Wie wird mit Agentic AI aus einem Kostenblock ein Effizienztreiber?

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel ist die Dokumentenprüfung und -verarbeitung. Bislang werden eingehende Unterlagen zwar teilweise digital erfasst, erfordern aber nach wie vor ein erhebliches Maß an manueller Kontrolle und Bearbeitung. Agentic AI kann diesen Engpass auflösen: Ein eingehendes PDF-Dokument kann automatisch in mehrere Einzeldokumente gesplittet und jedes davon zuverlässig identifiziert und typisiert aus einem Kostenblock ein Effizienztreiber – etwa als Gutachten, Rechnung oder Police. Anschließend extrahieren der oder die AI-Agenten die relevanten Informationen und bereiten sie in strukturierter Form auf. Sogar die nächste Handlungsebene wird unterstützt, indem konkrete Tasks für den Claims Handler formuliert werden, etwa die Prüfung einer bestimmten Schadensposition oder die Klärung offener Angaben mit dem Kunden.
 

Das Ergebnis: Ein Prozess, der bislang Stunden oder Tage in Anspruch nahm, lässt sich in Minuten abwickeln – mit deutlich höherer Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit. Für Versicherer bedeutet das nicht nur spürbare Einsparungen bei den Prozesskosten, sondern auch eine deutliche Steigerung von Geschwindigkeit und Qualität in der Kundeninteraktion.

Erfolgsfaktoren: Was Pilot und Durchbruch unterscheidet

Der Weg von klassischer AI zu Agentic AI ist anspruchsvoll – und verlangt eine strategische Herangehensweise:

1. Strategie entwickeln und verankern
   Agentic AI verändert das Schadenmanagement grundlegend – von punktueller Automatisierung hin zu selbststeuernden Prozessen mit End-to-End-Verantwortung. Dafür braucht es eine klar definierte strategische Richtung, die AI-Initiativen gezielt auf die Unternehmensziele ausrichtet. Entscheidend ist es, Prioritäten entlang des größten Wertbeitrags zu setzen und erste Anwendungsfälle so zu gestalten, dass sie schnell spürbaren Nutzen stiften. Agilität und ein sequenzielles Skalierungsvorgehen sind Schlüsselfaktoren, um von Pilotprojekten zu einem nachhaltigen Transformationspfad zu gelangen.
   
   
2. Technologische Basis schaffen und skalieren
   Agentic AI benötigt eine hoch integrierte, datengetriebene Systemlandschaft, um eigenständig Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen. Voraussetzung dafür ist eine konsistente, strukturierte und qualitativ hochwertige Datenbasis, die durch klare Data-Governance-Richtlinien abgesichert ist. Cloud-Infrastrukturen, modulare Architekturen und die Integration unstrukturierter Datenquellen schaffen die Grundlage, um AI-Agenten sicher und skalierbar in bestehende Prozesse einzubetten.
   
   
3. Operating Model und Governance transformieren
   Die Einführung von Agentic AI verlangt ein neues Operating Model: von der Fachabteilung über die IT bis hin zu externen Partnern müssen Entscheidungswege, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen neu definiert werden. Nur in einem vernetzten Ökosystem, das Gutachter oder Dienstleister einschließt, können AI-Agenten End-to-End-Prozesse orchestrieren und optimieren. Eine transparente Governance und klar definierte Ownerships stellen sicher, dass Autonomie und Kontrolle in Balance bleiben.
   
   
4. Wert und Wirkung messbar machen
   Agentic AI schafft Effizienzsprünge nicht allein durch Automatisierung, sondern braucht dazu lernende Systeme, die Prozesse kontinuierlich verbessern. Um diesen Mehrwert sichtbar zu machen, ist ein strukturiertes Performance-Framework mit klaren KPIs nötig – von Bearbeitungszeiten über Kostenreduktion bis hin zur Kundenzufriedenheit. Kontinuierliches Monitoring und Impact-Tracking sichern die Legitimation weiterer Investitionen und machen die tatsächliche Wertschöpfung transparent.
   
   
5. Mitarbeitende befähigen und Kultur entwickeln
   Agentic AI entfaltet ihr Potenzial nur, wenn Mitarbeitende die Technologie verstehen, ihr vertrauen und sie aktiv nutzen. Das erfordert eine Kultur, die Veränderung als Chance begreift. Schulungen, Co-Creation-Ansätze und interdisziplinäre Teams fördern Verständnis und Ownership. So wird aus anfänglicher Skepsis eine Innovationsdynamik – und Agentic AI zu einem Werkzeug, das Fachwissen verstärkt statt ersetzt.

Was EY-Parthenon für Sie tun kann

EY-Parthenon zählt zu den führenden Häusern, wenn es um den Einsatz von AI und Agentic AI im Schadenmanagement geht. Unsere Projekterfahrungen zeigen, dass sich Prozesswissen, versicherungsspezifische Expertise und modernste AI-Kompetenz optimal verbinden lassen. Durch die enge Vernetzung mit unterschiedlichen fachlichen Einheiten – von Schadenorganisation und IT bis hin zu Data-Science- und AI-Fachleuten – sind wir in der Lage, das gesamte Spektrum von Strategie bis Implementierung aus einer Hand abzudecken. Damit stellen wir sicher, dass Innovation nicht nur konzipiert, sondern auch erfolgreich überführt wird.