KIPPOS Insurance – Agentic AI in der Assekuranz

Präziser planen. Kosten senken. Risiken minimieren.

KIPPOS Insurance kombiniert Künstliche Intelligenz, moderne Prognoseverfahren und Ihr Expertenwissen zu präzisen Schaden-, Storno- und Kapazitätsprognosen. So erkennen Sie Entwicklungen früher, vermeiden kostspielige Fehlplanungen und treffen bessere Entscheidungen.

Ihre Vorteile

  • Höhere Planungssicherheit
  • Präzisere Reserven, weniger Stornos
  • Reduzierter Planungsaufwand
  • Schnellere und fundiertere Entscheidungen
  • Zusammenspiel zwischen Mensch & KI
  • Mehr Transparenz in einem dynamischen Markt

Bisher…

Die Folgen ungenauer Prognosen:

  • Über- oder Unterreservierung
  • Stornoverluste
  • Engpässe im Servicecenter
  • kurzfristige Umplanungen
  • spät erkannte Groß- und Kumulschäden

Mit KIPPOS

Prognosen aus Absatz-, Schaden- und Vertragsdaten ermöglichen:

  • Reservierungen bedarfsgerecht bilden
  • Stornorisiken früh erkennen
  • Servicecenter-Kapazitäten passend steuern
  • verlässliche Planung statt Umplanung
  • Groß- und Kumulschäden früh sichtbar machen
HeuteBauchgefühlPrognosefehlerKosten
Mit KIPPOSPräzise PlanungBessere EntscheidungenMehr Gewinn

Erfolgsfaktor Prognosegenauigkeit

KI-gestütztes Forecasting schlägt klassische, erfahrungsbasierte Planung. KIPPOS reduziert teure Fehlplanungen und wirkt direkt auf Marge und Ergebnis.

20–50 %
weniger Prognosefehler in der Bedarfsplanung
bis −65 %
entgangene Umsätze durch Fehlplanung
−5 bis −10 %
Kapitalbindung in Reserven
−25 bis −40 %
administrativer Planungsaufwand

Quelle: McKinsey & Company, „AI-driven operations forecasting in data-light environments“, 2022 – branchenübergreifender Erfahrungswert.

Anwendungsfelder in der Versicherungswirtschaft

Schadenreserven

Der laufende Abgleich von Reserven mit den tatsächlichen Regulierungssummen schärft die Modelle kontinuierlich nach – präzisere Erstreserven, weniger Nachreservierungen.

Storno- & Churn-Prognosen

Abwanderungsgefährdete Kunden werden bereits Monate vor Vertragsablauf erkannt – die Basis für gezieltes Retentionsmanagement.

Personal- & Servicesteuerung

Vorausschauende Belegungsplanung in Callcentern und im Schadenservice, auch bei Großschadenereignissen.

Schadensteuerung

Groß- und Kumulschäden werden früher erkannt; Sondereffekte wie Unwetter oder Tarifänderungen werden von Fachexperten gezielt beigesteuert.

Anwendungsbeispiel: KI-gestützter Reservevorschlag in der Unfallversicherung

Die Erstreserve muss gesetzt werden, bevor Invalidität und Entschädigung bekannt sind. Die Invalidität steht oft erst nach Abschluss der Heilbehandlung fest und kann bis zu drei Jahre nach dem Unfall neu bemessen werden. Bisher hängt die Erstreserve stark von Erfahrung und Einschätzung der einzelnen Sachbearbeitung ab. KIPPOS Insurance ermittelt den Reservevorschlag bereits bei der Schadenmeldung – in drei nachvollziehbaren Schritten:

  1. 1

    Invaliditätsprognose

    Wahrscheinlichkeit einer Invalidität und erwarteter Invaliditätsgrad mit Bandbreite – auf Basis der Meldedaten (zweistufiges Modell).

  2. 2

    Leistungsberechnung

    Regelbasierte Umrechnung in die Entschädigung nach Vertrag: Versicherungssumme, Progression und Leistungsbestandteile des Produkts.

  3. 3

    Vergleichsfälle

    Die ähnlichsten abgewickelten Altfälle mit Invaliditätsgrad und Entschädigung als nachvollziehbare Begründung.

Aus der Prognose wird die Entschädigung berechnet, nicht geschätzt – so bleiben Vertrag und Produkt korrekt berücksichtigt:

InvaliditätsgradPrognose mit Bandbreite
×
Versicherungssummeaus dem Vertrag
×
Progressionje nach Vereinbarung
+
weitere Leistungenz. B. KHT, Frakturengeld
=
Reservevorschlagabzgl. Vorinvalidität und Mitwirkung

Die Sachbearbeitung behält die Entscheidung

Übernahmen und begründete Abweichungen fließen zusammen mit dem späteren Schadenergebnis in das Modell zurück (Human-in-the-Loop & Kaizen). Jeder Vorschlag wird mit dem Wissensstand zum Meldezeitpunkt historisiert.

Datenschutz und Regulierung sind von Beginn an Teil der Lösung

Gesundheitsdaten

Art. 9 DSGVO und § 213 VVG: Pseudonymisierung und Datenschutz-Folgenabschätzung.

Schadenschilderung

Freitexte werden nur nach gesonderter Datenschutzprüfung genutzt.

Gleichbehandlung

Merkmale wie Geschlecht und Alter nur nach Prüfung; Modellvergleich mit und ohne Merkmal.

EU-KI-Verordnung

Die Risikoeinstufung wird je Anwendungsfall dokumentiert und vor Pilotbeginn bestätigt.

Reservierungsvorgaben

§ 341g HGB und Ihre internen Reservierungsrichtlinien bleiben maßgeblich.

BaFin-Prinzipien & DORA

Erklärbarkeit, Dokumentation und Validierung sowie Anforderungen an Dienstleister.

In neun bis zwölf Wochen zum MVP

Nach dem MVP folgt ein Pilot im Parallelbetrieb. Den wichtigsten Nachweis liefert die Rückrechnung auf abgewickelte Altfälle.

  1. 1

    Datenübergabe & Korrelationsanalyse

    Abgestimmte Feldliste, Dateiexport, erste Korrelationen.

  2. 2

    Datenaufbereitung & Referenzen

    Pseudonymisierte Altfall-Datenbank und Vergleichsfallsuche.

  3. 3

    Prognosemodell & Leistungsrechner

    Modellbildung, Rückrechnung und Bewertung.

  4. 4

    Vorproduktion & Pilotvorbereitung

    Demonstrator und Pilotkonzept; Anbindung an die Schadenanlage.

  5. 5

    Pilotbetrieb

    Ca. drei Monate Parallelbetrieb: Feedback, Feinjustierung, Akzeptanz.

Zeitangaben sind Planungsannahmen; Datenzugriff, Abstimmungsaufwand und Datenqualität können den Zeitplan verändern.

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