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Market Opinion: Effizienz von kleinen und grossen Krankenversicherungen

Warum sich Softwarehersteller für KI fit machen

Die Digitalisierung der Versicherungswirtschaft hat einen neuen Punkt erreicht: Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Zukunftsvision mehr, sondern eine operative Notwendigkeit.

Redaktion HZ Insurance

BBTIndividual ist auf das Kerngeschäft von Kranken- und Unfallversicherern zugeschnitten.
BBTIndividual ist auf das Kerngeschäft von Kranken- und Unfallversicherern zugeschnitten.Keystone

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Allerdings zeigt der Markt ein zwiespältiges Bild: Während in der Umfrage «State of AI Adoption in Insurance 2025» des US-Insurtech-Anbieters Roots Automation 82 Prozent von mehr als 240 befragten Versicherern KI als strategische Unternehmensinitiative nennen, haben gemäss der Studie «Build for the Future» der Beratungsfirma BCG nur 7 Prozent der Versicherer ihre KI-Initiativen erfolgreich über Pilotprojekte hinaus skaliert.
Vollständige KI-Adoption
Etwas anders sieht es bei den Softwareherstellern aus, die Versicherer beliefern. Nach einer Auswertung des KI-Anbieters Datagrid wuchs die vollständige KI-Adoption quer durch die Wertschöpfungskette zwischen 2024 und 2025 von 8 auf 34 Prozent an. Das wirft für Versicherer viele Fragen auf – einige Antworten findet man in der Architektur.
Heute laufende Applikationen wurden vor 15 oder 20 Jahren entwickelt und sind – in gutem Software-Slang – monolithisch gewachsen. Sie funktionieren zwar zuverlässig, sind aber nicht für intelligente Automation konzipiert. KI braucht saubere Datenstrukturen, offene Schnittstellen und die Fähigkeit, Prozesse zu lernen und zu optimieren. Je fokussierter ein System ist – etwa auf spezialisierte Rechnungsprüfung oder Fraud Detection – desto direkter der KI-Effekt. Komplexe, über viele Funktionen verteilte Applikationen profitieren deutlich weniger, weil Datenflüsse und Entscheidungslogiken zu verflochten sind. Wer auf Legacy-Systemen unterwegs ist, schafft sich ein Ablöse- und Kostenproblem – und bremst damit Innovation ab.

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In Prozessmodelle investieren
Softwarehersteller müssen deshalb in modernisierte Datenarchitekturen, in APIs für maschinelles Lernen und in Prozessmodelle investieren, die KI-Automation an den richtigen Stellen ansetzen. In der Schweiz zeichnet sich dieser Umbau ab: Die KPT hat laut Herstellerangabe im April 2022 die komplette Suite der Kernsoftware Adcubum Syrius eingeführt; auch Sanitas setzt nach eigenen Angaben auf die cloudfähige Standardsoftware des Zürcher Herstellers. Helsana hat laut Computerworld mit dem IT-Anbieter Centris mehrere Kernsysteme abgelöst und setzt neu auf die «Swiss Health Platform».
Die BBT Software AG aus Root im Kanton Luzern verfolgt denselben Weg mit branchenspezifischer Fokussierung: Das etablierte Kernsystem BBTIndividual, auf das Kerngeschäft von Kranken- und Unfallversicherern zugeschnitten, nutzen laut Anbieter siebzehn Versicherer; mit der Plattformgeneration BBTnextGen positioniert sich das Unternehmen für KI-fähige Prozesse.
Fokussiertere Architektur
Für Versicherungen heisst das konkret: Wer heute ein System wählt oder modernisiert, sollte darauf schauen, ob die Lösung für die nächsten zehn Jahre Potenzial bietet. Vieles spricht dafür, dass Versicherer, deren Softwarepartner in moderne, fokussierte Architektur investieren, im Vorteil sein werden.

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Die Market Opinion Effizienz von kleinen und grossen Krankenversicherungen wird in Zusammenarbeit mit BBT Software AG realisiert.

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