Dokumentenanalyse für Versicherungsmakler.
Policen, Schadenakten und Vertragsunterlagen mit eigener KI auswerten, ohne dass Bestandsdaten das Maklerbüro verlassen.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo Dokumentenarbeit Tage kostet.
Jeder neue Vorgang bringt die gleiche Leseschleife. Nicht weil sie sein muss, sondern weil ein eigener Auswertungspfad fehlt.
Lange Dokumente lesen und strukturieren
Hunderte Seiten durcharbeiten, relevante Stellen markieren, Inhalte in eine eigene Struktur überführen. Pro Vorgang von vorn.
Zusammenfassungen für Entscheider
Kernpunkte herausziehen, in einer Seite zusammenfassen, an Partner oder Mandanten weitergeben. Immer dasselbe Muster.
Klausel- und Risiko-Marker setzen
Vertragsklauseln, Risiken oder Abweichungen erkennen und gegen den eigenen Standard prüfen. Wiederkehrend, fehleranfällig per Hand.
Querverweise und Vorerwerbe nachhalten
Vergleichbare Fälle, frühere Versionen, Referenzdokumente nachverfolgen. Aufwand, der jedes Mal komplett neu entsteht.
Pro Vorgang. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.
Für wen das passt
Wann eine eigene KI in einem Maklerbüro sinnvoll ist.
Maklerbüros ab rund 10 Mitarbeitenden mit eigenem Bestand, eigener Schaden- oder Backoffice-Bearbeitung und unabhängigem Zugriff auf Bestandsdaten.
Passt
- Eigener Bestand mit regelmäßiger Vertragspflege und Anpassungen
- Eigene Schadenbearbeitung mit Eingangskanälen (E-Mail, Post, Telefon)
- Pool-unabhängige oder pool-gemischte Betreuung
- Wiederkehrender Schriftverkehr mit Versicherern und Endkunden
- Klar benennbare Büro- oder Digitalverantwortung für Rollout und Freigaben
Passt nicht
- Reine Vertriebsbüros ohne Bestandsbetreuung
- Pool-gebundene Vermittler ohne eigenes Maklerverwaltungsprogramm
- Maklerbüros unter 10 Mitarbeitenden ohne dezidiertes Backoffice
- Budget für einen ersten KI-Piloten eingeplant
Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.
So konkret läuft das
Dokumentenanalyse bei Versicherungsmakler, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Versicherungsmakler ausgeprägt haben.
- 01
Policen gegen den Kundenbedarf und das Bestandsdeckungsbild prüfen
- 02
Schadenakten in Sachverhalt, offene Punkte und Korrespondenzbedarf strukturieren
- 03
Vertragsunterlagen für Bestandspflege und Cross-Selling aufbereiten
40% weniger Zeit pro Dokument.
Null Datenweitergabe nach außen.
30 Minuten zur ersten klaren Empfehlung.
40%-Richtwert aus bisherigen Kundenprojekten. Tatsächliche Effekte hängen von Use Case, Datenqualität und Freigabeprozessen ab.
Tools im Vergleich
Copilot, ChatGPT oder eigene KI. Wofür jeweils?
Keine Abwertung der anderen Tools. Die relevante Frage ist, wo Bestands-, Vermögens-, Gesundheits- und Schadendaten der Endkunden landen und wer am Ende über Daten, Modelle und Anbindungen entscheidet.
Eigene KI (abi consulting)
Posteingang, Schäden und Bestandsbetreuung mit eigener Datenkontrolle.
- Hosting
- Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
- Tenancy
- Dedizierte Umgebung exklusiv für das Maklerbüro
- Umgang mit Bestands-, Vermögens- und Gesundheitsdaten
- Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
- Modellwahl
- Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
- Anbindung an Maklerverwaltung
- Anbindung an Maklerverwaltungssoftware nach Freigabe- und Sandbox-Prozess
- Typische Eignung
- Posteingang, Schadenmeldungen, Beratungsdokumentation, Vertragspflege unter eigener Kontrolle
Microsoft 365 Copilot
Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.
- Hosting
- Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
- Umgang mit Bestands-, Vermögens- und Gesundheitsdaten
- Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
- Modellwahl
- Von Microsoft vorgegeben
- Anbindung an Maklerverwaltung
- Generische Office-Integration, keine native Anbindung an MVP
- Typische Eignung
- Office-Assistenz, Textarbeit, unkritische Recherchen
ChatGPT Enterprise
Allgemeine KI-Unterstützung mit AVV.
- Hosting
- US-amerikanische Infrastruktur
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Workspace
- Umgang mit Bestands-, Vermögens- und Gesundheitsdaten
- Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
- Modellwahl
- Von OpenAI vorgegeben
- Anbindung an Maklerverwaltung
- Generische Integration, keine native Anbindung an MVP
- Typische Eignung
- Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb sensibler Endkundendaten
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und Vertriebs-Compliance-Freigabe triffst du mit deinen Datenschutz- und Compliance-Verantwortlichen.
Der Einstieg
Erst prüfen.
Dann entscheiden.
Auf dieser Seite geht es um die Entscheidung, ob ein Bestands- oder Schadenprozess überhaupt ein guter KI-Kandidat ist. Wir prüfen Volumen, Datenbasis und Compliance-Klarheit. Erst danach gibt es einen abgegrenzten Pilotplan.
Audit anfragen
30 Minuten · kostenlos
Wir schauen auf 2 bis 3 konkrete Prozesse, nicht auf eine allgemeine KI-Roadmap. Ziel ist eine erste Einschätzung: lohnt sich das, ist die Datenlage belastbar, gibt es rote Flaggen?
Empfehlung bekommen
GoSpäterNein
Du bekommst eine klare Empfehlung mit nächstem Schritt. Wenn der Prozess nicht passt, sagen wir das. Wenn er passt, skizzieren wir Scope, Aufwand, Datenflüsse und Freigaben.
Wenn es passt: Pilot abgrenzen
Ein Prozess, messbar
Erst nach der Entscheidung sprechen wir über Umsetzung: ein abgegrenzter KI-Prozess, Abnahmekriterien, Betriebsakte und laufende Verantwortung. Kein Angebot vor der Diagnose.
Der nächste Schritt ist die Diagnose, nicht ein Produktvergleich. 30-Minuten-Audit anfragen →
Häufige Fragen
Noch offene Fragen?
Ein eigener Auswertungspfad in der KI-Plattform liest Verträge, Berichte und Akten, extrahiert die für euch relevanten Punkte und liefert strukturierte Ergebnisse mit Quellen-Referenz. Inhalte bleiben unter eurer Kontrolle. Wir bringen einen ersten Auswertungspfad in 2 bis 8 Wochen ins Tagesgeschäft.
Geeignet sind alle Dokumente mit wiederkehrendem Aufbau und klaren Auswertungszielen: Verträge, Berichte, Bescheide, Memos, Akten, Verfahrensdokumente. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Dokumenttypen den größten Hebel haben und welche Auswertungstiefe sich lohnt.
In der verwalteten Private Cloud laufen Modell, Vektordaten und Logs in einer dedizierten Umgebung ohne Modelltraining durch Dritte; in Hybrid- oder On-Premise-Setups liegen Inferenz, Speicher und Protokolle auf eurer Hardware. Zugriffe auf Dokumente sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert und in einer Betriebsakte dokumentiert.
Eine eigene KI ersetzt die fachliche Bewertung nicht, sie reduziert die Lesezeit. Wir setzen sie so auf, dass jede Aussage zur Quelle im Dokument verlinkt ist und Fachverantwortliche pro Vorgang nur die markierten Stellen prüfen. Für kritische Vorgänge bleibt die finale Freigabe immer beim Menschen.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung, lässt sich aber über definierte Schnittstellen mit DMS, ERP, Kanzlei- oder Buchhaltungssoftware verbinden. Wir prüfen Anbindungen erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und Rollen in der Betriebsakte und bringen erst dann den produktiven Datenfluss live.
Der KI-Pilot bringt einen Dokumenten-Auswertungspfad in 2 bis 8 Wochen produktiv, je nach Deployment: verwaltete Private Cloud 2 bis 4 Wochen, Hybrid 4 bis 6 Wochen, On-Premise 6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung. Einstiegspunkt ist das kostenlose KI-Prozess-Audit-Erstgespräch.
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Im Audit sitzt immer einer von uns selbst mit dir, kein Vertrieb, keine Zwischenebene. Seit 2021 bauen wir eigene KI-Systeme für Unternehmen in Deutschland.