Databricks in der Versicherungsbranche: 5 Use-Cases, in denen KI und Datenplattformen sofort Mehrwert schaffen

In unserem Blogbeitrag im März haben wir erläutert, warum sich Databricks als Marktstandard unter den Datenplattformen etabliert hat.

Vor einigen Wochen haben wir ich außerdem gezeigt, welche Vorteile Databricks im Bankensektor bringen kann. Nun gehen wir einen Schritt weiter und zeigen anhand realer Versicherungs-Use Cases, wie Databricks den Versicherungssektor unterstützt.

Die Versicherungsbranche tritt in ein Echtzeit-Zeitalter ein – und Datenplattformen entscheiden, wer Schritt hält

Die Versicherungsbranche befindet sich an einem ähnlichen Wendepunkt wie zuvor der Bankensektor – allerdings mit eigenen, spezifischen Herausforderungen:

• Telematikdaten sind bereits verfügbar, werden aber noch nicht voll genutzt
• Betrug wird zunehmend organisierter und schwerer zu erkennen
• Kundenerwartungen – insbesondere im Schadenprozess – werden durch digitale Wettbewerber neu definiert

Gleichzeitig ist generative KI kein experimentelles Thema mehr. Bis zum Ende dieses Jahrzehnts wird sie zu einer Kernfähigkeit – und Versicherer ohne produktionsreife Use Cases werden strukturell ins Hintertreffen geraten.

Die besondere Bedeutung dieses Moments liegt darin, dass all diese Entwicklungen gleichzeitig stattfinden. Genau deshalb wird die zugrunde liegende Datenplattform zu einer strategischen Entscheidung – nicht nur zu einer technischen.

Warum Databricks in der Versicherungsbranche immer relevanter wird

Traditionelle Versicherungsarchitekturen wurden nicht für Echtzeitdaten oder KI-gestützte Prozesse entwickelt. Schadenbearbeitung, Underwriting, Betrugserkennung und Pricing laufen häufig in fragmentierten Systemen, mit Verzögerungen und Inkonsistenzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Eine einheitliche Daten- und KI-Plattform verändert diese Dynamik grundlegend. Anstatt Daten zwischen Systemen zu verschieben, können Versicherer auf einer gemeinsamen Basis arbeiten, auf der Rohdaten – wie Schadendokumente, Telematikströme oder Kundeninteraktionen – in KI-fähige Erkenntnisse transformiert werden, kontrolliert und vollständig nachvollziehbar.

Dies ermöglicht einen Wandel auf mehreren Ebenen:

• von verzögerter Verarbeitung zu Echtzeitentscheidungen
• von manuellen Abläufen zu automatisierten, erklärbaren Pipelines
• von Datensilos zu einer einheitlichen Sicht auf Kunden und Risiken

Das Ergebnis ist nicht nur Effizienzsteigerung, sondern ein grundlegend neues Betriebsmodell.

High-Impact Use Cases mit schnellem Mehrwert

Der tatsächliche Wert einer solchen Plattform zeigt sich besonders deutlich bei konkreten Anwendungsfällen entlang des gesamten Versicherungsprozesses.

1. Schadenbearbeitung – von Tagen auf Stunden

Die Schadenbearbeitung ist einer der sichtbarsten Schmerzpunkte für Kunden und gleichzeitig einer der ressourcenintensivsten Prozesse intern.

Heute sind viele Schritte noch manuell: Dokumente prüfen, Deckung validieren, Betrugsindikatoren bewerten. Mit KI-gestützter Automatisierung können Schadendaten jedoch direkt aus Portalen eingelesen, mithilfe von OCR- und Vision-Modellen strukturiert und automatisch validiert werden.

Ein erheblicher Anteil einfacher Schäden kann ohne menschliches Eingreifen abgewickelt werden, während komplexe Fälle intelligent priorisiert werden.

Typische Effekte:

• 40–60 % schnellere Schadenbearbeitung
• 40–50 % der einfachen Schäden werden automatisch genehmigt
• spürbare Verbesserung der Kundenzufriedenheit (NPS)
• 2–5 Mio. € jährliche Einsparungen bei einem mittelgroßen Versicherer

2. Betrugserkennung – von Regeln zu Netzwerken

Versicherungsbetrug wird zunehmend organisiert, und regelbasierte Systeme stoßen an ihre Grenzen. Es reicht nicht mehr aus, einzelne Anomalien zu erkennen – entscheidend ist die Identifikation von Mustern und Netzwerken.

Durch die Kombination von Graph Analytics, Verhaltensanalysen und NLP auf Schadenbearbeiter-Notizen können Zusammenhänge zwischen Fällen, Akteuren und Ereignissen sichtbar gemacht werden, die zuvor verborgen blieben.

Anstatt Ermittler mit Warnungen zu überfluten, priorisiert das System risikoreiche Fälle mit erklärbaren Scores und vollständigen Audit-Trails.

Dies führt zu:

• 60–80 % höherer Erkennungsrate von Betrug
• 40–60 % weniger False Positives
• Identifikation organisierter Betrugsnetzwerke statt einzelner Fälle

3. Underwriting – schneller, konsistenter, erklärbarer

Underwriting war traditionell sowohl zeitaufwendig als auch stark von individuellen Einschätzungen abhängig. KI-gestütztes Underwriting bringt Konsistenz und Geschwindigkeit in diesen Prozess.

Durch die Anreicherung von Antragsdaten mit externen Signalen und den Einsatz erklärbarer ML-Modelle können Versicherer einen großen Teil der Entscheidungen automatisieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen erfüllen.

In der Praxis bedeutet das:

• Reduktion der Entscheidungsdauer von Tagen auf Stunden
• 50–70 % der Anträge werden automatisiert bearbeitet
• deutlich geringere Varianz zwischen Underwritern
• messbare Effizienzsteigerungen

4. Usage-Based Insurance – Echtzeit-Preisgestaltung als Wettbewerbsvorteil

Telematikdaten sind seit Jahren verfügbar, werden aber oft nur batchweise verarbeitet, was ihren Nutzen stark einschränkt.

Mit Echtzeit-Streaming und -Scoring können Versicherer Preise dynamisch an das tatsächliche Fahrverhalten und Risikoprofil anpassen. Kunden profitieren von mehr Transparenz, und sicheres Verhalten wird unmittelbar belohnt.

Frühe Anwender sehen bereits:

• 10–15 % Umsatzsteigerung bei UBI-Produkten
• 15–25 % weniger Schäden
• geringere Abwanderung durch transparente Preisgestaltung

5. GenAI in der Versicherung – von Dokumenten zu Entscheidungen

Generative KI entfaltet ihren echten Mehrwert im Versicherungsumfeld dann, wenn sie in einer kontrollierten, auditierbaren Umgebung auf internen Daten arbeitet.

Ein Schadenbearbeiter, der einen komplexen Fall mit zahlreichen Dokumenten analysiert, kann innerhalb weniger Minuten eine strukturierte Zusammenfassung erhalten – inklusive möglicher Inkonsistenzen und Betrugssignale. Ebenso können Underwriter strukturierte Risikoberichte für komplexe Fälle generieren.

Dabei geht es nicht darum, Fachwissen zu ersetzen, sondern es zu erweitern – unter vollständiger Einhaltung regulatorischer Anforderungen.

Typische Ergebnisse:

• 60–70 % schnellere Erstbewertung von Schäden
• schnellere und konsistentere Entscheidungsunterstützung
• vollständige Auditierbarkeit und Erklärbarkeit

Und die Ergebnisse…

Wenn diese Use Cases kombiniert werden, entsteht ein erheblicher Impact – sowohl operativ als auch finanziell. Laut Nucleus Researchzeigen Benchmarks:

• hohe mehrjährige ROI-Werte (oft über 400 %)
• Amortisationszeiten von wenigen Monaten
• bis zu 40 % geringere Infrastrukturkosten
• deutliche Produktivitätsgewinne in Schaden- und Datenteams

Selbst vergleichsweise kleine Anfangsinvestitionen können bereits im ersten Jahr signifikante Vorteile bringen und sich anschließend weiter skalieren.

Deshalb entwickeln sich diese Themen zunehmend von IT-Initiativen hin zu Entscheidungen auf Vorstandsebene.

Wie man dorthin gelangt – ohne Unterbrechung: das Strangler Pattern

Eine häufige Sorge ist, dass die Modernisierung der Datenplattform einen vollständigen Ersatz bestehender Systeme erfordert. In der Praxis ist das weder notwendig noch sinnvoll.

Der effektivste Ansatz ist schrittweise.

Neue Funktionen werden parallel zu bestehenden Systemen eingeführt. Zunächst laufen sie im sogenannten „Shadow Mode“, in dem Ergebnisse mit dem bestehenden System verglichen werden, ohne produktive Entscheidungen zu beeinflussen. Erst wenn Leistung und Stabilität nachgewiesen sind, erfolgt die schrittweise Umstellung.

Ein typischer Ablauf:

• Start mit einem fokussierten Pilotprojekt (z. B. Schaden-Triage für eine Produktlinie)
• Erweiterung auf weitere Use Cases bei gleichzeitigem Betrieb des Legacy-Systems als Fallback
• schrittweise Migration einzelner Domänen und Ablösung der Alt-Systeme

Ein zentrales Prinzip ist, dass nach erfolgreicher Migration keine weitere Entwicklung mehr im Legacy-System erfolgt. Dadurch wird verhindert, dass Komplexität weiter wächst, und Innovation konzentriert sich auf die neue Plattform.

Das Ergebnis ist eine kontrollierte Transformation mit minimalem Risiko und kontinuierlicher Wertrealisierung.

Fazit

Die Versicherungsbranche bewegt sich in Richtung eines Echtzeit-, datengetriebenen Betriebsmodells.

Die Frage ist nicht mehr, ob dieser Wandel stattfindet, sondern wie schnell sich einzelne Organisationen anpassen können.

Datenplattformen bilden die Grundlage dieser Transformation. Sie bestimmen, wie effektiv Versicherer Informationen verarbeiten, Entscheidungen treffen und im Wettbewerb bestehen.

Diejenigen, die früh handeln, steigern nicht nur ihre Effizienz – sie definieren neu, wie Versicherung funktioniert.

Wir haben gesehen, welche erheblichen Vorteile Databricks für die Versicherungsbranche bieten kann – wenn Sie der Meinung sind, dass dies auch für Ihr Unternehmen sinnvoll wäre, sollten wir uns unterhalten.