Digital Insurance Podcast: Versicherung & Digitalisierung

Herzlich willkommen zu einer neuen Folge, in der wir uns mit dem rasanten Wandel in der Technologielandschaft der Versicherungsbranche beschäftigen. Es ist kein Geheimnis, dass digitale Teilhabe und Überleben für Versicherer heute mehr denn je von der Geschwindigkeit der Adaption und der anschließenden Umsetzung abhängen. Standards für Protokolle wie MCP (Model Context Protocol) entstehen in Monaten statt in Jahren – eine Herausforderung, die CIO Jens Becker und Bereichsleiter Markus Kreuzer von der Zurich Deutschland mit einer innovativen "AI Fast Lane" meistern.

In dieser spannenden Unterhaltung tauche ich mit Jens und Markus tief in die Welt der agilen KI-Implementierung ein. Wir sprechen darüber, wie die DA Direkt als "Speerspitze" des Konzerns radikal IT-Change beschleunigt und sich mutig für agentic AI öffnet, statt in bürokratischen Narrativen zu verharren. Jens, CIO der Zurich Gruppe Deutschland seit fünf Jahren, verantwortet die gesamte IT, während Markus, seit knapp drei Jahren bei der Zurich und in der Versicherungsbranche, für alle Applikationen der DA Direkt zuständig ist – von der Softwareentwicklung bis zur Business-Analyse.

Hier sind 5 Highlights aus unserem Gespräch:

MCP – Der USB-C der KI-Agenten: Markus erklärt, wie das Model Context Protocol (MCP) den Large Language Models (LLMs) ermöglicht, nicht nur zu "labern", sondern auch handlungsfähig zu werden. MCP ist ein Standard, der es LLMs erlaubt, auf Bestandsdaten und Backend-Systeme zuzugreifen, Daten zu lesen und Aktionen zu triggern – eine Revolution, die in Windeseile adaptiert wurde, ähnlich dem universellen USB-C-Anschluss.

Geschwindigkeit als neue Währung: Jens betont, dass die technologische Entwicklung nie wieder so langsam sein wird wie heute. Das schnelle Auftauchen und die rasante Adaption von MCP zeigen, dass es keine Zeit mehr gibt, ein Jahr zu warten. Es ist nicht nur ein wahrgenommener Druck, sondern eine Notwendigkeit, um konkrete Business-Probleme zu lösen und Kundenzufriedenheit sowie Geschäftserfolg zu steigern.

Die "AI Fast Lane" – Governance neu gedacht: Wir sprechen über das Herzstück ihrer Strategie. Die AI Fast Lane ist kein Abbau von Kontrollen, sondern eine Reorganisation. Durch Maßnahmen wie gemeinsame Kick-offs aller Stakeholder, die frühzeitig Fragen adressieren können, und das Konzept eines "Kümmerers", der Themen durch den Prozess begleitet, werden bürokratische Hürden drastisch reduziert.

Mindset statt Verbote – Innovation fördern: Jens erklärt, dass es darum geht, ein innovationsfreundliches und offenes Umfeld zu schaffen. Statt neue Technologien sofort zu verbieten oder auf die Warteliste zu setzen, werden sie ausprobiert. Das Mindset ist entscheidend: Man zeigt, dass es geht, indem man es einfach macht, und schafft dann Nachahmer. Hierbei hilft eine Governance, die Risiken aufzeigt, aber dem Fachbereich die Entscheidung über die Akzeptanz der Risiken überlässt.

Agente Teams und iteratives Vorgehen: Markus und Jens geben einen Einblick in die Zukunft der AI mit "Agentic AI". Anstatt eines großen, alleskönnenden LLMs setzen sie auf spezialisierte Agenten, die in Teams zusammenarbeiten, zum Beispiel bei der Bearbeitung von Schadensfällen. Der Fokus liegt dabei auf einem iterativen Ansatz – klein anfangen, schrittweise skalieren und den Business Value beweisen. Das Ziel ist nicht, 20 Agenten zu haben, sondern Kundenzufriedenheit und Effizienz zu steigern.

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Whitepaper: KI verantwortungsvoll einsetzen

Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.

In dieser neuen Episode unseres KI-Updates werfe ich gemeinsam mit Thomas Fröhlich einen Blick auf das Jahr 2026 und die rasanten Entwicklungen in der Welt der Künstlichen Intelligenz. Wir diskutieren, warum der anfängliche Hype um einfache Chatbots vorbei ist und wieso Versicherer jetzt tief in die Workflow-Automatisierung einsteigen müssen, um wirklich produktiv zu werden.

Hier sind die 5 Highlights unserer Diskussion:

Allianz setzt auf Anthropic: Die Allianz geht über die bloße Nutzung von Chatbots hinaus und integriert das Modell "Claude" tief in ihre IT-Infrastruktur, um komplexe Prozesse zu automatisieren.

Vom Chatbot zur Agentenfamilie: Wir besprechen den Wandel von einfachen Prompts hin zu spezialisierten KI-Teams, bei denen verschiedene "Agenten" wie in einer Stabshierarchie zusammenarbeiten, um Aufgaben von der Dokumentenanalyse bis zur Content-Erstellung zu erledigen.

Das Ende der "Affenarbeit": KI befreit uns endlich vom lästigen Hin- und Herkopieren zwischen Fenstern. Durch Middleware-Lösungen wie Kamunda oder n8n lassen sich heute ganze Prozessketten nahtlos verknüpfen.

KI-Shopping mit Google Gemini: Dank neuer Protokolle wird Gemini zum aktiven Verkaufsagenten, der nicht nur berät, sondern direkt Kauf- und Buchungsprozesse abschließt, was den digitalen Vertrieb revolutioniert.

Schadenbearbeitung in Rekordzeit Am Beispiel der Zürich Versicherung zeigen wir, wie KI die Schadenbearbeitung auf unglaubliche 47 Sekunden drückt und damit die Kundenerfahrung fundamental verbessert.

Wir stecken mitten in einer Phase, in der KI-Systeme lernen, logisch zu planen und eigenständig Probleme zu lösen. Es geht nicht mehr nur um Textgenerierung, sondern um echte Ausführungskompetenz. Wenn du wissen willst, wie du dein eigenes "KI-Team" aufbaust und welche strategischen Weichen du jetzt stellen musst, solltest du dir diese Folge auf keinen Fall entgehen lassen.

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Whitepaper: KI verantwortungsvoll einsetzen

Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.

Herzlich Willkommen zur Fortsetzung meines Gesprächs mit Johannes Rath von der Signal Iduna und Jens Lapinski von Angel Invest.

Wichtiger Hinweis vorab: Bitte beachtet, dass diese Episode bereits am 30. Mai 2025 aufgezeichnet wurde.

Im ersten Teil haben wir darüber gesprochen, was für unglaublich spannende Tech-Innovationen da draußen entstehen. Aber jetzt wird es ernst: Wie bekommt man diese ganze Innovation eigentlich in einen großen Konzern hinein?

Johannes (Transformation, Operations & Strategie bei Signal Iduna) und Jens (einer der aktivsten Super Angels Europas) sind das perfekte Team, um das zu diskutieren. Johannes muss die Innovationen implementieren, und Jens liefert sie.

Wir sprechen darüber, wie man die Realität von Altsystemen, Kostendruck und strenger Regulatorik (Stichwort DORA) mit dem Wunsch nach modernster KI in Einklang bringt. Es geht nicht darum, Innovationspreise zu gewinnen, sondern echte, drängende Probleme zu lösen – wie den demografischen Wandel, der bei Signal Iduna bis 2030 30 % der Belegschaft betrifft.

Hier sind 5 Highlights aus unserem Gespräch:

Das "Sherpa"-Problem:

Wie oft scheitert ein gutes Startup am Einkauf oder an der Compliance? Johannes erklärt, wie ihr Innovation Hub "Signals" als "Sherpa" agiert. Dieses Team begleitet die Startups durch den Konzern-Dschungel und hat so die Onboarding-Zeit drastisch verkürzt.

Reife statt Hype:

Ein wichtiges Learning war, nicht jedem Hype nachzujagen. Johannes gibt zu, anfangs Fehler gemacht zu haben, indem er zu frühe Startups angebunden hat, deren Produkte noch nicht reif waren. Heute fokussieren sie sich auf reifere Lösungen, die nachweislich ein Problem lösen.

Infrastruktur für Ideen:

Es reicht nicht, nur Startups zu treffen. Signal Iduna hat ein ganzes Ökosystem aufgebaut – vom eigenen Hub über das "Technology Briefing Center" bis hin zum Investment in Jens' Fonds –, um einen stetigen Strom an relevanten Lösungen zu garantieren.

Innovation ist ein Marathon:

Johannes betont, dass man beim Thema Innovation einen langen Atem braucht. Viele Innovations-Hubs machen schnell wieder zu. Der Erfolg liegt darin, die unvermeidlichen Tiefschläge auszuhalten und langfristig zu denken, was Versicherer eigentlich gut können sollten.

Die exponentielle KI-Wand:

Jens warnt, dass die Entwicklung von KI exponentiell verläuft. Die Kosten sind massiv gesunken, die Qualität ist explodiert. Wer jetzt sechs Monate wartet, um über KI nachzudenken, ist vielleicht schon zu spät dran.

Das war nur ein kleiner Einblick. Wir sprechen auch darüber, wie Johannes' Team konkret an "agentischen" KI-Systemen arbeitet, um die Produktivität zu steigern.

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Whitepaper: KI verantwortungsvoll einsetzen

Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.

In dieser Podcast-Episode spreche ich mit Wolfgang Müller, Bereichsleiter Recht, Personal und Compliance bei der IDEAL Versicherung, über ein Thema, das wichtiger ist denn je: Cybersecurity. Wir beleuchten die Herausforderungen, denen Unternehmen heute gegenüberstehen, und wie man die Balance zwischen umfassenden Schutzmaßnahmen und der Aufrechterhaltung der Produktivität findet.

Hier sind fünf Highlights aus unserem Gespräch:

Social Engineering als größte Gefahr: Wir stellen fest, dass klassische Hackerangriffe immer weniger erfolgreich sind. Der Mensch ist die Schwachstelle! Social Engineering, also das Ausnutzen menschlicher Schwächen und des Vertrauens, ist die bevorzugte Methode der Angreifer. Sie täuschen ihre Opfer mit raffinierten E-Mails, Anrufen oder anderen Tricks, um an sensible Daten zu gelangen.

Praktische Beispiele für Social Engineering: Wolfgang beschreibt konkrete Angriffsvektoren, wie beispielsweise gefälschte E-Mails von der Bank oder vermeintliche Gewinnbenachrichtigungen, und erklärt, wie leicht man darauf hereinfallen kann. Wir diskutieren auch den "CEO-Betrug", bei dem Angreifer sich als Führungskraft ausgeben, um Mitarbeiter zu hohen Überweisungen zu bewegen.

Schutzmaßnahmen: Training und Prozesse: Um sich vor Social Engineering zu schützen, ist ständige Schulung der Mitarbeiter unerlässlich. Wir sprechen über effektive Trainingsmethoden, Test-E-Mails und die Wichtigkeit eines Meldesystems für verdächtige Aktivitäten. Starre Prozesse, wie das Vier-Augen-Prinzip bei hohen Überweisungen, sind ebenfalls unverzichtbar.

Die Rolle der Cloud und Datensicherheit: Die Nutzung von Cloud-Diensten wie Google Drive und Microsoft OneDrive birgt Risiken. Wolfgang erklärt, warum ein kontrollierter Umgang mit diesen Diensten wichtig ist und welche Maßnahmen man ergreifen kann, um Datenverluste zu vermeiden. Die Überwachung des Datenverkehrs und das Erkennen von ungewöhnlichen Aktivitäten sind zentrale Aspekte.

Die Zukunft des Social Engineering und KI: Wir wagen einen Blick in die Zukunft und diskutieren, wie Künstliche Intelligenz das Social Engineering weiter beeinflussen wird. KI-generierte E-Mails und -Videos werden immer realistischer und erschweren die Unterscheidung zwischen echt und falsch. Wir besprechen die Herausforderungen, die sich daraus ergeben und mögliche Gegenmaßnahmen.

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Whitepaper: KI verantwortungsvoll einsetzen

Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.

Willkommen zum letzten AI und Automation Update des Jahres, kurz vor Weihnachten! Die letzten Wochen waren super stressig, aber ich freue mich, heute mit Thomas über die rasanten Entwicklungen in der KI zu sprechen. Dieses Jahr war echt der Wahnsinn und wir blicken heute noch einmal zurück und geben einen Ausblick auf das, was uns erwartet.

Ein großes Thema, das wir direkt zu Beginn ansprechen, ist die Frage, ob der KI-Hype vorbei ist. Meine These: Ja, er ist vorbei! Wir sprechen nicht mehr über Hype, sondern über Industrialisierung. KI wird jetzt wirklich genutzt und findet überall Anwendung, vom privaten Bereich bis hin zu Banken und Shops. Es geht nicht mehr um das Staunen, sondern um Effizienz und Produktivität.

Wir sprechen auch über die Regulierung durch den EU AI Act, der dieses Jahr gestartet ist. Das ist nicht nur eine neue Regelung, sondern beinhaltet auch eine Schulungspflicht für Mitarbeiter, die KI nutzen. Es ist wichtig, die Funktionsweise, ethische Grundlagen und Risiken zu verstehen – Stichwort Prompt Injection! Gleichzeitig fragen wir uns, wie sich die Regulierung weiterentwickelt und ob sie Innovationen hemmt.

In der Versicherungswelt sehen wir, dass das Schadensmanagement die "Low Hanging Fruit" ist, wenn es um KI-Anwendungen geht. Viele Versicherer nutzen KI hier bereits, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und Prozesse zu optimieren. Aber es gibt noch so viel mehr Potenzial in anderen Bereichen, und ich frage mich, warum die Branche nicht mutiger ist, diese zu erkunden.

Ein zentrales Thema für das kommende Jahr ist meiner Meinung nach die "Agentic AI". Wir sind vom einfachen Chat über komplexe Prompts hin zu KI-Agenten gekommen, die selbstständig Aufgaben zerlegen, Pläne erstellen und mit uns in Dialog treten können. Das wird unsere Arbeitsweise grundlegend verändern, und ich gebe ein Beispiel aus der Softwareentwicklung, um das greifbar zu machen.

Zuletzt diskutieren wir, dass viele Herausforderungen, die wir jetzt mit KI erleben – wie das Thema Mindset, Experimentierfreude und das schnelle Anpassen an neue Technologien – gar nicht so neu sind. Sie erinnern an frühere Trends wie Agilität oder Design Thinking, aber die Geschwindigkeit und die technologische Komplexität sind diesmal viel höher.

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