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KI-Strategie Versicherungsmakler: BiPRO, MVP und Bestand

Wie mittelständische Versicherungsmakler KI auf Basis ihrer MVP, der BiPRO-Standards und der Maklerpool-Anbindung einsetzen, ohne Brüche im Bestand zu riskieren.

~ 6 Min. Lesezeit

Versicherungsmakler sind eine Branche, in der KI seit Jahren angekündigt wird, der breite produktive Einsatz aber immer noch hinter den Erwartungen zurückbleibt. Der Grund dafür liegt selten in der Technologie selbst, sondern in der Systemlandschaft, in der ein Maklerbüro typischerweise arbeitet. Maklerverwaltungsprogramm, Maklerpool, Vergleichsrechner und teilweise eigene Branchen-CRMs sind miteinander verzahnt, die BiPRO-Standards definieren die Datenflüsse zu den Versicherern, und jede neue Komponente muss sich in dieses Geflecht einfügen, ohne den Bestand zu gefährden. Genau diese Integrationsanforderung macht eine generische KI-Strategie für Makler unbrauchbar und verlangt eine Beratung, die die spezifischen Systeme und Standards kennt.

Warum die meisten Maklerhäuser an der Integration scheitern

In den Mandaten mit Maklerhäusern zwischen fünf und sechzig Mitarbeitern sehen wir wiederkehrend dasselbe Muster. Der Inhaber probiert ChatGPT für die Korrespondenz mit Kunden aus, einzelne Innendienst-Mitarbeitende nutzen Tools wie Perplexity für Vergleiche, eine isolierte KI-Lösung für die Schadensvorprüfung wird als Pilotprojekt aufgesetzt. Nach sechs Monaten ist das Ergebnis, dass an drei Stellen Insellösungen existieren, die Datenflüsse zwischen MVP, Pool und KI nicht durchgängig sind und die zentrale Frage, welches Tool für welchen Vorgang die richtige Wahl ist, weiter offen bleibt.

Die Folge ist eine schleichende Skepsis im Team, weil die KI-Versprechen nicht eingelöst werden und gleichzeitig der reguläre Bestand weiter manuell bearbeitet werden muss. Eine BAFA-geförderte Strategieberatung adressiert genau diesen Punkt, weil sie die Anwendungsfelder mit dem höchsten ROI identifiziert, die technische Integration in MVP und Pool plant und die Schulung der Mitarbeitenden so anlegt, dass das Wissen in den Regelbetrieb übergeht. Eine vollständige Übersicht aller Anwendungsfelder finden Sie auf unserer Hub-Seite KI-Strategie für den Mittelstand, bevor Sie eine konkrete Beratung beauftragen, prüfen Sie kostenlos die Förderfähigkeit Ihres Maklerhauses über unseren BAFA-Förderfähigkeits-Check.

Drei Anwendungsfelder, in denen KI in Maklerhäusern jetzt schon trägt

In der Praxis sehen wir drei Anwendungsfelder, die regulatorisch beherrschbar sind und gleichzeitig den höchsten Effizienzhebel haben.

AnwendungDatenkategorieEmpfohlene Tool-KlasseTypische Zeitersparnis
Schadenvorprüfung aus Foto- und PDF-AnhängenVertrags- und SchadensdatenEU-gehostete Multimodale-KI mit BiPRO-AnbindungVierzig bis sechzig Prozent pro Schadensfall
Antrags-Vollständigkeitsprüfung in der PersonenversicherungGesundheitsdaten (Art. 9 DSGVO)Lokal gehostetes Modell oder EU-Cloud mit AuftragsverarbeitungDreißig bis fünfzig Prozent pro Antrag
Bestandsanalyse und Cross-Selling-TriggerPseudonymisierte VertragsdatenEU-Cloud-KI mit DPA, MVP-API-IntegrationBis zu siebzig Prozent in der Vorbereitung

Diese drei Felder decken in einem typischen Maklerhaus rund sechzig bis siebzig Prozent der Routinearbeit ab. Die verbleibenden Bereiche, also strategische Kundenbetreuung, komplexe Risikoberatung und persönliche Schadenbegleitung, bleiben dem Berater oder dem Innendienst vorbehalten und sollten nach unserer Einschätzung auch mittelfristig nicht KI-gestützt erfolgen.

Wie die MVP-Auswahl die KI-Strategie bestimmt

Die Auswahl des Maklerverwaltungsprogramms ist die wichtigste strukturelle Entscheidung eines Maklerhauses und bestimmt auch die KI-Möglichkeiten in den nächsten drei bis fünf Jahren. Die folgenden drei MVP-Gruppen decken den Mittelstand weitgehend ab.

01 · Tier-1

AssFiNET, vias und Vergleichbares

Die etablierten MVP-Anbieter haben in den letzten zwei Jahren ihre REST- und Webhook-Schnittstellen erheblich ausgebaut und unterstützen die zentralen BiPRO-Normen vollständig. Hier ist die KI-Integration technisch am saubersten umsetzbar, weil die Datenflüsse strukturiert vorliegen.

  • Schadensvorprüfung über Webhook in der KI-Komponente
  • Bestandsanalyse über REST-API mit pseudonymisierten Datensätzen
  • Antragsstrecke mit eingebundener KI-Risikoprüfung
  • Erwartete Investition: 8 bis 18 Tausend Euro für die Integrationsleistung
02 · Tier-2

easy von Eickelschulte und AMS²

Diese MVPs bieten solide Funktionalität und BiPRO-Anbindung, die KI-Integration läuft typischerweise über CSV-Exporte oder spezifische Plugins.

  • Bestandsanalyse über regelmäßige Datenexporte
  • Schadens-Workflow extern in der KI-Komponente
03 · Sonderfall

Eigenentwicklungen und Excel-basierte Maklerbüros

Kleinere Häuser arbeiten teilweise noch mit Eigenentwicklungen oder Excel-Listen. Hier muss die KI-Strategie typischerweise mit einer MVP-Migration kombiniert werden, weil die Datenbasis sonst nicht trägt.

  • Vorab-Empfehlung: MVP-Migration mit anschließender KI-Schicht

Diese Einteilung ist eine Vereinfachung, weil jeder MVP-Anbieter Sonderkonfigurationen erlaubt und die tatsächliche Anbindung im Einzelfall zu prüfen ist. In der Beratung gehen wir Ihre konkrete Konfiguration durch und identifizieren die drei bis fünf Punkte, an denen eine KI-Komponente sauber andocken kann, ohne den Bestand zu gefährden.

Was die Maklerpool-Anbindung praktisch bedeutet

Die meisten mittelständischen Makler arbeiten mit einem oder mehreren Maklerpools wie blau direkt, Fonds Finanz, Jung DMS und vergleichbaren, die die Anbindung an die Versicherer übernehmen und gleichzeitig technische und Vertriebs-Infrastruktur bereitstellen. Für die KI-Strategie ist die Pool-Anbindung entscheidend, weil die Pools die BiPRO-Datenflüsse bündeln und die Maklerhäuser über deren Portale auf strukturierte Antragstrecken und Schadensprozesse zugreifen.

Eine KI-Komponente kann an drei Stellen ansetzen. Zum einen vor dem Pool, also in der Vorqualifizierung von Anfragen und in der Vorab-Sichtung von Schadensanzeigen, bevor sie in den Pool gegeben werden. Zum anderen parallel zum Pool, etwa in der Bestandsanalyse für Cross-Selling, die unabhängig von der Pool-Schnittstelle läuft. Und schließlich auf den Pool-Datenrückläufen, also in der automatischen Indexierung von Rückmeldungen aus den Versicherern in das eigene MVP. Wir konkretisieren in der Beratung die drei bis fünf Anknüpfungspunkte, die für Ihren Pool-Mix und Ihren Sparten-Schwerpunkt den höchsten Hebel bringen.

Wie eine BAFA-geförderte Strategieberatung für Maklerhäuser abläuft

Wir starten typischerweise mit einem halbtägigen Workshop in Ihrem Haus, an dem die Inhaberschaft, die Innendienstleitung und ein bis zwei erfahrene Kundenberater teilnehmen. In diesem Workshop kartieren wir die fünf bis acht häufigsten Routine-Vorgänge und ordnen jedem einen passenden KI-Einsatz zu oder schließen ihn aus. Das Ergebnis ist eine Vorgangs-Matrix, die als verbindliche Arbeitsgrundlage für die nächsten zwölf Monate dient.

Im zweiten Schritt erstellen wir die Tool-Empfehlung mit Lizenzkosten, MVP-Integration und einer Migrationssequenz, die typischerweise über drei bis sechs Monate gestreckt ist. Im dritten Schritt liefern wir die Schulungsunterlagen für den Innendienst und die Kundenberater, sowie eine knappe Compliance-Dokumentation, die die Berufshaftpflicht und die Aufsichtsbehörde IHK auf Nachfrage erwarten. Der Bericht am Ende der Beratung ist gleichzeitig der BAFA-Verwendungsnachweis, sodass die Förderabwicklung ohne separate Dokumentationsarbeit erfolgt.

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Unser Ansatz für KI-Strategie Versicherungsmakler

Bestandsanalyse pro MVP und Maklerpool

Wir nehmen Ihr Maklerverwaltungsprogramm und die angeschlossenen Pool-Schnittstellen als Ausgangspunkt. Das verhindert, dass eine KI-Strategie an den realen Systemgrenzen scheitert, also dass eine Idee technisch sauber ist, aber in der bestehenden vias-, easy- oder AssFiNET-Konfiguration nicht umsetzbar ist.

Anwendungsfeld-Auswahl entlang BiPRO-Norm-Reife

Wir priorisieren Anwendungsfelder, in denen die BiPRO-Datenflüsse zwischen Pool und Makler sauber etabliert sind, weil dort die Datenbasis für KI bereits maschinenlesbar vorliegt. Schadenbearbeitung über Norm vierhundertzehn und Antrag über Norm vierhundertdreißig sind typische Startpunkte mit kurzem ROI-Horizont.

Pilotierung in einem klar abgegrenzten Sparten-Mandat

Wir starten mit einer dreimonatigen Pilotierung in einer einzelnen Sparte, typischerweise in der Sachversicherung oder im SHU-Geschäft, weil dort die Datenqualität am höchsten und das Compliance-Risiko überschaubar ist. Die Wirkungsmessung erfolgt über bearbeitete Vorgänge pro Mitarbeiterstunde und über die Fehlerquote in der Datenübernahme.

Rollout in den Bestand mit Schulung und MVP-Integration

Nach erfolgreicher Pilotierung integrieren wir die KI-Komponenten in das Tagesgeschäft, schulen die Innendienst-Mitarbeitenden und die Kundenberater und sichern den Datenschutz nach Datenschutz-Grundverordnung und EU AI Act ab. Diese Phase dauert typischerweise sechs bis neun Monate und umfasst auch die Anpassung der Prozessbeschreibungen für die IDD-Schulungspflicht.

Häufige Fragen

Aus unseren Mandaten mit Maklerhäusern zwischen fünf und sechzig Mitarbeitern sehen wir drei Felder mit klar messbarem ROI. Erstens die Schadenbearbeitung, also die strukturierte Vorprüfung aus Schadenmeldungen mit Foto- und PDF-Anhängen, wo KI die Erst-Indexierung in Minuten erledigt, die der Innendienst sonst manuell aus den E-Mail-Anhängen zusammensucht. Zweitens die Antragsstrecke, vor allem in der Personenversicherung mit Gesundheitsfragen, wo KI die Vorab-Risikoeinschätzung und die Vollständigkeitsprüfung übernimmt. Drittens die Bestandsanalyse, also das automatische Erkennen von Cross-Selling-Anlässen aus Vertrags-, Schaden- und Kontaktdaten, was im Bestandsgeschäft die wichtigste Wachstumsquelle ist.

Die gängigen Maklerverwaltungsprogramme im Mittelstand, also AssFiNET, vias, easy von Eickelschulte, AMS² und ähnliche, bieten alle eine Schnittstellen-Schicht, über die externe KI-Komponenten Daten lesen und schreiben können. Die Integrationsleistung selbst ist meist überschaubar, weil die MVP-Hersteller in den letzten zwei Jahren ihre Webhook- und REST-Schnittstellen erheblich ausgebaut haben. Der Engpass liegt typischerweise nicht in der Technik, sondern in der Datenqualität des Bestands, weil eine KI auf inkonsistenten Vertragsdaten keine belastbaren Ergebnisse liefern kann.

BiPRO ist das Brancheninstitut für Prozessoptimierung und definiert die XML-basierten Datenstandards, über die Versicherer, Pools und Makler miteinander kommunizieren. Die wichtigsten Normen sind vierhundertzehn für Schäden, vierhundertdreißig für Anträge und vierhundertvierzig für Vertragsdaten. Für KI ist BiPRO insofern entscheidend, als die Datenflüsse, die über BiPRO bereits standardisiert ankommen, eine saubere Trainings- und Inferenz-Basis bieten, während Daten aus Faxen, ungeordneten E-Mails oder PDF-Scans erst maschinenlesbar gemacht werden müssen. Ein KI-Projekt, das BiPRO-Quellen nutzt, ist deshalb in der Datenaufbereitung deutlich schneller produktiv.

Versicherungsmakler verarbeiten regelmäßig Gesundheitsdaten und Vermögensangaben, die unter Artikel neun Datenschutz-Grundverordnung als besondere Kategorien gelten. Eine KI-Strategie für Makler muss diese Datenkategorien strikt von allgemeinen Kunden- und Vertragsdaten trennen und für die sensiblen Daten typischerweise EU-gehostete Modelle oder lokal betriebene Open-Source-Modelle einsetzen. Die Berufshaftpflicht der Vermögensschaden-Versicherer prüft im Schadensfall, ob die eingesetzten technisch-organisatorischen Maßnahmen dem Stand der Technik entsprechen, weshalb wir in der Beratung die Tool-Auswahl schriftlich begründen und mit dem Versicherer abstimmen lassen.

Der EU AI Act betrifft Maklerhäuser an zwei Stellen. Erstens als Betreiber von KI-Systemen, wenn Sie ein Tool wie Microsoft Copilot oder einen branchenspezifischen KI-Assistenten produktiv einsetzen, was die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Artikel vier seit dem zweiten Februar zweitausendsechsundzwanzig auslöst. Zweitens als möglicher Hochrisiko-Betreiber nach Annex III, wenn eine KI in der Risikoprüfung oder in der automatisierten Antragsentscheidung eingesetzt wird. Wir grenzen in der Beratung sauber ab, welche Anwendungsfelder als Hochrisiko qualifizieren und welche im Minimalrisiko-Bereich bleiben.

Bei einem typischen Beratungshonorar von dreitausendfünfhundert Euro netto reduziert sich der Eigenanteil in den alten Bundesländern auf siebzehnhundertfünfzig Euro netto. Maklerhäuser gelten regelmäßig als förderfähige KMU, weil die Mitarbeiterzahl unter zweihundertfünfzig liegt und die Provisionserlöse die fünfzig-Millionen-Schwelle nicht erreichen. Die Förderquote in den neuen Bundesländern beträgt achtzig Prozent statt fünfzig, was den Eigenanteil dort sogar auf siebenhundert Euro netto drückt.

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