Deloitte @ InsureNXT 2026 – Zukunft gestalten

Databricks als strategische Grundlage für die Skalierung von KI in Versicherungsunternehmen 

Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Hebel für Wachstum, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der Versicherungswirtschaft – ihr Nutzen bleibt jedoch begrenzt, solange Daten fragmentiert, Plattformen isoliert, die Umsetzung komplex und eine Skalierung nicht möglich ist. 

Databricks schafft als unternehmensweite Data- & AI-Plattform die Voraussetzung, um Daten über alle Sparten und Systeme hinweg konsistent, sicher und wirtschaftlich nutzbar zu machen. 

Versicherungsunternehmen erhalten damit eine regulatorisch konforme, skalierbare Grundlage, um KI-Initiativen in den produktiven Einsatz zu überführen. Gleichzeitig lassen sich IT-Komplexität und Gesamtkosten signifikant reduzieren. 

AI Governance im Spannungsfeld von Innovation, Regulierung und Vertrauen 

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz entwickelt sich für Versicherer zunehmend zum Wettbewerbsfaktor – gleichzeitig steigen die Anforderungen an Transparenz, Risikosteuerung und regulatorische Konformität, insbesondere durch den EU AI Act. KI‑Anwendungen in Pricing, Underwriting, Schadenmanagement oder Betrugserkennung müssen nicht nur leistungsfähig, sondern auch erklärbar, steuerbar und prüfbar sein. Vor diesem Hintergrund stellt sich für Versicherer die zentrale Frage, wie AI Governance wirksam und zugleich pragmatisch etabliert werden kann. Gefordert ist ein integrierter End‑to‑End‑Ansatz, der von der strukturierten Bewertung von KI‑Use‑Cases über klare Rollen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen bis hin zu kontinuierlichem Monitoring und Reporting reicht. Richtig umgesetzt wird AI Governance nicht zum Innovationshemmnis, sondern zur Voraussetzung für skalierbaren KI‑Einsatz – und zum entscheidenden Enabler für Vertrauen bei Management, Aufsicht und Kunden. 

Conversational AI: Kundendialog neu gedacht - effizient für Sie, mühelos für Ihre Kunden

Kundendialog ist für Versicherer heute weit mehr als ein operativer Servicekanal. Kunden erwarten schnelle, verständliche und kanalübergreifend konsistente Antworten – ohne wiederholte Erklärungen, Medienbrüche oder lange Wartezeiten. Gleichzeitig steigen Kostendruck, Fallkomplexität und Anforderungen an Verfügbarkeit im Kundenservice. Vor diesem Hintergrund stellt sich für Versicherer die zentrale Frage, wie Serviceprozesse effizienter skaliert und zugleich kundennäher gestaltet werden können. Agentic AI und Conversational-AI-Lösungen schaffen die Voraussetzung, Anliegen strukturiert aufzunehmen, Folgeprozesse zu steuern, Umsysteme zu orchestrieren und definierte Vorgänge Ende-zu-Ende zu unterstützen. So wird KI vom punktuellen Chatbot zur integrierten Servicefähigkeit. Der Mitarbeitende bleibt dabei ein zentraler Erfolgsfaktor. Agent-Assist-Funktionen unterstützen Service-Mitarbeitende in Echtzeit mit Kontext, Empfehlungen und Automatisierung und entlasten insbesondere bei repetitiven Aufgaben. Für Versicherer entsteht dadurch ein skalierbarer Kundendialog mit höherer Effizienz, konsistenter Servicequalität und einem spürbar einfacheren Kundenerlebnis.

Ganzheitliches M&A Management bei Versicherern – von der Strategie bis zur Post Merger Integration 

Der Konsolidierungsdruck im Versicherungsmarkt steigt. Life-Run-Off-Transaktionen, Zusammenschlüsse kleinerer und mittelgroßer Versicherer sowie wachsendes Kaufinteresse erhöhen die Anforderungen an ein integriertes Vorgehen über den gesamten M&A-Prozess hinweg. Erfolgreiche Transaktionen in der Versicherungsbranche entstehen nicht isoliert im Deal, sondern durch eine ganzheitliche 360°-Sicht auf das M&A-Management – von strategischen Treibern und Due Diligence über die Transaktion bis hin zur Post-Merger Integration. Besonders relevant ist die Verzahnung von Operational Due Diligence und Post Merger Integration: zentrale Erkenntnisse aus der Due Diligence prägen unmittelbar die Integrationsagenda und den nachhaltigen Transaktionserfolg. 

Transformation von Kernversicherungssystemen im Spannungsfeld von Modernisierung und AI

Kernversicherungssysteme sind bei vielen Versicherern heute der Engpass für Innovation, Effizienz und Time-to-Market. Steigende Anforderungen an Kundenzentrierung, technologische Flexibilität und Automatisierung erhöhen den Druck, bestehende Systeme strategisch neu auszurichten oder abzulösen. Dabei stellt sich für Versicherer die zentrale Frage, ob Standardsoftware eingeführt, ein eigenes Zielsystem aufgebaut oder eine schrittweise Modernisierung verfolgt werden soll. Gleichzeitig gewinnt AI an Bedeutung, da moderne Kernsysteme zunehmend die Voraussetzung dafür schaffen, Prozesse intelligenter zu steuern, Daten besser nutzbar zu machen und neue Service- und Betriebsmodelle zu ermöglichen. Eine zukunftsfähige Versicherung braucht daher nicht nur ein modernes, skalierbares Kernsystem, sondern auch eine klare Transformationsstrategie.