Versicherer und KI: Sind die Daten schon AI-ready?

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Policen, Schadenmeldungen, Gutachten, Kundenkorrespondenz und Maklerkommunikation: Versicherer verarbeiten täglich große Mengen an Informationen – digital und physisch, strukturiert und unstrukturiert. Doch Digitalisierung allein macht diese Daten noch nicht nutzbar. Warum Datenmanagement für Versicherungen zum strategischen Thema wird und wie der Weg zu AI-Ready Data aussehen kann.

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Es ist ein bekanntes Muster in der Versicherungswirtschaft: Kund:innen können Schäden digital melden, Dokumente hochladen und den Bearbeitungsstatus online verfolgen. Im Hintergrund treffen jedoch häufig Informationen aus E-Mails, Portalen, Papierakten, Gutachten, Vertragsunterlagen und verschiedenen Fachsystemen aufeinander.

Die Oberfläche ist digital. Die Informationsbasis darunter ist es nicht immer.

Für Versicherer wird diese Lücke zunehmend relevant. Denn Prozesse sollen schneller und effizienter werden, gleichzeitig steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Datensicherheit und die verlässliche Verarbeitung von Informationen. Wer Automatisierung und künstliche Intelligenz einsetzen will, braucht deshalb mehr als eine neue Anwendung: eine belastbare Grundlage aus integrierten Daten und klarer Governance.

Digitalisiert, aber nicht integriert

Der Iron Mountain Digitalisierungs-Index 2026 beschreibt dieses Spannungsfeld für die Finanzbranche insgesamt. 27 Prozent der befragten Unternehmen wissen demnach nicht, ob in ihrer Organisation Datensilos existieren. Nur 16 Prozent verfügen über wirklich integrierte Daten. Gleichzeitig äußern 48 Prozent erhebliche Bedenken zur Datensicherheit.

Diese Werte sind keine isolierten Versicherungskennzahlen. Sie zeigen jedoch ein strukturelles Problem, das für Versicherer besonders greifbar ist: Informationen entstehen entlang zahlreicher Produkte, Vertriebskanäle, Geschäftsvorfälle und Partnerbeziehungen. Dabei kommen unterschiedliche Formate und Medien zusammen.

Eine Schadenmeldung kann beispielsweise mit Fotos, Formularen, E-Mails, Gutachten und Nachweisen verknüpft sein. Eine Police besteht nicht nur aus dem Vertrag selbst, sondern auch aus Anträgen, Änderungen, Korrespondenz und ergänzenden Dokumenten. Liegen diese Informationen in getrennten Systemen oder sogar noch in Papierarchiven, wird jeder nachgelagerte Prozess aufwendiger.

Mitarbeitende müssen Informationen zusammensuchen, Medienbrüche überwinden und Daten manuell übertragen. Das verlängert Bearbeitungszeiten, erhöht die Fehleranfälligkeit und erschwert eine konsistente Sicht auf Kund:innen und Vorgänge.

Das Problem liegt unterhalb der Anwendungsebene

Neue Plattformen können Prozesse verbessern. Sie lösen jedoch nicht automatisch die Frage, welche Informationen bereits vorhanden sind, wer für sie verantwortlich ist und unter welchen Bedingungen sie verwendet werden dürfen.

Genau hier beginnt Information Governance. Dazu gehören unter anderem:

• eine Übersicht über vorhandene Daten- und Dokumentenbestände
• klare Verantwortlichkeiten für Informationen und Inhalte
• nachvollziehbare Zugriffs- und Berechtigungskonzepte
• definierte Aufbewahrungs- und Löschregeln
• konsistente Metadaten und Klassifizierungen
• sowie eine verlässliche Verbindung zwischen Dokumenten, Daten und Geschäftsprozessen.

Für Versicherer ist das nicht nur eine Frage der IT-Organisation. Daten und Dokumente bilden die Grundlage für Policenverwaltung, Risikoprüfung, Schadenregulierung, Kundenservice und Compliance. Je mehr Informationen automatisiert verarbeitet werden, desto wichtiger wird es, ihre Herkunft, Qualität und Verwendung nachvollziehen zu können.

Der Leitfaden „Von Dokumenten zu AI-Ready Data“ fasst die zentrale Erkenntnis so zusammen: Die nächste Transformationsphase wird nicht allein durch weitere Technologieinvestitionen entschieden. Entscheidend ist die Fähigkeit, Daten organisationsweit zu integrieren, zu steuern und sicher verfügbar zu machen.

Wenn KI auf unklaren Daten aufsetzt

Der Einsatz von KI macht die Datenfrage noch dringlicher. KI-Systeme können Informationen klassifizieren, Inhalte extrahieren, Zusammenhänge sichtbar machen und Mitarbeitende bei Entscheidungen unterstützen. Ihre Ergebnisse hängen jedoch davon ab, welche Daten verfügbar sind und wie zuverlässig diese Daten sind.

Fehlen Dokumente, sind Informationen veraltet oder liegen mehrere widersprüchliche Versionen vor, entsteht kein belastbarer Mehrwert. Im schlimmsten Fall werden Entscheidungen auf einer unvollständigen Grundlage vorbereitet. Das betrifft nicht nur technische Modellqualität, sondern auch Effizienz, Compliance und Kundenvertrauen.

Datenintegrität ist deshalb keine rein technische Rückfrage. Sie ist eine strategische Voraussetzung für KI-Innovation und den verantwortungsvollen Einsatz automatisierter Prozesse.

Für Versicherer bedeutet das: Bevor ein Modell Schadenfälle priorisiert, Vertragsinformationen zusammenführt oder Dokumente automatisch klassifiziert, muss klar sein, welche Informationen in den Prozess einfließen. Die Daten müssen zugänglich, verständlich, ausreichend aktuell und entsprechend ihrer Governance-Regeln nutzbar sein.

Drei Ansatzpunkte für Versicherer

1. Dokumentenbasierte Prozesse intelligent strukturieren

Versicherungsprozesse sind in hohem Maß dokumentengesteuert. Anträge, Policen, Schadenunterlagen, Identitätsnachweise, Gutachten und Kundenkorrespondenz müssen erfasst, klassifiziert, geprüft und den richtigen Vorgängen zugeordnet werden.

Intelligentes Business Process Management und Intelligent Document Processing können dabei helfen, manuelle Schritte zu reduzieren. Dokumente werden aus unterschiedlichen Quellen übernommen, Informationen automatisiert extrahiert und in nachgelagerte Workflows überführt. Mitarbeitende können sich stärker auf Ausnahmefälle und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Der entscheidende Punkt: Automatisierung sollte nicht als isoliertes Einzelprojekt verstanden werden. Sie muss in eine Informations- und Prozessarchitektur eingebettet sein, die Datenqualität, Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit berücksichtigt.

2. Physische und digitale Bestände zusammenführen

In vielen Versicherungsunternehmen liegen relevante Unterlagen nicht ausschließlich digital vor. Historische Policen, Altakten und ergänzende Dokumente können in physischen Archiven oder verteilten Ablagen gespeichert sein.

Ein konsequenter Digital-First-Ansatz muss deshalb auch die Ausgangslage dieser Bestände berücksichtigen. Scanning, Validierung, Klassifizierung und eine strukturierte Bereitstellung können den Weg in digitale Prozesse ebnen. Entscheidend ist, dass aus einzelnen Digitalisierungsmaßnahmen ein verlässlicher Informationsbestand entsteht – nicht nur eine Sammlung von Dateien.

So können auch ältere Unterlagen in Such-, Prüf- und Bearbeitungsprozesse einbezogen werden. Der Weg von der Akte zum automatisierten Workflow wird kürzer, wenn physische und digitale Informationen gemeinsam gedacht werden.

3. Governance und AI-Ready Data als Betriebsmodell etablieren

Der dritte Ansatzpunkt betrifft die Steuerung der Informationen selbst. Versicherer benötigen Transparenz darüber, wo Daten liegen, wie sie zusammengehören, wie lange sie aufbewahrt werden müssen und wer auf sie zugreifen darf.

Eine unternehmensweite Governance-Struktur schafft dafür die organisatorische Grundlage. Sie definiert Standards und Verantwortlichkeiten und macht es möglich, Datenbestände gezielt zu bereinigen, zu integrieren und für neue Anwendungsfälle bereitzustellen.

Ein Praxisbeispiel aus dem Leitfaden ist die Esquire Bank. Gemeinsam mit Iron Mountain wurden dort eine unternehmensweite Data-Governance-Policy, ein Mapping der Content-Verantwortlichkeiten und eine logische Retention-Struktur aufgebaut. Das Projekt führte laut Fallstudie zu einer Reduktion des digitalen Speicherbedarfs um 20 Prozent und zu einer verbesserten Compliance-Position.

Das Beispiel stammt aus dem Bankensektor. Das zugrunde liegende Prinzip ist jedoch auch für Versicherer relevant: Erst wenn Informationsbestände transparent und steuerbar sind, lassen sich Automatisierung und KI nachhaltig skalieren.

Die technologische Grundlage: InSight® DXP

Iron Mountain positioniert die InSight® Digital Experience Platform als skalierbare SaaS-Lösung für die Verbindung von Daten, Dokumenten und Prozessen.

Die Plattform kann fragmentierte Datenquellen mit bestehenden Unternehmenssystemen verbinden, intelligente Dokumentenverarbeitung integrieren und Informationen zentral zugänglich machen. Ergänzend lassen sich digitale Aufbewahrungsregeln, automatisierte Workflows und nachvollziehbare Änderungen abbilden.

Für Versicherer entsteht daraus ein Ansatz, der physische und digitale Bestände gemeinsam betrachtet. Dokumente können beispielsweise für Policenverwaltung, Angebotserstellung, Risikoprüfung, Kundenservice oder Schadenregulierung nutzbar gemacht werden. Konnektoren und APIs unterstützen die Anbindung an bestehende Business- und Branchenlösungen.

Damit verschiebt sich der Blick: Datenmanagement ist nicht mehr nur eine Frage von Speicherorten. Es wird zur Grundlage für schnellere Prozesse, auditfähige Compliance und KI-gestützte Effizienz.

Der nächste Schritt beginnt mit Transparenz

Versicherer müssen nicht jedes Transformationsproblem gleichzeitig lösen. Ein sinnvoller Einstieg kann mit einer Bestandsaufnahme beginnen: Welche Dokumente und Daten gibt es? Wo liegen sie? Welche Prozesse greifen darauf zu? Wo entstehen manuelle Übergaben, Medienbrüche oder unnötige Doppelablagen?

Darauf aufbauend lassen sich priorisierte Use Cases entwickeln – etwa für den digitalen Posteingang, die Schadenbearbeitung, die Policenverwaltung oder die Integration von Archivbeständen.

Die zentrale Frage lautet nicht nur, welche neue Technologie eingesetzt werden soll. Sie lautet auch:

Wie transparent, integriert und steuerbar sind die Datenbestände, auf denen die nächste Generation von Versicherungsprozessen aufbauen soll?

Der Leitfaden „Von Dokumenten zu AI-Ready Data“ zeigt, wie Finanzunternehmen diesen Weg strukturieren können – von der Identifikation von Datensilos über Information Governance bis zur technologischen Grundlage für automatisierte und KI-gestützte Prozesse.

 

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Häufige Fragen

Warum reicht Digitalisierung allein für Versicherer nicht aus?

Weil digitalisierte Informationen weiterhin in getrennten Fachsystemen, Archiven oder Ablagen liegen können. Erst durch Integration, klare Verantwortlichkeiten und konsistente Governance werden Daten organisationsweit nutzbar.

Was bedeutet AI-Ready Data?

AI-Ready Data bezeichnet Datenbestände, die auffindbar, ausreichend vollständig, konsistent, nachvollziehbar und entsprechend ihrer Regeln nutzbar sind. Dazu gehören auch klare Zuständigkeiten, Zugriffsrechte und Aufbewahrungsanforderungen.

Welche Versicherungsprozesse eignen sich als Einstieg?

Dokumentenintensive Prozesse bieten sich besonders an – beispielsweise Schadenmeldungen, Policenverwaltung, Kundenkorrespondenz, digitale Posteingänge, Risikoprüfung oder die Integration historischer Archivbestände.

Ist der Leitfaden ausschließlich auf Versicherungen zugeschnitten?

Nein. Der Leitfaden richtet sich an die Finanzbranche insgesamt. Die Inhalte zu Datensilos, Governance, Datenintegrität und AI-Ready Data sind jedoch auch für Versicherungsunternehmen relevant.

Quellen: Iron Mountain & Appinio, Digitalisierung im Realitätscheck (2026) · Iron Mountain & Cognizant, Practical AI Governance and the Power of Data Integrity (2025) · Iron Mountain, Von Dokumenten zu AI-Ready Data · Iron Mountain, Akten- und Datenmanagement: So optimieren Versicherungen ihre Prozesse.

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Bildquelle: KI-generiert (Oktober 2026)