowie menschlicher Beratung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind die Analyse von KI-gestützten Beratungssystemen, deren Chancen, Limitationen und Erfolgsfaktoren sowie die damit verbundenen regulatorischen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, den Mehrwert von KI gegenüber herkömmlichen Automatisierungsansätzen in der Versicherungsberatung zu bestimmen und relevante regulatorische, technische und gesellschaftliche Herausforderungen zu identifizieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit verwendet einen interdisziplinären Methodenmix aus Literaturstudie, Experteninterviews, einer quantitativen Befragung (n = 217) und einer Fallstudie zur KI-basierten Beratung im Segment Handyversicherung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Theorie und Grundlagen von Automatisierung und KI, menschliche Versicherungsvermittlung, automatisierte und KI-gestützte Beratungssysteme, kollaborative Intelligenz, regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen sowie eine qualitative Analyse durch Experteninterviews und eine Fallstudie.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Künstliche Intelligenz, Versicherungsvermittlung, Automatisierung, Beratungssysteme, Potenziale, Limitationen, Regulatorische Rahmenbedingungen, Akzeptanz, Vertrauen, Kollaborative Intelligenz, Digitalisierung, Chatbots, Kundenbedürfnisse und Change-Management.
Warum wurde die Handyversicherung als Pilotfeld für die Fallstudie gewählt?
Die Handyversicherung wurde als Pilotfeld gewählt, da sie ein einfach strukturiertes Produkt mit überschaubarer Komplexität, geringem Differenzierungspotenzial und geringem rechtlichen Risiko darstellt, was sie zu einem geeigneten Einstiegsfeld für KI-basierte Beratungssysteme macht.
Welche Rolle spielt die EU-KI-Verordnung bei der Risikoeinstufung von KI-Systemen in der Versicherungsberatung?
Die EU-KI-Verordnung definiert vier Risikoklassen und legt fest, dass KI-Systeme in der Versicherungsberatung, die weitreichende Entscheidungen treffen oder den Zugang zu essenziellen Leistungen betreffen, als Hochrisiko-KI eingestuft werden und strengen Anforderungen unterliegen.
Warum wird kollaborative Intelligenz als Schlüsselmodell für die Versicherungsbranche betrachtet?
Kollaborative Intelligenz wird als Schlüsselmodell angesehen, da KI-Systeme standardisierbare Routineaufgaben übernehmen und menschliche Experten sich auf empathische, juristische und situative Urteilsfähigkeit konzentrieren können, was die Beratungsqualität und operative Effizienz steigert.
Was sind die größten Herausforderungen bei vollautomatisierten Entscheidungen im Versicherungsbereich?
Die größten Herausforderungen bei vollautomatisierten Entscheidungen liegen in den erheblichen regulatorischen Unsicherheiten, insbesondere bei komplexen und existenzsichernden Produkten, sowie der Notwendigkeit menschlicher Aufsicht und Transparenz.
- Citar trabajo
- Tobias Kramny (Autor), 2026, KI als Versicherungsvermittler?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1703807
