Versicherungsansprüche neu denken mit AWS Nova – 60 % schnellere Lösungen, 35 % niedrigere Kosten, alles durch intelligente Multi-Agent-Automatisierung
Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen wird seit langem durch veraltete Arbeitsabläufe und Systeme erschwert. Obwohl die Branche massiv in die digitale Transformation investiert hat, stehen viele Versicherer weiterhin vor anhaltenden Herausforderungen – langen Bearbeitungszeiten, hohen Betriebskosten und Kundenunzufriedenheit. Die Bearbeitung von Ansprüchen dauert oft 5–10 Tage, die Betriebskosten verschlingen 25–30 % der Prämieneinnahmen, und das Kundenerlebnis bleibt ein großer Schwachpunkt.
Arbeitsablauf bei Versicherungsansprüchen
Als wir dieses Projekt starteten, wussten wir, dass wir anders denken mussten. Anstatt nur bestehende Prozesse zu digitalisieren, wollten wir die Schadenabwicklung mithilfe der erweiterten KI-Funktionen von AWS Nova in einer Multi-Agenten-Architektur grundlegend neu konzipieren.
Die Ergebnisse übertrafen unsere Erwartungen: 60 % schnellere Bearbeitung, 35 % niedrigere Kosten und 90 % der Standardansprüche werden nun ohne menschliches Eingreifen bearbeitet. Doch die wahre Geschichte liegt nicht nur in den Zahlen, sondern in der Art und Weise, wie wir die technischen Herausforderungen gelöst haben, die diese Branche seit Jahren plagen. Dieser Artikel beschreibt unseren Ansatz, die Hindernisse, auf die wir gestoßen sind, und die architektonischen Entscheidungen, die den Unterschied ausgemacht haben.
Das Problem: Ineffizienzen bei der traditionellen Schadensabwicklung
Bevor wir uns mit unserer technischen Lösung befassen, ist es wichtig, die spezifischen Herausforderungen zu verstehen, die die traditionelle Bearbeitung von Versicherungsansprüchen mit sich bringt:
Längere Lösungszeiten
Die meisten Versicherer verlassen sich immer noch auf manuelle Übergaben zwischen Agenten, Abteilungen und externen Schadensregulierern. Dieser sequentielle Ansatz führt oft zu Schadenbearbeitungszeiten von fünf bis zehn Werktagen und damit zu frustrierenden Verzögerungen sowohl für Kunden als auch für interne Teams.
Verzögerte Betrugserkennung und Gewinnverlust
Die Betrugserkennung erfolgt in der Regel erst spät im Prozess, nämlich nach Eingang und Erstvalidierung des Anspruchs. Durch diese Verzögerung können verdächtige Ansprüche ungeprüft bearbeitet werden, was zu einem Gewinnverlust von schätzungsweise 5–10 % aufgrund verspäteter oder verpasster Erkennung führt.
Schlechte Kundenerfahrung und -zufriedenheit
Kunden, die einen Verlust oder Schaden erleiden, erwarten einen schnellen und einfühlsamen Service. Stattdessen müssen sie mit langen Reaktionszeiten, wiederholten Dokumentanfragen und inkonsistenten Aktualisierungen rechnen – was zu niedrigen Net Promoter Scores (NPS) und erhöhter Kundenabwanderung führt.
Compliance-Risiken durch manuelle Überwachung
Von Menschen durchgeführte Compliance-Prüfungen sind fehleranfällig und zeitaufwändig. Inkonsistente Dokumentation, fehlende Prüfpfade oder unsachgemäß behandelte Ausnahmen können für Versicherer Bußgelder und Reputationsschäden nach sich ziehen.
Betriebliche Inflexibilität bei Volumenspitzen
Um saisonale oder katastrophenbedingte Schadenspitzen zu bewältigen, greifen Versicherer häufig auf Zeitarbeitskräfte zurück. Dieser reaktive Ansatz erhöht nicht nur die Kosten, sondern führt aufgrund unzureichender Schulung und Einarbeitung auch zu einer inkonsistenten Servicequalität.
Fehlende Möglichkeiten zur Entscheidungsfindung in Echtzeit
Ohne intelligente Automatisierung verzögern sich Entscheidungen, während Agenten Informationen sammeln, Dokumente prüfen und Geschäftsregeln manuell anwenden. Diese reaktive Haltung verhindert, dass Versicherer die Reaktionsfähigkeit bieten, die Kunden heute erwarten.
Lösungsübersicht: Nova-gestütztes Agentic Intelligence Framework
Unsere Lösung basiert auf dem Nova-basierten Agentic Intelligence Framework und nutzt AWS Nova Sonic und Nova Pro, integriert in die AVRIO-Plattform, um ein koordiniertes Netzwerk intelligenter Agenten zu orchestrieren. Diese Architektur ermöglicht die autonome, modulare Abwicklung jedes einzelnen Schrittes im Schadensfall.
Kerntechnologiekomponenten
Nova Sonic
Erfasst die erste Schadensmeldung (FNOL) über dialogorientierte, einfühlsame Sprachschnittstellen.
Nova Pro
Ermöglicht Back-End-Analysen zur Dokumentenverarbeitung, Richtlinienauslegung, Betrugserkennung und Bewertung.
AWS-Stränge
Ermöglicht skalierbare Orchestrierung, Datenaustausch und Agentenkommunikation.
Übersicht über das Agentennetzwerk
Master Orchestration Agent: Koordiniert spezialisierte Agenten, verwaltet die Workflow-Weiterleitung und gewährleistet eine nahtlose End-to-End-Schadensabwicklung.
Intake Agent: Extrahiert strukturierte Informationen aus übermittelten Dokumenten und erfasst wichtige Vorfalldetails aus Kundeneingaben.
Agent zur Dokumentenverarbeitung: Führt eine intelligente Dokumentenaufnahme mit automatisierter Datenextraktion und gründlicher Validierung durch, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Dokumente und Informationen vorhanden sind.
Validierungsagent: Überprüft den Versicherungsstatus und beurteilt die Anspruchsberechtigung mit Human-in-the-Loop-Triggern für Szenarien mit geringer Zuverlässigkeit.
Betrugserkennungsagent: Führt eine Anomalieerkennung in Echtzeit durch und kennzeichnet verdächtige Ansprüche zur weiteren Untersuchung.
Assessment Agent: Generiert automatisierte Schadensbewertungen mithilfe einer KI-basierten Schadensbewertung und der Integration mit Drittanbietern.
Kommunikationsagent: Liefert proaktive Updates und personalisiertes Engagement über die vom Kunden bevorzugten Kanäle.
Implementierungs-Walkthrough
Unsere autonome Schadenlösung basiert auf einer Multi-Agenten-Architektur, die von AWS Nova Sonic und Nova Pro unterstützt und über die AVRIO-Plattform orchestriert wird. Nachfolgend finden Sie eine schrittweise Aufschlüsselung des Beitrags jedes Agenten zum End-to-End-Prozess.
Die Kundenreise beginnt mit unserem Intake-Agenten, der von Nova Sonic unterstützt wird und eine konversationelle Schnittstelle über unser Versicherungsportal bietet. Dieser Agent zeigt bemerkenswerte emotionale Intelligenz, indem er seinen Kommunikationsstil je nach Stresslevel des Kunden und Komplexität des Schadens anpasst.
Der Anspruchsteller greift auf das Versicherungsportal zu, um den Schaden zu melden, und kann optional Amazon Nova Sonic für sprachbasierte Interaktionen über einen Chatbot nutzen. Das System führt Kunden einfühlsam durch den FNOL-Prozess, versteht den Kontext und den emotionalen Zustand, um angemessene Unterstützung in stressigen Situationen zu bieten.
Der Chatbot, unterstützt von Nova Sonic, führt den Anspruchsteller beim Hochladen der notwendigen Dokumente wie Ausweis, Unfallfotos und Berichte. Das System fordert intelligent spezifische Unterlagen basierend auf dem Schadenstyp an und validiert automatisch Dateiformate und Vollständigkeit.
Anspruchsteller laden Dateien basierend auf dieser geführten Interaktion hoch, wobei das System Echtzeit-Feedback zur Dokumentenqualität und Vollständigkeit gibt. Die Oberfläche passt sich an verschiedene Gerätetypen an und bietet klare Anweisungen für optimale Dokumentenerfassung.
Der Master-Agent, betrieben über Flask-APIs, die auf EC2 gehostet werden, orchestriert den Workflow mithilfe des Strands Agentic Frameworks. Er koordiniert alle nachgelagerten Agenten im Schadensprozess und stellt die korrekte Reihenfolge sowie den Datenfluss zwischen den verschiedenen Verarbeitungsstufen sicher.
Der Master-Agent behält den Kontext über alle Agenten-Interaktionen hinweg, behandelt Fehlerfälle und sorgt dafür, dass bei Bedarf menschliches Eingreifen ausgelöst wird. Diese Orchestrierungsschicht ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Workflow-Integrität und dafür, dass kein Schaden übersehen wird.
Der Intake-Agent erfasst strukturierte Schadeninformationen einschließlich Vorfalldaten und Verweise auf hochgeladene Dateien. Mit den fortschrittlichen natürlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten von Nova Pro extrahiert er wichtige Informationen aus unstrukturiertem Text und wandelt diese in strukturierte Datenformate um.
Der Agent verarbeitet effizient sowohl gedruckte als auch handschriftliche Dokumente und extrahiert strukturierte Daten aus verschiedenen Dateitypen. Er kann optional dringende Fälle priorisieren, unvollständige oder unklare Einreichungen kennzeichnen und stellt sicher, dass alle Dokumente, die eine menschliche Überprüfung benötigen, umgehend eskaliert werden, um eine genaue und zeitnahe Lösung zu gewährleisten.
Der Dokumentenvalidierungs-Agent überprüft die hochgeladenen Dokumente und führt Analysen durch, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Dokumente für die Fortsetzung des Schadenprozesses vorhanden sind.
Der Agent vergleicht akribisch alle bereitgestellten Dokumente mit der Checkliste der erforderlichen Unterlagen für den spezifischen Schadenstyp. Fehlende Dokumente werden sowohl für die menschliche Überwachung als auch für eine schnelle Nachverfolgung mit dem Kunden markiert. Der Agent führt gründliche Qualitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass jedes eingereichte Dokument nicht nur vorhanden, sondern auch vollständig ist, um einen nahtlosen Fortgang des Schadenprozesses zu gewährleisten.
Der Policenvalidierungs-Agent überprüft den Policenstatus und stellt sicher, dass der Schaden gemäß den Policenbedingungen zulässig ist. Er führt umfassende Prüfungen durch, einschließlich der Überprüfung der Deckung, des Status der Prämienzahlung, der Policenlaufzeiten und der Ausschlussanalysen.
Der Agent integriert sich in zentrale Versicherungssysteme, um Echtzeit-Policendaten abzurufen, und kann komplexe Policenstrukturen einschließlich mehrerer Deckungen, Nachträge und Ergänzungen handhaben. Er berechnet automatisch anwendbare Selbstbehalte und Deckungsgrenzen.
Der Betrugserkennungs-Agent durchsucht den Schaden nach möglichen Betrugsfällen unter Verwendung historischer Muster und Anomalieerkennung. Mit den Mustererkennungsfähigkeiten von Nova Pro analysiert er mehrere Datenpunkte, darunter Schadenhistorie, Vorfallmuster und Verhaltensindikatoren.
Der Agent führt eine ständig aktualisierte Betrugsmuster-Datenbank und kann ausgeklügelte Betrugsschemata erkennen, die traditionelle regelbasierte Systeme möglicherweise übersehen. Er weist Risikobewertungen zu und eskaliert automatisch verdächtige Schadensfälle zur Untersuchung.
Der Bewertungs-Agent prüft sorgfältig validierte Daten und detaillierte Schadensinformationen, um eine genaue Zahlungsschätzung zu erstellen. Basierend auf Schadeninformationen verbindet er sich nahtlos mit externen Services für Kostenschätzungen von Reparaturen, Teilepreisen und aktuellen Arbeitskosten, um in jeder Phase genaue und faire Bewertungen zu gewährleisten.
Der Agent berücksichtigt Faktoren wie Abschreibung, Marktbedingungen und regionale Unterschiede bei Reparaturkosten. Er kann komplexe Bewertungen durchführen, einschließlich Totalschadenberechnungen und Restwertanalysen.
Der Genehmigungs-/Entscheidungs-Agent trifft eine Genehmigungsentscheidung basierend auf konfigurierten Regeln oder eskaliert bei Bedarf an einen menschlichen Experten. Er wendet Geschäftsregeln, regulatorische Anforderungen und Risikoschwellen an, um geeignete Maßnahmen zu bestimmen.
Der Agent führt detaillierte Audit-Trails aller Entscheidungen und erklärt seine Entscheidungsgründe, um Compliance sicherzustellen, und verwaltet verschiedene Genehmigungsstufen entsprechend Wert und Komplexität des Schadens.
Der Kommunikations-Agent sendet Updates und finale Entscheidungen an den Anspruchsteller und interne Stakeholder per E-Mail oder Nachricht. Er nutzt Nova Sonic, um personalisierte Mitteilungen zu erstellen, die einen angemessenen Ton wahren und klare nächste Schritte kommunizieren.
Der Agent verwaltet Multikanal-Kommunikation via E-Mail und kann komplexe Kommunikationsszenarien wie Teilgenehmigungen, Nachfragen zu zusätzlichen Informationen und Verhandlungsvereinbarungen handhaben.
Schlüsselfaktoren für den Erfolg
Nahtlose Integration
Das System lässt sich in die vorhandene Infrastruktur integrieren, ohne dass ein vollständiger Austausch erforderlich ist, wodurch Implementierungsrisiken und -kosten minimiert werden.
Integrierte Compliance
Menschliche Kontrollmechanismen an kritischen Entscheidungspunkten gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und bewahren gleichzeitig die Vorteile der Automatisierung.
Autonome Intelligenz
KI-Agenten arbeiten unabhängig und lernen kontinuierlich, was zu kontinuierlichen Leistungsverbesserungen führt.
Menschenähnliche Interaktionen
Nova Sonic ermöglicht immersive Kundenerlebnisse, die sich sowohl natürlich als auch einfühlsam anfühlen.
Quantifizierung der Auswirkungen: Geschwindigkeit, Einsparungen und Zufriedenheit
Unsere Nova-basierte agentenbasierte KI-Lösung liefert bahnbrechende Betriebsergebnisse, die die ursprünglichen Prognosen übertreffen. Die skalierbare, modulare Architektur reduziert die Bearbeitungsdauer von Schadensfällen um bis zu 60 % und die Betriebskosten um 35 % und erreicht gleichzeitig eine Straight-Through-Processing-Rate von 90 % für Standardschäden. Diese operative Exzellenz führt direkt zu einer verbesserten Finanzleistung mit bis zu 20 % weniger Gewinnverlusten – dank fortschrittlicher Betrugserkennung und der Eliminierung saisonaler Personalkosten durch skalierbare KI-Kapazitäten. Die nahtlose Integration des Systems in bestehende Arbeitsabläufe ermöglicht automatisiertes Compliance-Reporting und konsistente Servicequalität über alle Kundenkontaktpunkte hinweg.
Die Revolution im Kundenerlebnis kann ebenso beeindruckend sein: Durch konsistente, einfühlsame Interaktionen , unterstützt durch die emotionale Intelligenz von Nova Sonic, kann die Zufriedenheit um bis zu 30 % gesteigert werden . Kunden profitieren von der 24/7-Verfügbarkeit für Schadensmeldungen und Statusaktualisierungen, proaktiver Kommunikation in Echtzeit während des gesamten Schadenszyklus und deutlich weniger Stress durch intelligente, kontextbezogene Gespräche. Diese Kombination aus betrieblicher Effizienz und verbessertem Kundenerlebnis kann den Cashflow durch beschleunigte Schadensabwicklung verbessern und gleichzeitig durch prädiktive Analysen verbesserte Risikomanagementfunktionen bieten – für ein wirklich schnelleres, fehlerfreies und jederzeit verfügbares Schadenserlebnis.
Abschluss
Unsere auf Nova basierende agentenbasierte KI-Lösung verändert die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen grundlegend. Durch die Kombination der empathischen Fähigkeiten von Nova Sonic mit der analytischen Leistung von Nova Pro haben wir ein System geschaffen, das Ansprüche nicht nur schneller und präziser bearbeitet, sondern auch ein besseres Kundenerlebnis bietet.
Der Erfolg dieser Implementierung zeigt, dass agentenbasierte KI nicht nur ein technologischer Fortschritt ist, sondern auch die Transformation von Unternehmen vorantreibt. Unternehmen, die diese Technologie jetzt nutzen, erzielen erhebliche Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Betriebseffizienz, Kundenzufriedenheit und Risikomanagement.
Die modulare Architektur stellt sicher, dass sich unsere Lösung an unterschiedliche Versicherungsprodukte und Geschäftsmodelle anpassen lässt und somit für Unternehmen jeder Größe geeignet ist. Wir entwickeln diese Funktionen kontinuierlich weiter und freuen uns über das Potenzial, die gesamte Wertschöpfungskette der Versicherung zu transformieren.
Was kommt als Nächstes in unserer Agentic AI-Roadmap?
Der Erfolg unserer KI-gestützten Schadenregulierungslösung Agentic, die auf AWS Nova basiert, stellt einen großen Fortschritt dar – aber er ist nur der Ausgangspunkt. Für Versicherer liegt der wahre Wert darin, über Pilotprojekte hinauszugehen und eine unternehmensweite Einführung zu erreichen, die skalierbar, konform und transformativ ist.
Unser Fahrplan konzentriert sich auf drei Schlüsselphasen, die jeweils darauf ausgelegt sind, Kunden dabei zu unterstützen, Agentic AI verantwortungsvoll und effektiv einzuführen, zu skalieren und zu operationalisieren .
Um diese Erweiterung zu steuern, haben wir einen schrittweisen Fahrplan definiert:
Phase 1: Operationalisierung zentraler Anwendungsfälle (Q2–Q3 2025)
Integrieren Sie KI in wirkungsvolle Arbeitsabläufe mit messbarem ROI.
Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion bei Schadensfällen
Integrieren Sie Agenten in Kernsysteme (CRM, Richtlinienverwaltung)
Etablieren Sie Überwachung, Überprüfbarkeit und Governance
Benutzer schulen und Änderungsmanagement einbetten
Verfolgen Sie KPIs über Zykluszeit, Betrugserkennung und CSAT
Phase 2: Wiederverwendung und interne Skalierung ermöglichen (Q3–Q4 2025)
Erweitern Sie die Agentenfähigkeiten auf angrenzende Funktionen.
Setzen Sie Agenten in den Bereichen Underwriting, Policenverwaltung und Kundensupport ein
Entwickeln Sie modulare Agentenschnittstellen für die Wiederverwendbarkeit
Einführung eines internen Registers zur Agentenerkennung
Standardisieren Sie Compliance- und Sicherheitsrichtlinien
Erweiterung auf multimodale Agentenschnittstellen
Phase 3: Aufbau des Agentic Marketplace (2026)
Fördern Sie ein geregeltes, selbstbedienbares Ökosystem intelligenter Agenten.
Starten Sie einen strukturierten, rollenbasierten Agentic Marketplace
Kuratieren Sie wiederverwendbare Agenten nach Geschäftsfunktion
Aktivieren Sie die Bereitstellung und Orchestrierung von On-Demand-Agenten
Integration mit AWS Bedrock Agents und Lambda
Unterstützen Sie A/B-Tests und schnelle Innovationszyklen
Phase 4: Alles mit AVRIO versorgen (2026+)
Etablieren Sie Trianz AVRIO als Unternehmensgrundlage für Agentic AI.
Verwenden Sie AVRIO zum Hosten, Verwalten und Skalieren des Agenten-Ökosystems
Aktivieren Sie Lebenszyklusmanagement und Versionskontrolle
Wenden Sie föderiertes Lernen zur kontinuierlichen Agentenoptimierung an
Erweitern Sie den Zugang zu Partnern und Akteuren des Ökosystems
Positionieren Sie AVRIO als strategische Plattform für intelligente Operationen
Gemeinsam werden diese Initiativen die Position der agentenbasierten KI als Betriebsmodell der Zukunft weiter stärken – eines, das intelligent und reaktionsschnell ist und sowohl den Kundenbedürfnissen als auch den regulatorischen Anforderungen gerecht wird.
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