Large Language Models (LLMs) sind Deep-Learning-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert werden und unstrukturierte Sprache in großem Maßstab verarbeiten können – laut IBM die ersten KI-Systeme überhaupt, die dies ermöglichen. Für Versicherungsunternehmen bedeutet das: LLMs können Risikodaten, Vertragstexte und Schadensberichte automatisiert analysieren und so Prämienberechnung sowie Risikobewertung beschleunigen. Fraunhofer IESE belegt zudem, dass LLM-gestützte Prüfprozesse Qualitätslücken früher erkennen und Nacharbeitsschleifen verkürzen. Entscheider, die 2025 in diese Technologie investieren, schaffen die Grundlage für effizientere Underwriting-Prozesse und niedrigere Bearbeitungskosten.

KI-ROI in der Versicherung: Prämienberechnung und Risikobewertung mit Large Language Models 2025

Versicherungsunternehmen setzen Large Language Models (LLMs) zunehmend für Kernprozesse wie Prämienberechnung, Risikobewertung und Schadensbearbeitung ein. Das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) beschreibt LLMs als leistungsstarke Modelle, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, Textdaten zu analysieren und kohärente Antworten zu produzieren.

Was LLMs im Versicherungskontext leisten

LLMs basieren laut IBM auf einer Transformer-Architektur und arbeiten als statistische Vorhersagesysteme, die Muster in großen Textmengen erkennen. Sie können unstrukturierte Sprache in großem Maßstab verarbeiten, was sie für die Versicherungsbranche besonders attraktiv macht: Policendokumente, Schadensmeldungen, medizinische Gutachten und Korrespondenz liegen typischerweise als unstrukturierter Text vor.

Fraunhofer IESE hebt hervor, dass LLMs in Unternehmensanwendungen natürliche Sprachverarbeitung ermöglichen, mit der Unternehmen Erkenntnisse aus großen Mengen von Textdaten extrahieren können. Für die Versicherungswirtschaft bedeutet das konkret: automatisierte Auswertung von Antragsdaten, Mustererkennung bei Schadenshistorien und standardisierte Vorprüfung von Dokumenten.

Ein praktisches Anwendungsfeld, das Fraunhofer IESE in anderem Kontext beleuchtet, ist die LLM-gestützte Qualitätsprüfung von strukturierten Anforderungen. Schwache oder unklare Anforderungen führen zu Mehraufwand und Klärungsschleifen. Dieses Prinzip lässt sich direkt auf die Versicherungsbranche übertragen: Unvollständige Schadensmeldungen oder lückenhafte Antragsunterlagen verursachen aufwändige Nachprüfungen, die LLM-basierte Vorsysteme frühzeitig identifizieren können.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Prämienberechnung: Strukturierter Umgang mit unstrukturierten Daten

Versicherungsunternehmen verarbeiten für die Prämienberechnung Daten aus Verträgen, Selbstauskünften und externen Quellen. LLMs können unstrukturierte Texteingaben normalisieren und für nachgelagerte Risikomodelle aufbereiten. Der Mehrwert liegt dabei weniger im Modell selbst als in der Integration in bestehende Aktuariatssysteme. Entscheider sollten prüfen, welche Datenquellen sich für eine LLM-gestützte Vorverarbeitung eignen und welche Qualitätssicherungsprozesse notwendig sind.

Weiterführende Informationen zu KI-ROI-Kennzahlen im Versicherungskontext finden Sie unter KI-ROI in der Versicherung: Schadensbearbeitung, Betrug und Prämien sowie KI-Einsatz in Versicherungsunternehmen Deutschland 2025.

2. Risikobewertung: LLMs als Vorfilter, nicht als alleinige Entscheidungsinstanz

IBM beschreibt LLMs als tiefere Erfasser sprachlicher Bedeutung gegenüber klassischen schlüsselwortbasierten Systemen. In der Risikobewertung können sie Vertragstexte, Gutachten und Korrespondenz auf relevante Risikohinweise prüfen und diese priorisiert an Underwriter weitergeben. Wichtig: LLMs liefern statistische Wahrscheinlichkeiten, keine rechtssicheren Entscheidungen. Die finale Risikobewertung muss qualifiziertem Fachpersonal vorbehalten bleiben.

3. Compliance und Regulierung: EU AI Act als Rahmenbedingung

Versicherungsanwendungen, die Kreditwürdigkeit, Gesundheitsrisiken oder Schadenswahrscheinlichkeiten bewerten, fallen unter die Hochrisiko-Kategorien des EU AI Acts. Unternehmen müssen Konformitätsbewertungen durchführen, Transparenzpflichten erfüllen und Dokumentationsanforderungen einhalten. Eine frühzeitige Compliance-Prüfung vermeidet kostspielige Nachbesserungen. Lesen Sie dazu: KI-Compliance-Audit Versicherungen: EU AI Act, NIST und Haftung 2025.

4. Betrugserkennung: Mustererkennung in Echtzeit

Ein anerkannter Anwendungsfall von LLMs in der Versicherung ist die Betrugsprävention. Die Modelle können Schadensmeldungen auf sprachliche Inkonsistenzen, ungewöhnliche Formulierungsmuster oder Widersprüche zu Vertragsdaten prüfen. Laut Fraunhofer IESE ermöglichen LLMs die natürliche Sprachverarbeitung zur Extraktion von Erkenntnissen aus großen Textmengen, was direkt auf die Analyse von Schadenskorrespondenz anwendbar ist. Vertiefende Informationen bietet der Artikel KI-Versicherung: LLM-Workflows in Schadensbearbeitung und Betrugserkennung.

Technologische Einordnung

IBM ordnet LLMs als bedeutenden Fortschritt in der Mensch-Maschine-Interaktion ein, da sie als erstes KI-System unstrukturierte menschliche Sprache in großem Maßstab verarbeiten können. Für Versicherungsunternehmen ist entscheidend, dass diese Fähigkeit mit geeigneten Governance-Strukturen kombiniert wird. Die Wahl des konkreten LLM-Anbieters beeinflusst dabei Kosten, Datenschutzanforderungen und Latenz erheblich. Einen aktuellen Überblick zu Token-Kosten und Kontextfenstern verschiedener Anbieter bietet Anthropic Claude API 2025: Preise, Token-Kosten und Kontextfenster im Vergleich zu GPT-4.5.

Für den Einsatz sensibler Versicherungsdaten ist zudem die Frage der DSGVO-konformen Verarbeitung zentral. Der Artikel DSGVO-konforme RAG-Systeme und lokale LLMs für den Mittelstand 2025 gibt Orientierung zu datenschutzkonformen Architekturen.

Quellen

• Fraunhofer IESE: Large Language Models (LLM) Archiv
• Fraunhofer IESE: Was sind Large Language Models? Und was ist bei der Nutzung von KI-Sprachmodellen zu beachten?
• Fraunhofer IESE: Improving User Story Quality Using LLMs
• IBM: Was sind Large Language Models (LLMs)?

Häufige Fragen

Was sind Large Language Models, und warum sind sie für die Versicherungsbranche relevant?

Large Language Models (LLMs) sind Deep-Learning-Modelle, die auf sehr großen Datenmengen trainiert wurden und natürliche Sprache verstehen sowie generieren können. Laut IBM basieren sie auf einer Transformer-Architektur, die Wortfolgen verarbeitet und Muster in Texten erkennt. Für Versicherer ist das relevant, weil LLMs unstrukturierte Textdaten, etwa aus Schadensmeldungen, Vertragsunterlagen oder medizinischen Berichten, in großem Maßstab auswerten können. Damit lassen sich Prozesse wie die Risikobewertung oder die Prämienberechnung auf eine breitere und schnellere Datenbasis stellen.

Wie können LLMs konkret bei der Risikobewertung in der Versicherung eingesetzt werden?

LLMs sind in der Lage, natürliche Sprachverarbeitung zu nutzen, um Erkenntnisse aus großen Mengen von Textdaten zu extrahieren, wie das Fraunhofer IESE beschreibt. Im Versicherungskontext bedeutet das: Antragsformulare, Gutachten oder Schadensberichte können automatisiert analysiert werden, um Risikohinweise zu identifizieren, die manuellen Prüfprozessen entgehen könnten. Darüber hinaus können LLMs bei der Standardisierung und Qualitätssicherung von Eingabedaten helfen, was die Grundlage für zuverlässigere Risikomodelle verbessert.

Welche Qualitätsrisiken bestehen beim Einsatz von LLMs in geschäftskritischen Prozessen wie der Prämienberechnung?

Ein zentrales Problem ist die Qualität der Eingaben, die LLMs verarbeiten. Das Fraunhofer IESE weist darauf hin, dass unklare oder unvollständige Anforderungen, etwa fehlende Akzeptanzkriterien, zu Mehrarbeit und langen Klärungsschleifen führen. Übertragen auf die Prämienberechnung heißt das: Werden LLMs mit lückenhaften oder mehrdeutigen Datensätzen gefüttert, können Ausgaben entstehen, die nicht den fachlichen Anforderungen entsprechen. Versicherer sollten deshalb Qualitätssicherungsprozesse für Eingabedaten und LLM-Ausgaben etablieren, bevor Ergebnisse in Preismodelle einfließen.

Wie arbeiten LLMs technisch, und was bedeutet das für die Nachvollziehbarkeit von Prämienentscheidungen?

LLMs funktionieren laut IBM als statistische Vorhersagemodelle: Sie sagen wiederholt das wahrscheinlichste nächste Wort in einer Sequenz voraus und lernen dabei Muster aus Trainingsdaten. Das bedeutet, dass ihre Ausgaben probabilistischer Natur sind und keine deterministischen Berechnungen darstellen. Für regulierte Bereiche wie die Versicherung ist das eine wichtige Einschränkung: Entscheidungen über Prämien oder Risikoklassen müssen nachvollziehbar und auditierbar sein. LLMs sollten daher als unterstützendes Werkzeug eingesetzt werden, das menschliche Fachprüfung ergänzt, nicht ersetzt.

Wo zeigt die Forschung bereits konkrete Effizienzgewinne durch LLMs, die auf die Versicherungsbranche übertragbar sind?

Das Fraunhofer IESE hat untersucht, wie LLMs die Qualität von User Stories in der Softwareentwicklung verbessern, indem Qualitätslücken früher im Prozess erkannt werden, anstatt erst während der Sprintplanung aufzufallen. Dieses Prinzip, nämlich Fehler und Inkonsistenzen möglichst früh im Workflow zu identifizieren, ist direkt auf die Versicherungsbranche übertragbar: LLM-gestützte Prüfungen von Risikoangaben oder Schadensunterlagen können Klärungsaufwand reduzieren und die Bearbeitungsgeschwindigkeit erhöhen, was sich positiv auf den ROI auswirkt.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.