Künstliche Intelligenz verändert die Versicherungsbranche in beispiellosem Tempo.
Für Munich Re ist KI ein zentraler Erfolgsfaktor unserer Mehrjahresstrategie „Ambition 2030“ und wird unternehmensweit eingesetzt, um das Underwriting und die Schadenbearbeitung zu optimieren. In diesem Interview erläutert Fabian Winter, Chief Data & AI Officer, wie Munich Re KI durch einen strukturierten und wirtschaftlichen, unternehmensweiten Ansatz skaliert, um Effizienz zu steigern und neue Geschäftsfelder in einer zunehmend datengesteuerten Welt zu erschließen.

KI ist derzeit Gegenstand eines großen Hypes. Wie sehen Sie das?

Fabian Winter: Bei Munich Re betrachten wir künstliche Intelligenz als eine strategische Kompetenz, die im gesamten Unternehmen verankert ist, und als wichtigen Wegbereiter für unsere „Ambition 2030“. Unser Ziel ist es, KI zu nutzen, um Underwriting und Schadenbearbeitung zu stärken, die Effizienz zu verbessern und neue Wachstumschancen zu erschließen.

Was unterscheidet den Ansatz von Munich Re von anderen?

Was unseren Ansatz unterscheidet, ist, dass KI mittlerweile tief in unsere Kernprozesse integriert wird. In den letzten Jahren haben wir bei Munich Re eine starke Grundlage in den Bereichen Daten und Technologie geschaffen – von beispielsweise fortschrittlichen Analysen und skalierbaren Datenplattformen bis hin zu generativen KI-Lösungen. Dies gibt uns einen soliden Ausgangspunkt, um die nächste Welle der KI-Innovation in konkreten Geschäftserfolg umzusetzen.

Das volle Potenzial der KI in der Rückversicherung entfaltet sich noch, aber die Richtung ist klar: Unternehmen, die Daten, Technologie und fundiertes Fachwissen erfolgreich kombinieren, werden am besten positioniert sein, um eine Vorreiterrolle einzunehmen. Mit unserem strukturierten Ansatz und kontinuierlichen Investitionen in innovative Technologien ist Munich Re bestens gerüstet, KI als Motor für Wettbewerbsvorteile zu nutzen, um das heutige Geschäft zu stärken und gleichzeitig die Chancen von morgen zu gestalten.

Wie wird diese unternehmensweite Einführung von KI realisiert?

Es läuft auf drei Schlüsselelemente hinaus: Technologie, Governance und Mitarbeitende. Wir haben einen globalen Technologie-Stack sowie ein konzernweites KI-Governance-Rahmenwerk etabliert, um Skalierbarkeit und Compliance sicherzustellen. Gleichzeitig investieren wir intensiv in unsere Mitarbeitenden – durch dedizierte Daten- und KI-Teams, gezielte Rekrutierung und langfristige Initiativen wie unsere globale Daten- und KI-Akademie. Diese ganzheitliche Ausrichtung stellt sicher, dass der Einsatz von KI nicht auf Experten beschränkt bleibt, sondern Teil der Arbeitsweise aller Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über Funktionen und Regionen hinweg wird.

Wie trägt KI sowohl zur Effizienz als auch zum Wachstum bei?

KI sorgt für Effizienz, indem sie den manuellen Aufwand reduziert, eine stärkere Automatisierung und mehr Konsistenz ermöglicht und es unseren Experten erlaubt, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten wie Analysen und Entscheidungsprozesse zu konzentrieren. Mit der weltweit zunehmenden Einführung von KI entstehen völlig neue Risikokategorien, die von algorithmischen Risiken bis hin zu Cyberbedrohungen reichen. Dies schafft Nachfrage nach neuen Versicherungslösungen, und wir entwickeln aktiv Angebote, um diesen KI-bezogenen Risiken zu begegnen. Auf diese Weise verbessert KI nicht nur unser aktuelles Geschäft, sondern erweitert auch unser zukünftiges Marktpotenzial.

Können Sie ein Beispiel nennen, wie KI uns dabei hilft, die Zukunft der Versicherungsbranche zu gestalten?

Ein anschauliches Beispiel findet sich in der Lebens- und Kranken-(Rück-) Versicherung. Das Underwriting erfordert einen erheblichen manuellen Aufwand für die Erfassung, Strukturierung und Bewertung von Informationen. KI, höhere Rechenleistung und der Zugang zu größeren Datensätzen ermöglichen es Versicherern, Risiken genauer zu bewerten, was zu einem tieferen Verständnis individueller Risikoprofile führt und die Versicherbarkeit erweitert. Sie helfen uns dabei, Erstversicherer dabei zu unterstützen, ihren Versicherungsschutz auf Personen mit komplexen Vorerkrankungen auszuweiten, die zuvor möglicherweise zu Ausschlüssen geführt hätten. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt für die Branche und die Versicherten selbst dar.

Ein weiteres eindrucksvolles Beispiel ist unsere generative KI-Plattform Phoenix, die unstrukturierte Dokumente in strukturierte, KI-fähige Daten umwandelt. Dadurch können wir Informationen in großem Umfang extrahieren und zusammenfassen und so die Grundlage für eine bessere Entscheidungsfindung und Automatisierung in Prozessen wie der Schadenbearbeitung oder der Risikoanalyse schaffen.

Den größten Mehrwert wird die nahtlose Kombination von menschlichem Fachwissen und KI bieten. Während KI sich durch die Analyse von Daten, das Erkennen von Mustern und die Automatisierung von Routineaufgaben auszeichnet, liefern menschliche Risikoprüfer das kritische Urteilsvermögen, das Kontextverständnis und die Verantwortung, die für eine fundierte Entscheidungsfindung erforderlich sind.