Die perfekte Symbiose: Mensch und KI bei Inca als Gamechanger im Schadensmanagement

Willkommen zu einer besonderen Ausgabe – aufgezeichnet live von der Mainstage der Digifin! 

Dieses Mal wird’s kontrovers: Simon Moser entlockt Philip Nag, dem Geschäftsführer von Inca, die Geheimnisse dahinter, wie Agentic AI nicht nur die klassische Schadenabwicklung auf den Kopf stellt, sondern auch die Versicherer zwingt, sich neu zu erfinden.

Ist künstliche Intelligenz wirklich der Heilsbringer – oder überschätzen wir ihre Fähigkeiten gewaltig? Wie sieht die perfekte Symbiose zwischen Mensch und Maschine aus, und wer gewinnt am Ende das Rennen um Deutschlands Innovationsführerschaft? Philip Nag spricht offen über Chancen, Risiken und Missverständnisse rund um KI in der Finanz- und Versicherungswelt, teilt konkrete Erfolgsbeispiele aus der Praxis und verrät, warum der Standort Deutschland dringend Neues wagen muss.

Diese Episode liefert Inspiration für alle, die den Status Quo in Frage stellen, frische Denkansätze suchen und echten Business Impact spüren wollen. Wenn ihr wissen wollt, wie Versicherungen mit KI nicht nur effizienter, sondern auch klüger werden – das ist eure Folge. Einschalten, mitdiskutieren, weiterdenken!

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Transcript

SPEAKER_03 0:00

Hallo und herzlich willkommen zum Insurance Monday Podcast, Kleingedrucktes aus der Finanz- und Versicherungswelt, dein Podcast mit spannenden Insights und exklusiven Gästen aus der traditionellen und digitalen Finanzwelt.

SPEAKER_04 0:27

Herzlich willkommen zu einer ganz besonderen Folge des T-Points Money Podcasts. Mein Name ist Dimoter und heute sind wir für euch live in der DigiFin, hier auf der Mainstage von ca. 1500 Leuten. Mit mir auf der Bühne sitzt Philipp Narg, Gründer und CEO von Inka. Herzlich willkommen. Philipp. Hallo Simon, schön, dass ich hier sein kann. Sehr schön, dass du da bist. Vielleicht von Anfang, für das Publikum, was dich vielleicht noch nicht perfekt kennt, stell dich und deine Idee von Inka doch mal gerne kurz vor.

SPEAKER_05 0:56

Ja, sehr gern. Hallo in die Runde. Mein Name ist Philipp Narg, ich bin Geschäftsführer von Inka und Inka ist ein KI-basierter Schadendienstleister. Das heißt, wir dürfen Sach- und Haftschäden für Versicherungen bearbeiten mit Hilfe unserer eigenen Adventure AI-Plattform und dürfen deswegen ein Stück weit schneller sein, die Versicherungen entlasten und Schadenaufwende sparen. Und freue mich jetzt, hier heute mit dir da zu sein.

SPEAKER_04 1:20

Sehr schön, dass du da bist. Vielleicht gleich mal als persönliche Einstiegsfrage, wenn du nicht heute Inka machen würdest, was würdest du sonst machen?

SPEAKER_05 1:30

Ich glaube, ich glaube, ich wäre Fotograf. Ich habe Fotografieren immer geliebt, gerade so Straßenfotografie, Street Photography. Ich war vor zwei Wochen in Bulgarien und habe mich da mal dann probiert. Andere Gesichter, andere Straßenlandschaften und es hat mir immer sehr viel Spaß gemacht. Also vielleicht wär's die Fotografie.

SPEAKER_04 1:47

Ja, und wenn man sieht, wie viele Startups heute gerade in der Introtech-Branche nach ein paar Jahren nicht mehr im Markt sind, dann wäre es vielleicht sogar langfristigtäglichere. Ja, wird man sehen, wir drücken dir auf jeden Fall die Daumen und ich glaube, Schein ist eines der größten Probleme, wenn ihr das gut gelöst bekommt. Mache ich mir da gar keine Sorgen. So, jetzt kommen wir zu unserer Lieblingskategorie, dass die Hörerinnen und Hörer von uns dich noch ein Stück besser kennenlernen. Heißt die Schnellen 5, heißt ich stelle dir eine Frage, beziehungsweise gebe dir zwei Optionen. Du wählst eine davon aus. Und wir starten mal ganz einfach. Berlin oder München?

SPEAKER_05 2:23

Unter der Woche Berlin, Wochenende in München.

SPEAKER_04 2:26

Heißt die Antwort ist? Berlin.

unknown 2:30

Gut.

SPEAKER_04 2:31

Sagst du nur, weil du hier bist. Frage 2. Zeitung am Frühstückstisch oder Newsapp auf dem Handy?

SPEAKER_05 2:38

NewsApps. Teil meiner Morgenroutine, jeden Morgen. So drei, vier Lieblings-Newsseiten einmal durchgeschafft.

SPEAKER_04 2:44

Versicherungstech-Magazin natürlich. Insurance Monday, LinkedIn. Frage 3. Wachstumskapital oder Bootstrap?

SPEAKER_05 2:54

Wachstumskapital, ganz klar. Also ich glaube, wir haben jetzt gerade eine wahnsinnige technologische Chance und da sollte viel investiert werden und deswegen Wachstumskapital.

SPEAKER_04 3:02

Sehr gut. Werden deine Investoren sicher gerne hören. Office oder Remote?

SPEAKER_05 3:06

Office. Ich glaube, gerade als Intro-Tech-Unternehmen und gerade wenn sich technologisch viel ändert, immer Office.

SPEAKER_04 3:12

Sehr gut. Und letzte Frage, Haftbefehl oder Spider-Murphy-Gang. Jeder Podcast muss den Namen Haftbefehl gehen, dass man gerade in den Algorithmus kommt, deswegen war das jetzt hier aufgegriffen.

SPEAKER_05 3:24

Spider-Murphy-Gang, glaube ich. Ich bin großer Oktoberfest-Fan und deswegen Spider-Murphy-Gang. Aber ich habe die Doku auch geschaut von Haftbefehl. Das war ja schon sehr, sehr, sehr krass. Aber Spider-Murphy-Gang, glaube ich. Sehr gut.

SPEAKER_04 3:37

Gut, kommen wir doch mal zu den ersten inhaltlichen Fragen. Du hast am Anfang schon so ein bisschen angerissen, was ihr bei Inka macht. Kannst du das noch ein bisschen vertiefen und vor allem so ein bisschen den Zuhörern erklären, was euch von einem klassischen Schadenabwickler unterscheidet?

SPEAKER_05 3:53

Ja, super gern. Genau. Inka ist, hatte ich eingangs schon erzählt, ein KI-basierter Schadendienstleister. Das heißt, wir helfen Versicherungen dabei, wenn sie zu viele Versicherungsschäden haben oder wenn sie Profitabilitätsdruck haben, ihre Schäden zu regulieren. Und das ist, wie du sagst, Schadenabwickler ist eigentlich schon was, das gibt es seit jeher. Waren super lange Personaldienstleister, die dann quasi so eine Art verlängerte Werkbank für die Versicherer waren. Wir haben eine eigene KI-Plattform, Gentec AI, entwickelt, die es uns erlaubt, diese Schäden sehr schnell bearbeiten zu können und auch so bearbeiten zu können, dass wir quasi weniger auszahlen, also gezielter auszahlen für die Versicherungsanspräche, die tatsächlich koscher sind und die auch schnell bearbeitet werden und können damit die Versicherung entlasten. Und das Ganze tun wir mit einer eigenen Plattform, die über 250 KI-Agenten hat, die quasi Schäden vorbearbeiten. Aber, und deswegen reden wir ja auch heute, wir haben auch eigene Schadensmitarbeiter, die die Maschine dabei unterstützen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Und haben, glaube ich, über die Zeit coole Learnings gemacht dazu, wie am besten Agentic AI zusammen mit Schadenmitarbeitern eingesetzt werden kann. Und das ist, glaube ich, ein ganz spannendes Thema.

SPEAKER_04 5:07

Sehr cool. Jetzt hast du gerade ganz viel von Agenc AI gesprochen, ist ja gerade, würde ich mal sagen, absolut das Buzzwörterstunde, was letztes Jahr noch Gen AI war, ist jetzt Agentic AI. Was bedeutet das denn ganz konkret für dich?

SPEAKER_05 5:20

Ja, es ist ja so ein bisschen ein Marketing-Buzzwort geworden, wie du sagst, Agentic AI. Also, wie wir als Inka Agentic AI definieren, ist eigentlich drei Worte. Das eine ist, das erste Wort ist Ziel. Und zwar arbeitet Agentic AI ja mit einer Zielvorgabe. Und das kann sowas sein wie dieser Schaden sollte vollständig bearbeitet werden, sollte wirtschaftlich bearbeitet werden und zu einer hohen Kundenzufriedenheit. Und man gibt nicht mehr wahnsinnig viele einzelne Schritte vor, um quasi dieses Ziel zu erreichen, sondern eine Zielvorstellung ist das, was die KI erstmal benötigt. Und Worte zwei und drei sind eigentlich planerisches Handeln. Und dieses Planerische ist, wo die KI selber mit Hilfe der Tools, die ihr zur Verfügung stehen, einen Plan macht, welche Schritte durchgeführt werden müssten, um den Schadensfall dann bearbeiten zu können. Das kann sowas sein wie, okay, ich muss jetzt nachprüfen, ob alle Dokumente vollständig vorhanden sind, überhaupt diesen Schadensfall bewerten zu können. Das kann sowas sein wie ich habe eine Betrugsauffälligkeit gefunden und will da nochmal ein bisschen mehr nachrecherchieren, nochmal schauen, ob dieses Unfallbild wirklich zu der Streetview-Ansicht passt, die ich sehe, wenn ich im Internet mal genauer danach schaue. Und das ist einfach eine Tiefe, die ansonsten noch nicht möglich war. Und das Handeln heißt auch, dass es nicht nur Vorschläge sind, die die KI dir quasi dann gibt, sondern dass sie auch dazu befähigt wird, selber Aktionen durchzuführen. Das heißt, selber Tools zu nutzen und selber auch beispielsweise einen Brief auszulösen an den Kunden. Das heißt, ein Schadensfall mit Agentic AI ist ein Ziel. Der Schadensfall muss bearbeitet werden und dann erstmal die Maschine ein Stück weit laufen zu lassen, bevor man sich den Fall erstmal wieder anschaut.

SPEAKER_04 7:10

Also übersetzt heißt die ganzen Punkte, die du gerade genannt hast, sind eigentlich das, was Agentic AI von klassischer AI unterscheidet.

SPEAKER_05 7:17

Genau. Also es ist wichtig, glaube ich, zu sein, zu wissen, dass Agentic AI proaktiv ist. Also klassische KI ist was, das triggere ich an, das frage ich an als Mitarbeiter und das ist dann reaktiv. Agentic AI ist proaktiv und bringt dieses Planer Studenten mit und kann deswegen wahnsinnige Automatisierungspotenziale bieten. Sehr gut.

SPEAKER_04 7:40

Was sind denn aus deiner Sicht gerade so die größten Missverständnisse, wenn über Agentic AI gesprochen wird? Also es ist jetzt da Alheißbringer für alles und kann ja schon alles und es reden ja eigentlich nur noch Agenten mit Agenten. Ich weiß gar nicht, warum wir überhaupt noch hier sitzen und nicht unsere Agenten auf dem Podcast miteinander machen. Ja, was sind auch? Vielleicht sind es auch unsere Agenten und die sind einfach nur schon sehr gut, wer weiß. Ja, was sind denn aus deiner Sicht die größten Missverständnisse?

SPEAKER_05 8:04

Ich glaube, es ist, also Agentic aktuell wird als Wort einfach für wahnsinnig viel gerade verwendet. Und wenn ich, jetzt ein bisschen überspitzt gesagt, wenn ich jetzt zwei KI-Tools anwende, parallel, dann ist das schon Agentic. Und ich glaube, das ist ein großes Missverständnis. Ich glaube, man muss einer KI einen Freiraum geben und sehr viele KI-Use Cases parallel bieten können und dann die KI selber entscheiden lassen können, was sie machen möchte. Erst dann kann das Potenzial von KI und Agentic AI wirklich genutzt werden. Ansonsten hat man eine Sammlung von klassischen KI-Applikationen oder klassischen Automatisierungstools und das ist nicht Agentic.

SPEAKER_04 8:41

Sehr gut. Wenn du jetzt Versicherern oder wem auch immer, deine Investoren erzählst, was du machst und was ihr seid, wie betitelst du das dann? Also sagst du dann, wir sind Agentic AI-Anbieter, seid ihr Dienstleister, seid ihr Inchotech? Was nutzt du da eigentlich am liebsten?

SPEAKER_05 8:56

Ich sage immer, wir sind quasi eine neue Generation an Introtech eigentlich. Also Introtech war ja super lange Softwareanbieter und Plattformanbieter. Und ich glaube, es tut sich eine Chance auf, gerade wenn man in der Lage ist als Dienstleister, wo man mehr Kontrolle quasi darüber hat, was man selber an Tools nutzt, beispielsweise unsere Plattformen plus eigene Mitarbeiter, hat man mehr Kontrolle darüber, wie man Schadensfälle in unserem Beispiel jetzt reguliert. Und deswegen haben wir diesen Ansatz als KI-basierte Dienstleister gewählt, nicht als Softwareanbieter. Und das ist für mich eine neue Generation an Introtech.

SPEAKER_04 9:31

Sehr gut. Kommen wir mal zum nächsten Themenbereich, nämlich dem ganzen Bereich AI First. Nutzt du sehr gerne, habe ich in ein, zwei Interviews gelesen. Was bedeutet denn AI First für dich?

SPEAKER_05 9:43

Ja, und ich glaube, das ist ganz spannend. Also wir haben auch über so ein bisschen unsere Entstehungsgeschichte natürlich auch viel darüber gelernt, wie Agentic AI in Kollaborationen mit Mitarbeitern genutzt werden sollte. Und für uns ist das wichtigste Prinzip, auch wenn du Agentic AI hast, ist, Agentic AI auch zu vertrauen und einen AI-First-Ansatz zu leben. Wir kommen ja aus einer Welt, wo alle oder viele Prozesse, würde ich mal sagen, hauptsächlich Mitarbeitergeführt sind. Also ein Mitarbeiter bekommt in meinem Beispiel jetzt einen Schadensfall und hat dann verschiedene Tools, die der Mitarbeiter auslösen kann. Er kann beispielsweise auf den Knopf drücken und dann kriegt er eine Einschätzung von einem LLM zurück, ob jetzt die Deckung für diesen Schadensfall gegeben ist. Er kann auf einen anderen Knopf drücken und dann wird überprüft, ob das Schadenbild irgendwie manipuliert wurde oder ob es ein Deepfake ist und dergleichen. Und da ist unser wichtiges Prinzip eigentlich, eine KI sollte nie ausgelöst werden. Und ein Mitarbeiter sollte eigentlich nie einen nackten Fall, nenne ich es jetzt mal, also etwas, was unbehandelt wurde von KI jemals zu Gesicht bekommen. AI First ist für uns wirklich, das Erste, was ein Mitarbeiter sieht, ist schon das Ergebnis einer KI. In unserem Beispiel ein Schadensfall, der irgendwo gemeldet wurde per E-Mail oder online, da ist schon etwas rübergelaufen. Da wurde schon auf Deckung geprüft, da wurde schon auf Betrugsauffälligkeiten geprüft. Vielleicht wurde schon dem Versicherten eine E-Mail geschickt, um fehlende Informationen anzufordern. Und danach gibt es die Rolle des Mitarbeiters, der den Schadensfall dann zum ersten Mal sieht und schon einen gleichen Vorschlag auch hat, wie es mit dem Schadensfall weitergehen sollte. Und das ist es wirklich AI-First. Maschine first, ja, also Maschinen geführt statt Mitarbeiter geführt.

SPEAKER_04 11:19

Ja. Klingt logisch für mich. Klingt aber auch nach einer ganz neuen Arbeitsweise. Was verändert denn so eine Arbeitsweise jetzt in einer Unternehmenskultur? Ich meine, du hast ja selber auch angestellt gearbeitet, du warst ja auch lange in der Unternehmensberatung zu einer Zeit als AI-First eben noch nicht da, weil das heißt, du hast wahrscheinlich relativ viel gesehen. Ja, wo siehst du denn da so die ersten Einschnitte, die ersten Veränderungen?

SPEAKER_05 11:40

Ja. Also ich glaube zweierlei. Das eine ist jetzt mal rein technisch gesehen im Workflow-Design und wie Prozesse ausgelöst werden. Aber ich glaube, die viel größere Herausforderung, die es da zu managen gilt, ist quasi die Rolle des Mitarbeiters und wie die sich ein Stück weit ja auch verändert. Und das war bei uns auch ein Learning-Prozess. Und ich glaube, das Größte, was wir da allen Learning mitgenommen haben, ist so ein bisschen eine neue Definition. Eigentlich wird bei uns jetzt jeder Mitarbeiter, jeder operative Schadensmitarbeiter zum Teamleiter. Und vielleicht nochmal so einen halben Schritt zurück, wie verstehen wir eigentlich so ein bisschen die Rolle dann auch des Mitarbeiters im Schadenprozess? Wir verstehen den Mitarbeiter eigentlich als Coach dafür, der Maschine neue Sachen beizubringen, die es eigentlich gar nicht gelernt haben kann. Und warum unterstreiche ich dieses kann so? Ich meine, die Sprachmodelle heutzutage sind ja auf wahnsinnig vielen Daten vortrainiert. Das können große Schätze aus dem Internet sein. Das können auch dann, wenn wir bei einer Versicherung anfangen, Schulungsunterlagen oder alte Versicherungsfälle sein. Aber die eigentlich die wichtigste Datenquelle, die du benötigst, um Schadensfälle gut regulieren zu können, ist eigentlich in den Köpfen der Mitarbeiter drin. Das ist einfach die langjährige Erfahrung, die haben Tausende an Schadensfälle gesehen, haben den Denkprozess für jeden Schadensfall mitgemacht und wissen dann schon, okay, wenn das so formuliert ist, dann kommt mir das komisch vor. Oder diese Konstellation an Unfallgegner zu Versicherungsnehmern etc., das kommt mir komisch vor. Und das als Wissensquelle zu erkennen und auch bei die Mitarbeitern, die mit der KI dann arbeiten, so auszuwählen, dass sie wirklich die Kompetenzen dafür mitbringen, die KI dafür zu coachen, ist, glaube ich, wahnsinnig wichtig.

SPEAKER_04 13:25

Ja, jetzt hast du gerade Kompetenzen angesprochen. Und das Skillset, das man braucht, wenn man mit KI arbeitet oder wenn auch Teile der eigenen Arbeit von KI übernommen werden, ändert sich relativ radikal. Was sind denn da für dich so die wichtigen Skills, die man mitbringen muss?

SPEAKER_05 13:39

Ja, ich glaube, es ist zweierlei. Das eine ist, glaube ich, erstmal Erfahrung. Das gilt sowohl jetzt in der operativen Schadenbearbeitung, gilt auch für Softwareentwickler. Also wenn man jetzt frisch anfängt in seinem Job und diese Erfahrungsschatz noch nicht hat, dann ist es erstmal ist es erstmal schwer. Das heißt, wir wählen für die Zusammenarbeit der KI Personen aus, die mindestens fünf bis sieben Jahre Schadenerfahrung mitbringen. Und das zweite ist, glaube ich, im Endeffekt so eine gewisse Führungskompetenz. Also es ist dann im Endeffekt eine der wichtigsten Führungsqualitäten ist ja so ein bisschen die Mitarbeiterentwicklung. Und also wirklich im Detail raufzuschauen, auch wenn jetzt irgendwie die Gesamtschadenentscheidung koscher erscheint, nochmal reinzugehen in den Schadensfall, um wirklich zu gucken, sind denn die Einzelentscheidungen richtig getroffen worden, wo muss ich denn jetzt eigentlich die KI anschieben und weiterentwickeln? Das ist eine Führungskompetenz. Und eigentlich braucht jeder Mitarbeiter jetzt ein Stück weit diese Führungskompetenz.

SPEAKER_04 14:34

Ja, da gibt es hin. Jetzt wird, ich glaube, den Satz, den ich dem letzten Jahr am häufigsten gehört habe, ist, nicht KI wird den Menschen verdrängen, sondern der Mensch, der KI nutzt, wird den Menschen, der keine KI nutzt, verdrängt. Also im Zuge dessen spricht man immer von der perfekten Symbiose zwischen Mensch und Maschine. Also bei euch wird die jetzt ja geplant praktiziert. Wie sieht denn diese perfekte Symbiose aus?

SPEAKER_05 15:36

Ich glaube, es ist zweierlei. Ich glaube, das eine ist, den Menschen sehr gezielt dafür einzusetzen, für diesen Erfahrungsschatz, was ich schon genannt habe. Und das andere ist, glaube ich, ein Stück weit ein Umdenken, was auch bei uns stattgefunden hat. Quasi den Mitarbeiter nicht zu verstehen als ausführende Kraft, die dafür da ist, jeden einzelnen Fall nochmal anzuschauen und dann zu gucken, ah, es ist jetzt bloß kein Fehler passiert und so weiter und so fort. Sondern zu verstehen, eigentlich ist der Mitarbeiter ja ein, ist kein operativer Schadensmitarbeiter, ist ein Trainer von der Plattform. Und ich glaube, da wirklich zu verstehen, es geht nicht nur darum, die Fälle zu bearbeiten, sondern bei jeder Anpassung, die ein Mitarbeiter im Schadensfall dann nochmal vornimmt, wenn wir ihnen den nochmal vorlegen, jede noch so kleine Änderung aufzunehmen, wegzuspeichern. Du nimmst, du baust dir da einen wahnsinnig guten, goldenen Datenschatz, nennen wir es immer bei uns, auf an quasi Mitarbeiterwissen, was niemals dokumentiert wurde. Das heißt, zum ersten Mal bist du eigentlich in der Lage, all diese Erfahrungen, die die Mitarbeiter hatten, ja, über ihre langjährige Schadenabarbeitung aufzunehmen und wirklich wegzuspeichern. Und ich glaube, das ist die perfekte Symbiose zu einer Zeit, wo, mache ich dir nicht sagen, wir gerade vor einem demografischen Wandel sind und wahnsinnig viel in Ruhestand gehen.

SPEAKER_04 16:55

Ja, auf jeden Fall. Also die nächsten Jahre werden, ich glaube, was der durchschnittliche Vermittler heute 54 Jahre alt. Das heißt, in unserer Branche gehen wirklich wahnsinnig viele Menschen in Durchstand und das Wissen geht ja ein Stück weit mit ihnen. Absolut. Das heißt, jetzt ist auf jeden Fall die Zeit, wo man es irgendwie überführen sollte oder vielleicht sogar muss. Da ist dieser Ansatz auf jeden Fall wichtig. So, jetzt geht es ja darum, ich meine, ihr wollt ja einen Versicherer verkaufen, der verkauft ja irgendwo einen Service. Also lasst mal ein bisschen über Business Impact reden. Was ist denn aus deiner Sicht der Impact von der Gentec AI und eurer Lösung für Versicherer?

SPEAKER_05 17:30

Ja, ich glaube, es ist vor allem zweierlei. Das eine, klar, ist Automatisierung und Effizienz. Das hat damit zu tun, dass Schadensfälle jetzt sehr schnell bearbeitet werden können, wenn man halt diese Autonomie für die KI zulässt. Was aber, finde ich, einen genauso hohen Stellenwert haben sollte und manchmal beim Thema KI so ein bisschen unter den Tisch gekehrt wird, auch, ist das ganze Thema, wie viel es dazu beitragen kann, den Schadenaufwand, also das, was ausgezahlt wird an den Versicherten, in Summe besser zu managen und dann den Schadenaufwand für den Versicherer zu senken. Weil die Realität ist aktuell, dass einiges an Schadenauszahlungen deswegen kommt, weil Versicherungsbetrug nicht richtig erkannt wird, oder auch, weil Schäden zu lange liegen bleiben und deswegen einfach mehr Kosten entstehen. Das hat damit zu tun, dass, wenn ich nicht schnell genug am Fall bin, beispielsweise ein Autounfall, dass ich dann eine geringere Chance habe als Versicherung, den Versicherten in meine Werkstätten zu steuern. Das hat damit zu tun, dass ich viel mehr tägliche Kosten habe. Zum Beispiel in vielen Verträgen gibt es das Anrecht darauf, dass man einen Mietwagen auch bekommt, wenn der Schadensfall noch nicht reguliert ist. Und wenn so ein Schadensfall zwei bis drei Monate dauert, statt ein paar Tage, dann geht das richtig ins Geld. Und ich glaube, deswegen dieses ganze Effizienz, klar, aber vor allem Prozessqualität, weniger Ausgaben für die Versicherung, ist, glaube ich, ein wichtiges Potenzial.

SPEAKER_04 18:55

Ja. Jetzt seid ihr ja auch schon operativ am Markt. Kannst du das, was du gerade gesagt hast, mal in ein, zwei konkrete Beispiele überführen? Also wo habt ihr sich Effizienz gesteigert, wo habt ihr Kosten gesenkt, wo habt ihr vielleicht auch die Kundenerfahrung verändert und wie macht ihr das messbar?

SPEAKER_05 19:12

Ja, super gern. Genau, zwei Beispiele. Vielleicht eins aus der Privathaftpflicht, wo wir aktiv sind, gerade für einen großen Versicherer. Der ist an uns herangetreten und hat gesagt, dass er gerade Engpässe hat in seiner Schadenabteilung, weil aus verschiedenen Gründen weniger Mitarbeiter zur Verfügung stehen. Das heißt, was wir dort getan haben, ist, ihnen einen großen Satz an Schäden abzunehmen. Und der Business Impact ist an einerseits, ja, also eine Bearbeitung innerhalb von 24 Stunden von diesen Schadensfällen, was den nächsten Bearbeitungsschritt angeht. Das entlastet erstmal die gesamte Schadenabteilung dort, weil dann auch weniger Folge, Kontakte entstehen. Der Versicherte ruft dann weniger auch einfach an und erkündigt sich, wo der Schadensfall ist. Und der zweite Impact ist, dass die Mitarbeiterzufriedenheit auch sehr stark zugenommen hat, weil einfach dieser hohe Arbeitsdruck nicht mehr da entsteht. Und das heißt, Schnelligkeit und Entlastung bringt da intern in der Versicherung einfach wahnsinnig viele Vorteile. Vielleicht noch ein anderes Beispiel. Für eine andere Versicherung dürfen wir Kfz-Fälle mit KI bearbeiten, mit einem besonderen Fokus auf Betrugserkennung. Und da konnten wir jetzt die Betrugserkennungsrate verdoppeln, vor allem, weil wir andere Art an Betrug gefunden haben, als die Kollegen sonst gefunden haben. Das waren jetzt weniger so die regelbasierten Beträge. Die wir da gefunden hatten, so etwas wie, okay, wenn Herr Müller jetzt seinen Vertrag am 1.3. abgeschlossen hat und am 5.3. ist jetzt der Versicherungsfall gewesen, dann kommt mir das komisch vor. Solche Fälle wurden vorher auch schon erkannt. Aber jetzt hat man halt die Chance, dadurch, dass halt mit dieser Plattform, die ich erwähnt hatte, mit der Agentic AI-Plattform, man sowas, solche Checks machen kann wie, jetzt vergleichen wir mal das Schadensbild mit dem Gutachten, mit der Schadensschilderung, dass es reintext und schauen mal, ist das in sich stimmig, gibt es irgendwo Auffälligkeiten? Das sind, und so und so wurde uns auch gefeedbackt, andere Arten an Betrug, Implausibilitäten am Schadensfall, den wir dadurch entdecken konnten und so die Betrugserkennungsrate verdoppeln konnten.

SPEAKER_04 21:19

Und du jetzt sagst doppelt so viele, einfach persönliches Interesse von mir, um wie viele Schäden geht es da? Also wie viele Schäden, die eingereicht werden, sind eigentlich fraudulent? Also sind es 2 in 100, 2 in 1000? 2 in 10.000?

SPEAKER_05 21:33

Also wenn man dem, also es gibt eine Studie des GDV dazu und die sagen, dass zwischen sieben bis zehn Prozent aller, ich glaube Kfz-Schadensfälle, waren es konkret in der Studie, betrugsauffällig sind. Das heißt ja nicht, dass das alles immer durchgesetzt wird, aber das zeugt halt von diesem Riesenpotenzial.

SPEAKER_04 21:51

Das sind einige, ja. Jetzt hast du vorhin gesagt, ihr nennt euch am liebsten Inchotech. Also Inchotech ist ja ein Thema, das uns, glaube ich, hier alle begeistert. Wir sind ja irgendwo alle Inchotechs oder haben mal als solche gestartet oder arbeiten mit solchen zusammen. Wenn wir uns jetzt mal Deutschland als Incho-Tech-Nation anschauen, dann ist das, was wir da gerade sehen, jetzt nicht sonderlich erquicklich. Also klar, mit Inka, mit uns, mit Mafantech und so gibt es schon ein paar, die nachkommen, aber so die große Welle, WeFox, Element, Clark, ja, aus denen ist jetzt nicht so viel geworden. Ein paar sind zwar noch da, andere sind ganz weg, aber ja, gefühlt, oder wahrscheinlich nicht nur gefühlt, auch von den Zahlen her, hängen wir einfach Ländern wie UK, wie Frankreich da aktuell ein bisschen hinterher. Und das, obwohl wir ja in Deutschland eine ganz krasse Versicherungsnation sind. Also ich meine, mit Munich Rie, mit Allianz und einigen anderen haben wir mit die größten Versicherungsunternehmen der Welt. Trotzdem schaffen wir es nicht, uns als Info-Tech-Nation zu etablieren.

SPEAKER_05 22:57

Woran liegt es aus deiner Sicht? Ja, ich glaube, du hast völlig recht. Und es gab ja auch neulich die Studie von den Versicherungsfonds Leipzig dazu, dass es jetzt immer weniger Neugründungen auch in Introtech gibt. Und ich glaube, aktuell die Startups, die sich ja auftun, sind weniger sowas wie eigene Versicherer, wie jetzt VFOX der Fall war, oder andere MGA-Modelle beispielsweise, die ja Element unterstützt hat, sondern es sind hauptsächlich Intro-Techs, die dann versuchen, mit Versicherungen zu arbeiten, um quasi ihren Herausforderungen her zu werden. Und da nehme ich bei manchen Versicherungen schon natürlich ein Stück weit so eine Art Vorsicht wahr, was jetzt so diese neue Technologie angeht und kann man der jetzt trauen. Und ich habe selber mal ChatGPT genutzt, das hat mir auch viel Falsches erzählt. Und ich habe das Gefühl, dass da finden schon interessant die Kollegen, aber es gibt dann doch eine besondere, also eine gewisse Hürde dazu, es dann mal einfach auszuprobieren und mal mit einem neuen Insho-Tech zusammenzuarbeiten. Und ich glaube, das Wichtigste dort ist, dass immer von Seiten der Versicherung erstmal so eine Art Value oder im Endeffekt wert mit den Daten, die die Versicherung hat, gesehen werden will. Funktioniert das eigentlich für mich, das, was ihr dafür sprecht? Und ich glaube, es gab ja auch wahnsinnig viel KI-Hype in den letzten Monaten, dass das nicht immer nur positiv war. Das heißt, ich glaube, mein Appell da wäre ein Stück weit, es einfach mal auszuprobieren und alle Hürden für das Ausprobieren. Das hat mit Datenbereitstellung zu tun, das hat mit Regulatorik zu tun, so gering wie möglich zu halten, von Seiten der Insho-Tags wie auch von Seiten der Versicherer, damit man einfach mal sehen kann, wie es denn für den Kontext des einzelnen Versicherern aussehen kann.

SPEAKER_04 24:40

Also eigentlich Sandbox-Lösungen, schauen, dass die funktionieren und dann größer skalieren.

SPEAKER_05 24:44

Ich glaube, für den Moment ist das die richtige Antwort. Ich meine, aktuell gibt es ja wahnsinnig viele sonst Migrationen auch auf Seiten der Versicherer. Ich glaube, die Lage wird sich dann in den nächsten fünf Jahren sicherlich auch verbessern, aber für den Moment ist es, glaube ich, auch diese Sandbox-Lösung.

SPEAKER_04 24:55

Jetzt seid ihr ja relativ schnell bei Versicherern reingekommen. Also gerade für die Versicherungsbranche relativ schnell, wo man ja teilweise von Sales-Cycle von zwei Jahren gerne mal spricht, was auch echt nicht unrealistisch ist, auch aus eigener Erfahrung. Was wären denn so deine Tipps an vielleicht andere Introtechs, an andere Gründer, die du ihnen mitgeben kannst, wie man das schafft?

SPEAKER_05 25:17

Ja, ich glaube, es ist ein Stück weit zu dem Connected, was ich gerade gesagt habe, nach dem Motto, macht die Hürden, es auszuprobieren so gering wie möglich. Findet ein kleines Paket, wo man euch ausprobieren kann, liebes Introtech, wo der Versicherer eigentlich gar nicht Nein zu sagen kann oder was auch wenig Aufwand bei der Versicherung kreiert. Ich glaube, das Wichtige, so wie wir das immer machen, ist, dass wir sagen, gebt uns einfach mal tausend Schadenfälle. Das ist ein sehr kleiner Anteil von den Schadensfällen, die die Versicherung grundsätzlich hat. Und wir beweisen uns darauf und zeigen euch den Value mit euren Daten und zeigen euch, wie wir innerhalb von 24 Stunden da Entscheidungen entfallen können. Und seid da, und das ist mein Appell an die Infotechs, baut alle möglichen Barrieren ab, was Datenintegration angeht, seid da sehr hemsärmlich, weist alle Compliance so schnell wie möglich auf. Das war eine der ersten Sachen, die wir auch als Introtech gemacht haben, ist erstmal alle möglichen Zertifizierungen zu erfüllen. Weist das alles von vornherein auf und zeigt Schnellvalue.

SPEAKER_04 26:18

Ja. Eben ist noch eine Ebene höher, nämlich mal, wenn wir uns Deutschland als Standort angucken. Was wünscht ihr denn von Versicherern? Also gut, über Versicherer haben wir gerade schon ein bisschen geredet, aber gerne noch andere Appelle an Versicherer, aber auch an Investoren, an Politik, um den Standort Deutschland wieder attraktiver für Intro-Techs zu machen. Und eben, so hast du die Studie der Versicherungsformen vorhin angesprochen, ist ja auch das, was man gefühlt am Markt beobachtet. Also man redet jetzt seit ein paar Jahren schon relativ viel über dieselben paar Intro-Techs, die noch da sind und die wachsen. Viele sind verschwunden, so viele kommen nicht nach. Und das kann ja nicht der Standard sein. Also was würdest du dir da von den verschiedenen Akteuren wünschen, um das wieder attraktiver zu machen?

SPEAKER_05 26:58

Ja, also ich glaube, es ist ein Stück weit ein Realisieren, dass, und da glaube ich wirklich fest dran, es wenig Branchen gibt, wo sich in den nächsten Jahren so viel verändern wird, in den nächsten zehn Jahren beispielsweise, wie in der Versicherung. Und das wirklich zu realisieren und auch entsprechend dann finanziell zu unterstützen, diesen Wandel ist, glaube ich, wahnsinnig wichtig. Woher kommt dieser Wandel? Für mich ist es einfach verschiedene Faktoren, die aufeinandertreffen. Es ist ein sehr starker Handlungsdruck, der sich jetzt erst so schleichend auftut bei den Versicherungen. Wir haben über den demografischen Wandel schon gesprochen. In den nächsten zehn Jahren, fünf bis zehn Jahren, je nachdem, was ich ja Studie man glaubt, gehen bis zu 30 Prozent aller Mitarbeiter in den Ruhestand. Also eine Person ist noch da, die nächste ist noch da, die dritte ist weg. Das haben wir, glaube ich, noch nicht ganz verstanden, was inwiefern uns das auch aufhalten wird, in der Versicherungsbranche, wenn das nicht angegangen wird. Und das zweite ist halt jetzt diese große technologische Veränderung, die, glaube ich, ein wichtiges Tool dafür sein kann, inklusive der Nutzung anderer Dienstleister und das einfach mitzunehmen. Und ich glaube, für Versicherer, es gab vor, im July gab es eine interessante Studie vom MIT, die hat davon gesprochen, dass 95 Prozent aller KI-Projekte ihr Ziel nicht erreicht haben. Es ging ja groß durch die Presse, vielleicht hast du es auch gesehen. Und einer der wichtigsten Faktoren, die auch da in der Studie genannt wurden, ist, dass viel ausprobiert wird, viel auch selber gebaut wird. Und in dieser typischen Make-or-Buy-Entscheidung ist zu wenig Buy gab und also zu wenig Zusammenarbeit mit anderen Dienstleistern, die sich spezialisiert haben auf einzelne Schritte, wie beispielsweise jetzt wir für die Schadenbearbeitung. Deswegen mein Appell, realisiert, dass sich viel verändern wird. Ich glaube, Bequemlichkeit ist da schädlich und probiert aus.

SPEAKER_04 28:49

Ja, also genau das, was du ansprichst, ist auch das, was man gerade sieht, wie viele Versicherer haben angefangen, sich ihre eigenen Unternehmens-GBTs zu bauen. Nur um jetzt zweieinhalb Jahre später, nachdem da wahrscheinlich 100.000 oder Millionen reingeflossen sind, zu realisieren, dass es keiner nutzt, weil es einfach technisch nicht funktioniert, weil es nicht Speziallösungen sind, die wirklich auf die Probleme der Mitarbeitenden zugeschnitten sind. Ja, also manchmal ist das Startup halt auch das ausgelagerte Forschungs- und Entwicklungszentrum. Und wahrscheinlich deutlich billiger, wahrscheinlich effizienter und das Startup wird halt immer den Drang haben, ihr Produkt noch besser zu machen, weil sie sonst überholt werden. Das hat vielleicht eine interne F ⁇ E-Abteilung oder eine interne IT-Abteilung nicht. So. Gibt's noch Fragen aus dem Publikum an Philipp, die ihr schon immer mal stellen wolltet? Ich kann auch euren Namen nennen, dann seid ihr in dem berühmten Insurance Monday Podcast. Einmalige Möglichkeit. Bitteschön.

SPEAKER_02 29:48

Hallo, Carsten, mein Name. Hallo, Carsten. Du hast davon gesagt, dass die Zielstellung ja ist, von einer eigenen Lösung eigentlich möglichst ohne Interaktion vom echten Menschen die Regulierung oder die Bewertung durchzuführen. Wie sind da die Erfahrungswerte, nominell oder prozentual? Inwiefern funktioniert das wirklich in der Realität? Und wo gibt es da Stolperfallen oder wo muss interagiert werden, doch noch denn von Personen?

SPEAKER_05 30:14

Ja, danke, Carsten. Vielleicht zweigeteilte Antwort. Das eine ist, oft wird innerhalb der Versicherung gemessen, wie viel Dunkelverarbeitungsquote man hat. Und Dunkelverarbeitung wird immer deswegen gemessen, ich nehme 100 Schadensfälle und schaue mir an, wie viele davon kein einziger Mensch gesehen hat. Wir messen das ein Stück weit anders, weil für uns gibt es in vielen Fällen, außer jetzt, keine Ahnung, der kleine Handyschaden für 200 Euro, gibt es eigentlich immer einzelne Schritte, wo wir sagen, da sollte eigentlich ein Mensch drauf schauen, auch wenn das bedeutet, dass wir uns für einen ganz kleinen Zeitpunkt nochmal den Schadensfall anschauen, obwohl der ansonsten durchgelaufen wäre. Und deswegen wählen wir nicht einzelne Fälle aus, sondern wir wählen Schritte in Fällen aus. Und diese Schritte aus unserer Sicht, die sehr wichtig sind, sind sowas, wo die Erfahrung des Menschen sehr wichtig ist. Ein Beispiel in der Schadensregulierung ist, okay, wenn jetzt eine Haftungsquote gesetzt werden muss, also wie viel ist der Versicherungsnehmer jetzt schuld oder der Anspruchsteller in der Haftpflichtversicherung. Oder wenn es jetzt darum geht, es gab irgendwo eine Betrugsauffälligkeit und bevor ich jetzt irgendeine automatisiertes Schreiben schicke an den Versicherten, um ihn jetzt anzuprangern, sollte nochmal jemand drüber schauen. Das sind Punkte, wo wir dann nochmal drüber schauen. Um das mal in Zahlen vielleicht zu fassen, ansonsten, man spricht in der Regel davon, dass ein Schadenmitarbeiter in der Versicherung zwischen 1200 bis 1300 Schadensfälle im Jahr bearbeiten kann? Bei uns sind wir so zwischen 8.000 bis 12.000, je nach Sparte. Das heißt, da ist auf jeden Fall eine große Produktivitätssteigerung, in unserer Erfahrung zumindest.

SPEAKER_02 31:45

Sehr gut. Bitteschön.

SPEAKER_00 31:52

Kleine Follow-up-Frage zu den Beispielen. Also Beispiele wurden ja genannt USA, China. Woran liegt es, dass Deutschland bzw. auch eventuell die EU nicht so hinterher ist? Sind es Regularien, EU-Regularien, Deutschland-Regularien oder ist es auch eventuell ein bisschen die Kultur Deutschlands, sich nicht so reinstürzen zu wollen in neue Erneuerungen?

SPEAKER_05 32:16

Gute Frage. Ich glaube, es ist ein Stück von beidem. Ich glaube, in der Regulatorik ist jetzt der EU-AI-Act und jetzt auch die deutsche Auslegung, so wie sie kommt und wenn sie kommt, natürlich so, dass sie erstmal einschränkt. Ich bin aber grundsätzlich von den Prinzipien, dass EU-AI-Ackt eigentlich ein Fan, also diese Risikobetrachtung und bestimmte Sachen zuzulassen und nicht zuzulassen. Ich glaube, es jetzt kommt sehr darauf an, wie die Versicherungen selber interpretieren, wie dieser EU-AI-Act für sie angewendet werden muss. Kulturell, ich glaube, es ist, glaube ich, zweierlei. Das eine ist dieses Make-or-By. Ich glaube, Versicherungen sind wahnsinnig stolz und auch zu Recht über ihre Kompetenz, finde ich. Wenn es jetzt darum geht, auch Schäden zu regulieren. Aber ich glaube, wenn es jetzt auch um den Einsatz von KI geht, würde ich mir auch wünschen, dass es da eine gewisse Offenheit auch gegenüber neuen Konzepten gibt. Und genau, ich glaube, das andere ist so ein bisschen ein Handlungsdruck oder eine Bequemlichkeit, die jetzt aktuell noch verspürt wird, die, wenn das jetzt nicht realisiert wird, Stichwort Fachkräftemangel, glaube ich, noch den ein oder anderen Kollegen nochmal erwischen kann.

SPEAKER_04 33:22

Ja, und der Branche geht es vielleicht auch einfach noch zu gut. Also die Versicherungsbranche steht nach wie vor sehr, sehr gut da. Zumindest die meisten, jetzt auch nicht alle. Wir kriegen ja die Konsolidierung auch ein Stück weit mit oder die Merger, die jetzt passieren, aber das sind ja nach wie vor Ausnahmen. So und eine Branche, die so solide dasteht und so solide durch jede Krise kommt, denen fehlt vielleicht auch ein bisschen der Innovationsdrang. Allerdings wird jetzt mit AI einfach einen Quantensprung passieren und wenn man denen verschläft, wird es da Probleme geben. Eine letzte Frage hatten wir noch, Daten. Bitte.

SPEAKER_01 33:54

Hallo, ich bin Katja. Philipp, du hast ja gesagt, dass Mitarbeiter mindestens fünf bis sieben Jahre Erfahrung haben sollten, um sinnvoll mit der KI zusammenzuarbeiten zurzeit. Bekommst du denn auch mit, wie die Versicherer neue Mitarbeiter ausbilden? Also du hattest ja auch gesagt, es gehen sehr viele in Ruhestand. Wie kriegt man denn neue wieder rein, wenn man immer diese Grunderfahrung haben muss?

SPEAKER_05 34:16

Ja, das ist wahnsinnig schwierig. Ich glaube, da sprichst du einen sehr validen Punkt an, Katja. Weil wie baut man sich diese Erfahrung eigentlich auf? Ich kenne es jetzt nur aus dem Inka-Kontext, wo wir quasi fünf bis sieben Jahre Kollegen einstellen. Ich meine, in der Versicherung ist es ja so, dass immer noch sehr viele Schadenmitarbeiter vor allem ausgebildet werden und dann erstmal starten zu arbeiten mit Tätigkeiten, entweder direkt in der Schadenbearbeitung oder tatsächlich am Kunden dran. Und ich glaube, die, so etwas wie Schadenaufnahme, also Kunden, Callcenter-Service beispielsweise. Und ich würde jungen Schadenskollegen vor allem raten, so nah wie möglich am Kunden dran zu sein, also sich nicht irgendwo im Backoffice zu verbergen, um dann in den alten Prozessen zu schwimmen, sondern so nah wie möglich an der Realität zu sein und so schnell wie möglich reale Schadenserfahrungen zu sammeln. Ich glaube, da ist eine Chance, dass sie so schnell wie möglich dann auch diese Erfahrung haben, die sie dann einsetzen können mit der Maschine.

SPEAKER_04 35:15

Vielen Dank. Danke auch für die Fragen. Wir müssen leider zum Ende kommen, deswegen keine weiteren Fragen an dieser Stelle. Kommen nämlich noch zu unserer Abschlusskategorie Famous Last Words. Was möchtest du dem hier anwesenden und zuhörenden Publikum denn noch mitgeben? Es darf gern auch etwas Strombergesk werden.

SPEAKER_05 35:35

Ich fasse es in einem Satz zusammen. Ich glaube, wir haben eine großartige Chance, die wir ergreifen müssen.

SPEAKER_04 35:43

Sehr gut. Das sollte doch Mut machen damit. Vielen Dank, Philipp, für den spannenden Austausch und viel mehr Geld. Wenn euch diese Folge gefallen hat, like, bewertet, teilt, hört wieder rein nächsten Montag bei Fed Insurance Money. Ciao.