Private KI für Spezialmakler.
Wir bauen interne KI-Workflows und die dazugehörige Plattform, damit Platzierungsarbeit nicht in Wording-Vergleichen, Risikoberichten und Carrier-Updates gebunden ist.
15 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Was bei jeder Platzierung Zeit kostet.
Jede Platzierung dieselbe Detailarbeit. Nicht weil ihr sie wollt, sondern weil eine Lösung fehlt, die im Maklerhaus bleibt.
Wordings, Ausschlüsse und Klauseln vergleichen
Bedingungen verschiedener Versicherer Zeile für Zeile gegenlesen, Abweichungen markieren, Empfehlungen formulieren.
Risikoberichte und Versichererunterlagen vorbereiten
Exposure erfassen, Risiko narrativ aufbereiten, Unterlagen bündeln. Für jede neue Platzierung von vorn.
Schadenskommunikation und Nachforderungen strukturieren
Schadensanzeigen, Regulierungsschreiben, Nachforderungen gegenüber Versicherern. Immer dieselben Muster.
Marktansprache, Carrier Appetite (Zeichnungsbereitschaft der Versicherer) und Kapazitäten laufend prüfen
Wer zeichnet aktuell welche Risiken, mit welcher Kapazität, zu welchen Konditionen. Marktbedingungen verändern sich laufend.
Jede Platzierung. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.
Für wen das passt
Wann eine eigene KI im Maklerhaus sinnvoll ist.
Spezial- und Industriemakler mit wiederkehrender Platzierungs-, Wording- und Risikoarbeit.
Passt
- Vergleich von Wordings, Ausschlüssen und Klauseln als laufende Aufgabe
- Risikoberichte und Versichererunterlagen für jede Platzierung
- Strukturierte Schadenskommunikation mit wiederkehrenden Mustern
- Carrier-Appetite- und Kapazitäts-Übersichten, die laufend aktuell gehalten werden
- Benennbare Prozess- und Platzierungsverantwortliche im Haus
Passt nicht
- Reine Privatkundensparten ohne Spezialplatzierungen
- Maklerhäuser ohne dokumentenlastige Platzierungsarbeit
- Agenturmodelle ohne eigene Risiko- und Wordingbewertung
- Budgeterwartung unter dem Audit-Einstieg (ab €4.500)
Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.
Was sich ändert
40 %
weniger Recherchezeit
0
Weitergabe an externe Modellanbieter, im selbst gehosteten Betrieb
10 Tage
bis zur ersten Roadmap
40%-Richtwert aus bisherigen Kundenprojekten. Tatsächliche Effekte hängen von Use Case, Datenqualität und Freigabeprozessen ab.
Tools im Vergleich
Copilot, ChatGPT oder private KI. Wofür jeweils?
Keine Abwertung der anderen Tools. Die relevante Frage ist, welche Kunden-, Risiko- und Platzierungsdaten in welcher Umgebung verarbeitet werden dürfen.
Microsoft 365 Copilot
Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.
- Hosting
- Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
- Umgang mit Kunden- und Risikodaten
- Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
- Anbindung von Wording- und Carrier-Daten
- Über M365-Konnektoren, keine native Platzierungslogik
- Modellwahl
- Von Microsoft vorgegeben
- 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 Kunden- und Risikodaten
- Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
- Anbindung von Wording- und Carrier-Daten
- API-Anbindung möglich, Datenablage bleibt Aufgabe des Hauses
- Modellwahl
- Von OpenAI vorgegeben
- Typische Eignung
- Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb vertraulicher Risiko- und Versichererunterlagen
Private KI (abi consulting)
Platzierungs- und Risikoworkflows.
- Hosting
- Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
- Tenancy
- Dedizierte Umgebung exklusiv für das Maklerhaus
- Umgang mit Kunden- und Risikodaten
- Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
- Anbindung von Wording- und Carrier-Daten
- Wording-Bibliotheken, Carrier-Übersichten und Risikodatenbanken als indexierte Quellen
- Modellwahl
- Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
- Typische Eignung
- Wording-Vergleich, Risikobericht-Entwurf, Schadenskommunikation, Carrier-Appetite-Pflege
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutzfreigabe trefft ihr mit euren Datenschutz- und Compliance-Verantwortlichen.
Unser Angebot
Drei Pakete.
Eines passt zu eurem Maklerhaus.
Drei feste Einstiegspakete. Kein individuelles Angebot, bis ihr es wollt.
KI-Workflow-Audit
10 Tage · ab €4.500
Welche Workflows lohnen sich wirklich? Priorisierte Use-Cases, Datenschutz- und Governance-Bewertung und konkreter Umsetzungsplan in 10 Tagen.
Audit ansehen →
02Private-KI-Start
2 bis 8 Wochen · ab €10.000
Private KI-Plattform, ein im Tagesgeschäft genutzter Kernworkflow, Rollen- und Freigabepfade sowie Betriebsakte. Deployment in verwalteter Private Cloud, hybrid oder on-premise.
Start ansehen →
03KI-Betriebsbegleitung
ab €3.000 pro Monat
Wir halten Modelle, Prompts, Rollen und Freigaben im laufenden Betrieb belastbar. Fester Ansprechpartner, definierter SLA, dokumentierte Eskalation.
Betriebsbegleitung ansehen →
Unsicher, welches Paket passt? Erstgespräch vereinbaren →
Häufige Fragen
Noch offene Fragen?
Eine eigene KI beim Spezial- oder Industriemakler ist eine private KI-Plattform, in der definierte Workflows (Wording-Vergleich, Risikobericht-Entwurf, Carrier-Updates, Schadenskommunikation) unter Kontrolle des Maklerhauses laufen und Kunden-, Risiko- und Platzierungsdaten nicht an externe Modellanbieter gehen. Wir setzen die Plattform auf, bringen einen Kernworkflow ins Tagesgeschäft und dokumentieren Rollen, Freigaben und Logging in einer Betriebsakte.
Geeignet sind Aufgaben mit hoher Wiederholung und klaren Quellen: Vergleich von Wordings, Ausschlüssen und Klauseln verschiedener Versicherer, Risikobericht-Vorbereitung, Schadens- und Nachforderungskommunikation sowie die Pflege von Carrier-Appetite-Übersichten. Im KI-Workflow-Audit priorisieren wir nach Aufwand, Nutzen und Datenschutzlage je Workflow, im Private-KI-Start bringen wir den ersten Kernworkflow live.
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 eigenen Hardware. Zugriffe auf Kunden-, Risiko- und Platzierungsdaten laufen über definierte Rollen und Freigabepfade, die wir in der Betriebsakte dokumentieren und nachweisbar machen.
Ja, bestehende Wording-Bibliotheken, Carrier-Übersichten und Risikodatenbanken können als Wissensquellen in die Plattform eingebunden werden, typischerweise über Dokumenten-Indexierung und strukturierte Import-Pipelines. Wir bewerten im Audit Integrationsaufwand, Datenqualität und Zugriffskontrolle je Quelle und skizzieren einen Anschlussplan.
Versichererunterlagen werden innerhalb der privaten KI-Plattform verarbeitet und verlassen den Betriebsrahmen nicht, es sei denn, externe Dienste sind für einen definierten Zweck vertraglich abgesichert und freigegeben. Zugriffe werden rollenbasiert gesteuert, protokolliert und in der Betriebsakte dokumentiert, damit Vertraulichkeit gegenüber Versicherern und Kunden nachweisbar bleibt.
Der Private-KI-Start bringt einen Kernworkflow in 2 bis 8 Wochen live, je nach Deployment: verwaltete Private Cloud 2 bis 4 Wochen, Hybrid 4 bis 6 Wochen, On-Premise 6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung. Der vorgelagerte KI-Workflow-Audit liefert in 10 Tagen eine priorisierte Use-Case-Liste und einen Rolloutplan mit Abnahmekriterien.
Bereit, das in eurem Maklerhaus anzusehen?
15 Minuten. Vertraulich. Wir klären gemeinsam, ob und wie eine private KI-Plattform in eurem Maklerhaus funktioniert.
Lieber direkt schreiben? [email protected]