1.6.2026 – Die Art und Weise, wie sich Verbraucher über Finanz- und Absicherungsthemen informieren, durchläuft aktuell den größten Wandel seit der Erfindung der Suchmaschine. Was gestern noch der Online-Vergleichsrechner für Angebote war, ist heute zunehmend die Eingabe in ein Sprachmodell. Für Akteure am Markt wirft dies drängende Fragen auf: Wie stellt man sicher, dass die eigene Expertise in dieser neuen digitalen Realität noch Relevanz hat? Ein Gastbeitrag der KI-Experten Lorenz Thaden, Geschäftsführer der Agentur Seiten-Werk
Lange Zeit folgte die Customer Journey im Internet einem vertrauten Muster: Ein Nutzer gab ein Suchwort ein, durchforstete eine Liste von Links, klickte sich durch verschiedene Websites und verglich selbstständig Informationen. Dieser Prozess wird nun fundamental auf den Kopf gestellt.
Von der Suchmaschine zum Dialog: Wie Kunden heute Fragen stellen
- Lorenz Thaden (Bild: Seiten-Werk)
Anstatt sich durch unzählige Webseiten zu navigieren, nutzen Verbraucher vermehrt Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini. Sie stellen komplexe Fragen in natürlicher Sprache und erwarten sofortige und passgenaue Lösungen.
Dabei sind diese Modelle längst nicht mehr auf Texteingaben beschränkt: Moderne Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) verstehen Text, Bild, Audio und Video gleichzeitig.
Ein Nutzer kann etwa ein Foto eines Wasserrohrbruchs hochladen und sofort kontextbezogene KI-Antworten zum weiteren Vorgehen erhalten.
Viele Nutzer lagern die zeitintensive Recherchearbeit schlichtweg an die Technologie aus. Für den Versicherungssektor bedeutet das unweigerlich: Der allererste Kontaktpunkt verschiebt sich weg von der statischen Website hin zum dynamischen Dialog.
KI in der Versicherungsbranche: Status quo und Entwicklung
Das Thema der generativen KI ist längst kein bloßer Hype mehr, sondern fester Bestandteil der digitalen Transformation – auch in der Versicherungswirtschaft. Für die Assekuranz bietet sich dadurch ein Strauß an Möglichkeiten: Künstliche Intelligenz ermöglicht es Versicherern, riesige Datenmengen aus verschiedensten Quellen in Echtzeit zu analysieren, um fundierte Prognosen zu erstellen und Entscheidungen weitreichend zu automatisieren.
Überdies hilft generative KI den Versicherungsunternehmen dabei, digitale Antragsstrecken aufzubauen und Produktmerkmale dynamisch zu konfigurieren, was interne Prozesse spürbar verbessert und die Effizienz, etwa im Kundenservice, messbar steigert. Parallel dazu verändert sich unaufhaltsam das Suchverhalten der potenziellen Kunden.
Derart fundamentale Entwicklungen schüren in der Branche naturgemäß erst einmal Ängste. Wenn die Kunden ihre Informationen zukünftig direkt von einer Maschine erhalten, stellt sich schnell die Frage nach der Daseinsberechtigung des traditionellen Vertriebs.
Warum bereits das Internet den Versicherungsvermittler nicht verdrängte
In den späten 1990er- und frühen 2000er-Jahren erlebte das Versicherungswesen eine ähnliche Zäsur. Mit dem rasanten Siegeszug des Internets sahen viele den klassischen Vertrieb vor dem endgültigen Aus. Die Befürchtung lautete: Warum sollte jemand noch einen Makler aufsuchen, wenn alle Versicherungen mit nur wenigen Klicks im World Wide Web verfügbar sind?
Doch es ging anders aus: Makler lernten, E-Mails für eine schnellere Kundenkommunikation zu nutzen, eigene Websites als digitale Visitenkarten aufzubauen und praktische Onlinetools zur Bedarfsermittlung einzusetzen. Letztlich erwies sich die vermeintliche Bedrohung als ein effizienter Katalysator für das Maklergeschäft.
Diese historische Parallele liefert ein überzeugendes Argument für den aktuellen Umgang mit intelligenter Software. Was damals das World Wide Web war, sind heute moderne KI-Anwendungen: mächtige Werkzeuge, die den Vermittler keinesfalls ersetzen, sondern seine Fähigkeiten effektiv skalieren, sofern er sich proaktiv anpasst.
Wo herkömmliche Algorithmen heute noch an ihre Grenzen stoßen
Bereits vor einigen Jahren befürchtete die Maklerschaft, dass der Einsatz von Online-Vergleichsportalen das Ende der persönlichen Beratung einläuten würde. Doch die Realität zeigt: Vergleichsrechner taugen für standardisierte Policen, versagen aber bei komplexen Anforderungen an die Ausgestaltung der Verträge.
Auch moderne Algorithmen stoßen an diese Grenzen. Sie können Wahrscheinlichkeiten berechnen, aber keine individuelle, weitsichtige Lebens- und Risikoplanung übernehmen.
Die KI berechnet statistische Muster, versteht jedoch weder den juristischen Inhalt noch die individuelle Tragweite für Versicherte. Bei der Absicherung existenzieller Risiken halluzinieren KIs teilweise fatale Antworten. Genau deshalb bleibt der fachkundige Makler als Korrektiv unersetzlich.
Empathie und Haftung: der unersetzliche menschliche Faktor
Neben der wichtigen rechtlichen Komponente – kein Algorithmus übernimmt im Ernstfall eine Beraterhaftung – stößt die Technologie auf zwischenmenschlicher Ebene an unüberwindbare Grenzen: Ihr fehlt schlichtweg die menschliche Empathie.
Die Beratung zu existenziellen Themen greift tief in familiäre Lebensplanungen ein. In solchen hochsensiblen Momenten suchen Kunden kein steriles Chatfenster, sondern wünschen echtes Vertrauen, emotionale Bestätigung und einen kompetenten Berater aus Fleisch und Blut.
Das Hybrid-Modell: Die Symbiose aus Technologie und Beratung
Anstatt nun in Schockstarre zu verfallen, müssen zukunftsorientierte Makler erkennen, dass dieser Wandel kein Nullsummenspiel ist. Die finale Lösung in diesem Bereich liegt im innovativen Hybrid-Modell.
- Phase 1: KI-gestützte Chatbots leisten Echtzeit-Support, beantworten Standardanfragen autonom und nehmen dem Makler mühsame Basisarbeit ab.
- Phase 2: Sobald es an individuelle Deckungskonzepte geht, übernimmt sofort wieder der Mensch. Der Makler interpretiert die Vorarbeit, korrigiert Fehlschlüsse und übersetzt die Theorie in ein haftungssicheres Konzept. Dieses Hybrid-Modell führt letztlich zu einer signifikanten Verbesserung der Beratungsqualität.
Der Autor ist Geschäftsführer der Seiten-Werk GmbH. Die Agentur unterstützt Unternehmen dabei, ihre digitale Sichtbarkeit an die neuen technologischen Entwicklungen anzupassen. Einer der Schwerpunkte liegt dabei auf der Generative Engine Optimization (GEO), um Marken und Dienstleister gezielt für Sprachmodelle und KI-Suchmaschinen auffindbar zu machen.
