Agentische KI für Versicherungsvertreter und Bankberater: Ein praxisorientierter Leitfaden

Künstliche Intelligenz verändert den Finanzdienstleistungssektor rasant. Vom Underwriting bis zum Kundenservice unterstützt KI Banken und Versicherer dabei, effizienter zu arbeiten und personalisiertere Kundenerfahrungen zu bieten.

Eine der vielversprechendsten Entwicklungen ist agentische KI – eine neue Generation von KI-Systemen, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern auch handeln können.

Für Versicherungsvermittler und Bankberater kann diese Technologie Routineaufgaben automatisieren, die Produktivität steigern und einen stärker personalisierten Kundenservice ermöglichen.

Was ist agentische KI?

Agentische KI bezeichnet Systeme der künstlichen Intelligenz, die eigenständig handeln können, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die lediglich Antworten oder Vorhersagen generieren, können agentenbasierte Systeme mit minimalem menschlichem Eingriff Maßnahmen ergreifen, Entscheidungen treffen und Aufgaben koordinieren.

Diese Systeme weisen typischerweise mehrere wichtige Fähigkeiten aus:

• Autonomie: Die Fähigkeit, eigenständig zu handeln.

• Zielgerichtetes Verhalten: Das Arbeiten auf von Menschen oder Geschäftssystemen definierte Ziele hin.

• Anpassungsfähigkeit: Das Lernen aus Daten und die Anpassung an veränderte Bedingungen.

• Interaktivität: Die Zusammenarbeit mit Menschen oder anderen KI-Systemen.

In der Praxis bedeutet dies, dass KI über das bloße Beantworten von Fragen hinausgeht und Geschäftsprozesse sowie Workflows aktiv unterstützen kann.

Agentische KI vs. LLMs: Was ist der Unterschied?

Large Language Models (LLMs) treiben viele moderne KI‑Tools an, indem sie Texte generieren, Fragen beantworten und Informationen zusammenfassen. Sie liefern jedoch in erster Linie Wissen.

Agentische KI geht noch einen Schritt weiter, indem sie dieses Wissen nutzt, um Aufgaben auszuführen.

Eine einfache Analogie ist hier hilfreich:

• LLMs sind wie Finanzenzyklopädien, die umfassende Informationen über Bank- und Versicherungsprodukte speichern.

• KI-Agenten sind wie Berater, die dieses Wissen nutzen, um zu handeln.

Ein LLM könnte beispielsweise die Merkmale einer Versicherungspolice erläutern. Ein KI-Agent könnte stattdessen Folgendes tun:

• Policen passend zum Kundenprofil empfehlen

• Kreditszenarien berechnen

• Erinnerungen an die Verlängerung von Policen versenden

• Unterlagen für Finanzprüfungen vorbereiten

Kurz gesagt: LLMs beantworten Fragen, während agentische KI bei der Erledigung von Aufgaben hilft.

Wie agentische KI Versicherer unterstützt

Versicherer müssen bei der Verwaltung von Versicherungsnehmerportfolios ständig Verlängerungen, Schadenfälle und Kundenbedürfnisse im Blick behalten.

Agentische KI kann viele dieser Prozesse automatisieren. KI-Agenten können Policenverlängerungen überwachen, Cross-Selling-Chancen erkennen und Vermittler benachrichtigen, wenn ein Kunde möglicherweise eine Deckungsanpassung benötigt.

Im Schadenfall kann ein KI-Agent Dokumente vorab ausfüllen, die nächsten Schritte vorschlagen und auf Basis historischer Daten mögliche Schadenverläufe einschätzen.

Durch die Reduzierung administrativer Aufgaben können sich Vermittler stärker auf die Beratung von Kunden und die Bearbeitung komplexer Fälle konzentrieren.

So unterstützt agentische KI Bankberater

Bankberater stehen bei der Verwaltung von Kundenportfolios und Finanzplanungsstrategien vor ähnlichen Herausforderungen.

Agentische KI kann unterstützen, indem sie kontinuierlich Konten, Marktbedingungen und Kundenportfolios überwacht.

KI-Agenten können zum Beispiel Folgendes:

• Ungewöhnliche Aktivitäten oder Portfoliorisiken kennzeichnen

• Potenzielle Anlagemöglichkeiten identifizieren

• Personalisierte Empfehlungen erstellen

• Informationen für Kundengespräche vorbereiten

Mit Echtzeit-Einblicken und automatisierter Analyse können Berater weniger Zeit mit der Sammlung von Informationen verbringen und mehr Zeit darauf verwenden, Kunden bei fundierten Finanzentscheidungen zu unterstützen.

Wann sollte agentische KI eingesetzt werden?

Agentische KI ist besonders wertvoll für komplexe Aufgaben, die mehrere Schritte, kontinuierliche Überwachung oder adaptive Entscheidungsfindung erfordern.

Bei einfacheren Workflows, etwa Aufgaben, die sich mit festen Regeln oder grundlegender Automatisierung bewältigen lassen, sind herkömmliche Systeme oft ausreichend.

Agentische KI ist besonders dann nützlich, wenn Workflows Folgendes umfassen:

• Mehrere Datenquellen

• Iterative Entscheidungsfindung

• Szenarioanalyse

• Kontinuierliche Überwachung und Anpassung

In solchen Situationen können KI-Agenten Prozesse übernehmen, die erheblichen manuellen Aufwand erfordern würden.

Agentische KI und die Regulierung von Finanzdienstleistungen

Wenn Finanzinstitute KI-Technologien einführen, ist die Einhaltung regulatorischer Vorschriften weiterhin ein wichtiger Aspekt.

In Europa regeln verschiedene Vorschriften den Einsatz von KI-Systemen im Finanzdienstleistungssektor, darunter:

• Der EU AI Act (Verordnung über künstliche Intelligenz), der hochrisikoreiche KI-Systeme wie Kreditscoring-Modelle regelt

• DORA (Digital Operational Resilience Act), der sich auf das IKT-Risikomanagement konzentriert

• IDD (Insurance Distribution Directive), die Verbraucher beim Kauf von Versicherungsprodukten schützt

Um diese Anforderungen zu erfüllen, setzen Unternehmen vermutlich zunehmend auf zertifizierte KI-Governance-Frameworks wie ISO 42001, die Standards für KI-Managementsysteme definieren.

Die Zukunft agentischer KI im Finanzdienstleistungssektor

Auch wenn die Vorstellung einer autonomen KI möglicherweise Sorgen über den Abbau von Arbeitsplätzen weckt, ist agentische KI am besten als Werkzeug zu verstehen, das menschliche Berater unterstützt und nicht ersetzt.

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken ermöglichen KI-Agenten Finanzfachleuten, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Beratung von Kunden, die Lösung komplexer Probleme und den Aufbau von Vertrauen.

Mit zunehmender Digitalisierung im Finanzdienstleistungssektor wird agentische KI voraussichtlich zu einem Schlüsselelement für die schnellere und personalisiertere Servicebereitstellung von Banken und Versicherern.

Die eigentliche Frage lautet nicht mehr, ob Unternehmen diese Technologie einführen werden, sondern wie schnell sie sie integrieren können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

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