Einsatz von KI in der Schadenregulierung von Versicherungsunternehmen

Die fortschreitende Digitalisierung in der Versicherungswirtschaft führt zu einem zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Schadenregulierung. KI-gestützte Systeme werden eingesetzt, um Schadenprozesse zu automatisieren, Plausibilitätsprüfungen durchzuführen und Betrugsversuche zu erkennen. Parallel dazu gewinnen generative KI-Systeme an Bedeutung, die in der Lage sind, formal korrekte, sprachlich überzeugende und inhaltlich konsistente Schadenmeldungen zu erzeugen. Dadurch entsteht eine neue Form der technologischen Waffengleichheit: Dieselben Systeme, die Versicherungsunternehmen zur Prüfung nutzen, stehen auch Versicherungsnehmern zur Verfügung – mit weitreichenden Folgen für die Betrugsprävention. Diese Arbeit untersucht, inwieweit KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme in der Lage sind, manipulierte Schadenmeldungen zu erkennen, wenn diese mithilfe generativer KI erstellt wurden. Auf Basis einer literaturgestützten Analyse wird gezeigt, dass eine direkte Identifikation KI-generierter Texte weder technisch zuverlässig noch fachlich zielführend ist. Die Stärke KI-gestützter Systeme liegt vielmehr in der kontextbezogenen Plausibilitätsprüfung und der Bewertung statistischer Auffälligkeiten. Die Analyse verdeutlicht, dass klassische Prüfkriterien, die auf sprachlichen Auffälligkeiten basieren, zunehmend an Wirksamkeit verlieren. Stattdessen erfordert die Schadenregulierung eine Verschiebung hin zu daten- und kontextorientierten Prüfmechanismen. Zugleich wird deutlich, dass KI primär als Entscheidungsunterstützung fungiert und die Verantwortung für Regulierungsentscheidungen aus rechtlichen, organisatorischen und fachlichen Gründen beim Menschen verbleibt. Die Arbeit schließt mit Empfehlungen zur Gestaltung tragfähiger Governance-, Kontroll- und Qualitätsstrukturen in KI-gestützten Regulierungsprozessen.