Versicherungsbedingungen mit KI analysieren: So macht es ein Versicherungsbüro

Kann ein Versicherungsbüro KI nutzen, um Versicherungsbedingungen zu analysieren?

Ja. Ein KI-Assistent kann in kurzer Zeit Versicherungsbedingungen, Policenblätter und Kundenunterlagen nebeneinanderlegen und zeigen, wo die Versicherungssumme, ein Ausschluss oder eine Klausel nicht zu dem passt, was der Kunde besitzt oder tut. Die Voraussetzung ist, dass Kundendaten nicht ungefiltert beim Anbieter dieses Assistenten landen.

Genau das ist das Problem. Ein Berater, der eine Kundenakte in ein Chatfenster einfügt, gibt die gesamte Akte aus der Hand: Namen, Adressen, Policennummern, IBANs und manchmal eine ärztliche Erklärung zu einer Berufsunfähigkeitsversicherung. Die Autoriteit Persoonsgegevens (AP), die niederländische Datenschutzaufsichtsbehörde, warnt, dass dies zu einer Datenpanne führen kann. Dieser Artikel zeigt anhand eines erfundenen Beispiels aus der Praxis eines Büros, wie es anders geht.

Warum sind Policenakten so sensibel?

Ein Versicherungsbüro arbeitet mit mehr personenbezogenen Daten, als ihm oft selbst bewusst ist. Ein Policenblatt nennt den Versicherungsnehmer, die Adresse des versicherten Risikos und manchmal das Kennzeichen. Ein Wertgutachten beschreibt eine Wohnung oder ein Betriebsgebäude bis ins Detail. Eine Schadenakte enthält Aussagen von Menschen, Fotos und Korrespondenz.

Bei Einkommens- und Krankentagegeldversicherungen kommen Informationen über die Gesundheit hinzu. Gesundheitsdaten gehören zu den besonderen Kategorien personenbezogener Daten: Die DSGVO verbietet ihre Verwendung, außer in einer begrenzten Zahl von Ausnahmen. Die Autoriteit Persoonsgegevens erläutert das auf ihrer Seite über die Nutzung und Weitergabe von Gesundheitsdaten. Was unter diese Kategorie fällt, steht in unserem Artikel über besondere Kategorien personenbezogener Daten.

Darüber hinaus sind die Unternehmensdaten von Geschäftskunden vertraulich: Umsatz, Lagerbestand, Maschinenpark und Verträge mit Abnehmern. Das sind längst nicht immer personenbezogene Daten, aber ein Kunde erwartet, dass Sie sorgfältig damit umgehen. Und als Berater brauchen Sie die Informationen: Das niederländische Finanzaufsichtsgesetz (Wet op het financieel toezicht, Wft) verlangt, kurz gesagt, von einem Berater, dass er Informationen über den Kunden einholt und seine Beratung darauf stützt. Sie können die Akten also nicht aus der Analyse herauslassen. Sie müssen sie sicher in die Analyse bringen.

Wie funktioniert es, vom Policenordner bis zur Analyse?

PrivaSearch ist Software, mit der Ihr Team mit Claude, ChatGPT oder Mistral Vibe in den eigenen Akten sucht, nachdem Namen, BSN (niederländische Bürgerservicenummern) und Adressen durch Pseudonyme ersetzt wurden und ein Kollege dies kontrolliert hat. Für ein Versicherungsbüro sieht das in fünf Schritten so aus.

1. Sammeln. Sie legen je Kunde ein Projekt an und laden die Versicherungsbedingungen, Policenblätter, Wertgutachten, die Inventarliste und den letzten Jahresbericht hoch. Liegt die Kundenakte in SharePoint, verbinden Sie diese Bibliothek nur lesend: In Ihren Quellsystemen ändert sich nichts.
2. Erkennen. Ein Sprachmodell innerhalb von PrivaSearch und niederländische Muster finden Namen, Adressen, BSN, IBANs, Kennzeichen und Geburtsdaten und ersetzen sie durch konsistente Pseudonyme. Bei diesem Schritt schaut kein externer KI-Anbieter zu.
3. Prüfen. Ein Kollege sieht Original und pseudonymisierten Text nebeneinander, korrigiert, was das Modell übersehen hat, und gibt jedes Dokument ausdrücklich frei. Erst danach ist es durchsuchbar.
4. Suchen. Fragen werden mit Textstellen und einem Verweis auf Dokument und Seite beantwortet, nur für Mitglieder des Projekts.
5. Verbinden. Claude, ChatGPT Business oder Mistral Vibe sucht über eine gesicherte MCP-Verbindung in denselben freigegebenen Textstellen. Niemals in den Originalen.

Wie diese Verbindung technisch funktioniert, lesen Sie in unserem Artikel Was ist ein MCP-Server?. Die vollständige Arbeitsweise steht auf der Seite So funktioniert PrivaSearch.

Ein Beispiel: die Police eines Installationsbetriebs

Ein erfundener, aber vertrauter Fall. Ein Installationsbetrieb mit eigener Werkstatt und einigen Transportern ist seit Jahren Kunde. Die Betriebsunterbrechungsversicherung, die Inventarversicherung und die Haftpflichtversicherung wurden irgendwann abgeschlossen und danach kaum überprüft. Der Betrieb ist in dieser Zeit gewachsen und installiert inzwischen auch Wärmepumpen und Solaranlagen.

Der Berater legt die Policenunterlagen und den Jahresbericht in ein Projekt, ein Kollege gibt sie frei, und danach stellt der Berater seinem KI-Assistenten die Frage: Suche in diesem Projekt, wo die Versicherungssummen und Bedingungen von dem abweichen, was Jahresbericht und Inventarliste über den Betrieb sagen. Der Assistent sucht in den freigegebenen Textstellen und kommt mit Befunden zurück, jeweils mit der Quelle. In den Antworten steht [ORGANISATIE_E349], wo der Name des Betriebs stand, und [PERSOON_B4A1], wo der Geschäftsführer genannt wurde.

Mögliche Unterversicherung beim Inventar

Der Assistent stellt fest, dass die Versicherungssumme für Inventar und Vorräte im Policenblatt niedriger liegt als der Wert, den die Inventarliste und die Bilanz im Jahresbericht nennen. Er zitiert die Textstelle der Bedingungen zur Unterversicherung und verweist auf die Seiten, auf denen beide Beträge stehen.

Das ist relevant, weil ein Versicherer bei Unterversicherung einen Teil des Schadens dem Kunden überlassen kann. In einer Entscheidung des Kifid aus dem Jahr 2021, der niederländischen Schlichtungsstelle für Finanzdienstleistungen, ersetzte ein Versicherer aus diesem Grund nur einen Teil eines Einbruchschadens. Der Berater prüft deshalb, ob die Police einen Unterversicherungsverzicht enthält und ob dieser noch gilt: Das Kifid entschied in einem anderen Fall, dass ein solcher Verzicht nach den Bedingungen entfallen konnte.

Mögliche Überversicherung bei einem Firmenfahrzeug

Das Umgekehrte kommt ebenfalls vor. Der Assistent weist darauf hin, dass ein Transporter, der laut Inventarliste verkauft wurde, noch auf einem Policenblatt steht, und dass eine Maschine sowohl unter die Inventarversicherung als auch unter eine separate Maschinenversicherung zu fallen scheint. Ob tatsächlich eine Doppelversicherung besteht, hängt von den Bedingungen beider Policen ab. Der Assistent stellt die beiden Textstellen nebeneinander; der Berater entscheidet.

Eine Tätigkeit, die nicht in der Beschreibung steht

Die Beschreibung der Betriebstätigkeiten in der Haftpflichtpolice nennt Installationsarbeiten, aber keine Arbeiten auf Dächern. Der Jahresbericht nennt die Montage von Solaranlagen als wachsende Tätigkeit. Der Assistent bittet den Berater zu prüfen, ob diese Arbeiten unter die Deckung fallen. Das ist die Art Frage, die bei einer jährlichen Überprüfung leicht liegen bleibt, weil die Informationen in zwei verschiedenen Dokumenten stehen.

Welche Fragen stellen Sie dem Assistenten?

Eine gute Analyse beginnt mit gezielten Fragen. Einige Beispiele, die sich in der Praxis bewährt haben:

Bitten Sie den Assistenten, bei jedem Befund die Textstelle und die Seite zu nennen. Dann können Sie jede Aussage im Dokument selbst prüfen und sehen auch, wann der Assistent einen Zusammenhang herstellt, der dort nicht steht.

Was die KI nicht tut

Zu einer ehrlichen Beschreibung gehört, was Sie erwarten dürfen.

• Die KI berät nicht. Sie zeigt mögliche Abweichungen auf. Ob ein Kunde unterversichert ist, hängt von Werten ab, die manchmal nirgends in den Unterlagen stehen, etwa ein aktueller Wiederherstellungswert. Die Beratung ist Sache des Beraters.
• Die KI findet nicht alles. Ein Assistent sucht in Textstellen von begrenztem Umfang. Was nicht in den Unterlagen steht, kann er nicht finden, und auch was darin steht, kann er übersehen. Nutzen Sie die Analyse als erste Runde, nicht als vollständige Prüfung.
• Die KI sieht keine Originale. Ihr Assistent erhält nur freigegebene, pseudonymisierte Textstellen. Originaldateien, Dateinamen und die Verknüpfung zwischen Pseudonym und Person sieht er nicht.
• Beträge bleiben lesbar. PrivaSearch ersetzt personenbezogene Daten, keine Beträge oder Beschreibungen. Das ist für die Analyse nötig, bedeutet aber auch, dass diese Angaben in das Gespräch mit dem Assistenten gelangen.

Die Erkennung ist außerdem nie vollständig. Deshalb ist die menschliche Prüfung verpflichtend. Pseudonymisierte Daten bleiben für Ihr Büro personenbezogene Daten: Den Unterschied zwischen Pseudonymisieren und Anonymisieren erklären wir in unserem Artikel Pseudonymisieren oder anonymisieren?.

Worauf achten Sie bei der Einrichtung?

Drei praktische Punkte machen den Unterschied zwischen einem Versuch und einer Arbeitsweise.

Verbinden Sie nur ein Geschäftskonto. Was PrivaSearch an den Assistenten zurückgibt, wird Teil des Gesprächs und gelangt zum Anbieter dieses Assistenten, mit Pseudonymen statt Namen. Verbinden Sie deshalb ein Geschäftskonto mit einem Auftragsverarbeitungsvertrag. Welches Abonnement dafür in Frage kommt, steht in unserem Artikel Welches Abonnement für die geschäftliche Nutzung?.

Tippen Sie keine Namen in Ihren Assistenten. Stellen Sie die Frage in Ihrem KI-Assistenten statt in PrivaSearch, geht diese Frage direkt an den Anbieter, an der Pseudonymisierung vorbei. Fragen Sie also nach „diesem Kunden“ oder nach dem Pseudonym, nicht nach dem Namen des Geschäftsführers.

Arbeiten Sie je Kunde in einem eigenen Projekt. Berechtigungen gelten je Projekt. So sucht der Assistent nur in der Akte, um die es in der Frage geht, und ein Kollege, der nicht im Projekt ist, sieht nichts von diesem Kunden. Geben Sie dem Projekt ein Enddatum: Danach ist der Zugang geschlossen, und Kopien, Fragmente und Pseudonyme werden bereinigt, sofern keine Aufbewahrungspflicht gilt.

Was auf dem Spiel steht, wenn die KI-Nutzung im Büro ungeregelt bleibt, lesen Sie auf unserer Seite über KI-Chatbots und die DSGVO. Möchten Sie sehen, wie es mit Ihren eigenen Policenunterlagen funktioniert, fragen Sie eine Demo an.