Asmir Imeri, Gründer und CEO der S.O.I. AG, setzt auf eine Kombination aus digitaler Vermittlungsplattform, exklusiven Finanzierungslösungen und einer eigenen Lernwelt, um unabhängige Finanz- und Versicherungsberater zu echten Hypothekarspezialisten weiterzubilden.

Im Gespräch mit thebrokernews spricht er über die Herausforderungen im Hypothekarmarkt, seinen Weg von der Bauzeichnung in die Finanzbranche und warum Vermittler heute mehr denn je ihre Rolle neu denken müssen.

Herr Imeri, Sie haben mit einer Lehre zum Bauzeichner begonnen und sind dann über den Finanz- und Versicherungsbereich zur Hypothekarvermittlung gelangt. Was war der ausschlaggebende Moment für Sie, dieses Kapitel zu wechseln?

Als ich 2012 bei einer Vermögensverwaltung gearbeitet habe, wurde mir klar, dass in den kommenden zehn Jahren die Nachfrage nach Wohneigentum und nach Hypothekarberatung stark steigen würde. Ich wollte Teil dieser Entwicklung sein und etwas Eigenes aufbauen, das diesen Bedarf intelligent abdeckt.

Im April 2021 haben Sie die S.O.I. AG gegründet mit der Vision, die Welt der Finanz- und Versicherungsberater mit der Welt der Hypotheken zu verbinden. Welche Lücke haben Sie damals am Markt identifiziert?

Ich habe gesehen, dass viele Finanz- und Versicherungsberater ihren Kunden gerne auch Hypothekarberatung anbieten würden, ihnen jedoch das Fachwissen, die Erfahrung und der Zugang zu den Hypothekargebern fehlten. Genau diese Lücke schliessen wir heute, indem wir ihnen Know-how, Technologie und Netzwerk bieten.

Ihre Plattform «Chamäleon-H» automatisiert viele Schritte der Hypothekenvermittlung: von Tragbarkeitsprüfung bis Dossier-Einreichung. Welche Veränderung bringt diese Technologie für Vermittler konkret?

Der Vermittler kann wiederkehrende Arbeitsschritte effizient bearbeiten und seine Zeit produktiver nutzen. Die Plattform unterstützt ihn dabei, mehr Kunden zu betreuen und gleichzeitig die Beratungsqualität zu erhöhen.

Sie sprechen davon, Vermittler nicht mehr nur als Lead-Generatoren, sondern als echte Finanzierungspartner zu sehen. Was bedeutet das konkret und wie verändert sich dadurch das Geschäftsmodell für Vermittler?

Ich will keine Berater, die ihre Kunden einfach als «Lead» weitergeben. Zwischen Berater und Kunde besteht meist ein langjähriges Vertrauensverhältnis und das soll erhalten bleiben. Der Berater betreut seinen Kunden weiterhin direkt, mit unserer Unterstützung im Hintergrund. Das schätzen die Kunden sehr, weil sie wissen, dass ihr Berater wirklich in ihrem Interesse handelt.

Ein zentrales Element Ihrer Strategie ist die Ausbildung von Hypothekarspezialisten über Ihre Lernwelt. Warum ist diese Qualifizierung heute wichtiger denn je?

Weil Fachwissen Qualität ermöglicht. Ich bin überzeugt, dass sich der Markt ohne fundiertes Wissen stark konsolidieren wird und das ist auch gut so. Wer Hypotheken vermittelt, sollte verstehen, was er tut. Sonst ist es, als würde man eine mathematische Formel eintippen, ohne zu wissen, dass «Punkt vor Strich» gilt.

Im Bereich «Family Office Hypotheken» bedienen Sie anspruchsvolle Bau- und Immobilienprojekte mit komplexeren Finanzierungsstrukturen. Wie unterscheiden sich diese Spezialfinanzierungen von klassischen Hypotheken und welche Rolle übernimmt S.O.I. dabei?

Bei Bau- und Immobilienprojekten ist die Laufzeit deutlich länger, die Volumen sind höher, und es sind mehr Beteiligte involviert. Zudem erfolgt die Finanzierung oft in mehreren Tranchen über verschiedene Phasen. Wir verstehen uns dabei als Dirigent, der sicherstellt, dass jeder Ton zur richtigen Zeit gespielt wird.

Der Schweizer Hypothekarmarkt steht vor mehreren Herausforderungen: steigende Kundenerwartungen, höhere regulatorische Anforderungen, Digitalisierung. Aus Ihrer Sicht: Welche zwei oder drei Trends werden den Markt in den nächsten 2–3 Jahren am meisten prägen?

Ich bin überzeugt, dass Kunden zunehmend direkt auf Vermittler zugehen werden, um ihre Hypothek zu finanzieren. Parallel dazu wird der Anteil jener steigen, die ihre Finanzierung selbstständig über digitale Tools abwickeln wollen.
Zudem werden aufgrund des Fachkräftemangels und der hohen Lohnkosten repetitive Prozesse konsequent automatisiert, die technischen Möglichkeiten dazu sind längst vorhanden.

Bei der Vermittlung arbeiten Sie mit einem breit gefächerten Netzwerk von Banken, Versicherungen und Pensionskassen. Wie stellen Sie sicher, dass diese Partner-Netzwerke sowohl für Vermittler als auch Endkunden echten Mehrwert liefern?

Loyalität und Vertrauen, gepaart mit einem gemeinsamen Qualitätsverständnis und hoher Umsetzungsstärke – das ist unser Erfolgsrezept. Dadurch reduzieren sich Leerläufe erheblich und der Abschlusserfolg steigt.

Zudem pflegen wir einen sehr bewussten Umgang mit unseren Finanzierungspartnern: Wir holen nicht fünf Offerten gleichzeitig ein, sondern in der Regel eine, maximal zwei. Der Mehrwert einer dritten oder vierten Offerte ist praktisch gleich null. Leider gibt es Vermittler, die genau das tun – angeblich im Interesse des Kunden. In Wahrheit stellen sie damit jedoch die Bedürfnisse der Hypothekargeber in den Hintergrund und schwächen das Vertrauen im gesamten Prozess. Unser Ansatz ist anders: Fokus, Fairness und Effizienz – damit schaffen wir nachhaltigen Mehrwert für alle Beteiligten.

Viele Vermittler klagen über sinkende Margen und steigenden Konkurrenzdruck. Wie reagieren Sie mit Ihrem Angebot auf diese Marktbedingungen?

Wir geben jedem Vermittler die Chance, im Hypothekarmarkt mit seinen bestehenden Kunden höhere Erträge zu generieren. Der Preis dafür ist Weiterbildung nach meinem Motto: «Keine Vermittlung ohne Weiterbildung.»

Wenn Sie auf die Gründungsphase von S.O.I. zurückblicken: Was waren die gröbsten Stolpersteine und welche Erfahrungen haben sich als besonders wertvoll erwiesen?

Eine Herausforderung war, die «Berufsblindheit» aus der klassischen Hypothekarwelt abzulegen und den Kreditanfrageprozess konsequent aus Sicht der IT neu zu denken. Besonders wertvoll war die Erkenntnis, dass, wenn Tagesgeschäft und Technologie perfekt ineinandergreifen, Innovation keine Grenzen kennt.

Nachhaltigkeit und Effizienz sind im Finanz- und Immobilienbereich zunehmend Thema. Gibt es bei S.O.I. entsprechende Ansätze, z. B. nachhaltige Finanzierungen oder energie-effiziente Immobilienprojekte?

Ja, auf jeden Fall. Das Thema Nachhaltigkeit kommt heute von allen Seiten: Kunden, Entwicklern und Finanzierungspartnern. Unsere Aufgabe ist es, die Erwartungen der Hypothekarnehmer mit den Angeboten der Hypothekargeber in Einklang zu bringen.

Wie sieht Ihre Roadmap für die nächsten fünf Jahre aus? Welche Meilensteine streben Sie mit S.O.I. sowohl hinsichtlich Wachstum als auch Technologie und Marktpositionierung an?

Nach dem Erreichen des Break-even und dem Proof of Concept befinden wir uns jetzt in der Wachstumsphase und bereiten die Skalierung vor. Unser Ziel ist es, das grösste Freelance-Hypothekarteam der Schweiz aufzubauen und unsere Position als Kompetenzzentrum für Hypothekarfinanzierungen weiter zu festigen.
Mit den gesammelten Daten und Erfahrungen können wir künftig auf KI-basierte Systeme aufbauen. Ich kann heute schon sagen: Wir arbeiten an etwas, das die Zukunft des Hypothekarmarkts entscheidend mitprägen wird.

Abschliessend: Welchen Rat würden Sie einem Finanz- oder Versicherungsberater geben, der heute in den Hypothekarmarkt starten möchte und worauf sollte er besonders achten?

Den Horizont auf eine langfristige Kundenbindung legen, sich laufend weiterbilden und mit den eigenen Bestandskunden beginnen.

Und nie vergessen: Jedes Jahr werden in der Schweiz rund 100 Milliarden Franken Hypotheken neu- oder refinanziert – der Markt ist riesig für alle, die kompetent und konsequent arbeiten.

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

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Wer heute Cyber-Policen vermittelt, muss Risiken verstehen, quantifizieren und im gesamten Lebenszyklus begleiten: von der ersten Einschätzung bis zur systemischen Steuerung. Genau hier sieht Maxime Cartan, CEO des Cyber-Intelligence-Spezialisten Citalid, die entscheidende Rolle von Versicherern, Brokern und Technologiepartnern: Sie werden zu orchestrierenden Akteuren, die Daten, Modelle und Präventionswissen zusammenführen.

Thebrokernews spricht spricht mit dem Gewinner der Swiss InsurTech Hub Summit & Awards 2025 darüber, wie Vermittler sich vom Verkäufer zur strategischen Instanz entwickeln, die risikobasierte Lösungen kuratiert, Kapitalallokation beeinflusst und Vertrauen zwischen Unternehmen und Versicherern schafft. Denn Cyber ist keine Produktkategorie mehr, sondern eine dynamische Risikoklasse, die kontinuierlich gemanagt werden will.

Wie sieht Ihre Zusammenarbeit mit Versicherern, Brokerfirmen oder Technologiepartnern aus? Welche Rolle müssen Vermittler und Broker beim Übergang zu daten- und risikoorientierten Cyber-Policen spielen?

Wir arbeiten über den gesamten Lebenszyklus einer Cyber-Versicherungspolice hinweg zusammen, von der ersten Prüfung bis hin zur systemischen Risikosteuerung:

1. Risikoselektion und -bewusstsein

Mit unserer vollautomatisierten, schlanken Bewertung können Underwriting-Teams schnell und ohne Kundenkontakt beurteilen, ob ein Unternehmen zu ihrem Risikoappetit passt. Dies ermöglicht eine schnellere Triage in grossem Massstab und effizientere Vertriebskanäle.

2. Underwriting und Verlängerung

In der tiefergehenden Bewertungsphase können Broker und Versicherer mehrere Signale (externe und interne, Cyber- und Finanzsignale, die von Citalid oder anderen Technologiepartnern stammen) kombinieren, um Garantien und Preise auf der Grundlage des tatsächlichen Risikos und nicht anhand generischer Reifegradbewertungen zu strukturieren. Dies reduziert Unsicherheiten und verbessert sowohl die Marge als auch die Kundenpassung.

3. Prävention und Risikomanagement

Für kritische oder komplexe Kunden können Broker und Versicherer ihnen unsere vollständige Cyber-Risikomanagement-Plattform zur Verfügung stellen. CISOs und Risikoteams können dann ihr Risiko eingehend analysieren, Szenariosimulationen durchführen und sowohl Sicherheitsinvestitionen als auch Versicherungsschutz optimieren. Dadurch entsteht ein echter Risikominderungskreislauf: Der Versicherte wird widerstandsfähiger und das Risiko des Versicherers verbessert sich im Laufe der Zeit.

4. Widerstandsfähigkeit des Portfolios

Auf Portfolioebene identifizieren wir Akkumulationsvektoren, überwachen die Entwicklung und Konzentration von Bedrohungen und helfen Versicherern dabei, ihre Zeichnungsrichtlinien zu verfeinern, um sie an ihre Risikobereitschaft anzupassen. Dies ist in einer Welt, in der sich Bedrohungsakteure schnell weiterentwickeln und in der Abhängigkeiten von Lieferketten und Clouds systemische Schwachstellen schaffen, von entscheidender Bedeutung.

5. Cyber-CAT-Simulationen

Wir bieten Katastrophenmodellierungsdienste auf Portfolioebene an, um extreme, aber plausible Ereignisse zu simulieren. Dies ermöglicht es Versicherern und Rückversicherern, Strategien zu testen, Rückversicherungen auszuhandeln und Annahmen zum Kapitalmanagement zu hinterfragen.

Letztendlich bleiben Vermittler unverzichtbar. Ihre Rolle entwickelt sich vom «Verkauf von Policen» hin zur Zusammenstellung risikobewusster Lösungen, die durch Analysen gestützt werden, denn genau das verlangen Kunden heute. Aus diesem Grund sehen wir, dass immer mehr Broker entweder interne Cyber-Quantifizierungsfähigkeiten entwickeln oder Partnerschaften mit Pure-Playern wie Citalid eingehen, um die Markteinführungszeit und die Glaubwürdigkeit zu beschleunigen.

Cyberrisiken werden nicht nur aus technologischer Sicht, sondern auch aus regulatorischer Sicht (z. B. operative Widerstandsfähigkeit, Datenschutz) immer relevanter. Wie integrieren Sie regulatorische Anforderungen in Ihre Lösungen und wie schaffen Sie Vertrauen zwischen Unternehmen und Versicherern?

Die Regulierung konvergiert zu einer einzigen Botschaft: Beweisen Sie, dass Sie Ihre eigenen Cyberrisiken und die Cyberrisiken Dritter sowohl aus strategischer als auch aus operativer Sicht verstehen.

Wir helfen unseren Kunden, die Anforderungen vieler Rahmenwerke zu erfüllen, darunter: DORA, NIS2, DSGVO, sektorspezifische Resilienzstandards.

Vertrauen entsteht durch Transparenz: Unsere Modelle sind nachvollziehbar, konsistent und basieren sowohl auf Cyber- als auch auf versicherungsmathematischen Methoden. Ausserdem unterziehen wir uns regelmässigen Audits durch Kunden und Partner.

Ihre Plattform empfiehlt nicht nur Risiken, sondern erstellt laut Ihrer Website auch einen «Investitionsfahrplan», d. h. Präventivmassnahmen. Wie wichtig ist Prävention im Vergleich zur reinen Schadens- oder Risikomodellierung, und wie messen Sie deren Wirkung?

Prävention ist von zentraler Bedeutung, insbesondere wenn man mit Entscheidungsträgern spricht, die finanzielle Auswirkungen viel besser verstehen als technische Kennzahlen.

Es reicht nicht aus, einem Unternehmen zu sagen: «Sie haben ein Cyberrisiko in Höhe von 20 Millionen Euro». Man muss ihnen sagen:

Welche Massnahmen dieses Risiko reduzieren, um wie viel und mit welchem finanziellen ROI.

Deshalb gehen unsere Investitions-Roadmaps über die Prävention hinaus. Sie enthalten Empfehlungen für das gesamte Spektrum der Cyberrisiken: Prävention und Identifizierung, Schutz, Erkennung, Reaktion, Widerstandsfähigkeit und Wiederherstellung sowie sogar die Optimierung des Versicherungsschutzes.

Jede Empfehlung in Citalid ist mit einer erwarteten Verlustreduktionskurve verknüpft. Mit anderen Worten: Kunden sehen die finanziellen Auswirkungen einer Risikominderung, bevor sie diese umsetzen. Das verändert die Budgetdiskussion grundlegend: Anstatt über Tools oder Compliance zu debattieren, verteilen Führungskräfte das Kapital auf der Grundlage von Auswirkungen, Effizienz und Rendite der Risikominderung.

Welche technologischen Trends sehen Sie heute, die in den nächsten zwei bis drei Jahren für Cyberversicherungen und Risikomanagement entscheidend sein werden? Stichworte könnten sein: KI-gesteuerte Automatisierung, Echtzeit-Bedrohungsinformationen, eingebettete Versicherungen usw.

Ich würde sagen, dass angesichts der aktuellen Lage vier Trends in den kommenden Jahren wahrscheinlich entscheidend sein werden:

1. KI-gesteuerte Automatisierung der Risikoprüfung und Risikobewertung

Von der Einreichungsprüfung über die Datenerfassung bis hin zur Szenariomodellierung wird KI die Arbeitsabläufe bei der Risikoprüfung beschleunigen und flexiblere Produkte, einschliesslich parametrischer Modelle, ermöglichen. Bei der Automatisierung geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern darum, Experten zu entlasten, damit sie sich auf die Beurteilung, die Risikobereitschaft und die Kapitalallokation konzentrieren können.

2. Echtzeit-Risikoinformationen integriert in die Preisgestaltung

Cyber wird sich mehr und mehr zu einer «Live»-Versicherungssparte entwickeln: Preise und Konditionen werden in Echtzeit durch die sich ständig verändernde Bedrohungslage bestimmt und nicht durch statische Fragebögen. Dadurch werden Cyber-Versicherer noch mehr zu echten Partnern für die Risikominderung, da die Risikolage zu einer gemeinsamen, kontinuierlich aktualisierten Kennzahl wird.

3. Eingebettete Cyber-Versicherung in digitalen und Cyber-Ökosystemen

Sicherheitskontrollen und Versicherungen werden in die Tools integriert, die Unternehmen bereits nutzen, wie Cloud-Plattformen, Cyber-Lösungen, Zahlungsanbieter und IT-Dienstleistungen. Versicherungsschutz und Resilienz könnten zu einem festen Bestandteil der Technologieplattform werden und nicht mehr separat beschafft werden müssen.

4. Wahrscheinliche Abdeckung von Risiken, die durch die massive Einführung von GenAI in Unternehmen entstehen

Generative KI schafft neue Risikoszenarien: Modellvergiftung, Missbrauch, halluzinationsgesteuerte Entscheidungen, IP-/Datenlecks usw., die mit Cyberrisiken zusammenhängen und ähnliche Modellierungsherausforderungen mit sich bringen. Versicherer müssen KI-bedingte Vorfälle abdecken, lange bevor versicherungsmathematische Datensätze vorliegen. Die Akteure, die diese Risiken durch Expertenwissen, kontextbezogene Intelligenz und dynamische Modellierung quantifizieren können, werden einen entscheidenden Vorteil erlangen.

Kurz gesagt: Die Gewinner werden diejenigen sein, die Automatisierung mit fundierter Cyber-Intelligenz kombinieren und bereit sind, sich zu engagieren, indem sie die Produktökonomie an den tatsächlichen Risiken ausrichten, denen ihre Kunden ausgesetzt sind, wenn etwas schiefgeht.

Als junges Unternehmen in einem stark regulierten und risikosensiblen Bereich: Was waren die grössten Herausforderungen, die Sie bewältigen mussten, z. B. in den Bereichen Datenerfassung, Vertrieb, Skalierung oder gegenüber etablierten Marktteilnehmern?

Unternehmertum ist die Geschichte des Versuchs, Herausforderungen zu bewältigen. Manchmal mit mehr Erfolg als andere, aber immer mit Ausdauer. Ein paar Beispiele fallen mir ein (und diese Liste ist keineswegs vollständig):

• Zunächst Vertrauensbildung bei CISOs, dann bei Versicherern: beides erfordert Zeit, Beweise und gründliche Sorgfalt.
• Einstellungswandel in Märkten, die an versicherungsmathematische Modelle auf der Grundlage langer historischer Datensätze gewöhnt sind: Die Einführung neuer Methoden zur Modellierung neuer Risiken ist schwierig, insbesondere in einem weichen Markt.
• Datenerfassung: Cyberdaten sind sensibel, multidimensional und schwer zu standardisieren. Unser Hintergrund in der Bedrohungsanalyse bei der französischen Cyberabwehrbehörde half uns dabei, die richtigen Methoden und Validierungspipelines zu entwickeln.
• Lange Verkaufszyklen, insbesondere bei grossen Bank- und Versicherungsinstituten.
• Internationale Expansion bei gleichzeitigem disziplinierten Umgang mit Kapital und Ressourcen.

Der Abschluss wichtiger Verträge und die Gewinnung strategischer Partner haben dazu beigetragen, die Entwicklung zu beschleunigen, aber erst, nachdem wir uns dies verdient hatten.

Arbeiten Sie hauptsächlich mit grossen Unternehmen, KMUs oder direkt mit Versicherern zusammen? Was ist Ihre ideale Kundengruppe und warum?

Wir sind in drei Segmenten tätig:

• Direkt mit grossen Unternehmen, da deren Risikoexposition hoch und global ist und sie bereits den Wert der Quantifizierung von Cyberrisiken verstehen. Zu den Unternehmen, die ich öffentlich nennen darf, gehören weltweit führende Unternehmen in ihren jeweiligen Segmenten wie Alstom, Lagardère, Fresenius.
• Versicherer, Rückversicherer und Broker, die unser Portfolio-Produkt nutzen, um das Underwriting, die Akkumulation und systemische Risiken zu steuern.
• KMU indirekt über Partner, Versicherer und Broker, um die Herausforderungen in Bezug auf das Bewusstsein und den Vertrieb in diesem Segment zu bewältigen.

Auf der Unternehmensseite ist unser idealer Kunde einer, der Cyberrisiken mit umfassenderen finanziellen Entscheidungen in Einklang bringt: Versicherungskapazität, Kapitalallokation, Abhängigkeit von Lieferanten, operative Widerstandsfähigkeit. Wir können in der Regel sehr schnell erkennen, wer im Raum ist, ob nur der CISO oder auch der Risikomanager, Geschäftsinhaber und CFOs anwesend sind und wirklich bereit sind, das Risiko zu verstehen und proaktive Entscheidungen zu treffen.

Deshalb verwenden wir oft den Satz: «Wagen Sie es, zu wissen, seien Sie bereit zu handeln.» Denn sobald das Risiko auf dieser Ebene definiert ist, wird die Quantifizierung zu einer Notwendigkeit und nicht zu einem Luxus.

Welche Werte treiben Ihr Team bei Citalid an? Wie schaffen Sie eine innovations- und wachstumsorientierte Unternehmenskultur, insbesondere beim Eintritt in den internationalen Markt?

Einer unserer Mitarbeiter sagte einmal: «Citalid ist ein Unternehmen, in dem Werte nicht an die Wand geschrieben stehen, man spürt sie einfach jeden Tag.» Das ist mir im Gedächtnis geblieben. Wenn ich sie benennen müsste, würde ich sagen:

• Vertrauen: Wir machen keine Kompromisse bei der Modellierungsqualität oder Transparenz. In einer Branche, die auf Unsicherheit basiert, verdient man sich Glaubwürdigkeit durch Sorgfalt.
• Pragmatismus: Unsere Aufgabe ist es, komplexe Cybersignale in klare Entscheidungen zu übersetzen, die auf umsetzbaren Finanzkennzahlen basieren. Wir sind allergisch gegen Schlagworte.
• Kollektive Intelligenz, mein ehemaliges Forschungsgebiet: Sie wird heute oft missbraucht, aber unter den richtigen Bedingungen und im richtigen Umfeld sind wir gemeinsam schlauer. Und damit meine ich nicht nur Mitarbeiter, sondern auch Kunden, Partner, Versicherer und Aufsichtsbehörden. Cyberrisiken sind systemisch; wir müssen sie gemeinsam angehen.

Ich glaube, dass diese Werte unsere Kultur auf natürliche Weise prägen, während wir international expandieren. Innovation ist bei Citalid keine Abteilung, sondern eine kollektive Disziplin, die auf Bescheidenheit, Neugier und einem starken Bewusstsein für messbare Auswirkungen basiert.

Wie sieht Ihre Vision für Citalid und die Cyberversicherungsbranche in fünf Jahren aus? Welche Rolle wird Ihr Unternehmen dabei spielen?

In fünf Jahren wird Cyber meiner Meinung nach genauso strukturiert sein wie Naturkatastrophen: mit standardisierten Risikokennzahlen, anerkannten Akkumulationsmodellen, branchenweit gemeinsamen Benchmarks und schliesslich Kapitalmarktinstrumenten. Cyber wird sich von einem ungewissen «technischen Thema» zu einer echten Risikoklasse entwickeln.

Unser Ziel ist es, dass Citalid die globale Referenzinfrastruktur für die Quantifizierung und das Management von Cyberrisiken für Versicherer, Banken und grosse Unternehmen wird. Die fehlende Ebene, die es dem Markt ermöglicht, Cyberrisiken mit der gleichen Klarheit wie jedes andere Finanzinstrument zu verfolgen, zu bewerten, zu übertragen und zu steuern.

Wenn diese Ebene existiert, sind die Auswirkungen nicht nur finanzieller Natur: Bessere Informationen und bessere Modelle führen zu besseren Entscheidungen, was letztendlich zu einer sichereren und widerstandsfähigeren digitalen Wirtschaft führt.

Maxime Cartan ist Mitbegründer und CEO von Citalid, einem Technologie-Scale-up, das als europäischer Marktführer im Bereich Cyber Risk Quantification (CRQ) anerkannt ist. Zuvor arbeitete er als Spezialist für Cyber-Bedrohungsinformationen bei ANSSI, der französischen nationalen Cybersicherheitsbehörde. Er ist Absolvent einer renommierten Ingenieurshochschule und einer renommierten Wirtschaftshochschule in Frankreich und verfügt über Zertifizierungen im Bereich Offensive Security (OSCP, CEH). Bevor er zu ANSSI kam, war Maxime Partner bei Hypermind, einem Startup-Unternehmen, das sich auf prädiktive geopolitische Analysen spezialisiert hat.

Die Fragen wurden von Binci Heeb gestellt. 

Lesen Sie auch den ersten Teil des Interviews: Cyberrisiken als Finanzanlage: Citalids Vision für die Zukunft der Versicherungsbranche

Maxime Cartan, CEO von Citalid, erklärt, wie Cyberrisiken zu einer der strategisch wichtigsten und skalierbarsten Chancen in der Versicherungsbranche werden. Sein Unternehmen wandelt Cyberbedrohungen in messbare Finanzkennzahlen um und ermöglicht es Versicherern, Unternehmen und Finanzinstituten, digitale Risiken als Anlageklasse zu verstehen, zu bewerten und zu verwalten.

Thebrokernews spricht spricht mit dem Gewinner der Swiss InsurTech Hub Summit & Awards 2025.

Herr Cartan, bitte erzählen Sie uns kurz: Wie ist Citalid entstanden und was war Ihre persönliche Motivation, ein Unternehmen zu gründen, das Cyberrisiken quantifiziert?

Im Jahr 2017 arbeiteten mein Mitbegründer Alexandre Dieulangard und ich beide im Bereich Cyber Threat Intelligence bei ANSSI, der französischen Behörde für Cyberabwehr. Wir halfen kompromittierten kritischen Organisationen, sowohl staatlichen als auch privaten.

Und wir stiessen immer wieder auf die gleiche Hürde bei den Führungskräften: Jede strategische Entscheidung hängt letztendlich von wirtschaftlichen Faktoren ab, doch Cyberrisiken wurden immer noch nur in technischen Begriffen diskutiert. Die Brücke zwischen Cybersicherheit, Geschäftskontinuität, finanziellen Risiken und Versicherungen fehlte einfach. Die Organisationen agierten im Grunde genommen blind.

Alexandre und ich waren schon immer von Unternehmergeist getrieben und ergänzen uns mit unseren unterschiedlichen Hintergründen: Er mit seinem juristischen und geopolitischen Blickwinkel und ich mit meinem ingenieurwissenschaftlichen und mathematischen Ansatz in Bezug auf Cybersicherheit. Die Entwicklung einer konkreten, siloübergreifenden Lösung schien der logische nächste Schritt zu sein. Wir wollten eine einfache Frage beantworten: «Wie hoch ist das finanzielle Risiko meines Unternehmens durch Cyberrisiken und was kann ich dagegen tun?»

Unsere Motivation war klar: Cyberrisiken für Führungskräfte, Versicherer und Finanzinstitute messbar, vergleichbar und umsetzbar machen. Denn sobald man sie quantifizieren kann, kann man sie endlich auch managen.

Was genau unterscheidet Ihre Plattform von traditionellen Ansätzen zur Cyberversicherung oder zum Cyberrisikomanagement? Welche technologischen Hebel setzen Sie ein? KI, Bedrohungsinformationen, Modellierung?

Traditionelle Ansätze stützen sich auf externe Bewertungen oder Fragebögen. Man ist gezwungen, zwischen Geschwindigkeit und Substanz zu wählen: Lange Fragebögen erfassen die interne Haltung und den geschäftlichen Kontext, sind aber zeitaufwändig und mühsam; externe Scans sind zwar schnell und notwendig, zeigen aber nur technische Signale, die von aussen sichtbar sind.

Gleichzeitig ist Cyber ein sich dynamisch entwickelndes Risiko. Die begrenzten historischen Verlustdaten, die zur Verfügung stehen, sind schnell veraltet, dennoch bleibt Cyber eines der grössten Risiken für Unternehmen und Versicherer. Die Branche braucht einen neuen Ansatz, der Bedrohungsinformationen, Geschäftskontext, externe und interne Signale sowie finanzielle Auswirkungen in einer einzigen kohärenten Ansicht zusammenführt – ohne dabei an Geschwindigkeit einzubüssen.

Citalid ist heute die führende Technologie zur Quantifizierung von Cyberrisiken in Europa, da sie diese Lücke durch drei Säulen schliesst:

• Live-Cyber-Bedrohungsinformationen, kontextualisiert für bestimmte Branchen, Regionen und Angriffsszenarien.

• Fortschrittliche Modellierung, die Bayes’sche Netzwerke, Monte-Carlo-Simulationen und Fachwissen über finanzielle Auswirkungen kombiniert.

• KI-Systeme, die Analysen automatisieren, Signale korrelieren und die Ausbreitung von Risiken über IT-Systeme und Unternehmensportfolios hinweg erkennen.

Das Ergebnis ist eine Plattform, die weit über Reifegradbewertungen hinausgeht. Sie berechnet die Wahrscheinlichkeit von Vorfällen, erwartete Verluste, und den ROI von Sicherheits- und Versicherungsstrategien. Kurz gesagt: Wir übersetzen Cyberrisiken in die Sprache von Risiko, Kapital und Versicherung und machen sie damit messbar, vergleichbar und entscheidungsreif.

Sie haben den Swiss InsurTech Hub Summit & Awards 2025 mit der Aussage gewonnen, dass Cyber der «profitabelste und skalierbarste Sektor des nächsten Jahrzehnts» ist. Können Sie dies näher erläutern und wie sehen Sie die Rolle der Versicherer dabei?

Ja… oder zumindest sollte es so sein, wenn wir gemeinsam die richtigen Grundlagen schaffen!

Cyber ist die einzige Versicherungssparte, in der das zugrunde liegende Risiko schneller wächst als die Kapazitäten, die Modellierungsfähigkeiten oder das Underwriting-Know-how. Digitalisierung, KI-Einführung, Cloud-Konzentration und hypervernetzte Lieferketten führen zu einem exponentiellen Risiko. Und dennoch sehen wir immer noch enorme Deckungslücken: begrenzte Kapazitäten für grosse Unternehmen und begrenzte Marktdurchdringung für den Mittelstand.

Diese Kombination schafft eine perfekte Gelegenheit für: Enorme und steigende Nachfrage, begrenzte verfügbare Kapazitäten und einen kritischen Bedarf an besserer Preisgestaltung, Modellierung und Risikoselektion.

Versicherer, die sich heute wirklich mit Cyberrisiken auskennen, werden den Markt für das nächste Jahrzehnt prägen. Ich bin überzeugt, dass Cyberrisiken zu einem «zentralen strategischen Geschäftsfeld» werden, das mit Sach- oder Spezialversicherungen gleichzusetzen ist, aber weitaus skalierbarer, da es die Grundlage jeder modernen Organisation bildet.

Versicherer spielen dabei eine entscheidende Rolle: Sie stellen nicht nur Kapital zur Verfügung, sondern fördern auch die Widerstandsfähigkeit, verbessern Sicherheitsanreize und helfen der gesamten Wirtschaft, digitale Risiken ebenso klar zu verstehen und zu bewerten wie andere finanzielle Risiken.

Was sind Ihre nächsten Wachstumsschritte nach dem Gewinn der 2025 Awards? In welchen Märkten möchten Sie expandieren? Welche Partner-Ökosysteme sind für Sie wichtig?

Für unsere nächste Wachstumsphase kommen mir drei Prioritäten in den Sinn.

1. Geografische Expansion

Wir betreuen bereits Kunden in einem Dutzend Ländern, wobei unser Schwerpunkt auf der Schweiz, Deutschland, Grossbritannien und Nordamerika liegt. Diese Märkte vereinen ein hohes Cyber-Risiko, ausgereifte Versicherungsökosysteme und starke regulatorische Treiber.

2. Tiefe Integration in Partner-Ökosysteme

Broker, Versicherer, Rückversicherer, MGAs und Anbieter von GRC-/Underwriting-Plattformen spielen eine zentrale Rolle in unserer Strategie. Unser Ziel ist es, die Quantifizierung von Cyberrisiken dort verfügbar zu machen, wo Underwriting-, Risikoselektions- und Kapitalentscheidungen getroffen werden.

3. Skalierung der Produktpräsenz

Wir erweitern unsere Portfolio-Analysen für Versicherer und Banken, insbesondere in Bezug auf Risikoakkumulation, systemische Szenarien und den Zusammenhang zwischen Cyber- und Kreditrisiken.

Die Schweiz ist für uns ein strategischer Knotenpunkt: hochgradig ausgereift, innovationsfreundlich und global vernetzt. Sie ist eine ideale Ausgangsbasis für die internationale Expansion.

Was sind Ihrer Meinung nach die grössten Hindernisse, die Versicherer noch daran hindern, Cyberrisiken datengestützt zu versichern oder genau zu bewerten?

Cyberrisiken stellen eine Kombination von Hindernissen dar, die sie zu einer der grössten versicherungsmathematischen Herausforderungen machen, denen Versicherungen jemals gegenüberstanden. Es gibt keine jahrhundertelange Schadenshistorie und keine allgemein akzeptierte Taxonomie. Ohne gemeinsame Definitionen, Benchmarks und Risikokennzahlen haben Versicherer Schwierigkeiten, Modelle zu kalibrieren und Policen zu schreiben.

Das Verhalten, die Werkzeuge und die Motive von Angreifern entwickeln sich mit digitaler Geschwindigkeit weiter, sodass historische Schadensdaten nur eine schwache Vorhersagekraft für zukünftige Ereignisse haben. Cyberrisiken werden durch böswillige Absichten, geopolitische Spannungen, Konjunkturzyklen und neue Technologien geprägt: alles Faktoren, die zu großer Unsicherheit führen.

Das Verständnis von Schwachstellen, Kontrollen, Architekturen und Verhaltensweisen erfordert Fachwissen, das selten ist … und in einem angespannten Arbeitsmarkt für Versicherer extrem schwer zu finden und zu halten ist.

All diese Faktoren führen dazu, dass es auf dem Markt an geeigneten Lösungen mangelt, die Versicherern helfen, ihr Cyber-Versicherungsportfolio profitabel auszubauen und ihre Underwriting-Prozesse auf der Grundlage fundierter Cyber-Expertise zu optimieren.

Citalid hilft, diese Lücken zu schliessen, mit standardisierten Risikokennzahlen, live aktualisierten, angreiferzentrierten Informationen und automatisierten Modellen, die sich nahtlos in Underwriting- und Risikoprozesse integrieren lassen und Cyber-Risiken quantifizierbar, vergleichbar und in grossem Massstab versicherbar machen.

Wie profitieren Ihre Unternehmenskunden konkret von Ihrer Lösung? Haben Sie Beispiele dafür, wie sich Risiken oder Prämien verändert haben?

Unsere Engine zur Quantifizierung von Cyberrisiken bildet die Grundlage für zwei sich ergänzende Produkte:

Citalid Portfolio: gross angelegte Quantifizierung von Risiken Dritter, die für das Versicherungsgeschäft, die Analyse der Portfolioakkumulation, das Risikomanagement in der Lieferkette (TPRM) und sogar die Bewertung von Kreditrisiken verwendet wird.

Citalid Core: detaillierte First-Party-Risikomodellierung, die Unternehmen dabei hilft, ihre relevantesten Szenarien zu identifizieren, Risiken zu quantifizieren und Was-wäre-wenn-Simulationen durchzuführen, um eine optimale Sicherheits- und Versicherungs-Roadmap zu erstellen.

Zusammen bilden sie einen virtuosen Kreislauf zur Risikominderung: Portfolio-Nutzer (Versicherer, Makler, Finanzinstitute) haben einen Anreiz, Core an ihre wichtigsten Kunden mitzuverkaufen, da die Verbesserung der Risikosituation des Versicherten direkt ihre eigene Risikoposition verbessert. Es ist eine echte Win-Win-Situation.

Unternehmensnutzer unseres Produkts Citalid Core berichten in der Regel von drei konkreten Vorteilen:

Ertens: Radikale Transparenz – Zum ersten Mal verstehen Führungskräfte, welche Szenarien wichtig sind und welche finanziellen Auswirkungen jedes einzelne hat, und zwar in klarer Geschäftssprache. Zweitens: Optimierte Prämien und Versicherungsbedingungen: Einige Kunden haben ihre Prämien um bis zu 20 Prozent gesenkt oder die Bedingungen neu verhandelt, um ihr tatsächliches Risiko genau widerzuspiegeln, was das Vertrauen zu ihrem Versicherer stärkt. Und drittens: Intelligentere Investitionsentscheidungen – Anstatt «alles zu kaufen», priorisieren sie Sicherheitsmassnahmen mit der höchsten marginalen Risikominderung, was allen beteiligten Stakeholdern zugute kommt.

Auf Seiten der Versicherer ist der Wert symmetrisch: Ein Versicherer nutzte unsere Modelle, um ein gesamtes Portfolio neu zu bewerten, nachdem er Gruppen von Unternehmen mit unverhältnismässig hohen prognostizierten Schadenquoten identifiziert hatte – ein Muster, das er zuvor einfach nicht erkennen konnte.

Cyberversicherungen haben traditionell das Problem, dass es nur wenige historische Schadensfälle gibt. Wie gehen Sie damit um? Wie modellieren Sie Szenarien, die selten, aber dennoch möglich sind?

Die traditionelle versicherungsmathematische Modellierung von Risiken erfordert grosse, stabile historische Datensätze, die es im Cyberbereich einfach nicht gibt. Deshalb verlassen wir uns auf Bayesianische Netzwerke. Einfach ausgedrückt ist ein Bayes’sches Netzwerk eine Art erklärbare KI, die vorheriges Expertenwissen mit nachträglichen Beobachtungen aus der realen Welt kombiniert. Diese Netzwerke ermöglichen es uns, knappe Datensätze mit kontextbezogener Intelligenz und Cyber-Expertise zu ergänzen und das Modell dann kontinuierlich zu verfeinern, während sich die Realität weiterentwickelt.

Das Ergebnis ist eine völlig neue Sichtweise für Versicherer: eine Sichtweise, die plausible, aber noch nicht bekannte Szenarien modellieren, Tail-Ereignisse quantifizieren und verstehen kann, wie sich Risiken über Technologien und Lieferketten hinweg ausbreiten. Mit anderen Worten: Sie gibt Versicherungsmathematikern einen strengen Rahmen, der endlich der Natur des Risikos entspricht, weshalb sie bei Versicherern, die von den Einschränkungen rein historischer Ansätze frustriert sind, so grossen Anklang findet.

Wie sieht Ihre Zusammenarbeit mit Versicherern, Maklerfirmen oder Technologiepartnern aus? Welche Rolle müssen Vermittler und Makler beim Übergang zu daten- und risikoorientierten Cyber-Policen spielen?

Wir arbeiten über den gesamten Lebenszyklus einer Cyber-Versicherungspolice hinweg zusammen, von der ersten Prüfung bis zur systemischen Risikosteuerung:

1. Risikoselektion und -bewusstsein

Mit unserer vollautomatisierten, schlanken Bewertung können Underwriting-Teams schnell und ohne Kundenkontakt beurteilen, ob ein Unternehmen zu ihrem Risikoappetit passt. Dies ermöglicht eine schnellere Triage in grossem Massstab und effizientere Vertriebskanäle.

2. Underwriting und Verlängerung

In der tiefergehenden Bewertungsphase können Makler und Versicherer mehrere Signale (externe und interne, cyberbezogene und finanzielle, von Citalid oder anderen Technologiepartnern stammende usw.) kombinieren, um Garantien und Preise auf der Grundlage des tatsächlichen Risikos und nicht anhand generischer Reifegradbewertungen zu strukturieren. Dies reduziert Unsicherheiten und verbessert sowohl die Marge als auch die Kundenpassung.

3. Prävention und Risikomanagement

Für kritische oder komplexe Kunden können Broker und Versicherer ihnen unsere vollständige Cyber-Risikomanagement-Plattform zur Verfügung stellen. CISOs und Risikoteams können dann ihr Risiko eingehend analysieren, Szenariosimulationen durchführen und sowohl Sicherheitsinvestitionen als auch Versicherungsschutz optimieren. Dadurch entsteht ein echter Risikominderungskreislauf: Der Versicherte wird widerstandsfähiger und das Risiko des Versicherers verbessert sich im Laufe der Zeit.

4. Widerstandsfähigkeit des Portfolios

Auf Portfolioebene identifizieren wir Akkumulationsvektoren, überwachen die Entwicklung und Konzentration von Bedrohungen und helfen Versicherern dabei, ihre Zeichnungsrichtlinien zu verfeinern, um sie an ihre Risikobereitschaft anzupassen. Dies ist in einer Welt, in der sich Bedrohungsakteure schnell weiterentwickeln und in der Abhängigkeiten von Lieferketten und Clouds systemische Schwachstellen schaffen, von entscheidender Bedeutung.

5. Cyber-CAT-Simulationen

Wir bieten Katastrophenmodellierungsdienste auf Portfolioebene an, um extreme, aber plausible Ereignisse zu simulieren. Dies ermöglicht es Versicherern und Rückversicherern, Strategien zu testen, Rückversicherungen auszuhandeln und Annahmen zum Kapitalmanagement zu hinterfragen.

Letztendlich bleiben Vermittler unverzichtbar. Ihre Rolle entwickelt sich vom «Verkauf von Policen» hin zur Zusammenstellung risikobewusster Lösungen, die durch Analysen gestützt werden, denn genau das verlangen Kunden heute. Aus diesem Grund sehen wir, dass immer mehr Makler entweder interne Cyber-Quantifizierungsfähigkeiten entwickeln oder Partnerschaften mit Pure-Playern wie Citalid eingehen, um die Markteinführungszeit und die Glaubwürdigkeit zu beschleunigen.

Maxime Cartan ist Mitbegründer und CEO von Citalid, einem Technologie-Scale-up, das als europäischer Marktführer im Bereich Cyber Risk Quantification (CRQ) anerkannt ist. Zuvor arbeitete er als Spezialist für Cyber-Bedrohungsinformationen bei ANSSI, der französischen nationalen Cybersicherheitsbehörde. Er ist Absolvent einer renommierten Ingenieurshochschule und einer renommierten Wirtschaftshochschule in Frankreich und verfügt über Zertifizierungen im Bereich Offensive Security (OSCP, CEH). Bevor er zu ANSSI kam, war Maxime Partner bei Hypermind, einem Startup-Unternehmen, das sich auf prädiktive geopolitische Analysen spezialisiert hat.

Die Fragen wurden von Binci Heeb gestellt. Der zweite Teil des Interviews wird am Montag, 1. Dezember veröffentlicht.

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An der Schnittstelle zwischen Satellitentechnologie, Geodaten und Versicherungswesen entwickelt Caelus.space Lösungen, mit denen Bodenbewegungen erkannt werden können, bevor Schäden entstehen.

Gründer Amit Helman von Caelus.space erklärt, wie die «Weltraumrevolution» die Risikomodellierung verändert, warum Zusammenarbeit wichtig ist und was Versicherer wissen müssen, wenn neue Datenebenen das Underwriting und die Schadenbearbeitung neu gestalten.

Amit Hellman, können Sie uns kurz die Entstehungsgeschichte von Caelus.space vorstellen? Welches Problem wollten Sie ursprünglich lösen, und wie hat sich daraus ein InsurTech-Angebot entwickelt?

Meine Verbindung zur Welt der Geotechnik und Fernerkundung war schon immer eine meiner grössten Leidenschaften. In den letzten Jahren habe ich Erfahrungen in Entwicklungs- und Managementfunktionen in der Fernerkundungsbranche gesammelt und gleichzeitig geotechnische Studien an der Universität absolviert. Ich war ständig auf der Suche nach einer Möglichkeit, diese beiden Disziplinen zu kombinieren, um etwas Positives zu bewirken.

Während ich diese Reise fortsetzte, erfuhr ich von einem konkreten Fall in Israel, wo ein ganzes Stadtviertel langsam einen Hang hinunterrutschte und Schäden in Höhe von mehreren hundert Millionen Dollar verursachte. Dadurch inspiriert, entwickelte ich eine Methodik, um zu prüfen, ob sich die Bewegung schon in einem frühen Stadion erkennen lässt.

Die ersten Ergebnisse waren sehr ermutigend. Wir erhielten zahlreiche Fallstudien von Partnern und Organisationen weltweit zur Validierung, und in jedem einzelnen Fall konnten wir die sich entwickelnden Schäden Monate und sogar Jahre im Voraus erfolgreich beobachten und vorhersagen.

Diese tiefgreifende Erkenntnis über unsere Vorhersagefähigkeit führte uns natürlich zum Versicherungssektor. Versicherer können diese einzigartigen Erkenntnisse nutzen, um nicht nur ihr Portfolio zu erweitern und Risiken effektiver zu managen, sondern vor allem auch, um die Sicherheit ihrer Endkunden zu gewährleisten.

Ihre Plattform konzentriert sich auf die Früherkennung von Bodenbewegungen wie Bodensenkungen und Landverformungen. Welche Technologien ermöglichen diese Vorhersagefähigkeit und wie unterscheidet sie sich von der traditionellen Risikobewertung?

Unsere Vorhersagefähigkeit basiert auf einem robusten, fünfstufigen Motor, der fortschrittliche Sensortechnologien meisterhaft integriert. Im Kern nutzen wir eine Konstellation von über 29 Satelliten und stützen uns dabei grundsätzlich auf Synthetic Aperture Radar (SAR) und Multispektralbilder als unsere Datengrundlage. Die wahre Innovation liegt in der Verschmelzung dieser leistungsstarken Fernerkundungsdaten mit der Geotechnik. Einerseits nutzen wir maschinelle Lernmodelle, um zahlreiche wichtige geotechnische Parameter direkt aus den Satellitendaten zu extrahieren. Andererseits erkennen wir durch ausgefeilte Signalverarbeitung strukturelle Bewegungen mit aussergewöhnlicher Genauigkeit bis zu nur 2 mm für jede von uns kartierte Struktur.

Durch die Kombination dieser präzisen, realen Daten mit einem Deep-Learning-Modell haben wir eine Engine geschaffen, die in der Lage ist, für jedes Gebäude weltweit eine Vorhersage für die sich entwickelnden Gefahren von Bodenbewegungen zu liefern. Dieser Ansatz verändert die Risikobewertung grundlegend von einem reaktiven Prozess, der auf historischen Schadensfällen und sichtbaren Schäden basiert, zu einem proaktiven und vorhersagenden Prozess, der es Versicherern ermöglicht, Risiken Monate oder sogar Jahre vor dem Eintritt eines katastrophalen Schadens oder Anspruchs zu identifizieren und zu mindern.

Sie haben im Infrastrukturbereich angefangen, bevor Sie in den Versicherungsbereich expandiert sind. Was hat diesen strategischen Wandel ausgelöst, und welche wesentlichen Unterschiede sehen Sie zwischen den beiden Märkten?

Wir haben im Infrastrukturbereich angefangen und sind dort mit Projekten in den USA, Israel und sogar Indien nach wie vor sehr aktiv. Der Hauptauslöser für den strategischen Wandel hin zum Versicherungsbereich war die Erkenntnis, dass wir über Vorhersagefähigkeiten verfügen. Als wir sahen, dass wir Ausfälle Monate oder Jahre im Voraus zuverlässig vorhersagen konnten, wussten wir, dass diese Erkenntnis das Risikomanagement auf globaler Ebene und im gesamten Portfolio verändern könnte, also genau dort, wo die Versicherungsbranche tätig ist.

Sowohl der Infrastruktur- als auch der Versicherungsmarkt zeigen zwar eine zunehmende Offenheit für neue, disruptive Technologien, aber die Betriebszyklen unterscheiden sich erheblich.

Im Infrastrukturmarkt sind die Dinge im Allgemeinen überschaubarer. Die Infrastruktur selbst gehört unserem direkten Kunden, sei es einem technischen Leiter, Sicherheitsmanager oder Wartungsleiter. Wenn wir ein Risiko identifizieren, gibt es eine klare Befehlskette und ein unmittelbares Interesse, zu handeln. Wenn wir eine Verformung feststellen, die einen Schaden von 10 Millionen Dollar an einer wichtigen Verkehrskreuzung verursachen könnte, müssen wir nicht mehrere Interessengruppen ausserhalb ihres operativen Bereichs überzeugen; sie können einfach handeln, zum Beispiel durch die Öffnung eines Entwässerungskanals in einer Stützmauer. Der Verkaufszyklus ist daher kürzer, und der Schaden, den wir verhindern, kann oft den Unterschied zwischen Arbeitsplatzsicherheit und einem schweren Karriereknick für die verantwortliche Partei ausmachen.

Die Versicherungswelt hingegen erfordert Geduld und Zeit, um Vertrauen aufzubauen und sich in den Betriebsablauf zu integrieren. Wir verstehen das. Die Personen, die für die Umsetzung unserer Lösung verantwortlich sind, sind Teil einer riesigen Wertschöpfungskette. Es braucht Zeit, bis ein grosses Unternehmen genau versteht, an welcher Stelle in dieser Kette die Lösung benötigt wird und wie gross das Problem ist. Wenn wir beispielsweise erstmals Abteilungen wie Naturkatastrophen (NatCat) oder Business Development ansprechen, verfügen diese oft nicht über genaue Daten zum Ausmass des Problems der Bodenbewegungen in ihrem Portfolio. Erst nach einer eingehenden Analyse ihrer Schadensstatistiken erkennen sie das wahre Ausmass des Problems. Zudem erschweren vorgegebene Abläufe wie mehrjährige Arbeitspläne eine schnelle Implementierung neuer Technologien.

Frankreich erlitt im letzten Jahr Verluste in Höhe von über 1,2 Milliarden Euro aufgrund von Bodensenkungen, was zu einer Prämienerhöhung von 20 Prozent führte. Wie können Versicherer Ihre Erkenntnisse nutzen, um solche Kostensteigerungen zu mindern oder sogar zu verhindern?

Die Situation in Frankreich ist ein Paradebeispiel dafür, wie der Klimawandel neue, unkontrollierte systemische Risiken für die Versicherungsbranche schafft. Insbesondere Frankreich hat aufgrund des Klimawandels rekordverdächtige Dürren und Niederschlagsschwankungen erlebt, was zu einem erhöhten Risiko von Bodenbewegungen geführt hat. Die Schadenssumme von 1,2 Milliarden Euro ist alarmierend, zumal der Staat Bodensenkungen in den meisten Fällen nicht als Nat Cat einstuft, sodass Kunden gezwungen sind, ihre Versicherer zu verklagen, die letztendlich die Kosten tragen müssen.

Das Kernproblem ist das Fehlen eines präzisen, kontinuierlichen und skalierbaren Tools, um zu verstehen, wo diese Schäden entstehen. Caelus.space löst dieses Problem direkt, indem es eine prädiktive Risikoanalyse auf Objektebene für ein gesamtes nationales Portfolio bereitstellt. Wir ermöglichen es Versicherern, diesen Kostenanstieg auf drei entscheidende Arten zu mindern:

1. Portfolioweite Risikobewertung: Wir berechnen den spezifischen Risikowert für jedes einzelne Objekt in einem Land wie Frankreich. So kann der Versicherer seine erwarteten jährlichen Portfolioverluste aufgrund von Bodenbewegungen für das kommende Jahr genau quantifizieren und von aggregierten Modellen zu präzisen Finanzprognosen übergehen.
2. Proaktive Schadensverhütung: Dies ist unser leistungsstärkstes Instrument. Wir können sich abzeichnende Gefahren am Eigentum des Kunden Monate oder sogar bis zu zwei Jahre im Voraus erkennen. Durch die genaue Lokalisierung des sich abzeichnenden Problems innerhalb des Hauses ermöglichen wir eine minimale frühzeitige Intervention, um einen potenziell katastrophalen Schaden in sechsstelliger Höhe zu verhindern.
3. Verfeinertes Underwriting und Risikotransfer: Wenn der Kunde nicht bereit ist, mit dem Versicherer zusammenzuarbeiten, um das identifizierte Risiko zu mindern, liefern unsere Daten dem Underwriter die objektiven, detaillierten Beweise, die er benötigt, um fundierte Entscheidungen zu treffen. So kann der Versicherer bestimmte quantifizierte Senkungsrisiken aus der Police ausschliessen und damit Haftungsrisiken vermeiden, bevor sie eintreten.

Viele Startups verlieben sich in ihre Technologie, anstatt sich auf die tatsächlichen Geschäftsanforderungen der Versicherer zu konzentrieren. Wie stellen Sie sicher, dass Caelus.space kundenorientiert bleibt und nicht technologieorientiert?

Nach über 200 Gesprächen mit Führungskräften der Branche haben wir ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse des Sektors gewonnen: von der Frage, an wen man sich wenden sollte, über das Verständnis des jährlichen Entscheidungszyklus bis hin zur dringenden Notwendigkeit, regulatorische Rahmenbedingungen und Standards wie DSGVO, DORA, ISO und SOC einzuhalten.

Wir haben schnell eine zentrale Tatsache verstanden: Der Kunde wünscht sich technologischen Wandel, aber das operative «Schiff» muss ohne grössere Störungen in seiner aktuellen Richtung weiterfahren. Daher basiert unser Ansatz darauf, Hindernisse für den Einstieg und die Integration zu beseitigen.

Wir benötigen keine internen Daten vom Kunden, um zu beginnen. Wir müssen lediglich wissen, welches Land oder Portfolio er überwachen möchte. Dann wenden wir unsere Technologie an, um die erste Datenebene bereitzustellen.

Wenn wir die Proof-of-Concept-Phase (POC) erreichen, halten wir uns nicht zurück. Wir öffnen die «Motorhaube» vollständig und präsentieren alle fünf Stufen unseres Modells, um sicherzustellen, dass der Kunde die Tiefe des Produkts versteht. Wir bieten eine Risikobewertung auf Gebäudeebene sowie mehr als 15 zusätzliche Statistiken.

Wir haben früh erkannt, dass der Aufbau eines komplexen CRM-Systems für Versicherer unnötig ist und nur eine weitere Hürde darstellen würde. Stattdessen passen wir uns dem Tempo des Kunden an. Wir liefern die Rohdaten und verarbeiteten Daten, die Ihre Teams benötigen, im einfachsten und zugänglichsten Format: über eine einzige API oder über einfache GIS-Ebenen (Geographic Information System).

Was bedeutet die aktuelle «Weltraumrevolution» für die Versicherungsbranche? Welche neuen Datenebenen oder Funktionen werden in den nächsten drei bis fünf Jahren die grössten Veränderungen bewirken?

Die aktuelle «Weltraumrevolution» ist eine elektrisierende Kraft, die die Versicherungsbranche tiefgreifend verändert. Angetrieben durch einen beispiellosen Anstieg der Orbitalnutzung mit über 12.000 Satelliten, die die Erde umkreisen, und mindestens 60 weiteren, die jede Woche gestartet werden, verändert die technologische Konvergenz von fortschrittlicher KI und verbesserter Optik das Risikomanagement grundlegend. Das Herzstück dieser Transformation sind die rund 3.000 aktiven Erdbeobachtungssatelliten (EO), die «Hunderte verschiedener Arten der Überwachung und Modellierung» ermöglichen, von denen die Versicherungsbranche direkt profitiert.

Nehmen wir eine grosse Katastrophe als Beispiel: Wenn am Nachmittag ein Tornado über ein Gebiet hinwegfegt, kann der genaue Ort der Schäden und Überschwemmungen noch am selben Abend ermittelt und an die Versicherer übermittelt werden. Diese sofortige, flächendeckende Bewertungsmöglichkeit ist zwar für die Beschleunigung der Schadenbearbeitung und die Entlastung der Kunden von unschätzbarem Wert, doch der wirklich revolutionäre Aspekt liegt in der Möglichkeit, diesen kontinuierlichen Datenstrom für ein vorausschauendes Risikomanagement zu nutzen.

Mit Blick auf die nächsten drei bis fünf Jahre wird die fortgesetzte Integration von EO-Daten mit leistungsstarker KI die transformativsten neuen Fähigkeiten hervorbringen und «jede Manipulation unseres Portfolios» ermöglichen. Das bedeutet, dass wir über allgemeine Risikomodellierung hinaus zu granularen Informationen auf Asset-Ebene gelangen. Die Weltraumrevolution verwandelt somit Orbitaldaten in hochgradig verwertbare, vorausschauende Informationen.

Caelus.space ist derzeit eigenfinanziert. Wie wirkt sich dies auf Ihre Wachstumsstrategie, Ihren Zeitplan und Ihre Produkt-Roadmap im Vergleich zu VC-finanzierten Wettbewerbern aus?

In einer Zeit, die von raschem Einsatz von Risikokapital und dem Druck zu exponentiellem Wachstum geprägt ist, schlägt Caelus.space einen ganz anderen Kurs ein. Unsere Entscheidung, finanziell unabhängig zu bleiben, ist keine Einschränkung, sondern ein grundlegender Pfeiler unserer Strategie, unseres Zeitplans und unserer Produkt-Roadmap, insbesondere im Vergleich zu VC-finanzierten Wettbewerbern.

Für uns ist Geduld das A und O. In einem spezialisierten Sektor wie der Versicherungstechnologie, in dem Vertrauen und tiefe Integration von grösster Bedeutung sind, würde eine aggressive, VC-getriebene Burn Rate einfach zu Kapitalverschwendung führen.

Dieser Ansatz hat direkten Einfluss auf unsere Wachstumsstrategie. Anstatt aggressive, kurzfristige Verkaufsziele zu verfolgen, konzentrieren wir uns auf einen echten Markteintritt, den Aufbau sinnvoller Partnerschaften und das richtige Wachstum unseres Teams. Wir sind uns der inhärenten Schwierigkeiten und langen Verkaufszyklen innerhalb der Altsysteme unserer potenziellen Kunden bewusst. Wir vermeiden es, Kunden unter Druck zu setzen, um den Verkaufsprozess zu beschleunigen. Stattdessen begleiten wir sie, verstehen ihre internen Zwänge und passen unsere Entwicklung an ihre spezifischen Bedürfnisse an.

Unsere Produkt-Roadmap spiegelt diese kundenorientierte Philosophie wider. Wir vermeiden die Versuchung, «das Rad neu zu erfinden» oder Prestigeprojekte zu verfolgen. Unser vorrangiges Engagement gilt der iterativen Verfeinerung und dem aufmerksamen Zuhören. Wenn Kunden überwiegend bestimmte Datenebenen verlangen, die in ihre Altsysteme integriert werden sollen, geben wir dem Vorrang. Unsere laufenden Bemühungen konzentrieren sich auf die kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit und Präzision unserer Kern-Engine, während wir gleichzeitig fleissig daran arbeiten, die Wartungskosten wo immer möglich zu reduzieren.

Letztendlich rühmen sich viele Startups damit, die «Besten der Welt» zu sein oder gewinnen in rascher Folge Auszeichnungen, doch diese Anerkennung spiegelt oft nicht das tatsächliche Tempo wider, mit dem Vertrauen aufgebaut und gemeinsam mit den Kunden umgesetzt wird. Wir hingegen entscheiden uns für Nachhaltigkeit und Vertrauen statt für Geschwindigkeit und Ausstiegsdruck.

Können Sie uns ein Pilotprojekt oder einen Proof-of-Concept (ohne vertrauliche Details) nennen, durch das Sie etwas Überraschendes über das Verhalten von Versicherern oder die Kultur der Risikoprüfung gelernt haben?

Eines unserer aufschlussreichsten Proof-of-Concepts (POCs) betraf einen grossen Versicherer, der das Risiko eines Einsturzes für ein Portfolio von sehr wertvollen, teuren Gebäuden bewerten wollte. Konkret ging es um Stützmauerausfälle und mögliche Erdrutsche in der Nähe dieser Luxusimmobilien.

Unsere Analyse ergab, dass das Risiko für das gesamte Portfolio insgesamt gering war, aber für ein besonders kritisches Gebäude stufte unsere Engine das Risiko als mittel ein. Der Grund: Unsere Geodaten identifizierten eindeutig eine aktive Erdrutschzone in der Nähe des Gebäudes, und das Gebäude selbst zeigte eine messbare Reaktion auf diese Bodenbewegung.

Das Überraschende war nicht die technische Erkennung, sondern das damit verbundene Underwriting-Dilemma. Der Versicherer legte unsere Ergebnisse seinem internen Team von Risikoingenieuren vor. Unsere Daten waren sofort von grossem Wert und sparten ihnen viel Zeit, da sie den Vermessungsingenieur präzise zur aktiven Zone leiteten und es ihnen ermöglichten, ihre Bodenuntersuchungen gezielt durchzuführen.

Als der Versicherer jedoch versuchte, selbst die einfachsten Informationen vom potenziellen Kunden, wie das Baujahr oder etwaige Gebäudezertifizierungsstandards, zu erhalten, stiess er auf Widerstand. Die Haltung des Kunden, die im Segment der vermögenden Privatkunden üblich ist, lautete im Wesentlichen: «Das ist die Situation. Finden Sie sich damit ab. Versichern Sie uns oder lassen Sie es bleiben.»

Dieser POC verdeutlichte die Informationsasymmetrie, mit der Versicherer konfrontiert sind. Ohne die vorausschauenden Erkenntnisse von Caelus.space wäre die Versicherungsgesellschaft blind für das erhebliche, sich entwickelnde Risiko in der Region geblieben und hätte möglicherweise letztlich mehrere zehn oder hundert Millionen Dollar für einen einzigen Schadenfall an einer Luxusimmobilie zahlen müssen. Unsere Technologie war das einzige objektive Instrument, das ihnen zur Verfügung stand, um angesichts der mangelnden Kooperation des Kunden eine fundierte, datengestützte Entscheidung über die Risikoprüfung zu treffen.

Sie haben an Accelerator-Programmen, dem Global InsurTech-Programm und dem Israel InsurTech Hub teilgenommen. Wie wichtig sind diese Ökosysteme für Networking, Lernen und Markteintritt?

Um die richtigen Leute zu erreichen und sich auf komplexen ausländischen Märkten zurechtzufinden, sind Verbindungen unerlässlich. Wir glauben fest an die Zusammenarbeit mit lokalen Ökosystemen, insbesondere mit den darin eingebetteten Mentoren. Für ein Unternehmen, das in einen neuen Markt eintritt, ist der beste Einstieg immer über die etablierten lokalen Versicherungsgemeinschaften und -zentren. Wir haben an zwei Programmen teilgenommen: InsurTech Israel und einem kombinierten Programm mit InsurTech Germany. Ausserdem sind wir im Swiss InsurTech Hub aktiv.

In jedem Programm trafen wir Dutzende von Führungskräften aus der Branche in verschiedenen Funktionen und erlangten ein grundlegendes, praktisches Verständnis dafür, wie die Versicherungswelt effektiv funktioniert. Insbesondere die Community von InsurTech Israel stellte uns wirklich aussergewöhnliche Mentoren und ein leistungsstarkes Netzwerk zur Verfügung, das für unser Wachstum von entscheidender Bedeutung war. Mit der Unterstützung dieser unglaublichen Mentoren und der InsurTech-Communities gelang es uns, die richtigen Entscheidungsträger zu erreichen, die anfängliche Vertrauensbarriere deutlich zu senken und ein tiefgreifendes Verständnis für den langfristigen Weg zu gewinnen, den wir gemeinsam mit unseren Partnern beschreiten.

Aus Sicht des Versicherers: Was sind die ersten drei Fragen, die er sich stellen sollte, bevor er satellitengestützte Risikoanalysen einführt?

Aus Sicht des Versicherers muss er vor der Einführung satellitengestützter Risikoanalysen drei kritische Fragen rigoros klären:

1. Wie genau funktioniert das Risikomodell des Unternehmens und worin besteht sein spezifischer Wettbewerbsvorteil? Dies geht über Marketing-Jargon hinaus; der Versicherer muss die proprietäre Methodik und das einzigartige Wertversprechen verstehen.
2. Was sind die validierten statistischen Kennzahlen für Präzision und Recall, und welcher Ground-Truth-Datensatz wird verwendet, um diese Angaben zu überprüfen? Transparenz hinsichtlich Genauigkeit, falsch-positiven Ergebnissen und der Qualität der für die Validierung verwendeten realen Daten ist unverzichtbar.
3. Ist die Lösung auf nationaler Ebene skalierbar oder auf einen kleinen Bereich beschränkt, und wie sieht die Kostenstruktur aus? Der Versicherer muss sich vergewissern, dass der Anbieter in der Lage ist, Daten über sein gesamtes Portfolio hinweg effizient zu verarbeiten und bereitzustellen, ohne dass dabei unerschwingliche Skalierungskosten entstehen.

Wo sehen Sie Caelus.space in fünf Jahren? Welche Meilensteine würden den Erfolg sowohl auf dem Versicherungs- als auch auf dem Infrastrukturmarkt signalisieren?

Wir gehen davon aus, dass wir in fünf Jahren ein fester Bestandteil der europäischen Risikomonitoring-Landschaft sein werden. Wir rechnen mit einem deutlichen Wachstum unseres Kundenstamms im Infrastrukturbereich, insbesondere bei der Überwachung von Grossprojekten wie Strassen und Eisenbahnen. In der Versicherungswelt werden wir ein integraler Bestandteil der NetCat-Abteilungen und ein zentrales Werkzeug für Risikotechniker sein.

Unser ultimativer Erfolg wird darin bestehen, als wichtiger Partner anerkannt zu werden, der Versicherern hilft, systemische Risiken proaktiv zu reduzieren und so das Versicherungsunternehmen zu einem echten Partner zu machen, der Probleme behebt und verhindert und nicht nur in Krisenzeiten Schadensersatz leistet.

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

Amit Helman, Gründer und CEO von Caelus.Space, ist Experte für Fernerkundung und Geotechnik mit 15 Jahren Erfahrung in diesem Bereich. Er ist ausserdem Universitätsdozent, hat einen ersten und zweiten Abschluss in Geotechnik und ist derzeit Doktorand in Geoinformatik. Er ist verheiratet und verbringt seine Freizeit gerne mit Offroad-Jeep-Touren, Trekking und einem guten rauchigen Whisky.

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Die Europäische Reiseversicherung ERV setzt zunehmend auf Künstliche Intelligenz, um Schadensprozesse zu beschleunigen und die Kundenerfahrung zu verbessern. CEO Walter Wattinger spricht über die Balance zwischen Automatisierung und menschlichem Urteil, über Vertrauen in Algorithmen und über die Grenzen von Effizienz.

Walter Wattinger, CEO der Europäischen Reiseversicherung ERV, über Status, Nutzen und nächste Schritte.

Herr Wattinger, wie weit ist die ERV bei der Automatisierung von Schadensfällen mit KI und warum starten Sie ausgerechnet bei der Tierversicherung?

Wir haben in der Schadenbearbeitung bereits etliche Schritte automatisiert. Mit «Pet Excellence» heben wir unsere Tierversicherung wau-miau nun end-to-end auf ein neues Niveau: vom Eingang des Tierarztdokuments bis zur Auszahlung. Der Fokus auf die Tierversicherung hat zwei Gründe: starkes Wachstum und eine hohe Schadenfrequenz pro Police. Beides verlangt nach effizienten, skalierbaren Prozessen.

Welches Problem lösen Sie damit intern am stärksten?

In der Tier-Schadenabwicklung setzen wir bewusst auf Fachwissen von erfahrenen Tierpraxisassistenten. Diese Expertise ist rar und begehrt. Mit KI entlasten wir das Team dort, wo Routinen dominieren und sichern die Qualität für die komplexen Fälle, in denen Erfahrung zählt.

In welchen Phasen der Schadenprozesses kommt KI im Prozess zum Einsatz?

Tierarztrechnungen sind heterogen, handschriftlich, digital, unterschiedlich strukturiert. Unser System liest Position für Position aus, gleicht sie mit Produkt- und Paketregeln ab und visualisiert alles in einer UI für die Mitarbeitenden: Originalrechnung, extrahierte Positionen, Leistungsbaustein, Deckung ja/nein. Die KI erstellt also eine Vorbeurteilung, die Entscheidung liegt jedoch immer beim Menschen. Ein paar Klicks später wird die Zahlung ausgelöst.

Wie verändern sich dadurch Bearbeitungszeiten und die Kundenerfahrung?

Wir haben die Kolleginnen und Kollegen von Beginn weg einbezogen. Sie haben UX mitgetestet, Trainingsdaten kuratiert und Use Cases validiert. Das erhöht Akzeptanz und Qualität. Jobprofile verschieben sich, es gibt weniger Copy-Paste und mehr analytische Plausibilisierung in höherer Taktung. Wichtig ist und bleibt der persönliche Kunden- und Tierarztkontakt, somit gewinnt auch die Kommunikationsfähigkeit an Bedeutung.

Was merken Kundinnen und Kunden?

Schnellere Bearbeitung und mehr Transparenz. Sie sehen, welche Position von ihrer Versicherung gedeckt ist und welche nicht? Repetitive Schritte laufen im Hintergrund, das Team konzentriert sich auf die anspruchsvollen Fälle. Der Schadenfall ist der «Moment der Wahrheit» einer Versicherung. Dort wollen wir unsere Effizienz auch bei wachsenden Schadenmeldungen beibehalten.

Wie stellen Sie Nachvollziehbarkeit und Fairness sicher?

Erstens: Human-in-the-loop. Zweitens: ein sauberer Audit-Trail, der zeigt, welche Daten lagen vor, wie wurde beurteilt. Drittens: konsistente Anwendung der Allgemeinen Versicherungsbedingungen und interner Weisungen. So führen identische Fälle zu identischen Ergebnissen. Das alles ist Teil unseres mehrschichtigen Guardrailings (Einziehen von Leitplanken, um Fehlverhalten oder unerwünschte Ergebnisse zu verhindern).

Welche Datenbasis braucht verlässliche KI in diesem Setting?

Gute Trainings- und Arbeitsdaten, in den relevanten Sprachen, vollständig, leserlich, interpretierbar. «Garbage in, garbage out» (Wenn man schlechte, fehlerhafte, verzerrte oder unvollständige Daten in ein System einspeist, kommen auch schlechte Ergebnisse heraus) gilt hier kompromisslos. Wir verifizieren kontinuierlich, validieren und entwickeln die Methodik der KI mit laufenden Fällen weiter.

Und die Akzeptanz automatisierter Entscheidungen?

Transparenz ist der Schlüssel. Wir kennzeichnen den Einsatz von KI offen. Beispielsweise beim Upload der Rechnung. Wo Fragen entstehen, sind wir vorbereitet und erreichbar. Entscheidend bleibt immer: Am Ende entscheidet ein Mensch.

Regulatorik & Datenschutz: Wie bleiben Sie rechtskonform?

Wir arbeiten in einem hochregulierten Umfeld. Interne Gruppenweisungen zum KI-Einsatz, juristische Reviews, passende Systemumgebungen für externe Entwicklungspartner und regelmässige interne Audits sorgen dafür, dass Datenschutz und Compliance eingehalten werden. Vertrauen und Versicherung gehören untrennbar zusammen.

Wo ziehen Sie Grenzen für KI-Entscheidungen?

Heute entscheidet bei uns grundsätzlich immer der Mensch. Perspektivisch wird man über Grenzfälle diskutieren. Klar ist: Die Regulatorik wie der EU-AI-Act setzt den Rahmen, innerhalb dessen wir verantwortungsvoll gestalten.

Welche Rolle spielen Startups und Technologiepartner?

Sie sind wichtige Impulsgeber. In der Praxis trennt sich die Spreu vom Weizen, sobald es um Integration in Kern- und Umsysteme, APIs und Datenschutzanforderungen geht. Daneben wollen wir die Zusammenarbeit mit Hochschulen ausbauen, da Wissenschaft und Wirtschaft sich gegenseitig befruchten.

Wohin entwickelt sich die Schadenabwicklung: Stichwort Generative KI und End-to-End?

Bei «Pet Excellence» ist der Einstieg zunächst für repetitive Aufgaben, als Nächstes blicken wir auf die Krankheitsgeschichten für effizientere Beurteilungen über mehrere Datenpunkte hinweg. Das lässt sich auf weitere Sparten skalieren. Parallel dazu treiben wir die Betrugserkennung voran, um Missbrauch früher und präziser zu erkennen.

Woran messen Sie den Erfolg in naher Zukunft?

An harten KPIs wie der durchschnittlichen Schadenabwicklungszeit. Zudem beobachten wir die Wiedererwägungsquote, die Aufwand und Qualität gut abbildet und hören genau hin, wie sich die Jobzufriedenheit im Team entwickelt. Wichtig ist mir, dass Effizienz nie auf Kosten von Fairness und Qualität gehen darf.

Was sind die nächsten KI-Schwerpunkte ausserhalb der Schadenabwicklung?

Im Kundenservice mit intelligenter Triage eingehender Anfragen und qualitativ starke, vorformulierte Erstantworten, aber stets mit menschlicher Bewertung. Zudem sehen wir Potenzial im Pricing, wo grosse Datenmengen und feinere Tarifierung einen klaren Mehrwert schaffen. Und natürlich die Skalierung der Schaden-Automatisierung auf weitere Linien, wo es sinnvoll ist.

KI beschleunigt und strukturiert, aber sie ersetzt nicht das Urteil erfahrener Menschen. Genau dieses Zusammenspiel macht den Unterschied.

Die Fragen wurden von Binci Heeb gestellt.

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Builtstop, ein Schweizer Ingenieurs-Startup, hat gerade den Swiss Sustainability Challenge 2025 für seine bahnbrechende Innovation NegSV gewonnen. Es handelt sich um einen intelligenten seismischen Energieabsorber, der ohne invasive Bauarbeiten auf dem obersten Stockwerk bestehender Gebäude installiert werden kann. Das Unternehmen wurde von einem multidisziplinären Team aus Bauingenieuren und Forschern der ETH Zürich und führenden europäischen Institutionen gegründet und macht Erdbebensicherheit zu einer Frage der Nachhaltigkeit: Schutz von Menschenleben, Vermeidung von Bauschutt und Verlängerung der Lebensdauer von Gebäuden.

Mit geplanten Pilotinstallationen in Südeuropa und langfristigen Ambitionen in Japan will Builtstop neu definieren, wie Städte sich auf Erdbebenrisiken vorbereiten und gleichzeitig ihren CO2-Fußabdruck verringern können. Thebrokernews spricht mit Konstantinos Chondrogiannis.

Wie funktioniert NegSV vereinfacht gesagt und worin unterscheidet es sich grundlegend von herkömmlichen Erdbebensicherungsmassnahmen?

NegSV fungiert als Energieableiter für Gebäude. Es wird im obersten Stockwerk installiert und absorbiert und leitet die Erdbebenenergie von kritischen Bauteilen weg. Im Gegensatz zu herkömmlichen Nachrüstungen sind keine schweren Materialien oder Fundamentarbeiten erforderlich. Das System ist nicht-invasiv, leicht, schneller zu installieren und weitaus kostengünstiger, wodurch ein grossflächiger Erdbebenschutz praktikabel und nachhaltig wird.

Welche wissenschaftlichen Durchbrüche oder Forschungsergebnisse haben diese Technologie möglich gemacht?

NegSV baut auf Fortschritten in der Metamaterialmechanik und bei Systemen mit negativer Steifigkeit auf. Forschungen an der ETH Zürich haben gezeigt, dass kontrollierte negative Steifigkeit Schwingungsenergie effizient ableiten kann, ohne Masse hinzuzufügen, wodurch erstmals ein leichter, modularer Erdbebenschutz möglich wird.

Ist NegSV sowohl für alte als auch für neue Gebäude geeignet oder eignet es sich eher für eine bestimmte Typologie?

NegSV wurde in erster Linie für bestehende Gebäude entwickelt, insbesondere für solche, die vor der Einführung moderner Erdbebenvorschriften gebaut wurden, und bietet eine praktische und kostengünstige Möglichkeit, die Sicherheit ohne bauliche Veränderungen zu verbessern. Es kann jedoch auch in Neubauten integriert werden, um deren Design zu optimieren. Durch die Einbeziehung von NegSV in der Planungsphase können Ingenieure die Abmessungen bestimmter Bauteile sicher reduzieren und so die gleiche oder eine bessere Erdbebensicherheit bei gleichzeitig geringeren Gesamtbaukosten erreichen. Dies macht NegSV sowohl für Nachrüstungen als auch für vorausschauendes, kosteneffizientes Design wertvoll.

Wie wird bei der Installation eine Störung für Mieter und Unternehmen vermieden?

NegSV wird nur im obersten Stockwerk installiert, sodass die unteren Stockwerke und der Grossteil des täglichen Betriebs davon unberührt bleiben. Der Installationsprozess ist schnell und nicht-invasiv und in der Regel innerhalb weniger Tage abgeschlossen. Nur die Mieter im obersten Stockwerk müssen möglicherweise für einen sehr kurzen Zeitraum vorübergehend umziehen, um die Sicherheit während der Installation zu gewährleisten. Nach der Montage erfordert das System keine strukturellen Abrissarbeiten oder schweres Gerät, sodass die Gebäude während des gesamten Prozesses weitgehend bewohnt, funktionsfähig und ungestört bleiben können.

Sie positionieren seismische Sicherheit als Nachhaltigkeitsmassnahme. Warum glauben Sie, dass die Widerstandsfähigkeit von Städten in der Nachhaltigkeitsdebatte bisher zu kurz gekommen ist?

Nachhaltigkeit konzentriert sich oft auf Energie und Emissionen und übersieht dabei die Widerstandsfähigkeit gegenüber Katastrophen. Dabei verursachen Erdbeben enorme ökologische und wirtschaftliche Schäden. Durch die Verhinderung von Schäden und die Vermeidung von Wiederaufbau ist seismische Widerstandsfähigkeit eine der wirkungsvollsten Formen der Nachhaltigkeit.

Wie viel CO₂ können Städte durch Nachrüstung statt Neubau einsparen?

Durch die Nachrüstung mit NegSV können bis zu 300 Prozent der CO₂-Emissionen pro Gebäude eingespart werden, da Abriss und Wiederaufbau vermieden werden. Auf die gesamte Stadt hochgerechnet bedeutet dies eine Einsparung von Tausenden Tonnen Kohlenstoff, was direkt mit den Zielen des Klimaschutzes und der Kreislaufwirtschaft im Einklang steht.

Sehen Sie Potenzial dafür, dass NegSV Teil von Bauvorschriften oder ESG-Rahmenwerken wird?

Ja, NegSV steht im Einklang mit den ESG- und EU-Resilienzzielen und verbindet Sicherheit und Nachhaltigkeit. Da sich die regulatorischen Rahmenbedingungen weiterentwickeln und nun auch Resilienzmetriken umfassen, kann NegSV Städten und Investoren dabei helfen, sowohl strukturelle als auch ökologische Compliance-Standards zu erfüllen.

Warum sind Ihre ersten Pilotprojekte für Südeuropa geplant und nach welchen Kriterien erfolgte die Auswahl?

Südeuropa verfügt über einige der ältesten und anfälligsten Gebäudebestände in Erdbebengebieten, verbunden mit einem steigenden regulatorischen Druck zur Nachrüstung. Diese Regionen bieten ideale Bedingungen, um die Technologie zu validieren und ihre sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen in grossem Massstab zu demonstrieren.

Japan ist ein wichtiger Markt für seismische Innovationen. Was sind Ihre langfristigen Erwartungen dort?

Japan ist der globale Massstab für seismische Technologie. Unser Ziel ist es, durch strategische Forschung und industrielle Partnerschaften in diesen Markt einzusteigen und eine ergänzende Lösung zu bestehenden High-End-Systemen anzubieten, die leichter, kostengünstiger und in dicht bebauten städtischen Gebieten einfacher nachzurüsten ist.

Wie überzeugen Sie Kommunen und Gebäudeeigentümer, die davon ausgehen, dass Erdbebenschutz zu teuer oder zu störend ist?

Wir zeigen ihnen Daten. NegSV ist 80 Prozent günstiger und 90 Prozent schneller zu installieren als herkömmliche Methoden. Keine schweren Bauarbeiten und minimale Ausfallzeiten sind die wichtigsten Vorteile unserer Technologie. Das Gebäude bleibt betriebsbereit und die Sicherheit wird erheblich verbessert. Das ist ein klarer Gewinn in Bezug auf Kosten, Zeit und Widerstandsfähigkeit der Gemeinde.

Auf welche regulatorischen Herausforderungen sind Sie bisher gestossen?

Die Einhaltung lokaler Erdbebenvorschriften und Zertifizierungsstandards ist erforderlich, aber es gibt keine strukturellen oder rechtlichen Hindernisse. Die vollständige Validierung durch die ETH Zürich gewährleistet einen reibungslosen Weg zur Zertifizierung und Kompatibilität mit Eurocode 8 und nationalen Richtlinien.

Wen sehen Sie als Ihre grössten Konkurrenten? Traditionelle Nachrüstungen, neue Technologien oder die Trägheit des Marktes?

Unser Hauptkonkurrent ist nach wie vor die Trägheit des Marktes. Die weit verbreitete Meinung, dass seismische Nachrüstungen zu komplex oder zu kostspielig sind. Traditionelle Methoden wie Basisisolierung oder die Verstärkung von Schubwänden sind gut validiert und wirksam, aber sie sind auch sehr invasiv, zeitaufwändig und erhöhen das Gewicht bestehender Strukturen erheblich, was sie für eine breite Anwendung oft unpraktisch macht. Neue Technologien zeigen Potenzial, erreichen jedoch selten eine vollständige Validierung. Builtstop schließt diese Lücke und bietet wissenschaftlich nachgewiesene Leistung mit einer leichten, schnellen und nicht-invasiven Lösung.

Was passiert, wenn das nächste grosse Erdbeben eine Stadt trifft, in der NegSV eingesetzt wird? Können Sie die zu erwartende Schadensminderung quantifizieren?

In Simulationen und massstabsgetreuen Experimenten reduziert NegSV die Beschleunigung und die Verschiebung zwischen den Stockwerken um bis zu 50 Prozent und senkt damit das Risiko von strukturellen Schäden oder Einstürzen erheblich. Dies führt zu weniger Verletzungen, geringeren Reparaturkosten und einer schnelleren Wiederherstellung für ganze Gemeinden. Darüber hinaus hilft NegSV in dicht besiedelten Städten, in denen Gebäude sehr dicht beieinander stehen, Kollisionen zwischen Gebäuden zu verhindern, eine oft übersehene, aber schwerwiegende Ursache für Erdbebenschäden in städtischen Umgebungen.

Ihr Gründungsteam verbindet akademische Forschung mit praktischer Ingenieursarbeit. Wie hat dieser multidisziplinäre Ansatz die Kultur und den Fortschritt von Builtstop geprägt?

Das ist unsere grösste Stärke. Wir verbinden akademische Präzision mit Pragmatismus aus der Praxis. Unsere Kultur basiert auf Experimenten und Problemlösungen, die es uns ermöglichen, Spitzenforschung in praktische, skalierbare Produkte umzusetzen, die die Widerstandsfähigkeit von Städten wirklich verbessern.

Was ist das häufigste Missverständnis, das Ingenieure oder politische Entscheidungsträger heute in Bezug auf Erdbebenschutz haben?

Dass Erdbebensicherheit mit hohen Kosten, Störungen und Ausfallzeiten verbunden sein muss. NegSV beweist das Gegenteil. Erdbebenschutz kann erschwinglich, schnell und nachhaltig sein und Resilienz zu einem erreichbaren Standard machen, anstatt zu einem teuren Luxus.

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

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Kunden wollen keine langen Besprechungen oder statischen Broschüren mehr. Sie erwarten prägnante, visuelle und personalisierte Informationen, die ihnen jederzeit zur Verfügung stehen. Dennoch verlassen sich die meisten Versicherer nach wie vor auf veraltete Tools, die nicht überzeugen.

Für Chetan Saiya, Gründer und CEO von Zoomifier, stellt diese «zerbrochene Infrastruktur» zwischen Versicherern und Maklern sowohl eine Herausforderung als auch eine enorme Chance dar. Seine videogestützte Sales-Enablement-Plattform verspricht, statische Inhalte in dynamische, personalisierte Erlebnisse zu verwandeln und Versicherern dabei zu helfen, wieder eine Verbindung zu ihren Vertriebspartnern und letztlich zu einer neuen Generation von Kunden herzustellen.

Herr Saiya, Sie haben Zoomifier von Grund auf aufgebaut. Was war Ihre ursprüngliche Vision und wie sind Sie von Medien, Unterhaltung und Sport zum Versicherungswesen gekommen?

Um die Jahrhundertwende, als das Internet- und Digitalzeitalter vollends Einzug hielt, nahmen Unternehmen eine einfache Abkürzung bei den Inhalten, die mich immer gestört hat. Sie konvertierten einfach papierbasierte Verkaufsmaterialien und Folien in PDFs und PowerPoint-Präsentationen. Damit eliminierten sie zwar das physische Medium (Papier und Folien), nutzten aber keines der beiden Medien vollständig, um besser mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Dazu gehören die interaktiven Rich-Media- und Tracking-Funktionen des digitalen Mediums.

Nachdem mein vorheriges Unternehmen Assetlink von SAS Inc. übernommen worden war, gründete ich Zoomifier, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Vertriebsteams zu schulen, damit sie besser mit ihren Kunden interagieren können. Das war die ursprüngliche Vision. Bei Zoomifier ermöglichen wir es Unternehmen, auf einfache Weise videoreiche Inhalte zu erstellen, zu verwalten, zu personalisieren, zu verbreiten und die Interaktion damit zu verfolgen.

Wie bei jedem Startup-Unternehmen konzentrierten wir uns zunächst auf die Early Adopters, für die Videos und andere Rich Media unerlässlich waren, um die Erfahrung ihrer Angebote zu vermitteln. Dazu gehörten Branchen wie Medien und Unterhaltung (für den Verkauf von Anzeigen), Sport (für den Verkauf von Sponsoring), Gastgewerbe (für den Verkauf von Veranstaltungsräumen) und Immobilien (für den Verkauf und die Vermietung von Immobilien). Versicherungen standen für uns überhaupt nicht auf dem Radar.

Nach Covid hatten wir ohne proaktive oder gezielte Kundenakquise einige Versicherungsunternehmen als Kunden gewonnen. Anfangs schenkten wir dem keine grosse Beachtung, aber am Ende des zweiten Jahres fiel uns etwas auf, das uns völlig verblüffte. Im ersten Jahr nutzten sie Zoomifier, um ihren Vertriebsteams traditionelle PDFs und PowerPoint-Präsentationen zur Verfügung zu stellen, während sie daran arbeiteten, ihre Inhalte in ansprechendere und interaktivere Inhalte umzuwandeln. Nachdem diese Umstellung abgeschlossen war, erstellten sie im zweiten Jahr sechsmal mehr videoreiche Inhalte, teilten diese mit achtmal mehr Kontakten und verzeichneten im Vergleich zum Vorjahr einen Anstieg der Kundenbindung um 300 Prozent! Wir hatten noch nie eine so schnelle Leistungssteigerung bei mehreren Kunden in einer Branche gesehen. Da beschlossen wir, uns ernsthaft auf die Versicherungsbranche zu konzentrieren.

Was haben Sie aus den Gesprächen mit 45 Maklern über ihre täglichen Herausforderungen gelernt?

Als Erstes haben wir unsere Versicherungskunden kontaktiert und sie nach ihren Gründen für die Einführung von Zoomifier gefragt. Einer von ihnen beschrieb die Herausforderungen, denen sie in ihrer Beziehung zu Maklerpartnern gegenüberstanden, und wie Zoomifier ihnen half, diese Herausforderungen zu meistern. Ein anderer Versicherungskunde ging noch einen Schritt weiter. Er beschrieb nicht nur die Herausforderungen, denen sie mit ihren Vertriebspartnern gegenüberstanden, sondern lud uns auch zu einem Gespräch ein, damit wir einen besseren Einblick in ihr Problem bekommen konnten. Diese Gelegenheit haben wir natürlich sofort ergriffen.

Im Gespräch mit den Brokern und Vertretern sowie den Teams für Vertrieb, Marketing, Distribution und Partnerschaften bei den Versicherungsgesellschaften haben wir Folgendes erfahren:

Die Broker fanden die von den Versicherungsgesellschaften bereitgestellten Vertriebsinhalte nicht besonders hilfreich für den Abschluss von Geschäften. Die meisten Informationen waren komplex, lang und textlastig. Es war nicht einfach, diese Informationen zu vereinfachen und zu personalisieren, um den Anforderungen der Käufer gerecht zu werden. Also haben sie ihre eigenen Inhalte für die Käufer erstellt.

Ausserdem bevorzugen die schnell aufstrebenden Käufer der Millennial- und Gen Z-Generation es, relevante Informationen anstelle von Besprechungen zu erhalten. Allerdings haben sie auch eine sehr kurze Aufmerksamkeitsspanne und lesen ungern. Der Brokerkanal hatte Schwierigkeiten, diese neue Generation von Käufern mit traditionellen Verkaufstools und -inhalten anzusprechen.

Insgesamt haben wir gelernt, dass Broker dazu neigen, Angebote von Versicherungsgesellschaften zu bewerben, die ihnen einen schnelleren Verkauf ermöglichen.

Sie sagten, die Infrastruktur zwischen Versicherungsgesellschaften und Maklern sei «kaputt». Was genau funktioniert nicht?

Erstens gibt es für Broker keine einfache Möglichkeit, die relevantesten und aktuellsten Inhalte der Versicherer zu finden oder einfachen Zugang zu Schulungen zu erhalten, die ihnen helfen, die Angebote angemessen zu positionieren.

Zweitens ist es nicht möglich, die von den Versicherern bereitgestellten Informationen einfach zu personalisieren, damit sie den Anforderungen der Käufer entsprechen.

Drittens haben die Versicherer keinen Einblick, wie ihre Inhalte von den Brokern genutzt werden, um Kunden zu gewinnen.

Wie verändern Generationswechsel, insbesondere die Gewohnheiten der Millennials und der Generation Z, die Interaktion mit Brokern?

Die neue Generation von Käufern zieht es vor, relevante Informationen zu erhalten, anstatt sich mit Maklern zu treffen. Ausserdem hassen sie textlastige Dokumente zu lesen und sehen sich lieber Videos an. Sie haben zudem eine sehr kurze Aufmerksamkeitsspanne und lassen sich leicht ablenken

Wie verändert Zoomifier die Art und Weise, wie Versicherer und Brokern kommunizieren?

Zoomifier hat fünf Innovationen eingeführt, die sich positiv auf die Beziehung zwischen Versicherern und Brokern auswirken:

1. Die personalisierten Engagement-Spaces von Zoomifier machen es Brokern extrem einfach, auf die relevantesten Produktinformationen und Schulungen der Versicherer zuzugreifen.
2. Die Narrative von Zoomifier verwandeln bestehende PDF-basierte Produktinformationen in hochgradig personalisierte, leicht verständliche Videos, die einfacher zu verstehen und relevanter sind.
3. Zoomifier CustomShow verwandelt bestehende textlastige PDFs und PowerPoint-Präsentationen in videoreiche interaktive Inhaltsbibliotheken, die von den Maklern leicht personalisiert werden können, ohne gegen Vorschriften oder Markenrichtlinien zu verstossen.
4. Mit der Zoomifier Digital Library können Versicherungsunternehmen unbegrenzte Mengen an videoreichen Inhalten mit vollständiger Zugriffskontrolle, Passwortschutz, automatischer Ablaufsteuerung und Versionsverwaltung einfach verwalten und an Makler verteilen. Mit Zoomifier müssen keine Inhalte mehr heruntergeladen werden. Alle Informationen werden innerhalb der Zoomifier-Umgebung bearbeitet, geteilt und angezeigt.
5. Zoomifier Analytics verfolgt, wie, wo und wann jeder Inhalt von den Brokern verwendet und geteilt wird und wie Käufer mit diesen Inhalten interagieren. Diese leistungsstarken Einblicke ermöglichen es Brokern, die Kaufabsichten der Käufer klar zu verstehen, und versichern, die Leistung ihrer Inhalte zu beurteilen.

Wie sieht ein «personalisierter Interaktionsraum» in der Praxis aus?

Traditionell werden die meisten Produktinformationen von den Versicherern per E-Mail an die Broker übermittelt. Infolgedessen sind die relevanten Informationen über den Posteingang eines Brokers verstreut. Sie laden diese Informationen häufig auf ihren Desktop oder ihr Netzlaufwerk herunter. Dadurch wird die Verbindung unterbrochen und die Informationen sind schnell veraltet.

Im Gegensatz dazu ist der Space von Zoomifier über einen einzigen Link zugänglich, der für das gesamte Brokerunternehmen oder personalisiert für jeden Makler verfügbar ist. Der Makler klickt einfach auf den Link und hat Zugriff auf alle relevanten Informationen. Jeder Link ist durch eine Multi-Faktor-Authentifizierung geschützt, sodass nur die relevanten Mitglieder auf die Informationen zugreifen können. Darüber hinaus können die Broker Informationen mit ihren Kunden ganz einfach über Links zu einzelnen Inhalten teilen. Die Inhalte sind immer garantiert auf dem neuesten Stand.

Alle Interaktionen der Broker und das Engagement der Kunden werden vollständig nachverfolgt und stehen als analytische Erkenntnisse zur Verfügung.

Hier ist ein Screenshot eines solchen Spaces:

Sie erwähnen die Umwandlung von PDFs in hochgradig interaktive, videobasierte Erlebnisse. Können Sie ein Beispiel dafür geben, wie dies den Verkaufsprozess verändert?

Hier sind zwei sehr häufig verwendete Beispiele:

Das erste Beispiel ist Coaching: Anstatt Broker zu Schulungen oder Webinaren zu schicken, können Versicherungsgesellschaften nun kurze Videos zu relevanten Themen erstellen, die die Makler bei Bedarf abrufen können (On-Demand-Schulungen). Durch die Verbreitung solcher Schulungen über Zoomifier können die Versicherungsgesellschaften nachvollziehen, wie gut die Broker zu ihren Produktangeboten geschult sind.

Die personalisierte Kundenbindung wird ebenfalls positiv beeinflusst: Anstatt auf Kundenanfragen mit textlastigen und langen PDF-Dateien zu antworten, können Versicherungsgesellschaften oder Broker 2-3-minütige personalisierte Videos erstellen, die schnell durch die relevanten Teile der PDF-Datei führen und hervorheben, wie diese Funktionen die Bedürfnisse des Kunden erfüllen. Das Video zeigt auch, wie sie mit dem Kunden sprechen. Das ist fast so, als würde man sich persönlich treffen und dem Kunden alles erklären.

Versicherungsunternehmen haben Dutzende ähnlicher Anwendungsfälle identifiziert, die ihre Kundenbindung verbessern und den Verkaufsprozess beschleunigen. Diese Anwendungsfälle sind in den Bereichen Lebens- und Rentenversicherungen, Sach- und Unfallversicherungen, Kranken- und Vorsorgeversicherungen und mehr anwendbar.

Warum sollten Versicherungsunternehmen und nicht Broker diese Engagement-Technologie finanzieren?

Dafür gibt es mehrere Gründe:

Letztendlich kaufen die Kunden die Produkte der Versicherungsunternehmen. Daher liegt es im Interesse der Versicherungsunternehmen zu erfahren, wie die Brokerpartner und ihre Kunden mit ihren Inhalten umgehen. Versicherungsunternehmen verfügen über die Prozesse und Ressourcen, um diese Infrastruktur einzuführen, zu implementieren und zu verwalten. Zudem erstellen Versicherungsunternehmen alle Inhalte und benötigen daher eine Möglichkeit, den Zugriff vollständig zu kontrollieren und Versionen zu verwalten.

Einige grosse Versicherungsbroker haben Zoomifier selbst gekauft, aber es gibt Tausende kleinerer Agenturen, die nicht über ausreichende Ressourcen verfügen, um es selbst zu verwalten.

Welche Art von Analysen können Versicherer aus diesen Interaktionen gewinnen, und wie können diese Daten zu intelligenteren Marketing- oder Schulungsentscheidungen führen?

Zoomifier hilft Versicherern und ihren Vertriebs- und Partnerschaftsverantwortlichen, in Echtzeit multidimensionale Einblicke zu gewinnen. Beispielsweise können Fragen beantwortet werden wie:

• Welche Broker sind am aktivsten?
• Welche Produkte bewerben sie am meisten?
• Mit welchen Inhalten beschäftigen sich Käufer am meisten, um ihre Kaufentscheidungen zu treffen? Welche Inhalte tragen zur Kundenbindung bei? Welche Inhalte fördern effektiv Best Practices, die Schadensfälle minimieren?
• Wo beschäftigen sich die Kunden mit diesen Inhalten? Zu welcher Tageszeit? Auf welchen Geräten?

Mit diesen Informationen können Marketingmanager ihre Inhalte optimieren, um die Kundenbindung zu verbessern. Die Analysen helfen Vertriebs- und Partnerschaftsmanagern dabei, die Makler zu identifizieren, die möglicherweise zusätzliche Schulungen zu bestimmten Produkten benötigen.

Sie haben über den Einsatz von KI zur Personalisierung und Generierung von Inhalten gesprochen. Welche Rolle sehen Sie für KI in der nächsten Phase der Vertriebsunterstützung?

Während sie in ihren IT-Labors mit KI experimentieren, sind die meisten Versicherungsunternehmen vorsichtig hinsichtlich der Gefahren für personenbezogene Daten (PII) sowie der durch KI verursachten Halluzinationen, die zu einer falschen Darstellung der Versicherer führen und Probleme bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verursachen könnten. In diesem Zusammenhang bietet Sales Enablement einen sehr risikoarmen Ansatz, um KI in der Praxis auszuprobieren und die Effizienzsteigerungen zu messen.

Hier sind einige Beispiele, bei denen generative KI im Sales Enablement sehr hilfreich ist:

1. Generative KI und damit verbundene Technologien können textlastige PDF-Dateien automatisch in kurze Coaching-Videos für Broker und Produktbeschreibungen für Kunden umwandeln.
2. KI und semantische Suche helfen dabei, die Personalisierung von Produktinformationen auf der Grundlage der Versicherungsbedürfnisse des Kunden zu automatisieren.
3. KI kann Inhalte automatisch taggen und indexieren, sodass die Benutzer intuitive, natürliche Sprachbefehle verwenden können, um die relevanten Inhalte zu finden.
4. KI kann analytische Erkenntnisse interpretieren, um Makler darin zu schulen, wie sie Kunden am besten ansprechen können.

Keines dieser Beispiele erfordert die Verwendung von personenbezogenen Daten. Alle generierten Informationen können von den Maklern überprüft werden, bevor sie an die Benutzer weitergegeben werden.

Wie können Tools wie Zoomifier den Bedarf an Coaching- und Schulungs-Webinaren reduzieren und gleichzeitig die Effektivität der Vertriebsmitarbeiter aufrechterhalten?

Die meisten Coaching- und Schulungs-Webinare sind ineffektiv, da die Teilnehmer während der Webinare mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen und nach wenigen Tagen kaum noch Informationen behalten. Im Gegensatz dazu ermöglichen die auf Zoomifier basierenden, leicht zugänglichen Coaching- und Schulungsinhalte den Vertriebsmitarbeitern, sich bei Bedarf auf Anfrage des Kunden weiterzubilden. Das Wissen, dass sie einfachen Zugang zu den relevanten Schulungen haben, stärkt ihr Selbstvertrauen bei der Vermarktung der Produkte, für die solche Schulungen angeboten werden.

Sie haben Interesse an einer Zusammenarbeit in der DACH-Region geäussert. Was macht diesen Markt interessant oder herausfordernd?

In der Vergangenheit habe ich die Geschäftsführer in der DACH-Region immer als sehr pragmatisch und prozessorientiert erlebt. Sie stürzen sich nicht impulsiv auf neue Technologien, sondern prüfen zunächst deren Relevanz und führen sie dann methodisch ein. Dies führt zu längerfristigen Beziehungen und Innovationen, von denen die Nutzer tatsächlich profitieren.

Aus diesem Grund finde ich die Zusammenarbeit mit Geschäftsführern in der DACH-Region interessant und produktiv.

Was ist Ihre Botschaft an Führungskräfte in der Versicherungsbranche, die «digitales Engagement» immer noch nur als ein weiteres Schlagwort betrachten?

Wenn Sie die Relevanz von «digitalem Engagement» nicht erkennen, das es ihren Brokern erleichtert, ihre Marke bei der nächsten Generation von Käufern zu bewerben, dann:

Riskieren sie einerseits, die Aufmerksamkeit Ihrer Brokerpartner zu verlieren. Andererseits wird ihre Kundenakquise und -bindung negativ beeinflusst.

Wenn Sie die zukünftige Beziehung zwischen Maklern und Versicherern mit einem Wort beschreiben könnten, welches wäre das?

«Unverzichtbar».

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

Chetan Saija: CEO, Zoomifier Corporation, ein Pionier im Bereich videogestützte Vertriebsunterstützung mit Schwerpunkt auf der Versicherungsbranche.
Er ist ein Serienunternehmer und Gründer erfolgreicher, selbst finanzierter Startups, die von grösseren Softwareunternehmen übernommen wurden. Sein Erfolgsgeheimnis besteht darin, dass er daran glaubt, die Probleme einer Branche tiefgreifend zu verstehen und dann unermüdlich daran zu arbeiten, eine neue Kategorie von Software zu entwickeln, um diese Probleme zu lösen.
Chetan hat einen Master of Science in Computertechnik von der University of Notre Dame, USA, und einen Bachelor of Technology in Elektrotechnik vom Indian Institute of Technology in Mumbai, Indien.

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Während in vielen Ländern InsurTechs längst die Standards der Branche mitbestimmen, gilt die Schweiz noch immer als vorsichtig, wenn es um den produktiven Einsatz neuer Technologien geht. Es gibt aber durchaus auch gute Beispiele aus der Schweiz: Mit Künstlicher Intelligenz beschleunigt noimos die Schadenabwicklung im Motorfahrzeugbereich und macht sie effizienter, transparenter und nachhaltiger. CEO Daniel Meier erklärt im Gespräch, warum KI keine Black Box sein darf, wie er den Wandel der Branche erlebt und was die Schweiz tun muss, um bei Innovationen im Versicherungswesen nicht den Anschluss zu verlieren.

thebrokernews spricht mit Daniel Meier, CEO und Co-Founder von noimos, über den Einsatz von KI im Schadensmanagement und die Innovationskultur im Schweizer Versicherungsmarkt.

Herr Meier, noimos wurde ursprünglich als Tochterfirma der AXA Schweiz gegründet. Wann kam der Moment, an dem entschieden wurde eine eigenständige Firma zu werden und warum war dieser Schritt notwendig?

Die AXA hat sich bereits sehr früh mit den technologischen Trends rund um KI auseinandergesetzt und erkannt, dass potenziell sehr viel Wert geschaffen werden kann. Gleichzeitig war rasch klar, dass für gewisse Entwicklungen ein anderes Umfeld notwendig ist, als dies in einem grossen Versicherungsunternehmen besteht. Dies auch mit der Vision, diese Services zukünftig nicht nur AXA Schweiz intern einzusetzen, sondern für den Markt zu öffnen.

Welche Vision stand am Anfang von noimos? Ging es vor allem um Effizienzsteigerung, oder um ein grundsätzlich neues Verständnis von Schadenerfassung und -bewertung?

Die Vision ist seit Beginn grundsätzlich unverändert geblieben. Ziel ist es, Mehrwert für verschiedene Akteure im Bereich Motorfahrzeugschäden zu schaffen. Die angebotenen digitalen, KI-gestützten Services sind darauf ausgelegt, diesen Bedarf zu erfüllen. Beispielsweise kann der Garagist eine schnelle Reparaturfreigabe erhalten, während Versicherer die bestehenden Kapazitäten der Fahrzeugexperten gezielter auf Fälle anwenden können, bei denen eine detaillierte Prüfung angebracht ist. Zudem profitieren Kunden von einer effizienten Schadenbearbeitung und von dem Potenzial zur Vermeidung von unnötigen Schadenzahlungen, was sich positiv auf das Kundenerlebnis und die Prämienhöhe auswirken kann.

Der Schweizer Versicherungsmarkt gilt als solide, aber auch als eher konservativ. Wie offen ist die Branche heute wirklich für InsurTech-Innovationen?

Ich würde diese Aussage nicht pauschal bestätigen. Im Motorfahrzeug-Schadenumfeld spüre ich persönlich sehr viel Offenheit von Versicherern, neue Wege zu gehen und neue Technologien einzusetzen. Das kann aber auch daran liegen, dass AXA als grösster Motorfahrzeugversicherer in der Schweiz unsere Lösungen mitentwickelt und auch nutzt, was vielerorts als Qualitätsprädikat gesehen wird.

Ihr Unternehmen setzt auf Computer Vision, also auf die visuelle Analyse von Fahrzeugschäden. Wie funktioniert das in der Praxis und was unterscheidet noimos von anderen KI-Anbietern?

Wir haben aktuell drei Hauptprodukte. Beim Ersten geht es um die Steigerung der Reparaturquote bei Frontscheibenschäden. Zentrale Fähigkeiten in diesem Prozess sind Computer-Vision-Modelle, welche auf Basis eines Fotos beurteilen können, ob die Scheibe reparierbar ist.

Das zweite Produkt ist ein «Mini Fahrzeugexperte», welcher wie ein menschlicher Fahrzeugexperte das Schadenbild mit dem Kostenvoranschlag des Garagisten vergleicht, um zu beurteilen, ob die vorgeschlagenen Reparaturarbeiten korrekt sind, oder allenfalls interveniert werden muss. Beispielsweise wenn das Schadenbild darauf hindeutet, dass auch Dellen repariert werden, die wohl von einem früheren Schadenereignis sind. Oder von einer Kollision sein müssen. Oder kein Parkschaden aus Sicht des Versicherers sein kann. Dies, um nur einige Beispiele zu nennen.

Die technischen Fähigkeiten hinter diesen Produkten können sehr unterschiedlich kombiniert und eingesetzt werden.

Wir haben aufgrund unserer Wurzeln ein sehr fundiertes Versicherungsverständnis. Entsprechend entwickeln wir unsere Produkte aus Sicht und mit dem Know-how eines Versicherers, der Technologie für Versicherungsprozesse einsetzen möchte. Klingt ganz einfach, aber ist dennoch der Punkt, der uns von anderen unterscheidet.

Sie legen grossen Wert darauf, dass Ihre KI nachvollziehbar bleibt und auf Expertenwissen basiert. Warum ist Transparenz bei technologischen Innovationen in der Versicherung besonders wichtig?

Transparenz ist rechtlich notwendig und bildet zusammen mit Vertrauen das Fundament jeder Versicherung. Unsere Services müssen daher ebenso transparent und vertrauenswürdig sein.

Wie wird Ihre KI trainiert und wie stellen Sie sicher, dass sie verlässlich, objektiv und marktübergreifend funktioniert?

Ich würde nicht von «der KI» sprechen. Unsere Produkte bestehen aus unterschiedlichen Komponenten. Gewisse Modelle entwickeln wir in-house bei anderen Modellen verwenden wir aktuelle Large Language Models (LLM), welche wir an unsere Bedürfnisse anpassen oder mit unseren Daten weiterentwickeln. Und ganz zentral ist unsere Business-Regel, welche zusätzlich viel Versicherungs-Know-how einbringen.

Die Verlässlichkeit stellen wir insofern sicher, als dass unsere Modell fortlaufend auf deren Richtigkeit überprüft werden, indem Stichproben durch Mensch revalidiert werden. Oder auch vor dem Release von neuen Versionen automatisiert-standardisierte Tests durchlaufen werden, um grundsätzliche Fehlfunktionen (z.B. Biases oder Diskriminierungen) zu verhindern.

Das Thema «marktübergreifend» ist jedoch nicht ganz so trivial. Die zu Grunde liegenden Komponenten sind sicherlich dieselben. Aber jedes Land funktioniert dennoch sehr unterschiedlich. Aus Prozesssicht, aber auch mit Blick auf die Versicherungsbedingungen.

Entsprechend wichtig ist es, zu Beginn gemeinsam zu definieren, wie die Prozesse in Zusammenarbeit mit unseren Systemen ausschauen sollen, damit möglichst viel Wert generiert wird. Genau hier können wir wiederum dank unseres Versicherungs-Know-hows differenzieren und Mehrwert schaffen.

Sie schreiben, dass Sie LLM’s einsetzen. Aber das kann doch jeder. Was ist daran innovativ?

Wie bereits erwähnt, setzen wir im Hintergrund verschiedene Komponenten ein. Einige davon basieren auf eigenen Modellen, andere auf LLM’s und wiederum weitere nutzen hybride Ansätze. Insbesondere der hochskalierbare Produktivbetrieb von LLM’s stellt jedoch deutlich höhere Anforderungen als die einmalige Nutzung durch einzelne Anwender via ChatGPT. Erfahrungen aus solchen Einzelfällen sind nicht ohne Weiteres übertragbar. Darüber hinaus wurden in diesem Zusammenhang Aspekte wie Compliance und eine effiziente Dekommissionierung von Modellen noch nicht berücksichtigt.

Ihre Systeme kombinieren maschinelle Intelligenz mit menschlicher Expertise. Wie gelingt Ihnen die Balance zwischen Automatisierung und dem unverzichtbaren Erfahrungswissen von Fachleuten?

Maschinen sind in bestimmten Aufgabenbereichen leistungsfähiger als Menschen, während es zugleich Tätigkeiten gibt, die von Menschen besser ausgeführt werden. Die Produkte sind darauf ausgerichtet, unterstützende Funktionen dort bereitzustellen, wo sie benötigt werden, und durch Auswertungen Effizienzsteigerungen zu ermöglichen. Gleichzeitig sollen Prozesse automatisiert werden, bei denen maschinelle Lösungen Vorteile hinsichtlich Effektivität oder Kosten bieten. Das Ziel besteht darin, vorhandene Ressourcen effizient einzusetzen und geeignete Aufgaben zu automatisieren, nicht jedoch darin, möglichst viele menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen.

Noimos wird in Zukunft auch mit verschiedenen anderen Versicherern und internationalen Partnern zusammenarbeiten. Was waren die grössten Hürden auf dem Weg von einem AXA-Projekt zu einem eigenständigen InsurTech-Unternehmen?

Unsere Eigentümerin ist noch immer AXA Schweiz, insofern würde ich uns nicht vollends als «eigenständiges InsurTech-Unternehmen» sehen. Diese Situation sehen wir aber auch als sehr grossen Vorteil, weil ein Versicherer langfristiger denkt und investiert, als dies gewisse andere Kapitalgeber tun würden. Denn er möchte letztendlich Wert für Versicherer schaffen.

Wenn Sie auf die DACH-Region blicken: Welche Unterschiede sehen Sie zwischen der Innovationsbereitschaft in der Schweiz, Deutschland und Österreich?

Die Innovationsbereitschaft ist aus meiner Sicht nicht von Ländern abhängig. Sie steht und fällt mit dem Mindset von Personen. Mal abgesehen davon, dass es durchaus grosse Unterschiede zwischen den Ländern gibt, welche formellen Hürden genommen werden müssen.

Viele Versicherer wollen innovativ erscheinen, scheuen aber die Umsetzung. Wie überzeugen Sie Entscheidungsträger davon, KI-Lösungen tatsächlich in ihre Prozesse zu integrieren?

Letztlich ist entscheidend, welchen Mehrwert eine Lösung bietet. Unsere bisherigen Erfahrungen zeigen, dass nach Beginn der Zusammenarbeit häufig zeitnah neue Ideen und Anwendungsbeispiele entstehen.

Ihre Technologie trägt auch zur Nachhaltigkeit bei, etwa wenn eine Frontscheibe repariert statt ersetzt wird. Wird dieser Aspekt in der Branche genug gewürdigt?

Nachhaltigkeit ist bei allen Versicherern ein Thema. Und wenn sich diese sogar noch gut mit anderen Zielen verbinden lässt, um so besser. Entsprechend begrüsst man dies.

Denken Sie bereits über Anwendungsfelder ausserhalb des Motorfahrzeugbereichs nach, zum Beispiel in der Gebäudeversicherung oder der Industrie?

Unser Hauptfokus liegt weiterhin eindeutig auf Motorfahrzeugen. Ob dies auch zukünftig ausschliesslich für Versicherungen bleibt, werden wir sehen.

Sie führen noimos mit einem eigenen Team und eigener Kultur, losgelöst von der Muttergesellschaft. Wie beeinflusst diese Unabhängigkeit Ihre Innovationsfähigkeit?

Wir haben die Vorteile einer kleinen Firma, wenn es um rasche Entscheidungen und Flexibilität geht. Dies macht uns sicher schneller als eine grosse Organisation – gleichwohl halten wir selbstverständlich alles ein, was ein Versicherer von uns regulatorisch erwartet.

Der Fachkräftemangel betrifft auch die Versicherungs- und Techbranche. Wie gelingt es Ihnen, Spezialisten für ein so komplexes Feld wie Computer Vision zu gewinnen und langfristig zu binden?

Die Mitarbeiter können erkennen, welchen direkten Einfluss ihre tägliche Arbeit hat und stehen fortlaufend mit neuen Themen und Technologien in Kontakt, wodurch kontinuierliche Weiterentwicklung möglich ist. Gleichzeitig investieren wir viel in Team-Aktivitäten, weil ich der festen Überzeugung bin, dass der Teamspirit und Zusammenhalt zentral für den Erfolg einer Firma ist. Dies wirkt sich auch positiv auf die Mitarbeiterloyalität aus. Und auch für die längerfristige Bindung von Mitarbeitenden.

Wenn Sie fünf Jahre nach vorn blicken: Wie sieht noimos 2030 aus und welchen Einfluss wird Künstliche Intelligenz bis dahin auf die Versicherungsbranche insgesamt haben?

Schon heute gibt es sehr viele Anwendungsfelder innerhalb von Versicherern, welche mit künstlicher Intelligenz unterstützt werden (z.B. Pricing, Claims operations, etc.). Die Anwendungstypen und die Menge werden sicherlich zunehmen, nachdem aktuell viele erfolgsversprechende Piloten in unterschiedlichen Bereichen der Wertschöpfungskette stattfinden.

Und meine Vision? Wir integrieren unsere Services aktuell in mehreren europäischen Ländern. Mein Ziel ist es deshalb, dass diese Implementierungen von unseren Kunden als Erfolg wahrgenommen werden und uns als Basis für weitere Kunden und Use-Cases dienen. Ich möchte noimos als relevanten Player etablieren. Dieser persönlichen Vision für noimos kann man entnehmen, dass ich meine Wurzeln bei einem Versicherer habe. Ich habe immer das Ziel verfolgt, die kleinen und mittleren Schritte wirklich zu gehen und abzuliefern, als nur von den grossen Schritten zu sprechen.

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

Daniel Meier: Versicherungsfachmann mit eidg. FA, Finanzplaner mit eidg. FA, Executive MBA Sales & Marketing.

1998 – 2001 Versicherungslehre bei Winterthur Versicherungen AG, 1999 – Gründung eigener Firma für Webhosting / Webdesign, 2001 – 2012 Diverse Funktionen innerhalb Distribution von AXA Versicherungen AG, 2013 – 2015 Aufbau und Leitung Brokercenter Winterthur AXA Versicherungen AG, 2016 – 2021 Leiter Mobilitätsversicherungen AXA Versicherungen AG, 2021 – Co-Founder und CEO Noimos AG

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Angesichts wachsender Datenmengen und steigender Kundenerwartungen wird Automatisierung für Versicherer zur strategischen Notwendigkeit. Simplifai, der norwegische Pionier für KI-Automatisierung, bringt eine neue Serie von Tools auf den Markt, die die Schadenbearbeitung schneller, intelligenter und vollständig konform machen sollen. Im Vorfeld des Produkt-Webinars erklärt CEO Artem Gonchakov, wie KI die Zukunft des Schadenmanagements verändert und wie sich Innovation und Vertrauen in Einklang bringen lassen.

Gegründet 2017 in Oslo, hat sich Simplifai als eines der agilsten Automatisierungsunternehmen Europas etabliert. Das Unternehmen unterstützt Versicherer, Banken und öffentliche Institutionen dabei, komplexe Arbeitsabläufe durch KI zu optimieren. Seine Plattform kombiniert Dokumentenverständnis, Prozessautomatisierung und Compliance-Management, um manuelle Arbeit zu reduzieren und Entscheidungen zu verbessern. Mit den neuen Tools für die Schadenbearbeitung – darunter KI-gestützte Schadenzusammenfassungen, Grossschaden- und Betrugserkennung sowie erweiterte Datenfunktionen – positioniert sich Simplifai als Katalysator der nächsten Phase der digitalen Transformation im Versicherungssektor.

Interview mit Artem Gonchakov, CEO von Simplifai.

Herr Gonchakov, Simplifai führt mehrere neue KI-gestützte Tools für Schadenbearbeiter ein. Welche konkreten Herausforderungen bei der Schadenbearbeitung haben zu dieser neuesten Aktualisierung geführt?

Bei Schadenfällen im Bereich Sach- und Unfallversicherungen entstehen Verzögerungen selten durch wichtige Entscheidungen, sondern durch die «Grundarbeit»: Triage, Beschaffung von Dokumenten, Abgleich von Daten aus E-Mails, PDFs und Tabellenkalkulationen. Hier schleichen sich Fehler ein und entscheiden über den Erfolg oder Misserfolg des NPS. Unsere neue Simplifai-Plattform zielt auf diese Engpässe ab: Die Funktion «Large Loss Detection» leitet Schadensfälle mit hohem Schweregrad schnell an erfahrene Sachbearbeiter weiter, «Fraud Indication» macht frühzeitig auf verdächtige Fälle aufmerksam, die eine Untersuchung durch die SIU erfordern, und «AI Assessment» liest und synthetisiert grosse, gemischte Schadensakten in einem Durchgang.

Ausserdem haben wir die sichere, direkte Verwendung von Excel oder Google Sheets innerhalb des Workflows ermöglicht, sodass Teams die Tools, denen sie bereits vertrauen, ohne manuelles Kopieren und Einfügen verwenden können. Dies sind praktische Upgrades, die für die Realitäten der Versicherungsbranche und hohe Volumina entwickelt wurden. Wir erweitern weiterhin die Fähigkeiten unserer KI-Agenten über den gesamten Schadenlebenszyklus hinweg – von der Aufnahme bis zum Abschluss – und stellen so sicher, dass sie im täglichen Betrieb wirklich nützlich sind.

Sie beschreiben die neue Plattform als eine Verbesserung sowohl der Effizienz als auch der Transparenz. Wie definieren Sie Transparenz in der KI-gesteuerten Schadenbearbeitung?

Transparenz bedeutet keine Black Boxes. Jede Empfehlung eines KI-Agenten, ob Deckungsprüfung, Schweregrad oder Abwicklungsempfehlung, wird mit klaren Begründungen, Prüfprotokollen und Kontrollpunkten durch Menschen begleitet. Führungskräfte können sehen, wo die KI tätig wurde, wo ein Sachbearbeiter eingegriffen hat und warum. So können Sie Entscheidungen gegenüber Wirtschaftsprüfern, Aufsichtsbehörden und Kunden verteidigen.

Das neue Tool «Claim Summary» klingt nach einem wichtigen Produktivitätssteigerer. Wie gewährleistet es Genauigkeit und Konsistenz bei der Zusammenfassung komplexer oder umfangreicher Schadensdokumente?

Wir «überfliegen» nicht, wir aggregieren. Die neue KI-Bewertung liest Dokumente, E-Mails, Bilder und Schätzungen und fasst dann wesentliche Informationen wie Versicherungsbedingungen, Parteien, Beträge und die nächsten besten Schritte in einer konsistenten, überprüfbaren Zusammenfassung zusammen. Sachverständige können PDFs und Bilder vor der Zusammenfassung zusammenführen, um sicherzustellen, dass nichts ausgelassen wird.

Es gibt eine einfache Schadensübersicht, die jeden Schaden automatisch aktualisiert, und eine erweiterte Version für Fälle mit hohem Volumen und hoher Komplexität. Einige unserer Kunden erhalten Hunderte von Dokumenten und Tausende von Seiten pro Schadenfall. Diese Aufgabe nahm früher Stunden oder Tage in Anspruc. Jetzt kann der KI-Agent diese Informationen in grossem Umfang verarbeiten und den Schadenfall stets mit den neuesten Daten aktualisieren.

Die Erkennung von Grossschäden und Betrugsfällen ist ein sensibler Bereich in der Versicherungsbranche. Wie trainieren Sie Ihre KI, um Anomalien ohne Fehlalarme oder Verzerrungen zu identifizieren?

Wir stützen uns auf objektive Signale, wie inkonsistente Dokumente, zeitliche Anomalien und Musterabweichungen im Vergleich zu historischen Daten, und leiten alle Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit zur Überprüfung durch Menschen weiter. Die Erkennung von Grossschäden priorisiert potenziell schwerwiegende Schadensfälle für die Überprüfung durch Vorgesetzte, während die Betrugserkennung Dokumente und E-Mails vorab auf Hinweise für die SIU überprüft. Beide arbeiten mit vom Kunden definierten Schwellenwerten, sodass die KI niemals eigenständig handelt.

Mit Agentic AI können Versicherer nun rund 80 Prozent der potenziellen Betrugsfälle erkennen, ohne spezielle Software kaufen zu müssen. Wir positionieren KI-Agenten nicht als Betrugsexperten, sondern als erste Verteidigungslinie. Sie werden über unseren Industry Hub geschult, wobei sowohl die Daten von Simplifai als auch kundenspezifische Regeln verwendet werden. Wenn sich diese Regeln ändern, passt sich die KI dynamisch an.

Sie haben die integrierte Compliance erwähnt. Wie geht Simplifai mit regulatorischen Anforderungen wie Datenschutz, Überprüfbarkeit und Erklärbarkeit um?

Vertrauen wird vom ersten Tag an aufgebaut. Wir wenden ISO-konforme Kontrollen, SOC 2-Zertifizierung, GDPR-konforme Praktiken und strenge Datenresidenzoptionen an. Privacy by Design steht im Mittelpunkt mit Verschlüsselung, Zugriff mit minimalen Berechtigungen, Isolierung der Umgebung und detaillierten Audit-Protokollen. Wir nutzen KI auch zur Verbesserung der Compliance, mit Bias-Prüfungen während des Modelltrainings und Schutzvorrichtungen, um nicht genehmigte Aktionen zu verhindern.

Da wir regulatorische und Governance-Fragen frühzeitig angehen, können unsere Kunden die Bereitstellung beschleunigen, Nacharbeiten reduzieren und eine schnellere Wertrealisierung erreichen.

Viele Versicherer verlassen sich immer noch auf Altsysteme. Wie einfach ist es, die Tools von Simplifai zu integrieren?

Stellen Sie sich die KI-Agenten von Simplifai als eine nicht-invasive Intelligenzschicht vor, die auf bestehenden Systemen, wie Schadenbearbeitung, Policen, DMS, CRM oder Zahlungen, aufsetzt, ohne dass diese komplett ersetzt werden müssen. Wir können die Integration über APIs für moderne Systeme vornehmen oder RPA für ältere Systeme verwenden. Deshalb können auch ältere Infrastrukturen von der KI-Modernisierung profitieren.

Wie sehen Sie die Rolle des menschlichen Schadenbearbeiters, wenn die Automatisierung immer mehr administrative Aufgaben übernimmt?

Die Schadenbearbeiter verlagern sich von der Verwaltung hin zur Interessenvertretung und Beurteilung. Unsere KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie den gesamten Schadenlebenszyklus abdecken, aber nicht alles automatisieren. Wir entwerfen Prozesse, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht und die Effizienz mit Aufsicht verbinden. Der Mensch konzentriert sich auf kognitive und kundenorientierte Aufgaben, während die KI repetitive Aufgaben übernimmt. Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit, nicht im Wettbewerb.

Es gibt eine feine Grenze zwischen Automatisierung und Empathie. Wie stellt Simplifai sicher, dass die Technologie das menschliche Element verbessert und nicht ersetzt?

Das Kundenerlebnis verbessert sich, wenn Geschwindigkeit und Klarheit zunehmen, während die Empathie erhalten bleibt. KI-Agenten liefern sofortige Bestätigungen, extrahieren Details, bieten proaktive Updates und reduzieren sich wiederholende Anfragen. Sie können auch die Sprache von Policen vereinfachen und mehrsprachige Kommunikation handhaben.

Empathie bleibt jedoch weiterhin den Menschen vorbehalten. KI-Agenten sind so programmiert, dass sie Szenarien mit geringer Zuverlässigkeit oder sensiblen Inhalten an Menschen weiterleiten, um Empathie und Urteilsvermögen dort zu gewährleisten, wo es am wichtigsten ist.

Die Versicherungsbranche ist von Natur aus vorsichtig. Wie schafft man Vertrauen, wenn man KI in Kernprozesse einführt?

Vorsicht ist gesund und wir begegnen ihr mit Transparenz und schnellen Erfolgen. Unser Leitfaden zur Einführung:

1. Entdeckung und Werthypothese – Modellieren Sie die Auswirkungen auf wichtige KPIs mithilfe unseres Value Realization Frameworks.
2. Pilotprojekt – Konzentrieren Sie sich auf einen engen Anwendungsfall, wie E-Mail- oder FNOL-Triage, um den Wert schnell zu beweisen.
3. Radikale Transparenz – Live-Dashboards zeigen Automatisierungsraten, Genauigkeit und Übergaben an Menschen.
4. Expandieren Sie in Wellen – erst nach einem erfolgreichen Pilotprojekt.

Dieser Co-Design-Ansatz verwandelt Skepsis in Unterstützung, da die Ergebnisse sichtbar sind und die Governance intakt bleibt.

Können Sie uns eine Erfolgsgeschichte erzählen?

Ein britischer Versicherer nutzte unseren KI-Agenten für die Bewertung von Fahrzeugschäden, wo Sachbearbeiter zuvor Stunden damit verbrachten, Ingenieursberichte und Rechnungen zu prüfen. Die KI markiert nun Duplikate oder Anomalien und schlägt Massnahmen vor, wodurch die Kostenkontrolle und die Betrugserkennung verbessert werden.

In den USA hat ein anderer Kunde die Bearbeitung von Sachschadenmeldungen automatisiert und verarbeitet nun grosse Mengen an E-Mails und Anhängen von Auftragnehmern. Der KI-Agent identifiziert die richtigen Schadenmeldungen, klassifiziert über 75 Dokumenttypen, konvertiert Formate und fügt Bilder zu PDF-Dateien zusammen. Dies hat die Datenqualität, Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessert.

Sie führen Funktionen wie die Erkennung grosser Verluste und die Identifizierung von Betrugsfällen ein. Sehen Sie eine Entwicklung von Simplifai hin zu prädiktiven oder präskriptiven Analysen?

Ja, das ist der nächste Schritt. Über das Markieren von Problemen hinaus werden unsere Agenten die nächstbesten Massnahmen mit Begründung und Zuversicht vorschlagen, wie beispielsweise die Eskalation komplexer Fälle, die Anforderung zweiter Kostenvoranschläge oder die Anpassung von Rückstellungen. All dies geschieht unter menschlicher Aufsicht und mit vollständiger Überprüfbarkeit durch unser «Know Your Agent»-Framework.

Gibt es regionale Unterschiede bei der Einführung von Automatisierung und KI durch Versicherer?

Die Prioritäten sind ähnlich, aber die Reihenfolge unterscheidet sich.

• Die DACH-Märkte legen Wert auf Governance und Dokumentation, daher setzen wir auf Erklärbarkeit und Prüfpfade.
• Grossbritannien und die Benelux-Länder bevorzugen schnelle Pilotprojekte mit klaren Skalierungsmöglichkeiten.
• US-Versicherer drängen auf ROI und Transparenz für die Aufsichtsbehörden.

Wir passen die Einführungsstrategien an die betrieblichen Gegebenheiten der jeweiligen Region an.

Wie unterscheidet sich der Ansatz von Simplifai von den Automatisierungsplattformen der grossen Technologieunternehmen?

Wir sind versicherungsorientiert und bieten End-to-End-Lösungen. Anstelle von Toolkits, die integriert werden müssen, liefern wir einsatzbereite KI-Agenten für jede Art von Schadenfall, ob Kfz, Sach, Reise, Personenschaden, die nach den Regeln des Kunden arbeiten und vollständige Transparenz nach dem Prinzip «Know Your Agent» bieten. Wir integrieren uns als nicht-invasive Ebene, halten das Risiko gering und steigern den Wert.

Was steht als Nächstes für Simplifai an?

Wir konzentrieren uns auf ein durchgängiges Agentic-Design, das es Versicherern ermöglicht, KI-Agenten über den gesamten Schadenlebenszyklus hinweg aufzubauen, zu konfigurieren und weiterzuentwickeln. Zu den wichtigsten Entwicklungen gehören:

• AI Skill Factory: eine wachsende Bibliothek modularer, versicherungsspezifischer KI-Fähigkeiten.
• Integration Fabric: nahtlose Konnektoren und APIs für bestehende Systeme.
• Human-in-the-Loop-Architektur: eingebettete Überwachung bei jedem Schritt.
• Know-Your-Agent-Dashboards: Analysen zur Verfolgung von Leistung, Genauigkeit und ROI.

All dies stärkt die Kontrolle, Transparenz und Anpassungsfähigkeit.

Wird die Schadenbearbeitung jemals vollständig autonom werden?

Nicht ganz. Das nächste Jahrzehnt wird von verstärkten menschlichen Teams geprägt sein. KI-Agenten werden 80 bis 90 Prozent der Routineaufgaben übernehmen, während sich Menschen auf Urteilsvermögen, Verhandlungen und Empathie konzentrieren.

Drei Veränderungen werden diese Zukunft prägen:

1. KI-Copiloten, die Sachverständige mit Zusammenfassungen und Empfehlungen unterstützen.
2. Multimodale Intelligenz, die Text, Bilder und Videos für erklärbare Ergebnisse kombiniert.
3. Gesteuerte Autonomie – direkte Entscheidungen in Fällen mit geringem Risiko mit integrierten Erklärungs- und Rollback-Optionen.

Simplifai investiert stark in diese Zukunft, erweitert seine Skills Library und verbessert die KYA-Dashboards, damit Versicherer sicher vom Konzept zur täglichen Betriebsrealität übergehen können.

Das Interview führte Binci Heeb, Chefredaktorin.

Mit 15 Jahren Erfahrung in den Bereichen Versicherungen, Banken, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und Medien bringt Artem Gonchakov als CEO und Vorstandsmitglied eine einzigartige Kombination aus technischem, operativem und geschäftlichem Fachwissen bei Simplifai ein. Mit einem Master-Abschluss in Informatik hat er erfolgreich Innovationen in Fortune-500-Unternehmen und Start-ups vorangetrieben, darunter: Deutsche Bank, Twitter/X, WorkFusion und sein eigenes Start-up Arty Finch.

Lesen Sie auch: KI wird zum Partner des Menschen – nicht nur zum Werkzeug

Prof. Dr. Kathrin Kind blickt optimistisch, aber realistisch in die Zukunft der Künstlichen Intelligenz. Im Interview spricht die Expertin über bahnbrechende Entwicklungen in Medizin und Wissenschaft, den Wandel vom «Human-in-the-Loop» zum «Human-on-the-Loop», die Notwendigkeit globaler Governance und darüber, warum Vertrauen die entscheidende Währung im KI-Zeitalter ist.

Prof. Dr. Kathrin Kind ist Chief Data Scientist und AI Director Global Growth Markets bei Cognizant und unter anderem Responsible AI Governor für die Schweiz beim Global Council for Responsible AI und Member, Global Future Council on Data Frontiers am World Economic Forum und als solche eine der weltweit ausgewiesensten Expertinnen, um über die Zukunft von KI zu sprechen.

Frau Prof. Dr. Kathrin Kind, wo sehen Sie in den nächsten 10 Jahren den größten Einfluss künstlicher Intelligenz in Wissenschaft, Wirtschaft oder Gesellschaft?

Ich glaube, dass die tiefgreifendsten Auswirkungen aus der Synergie zwischen wissenschaftlichen Entdeckungen und ihrer gesellschaftlichen Anwendung resultieren werden, insbesondere in der Medizin und den Materialwissenschaften. Im Gesundheitswesen gehen wir über den reinen Einsatz von KI für Diagnosezwecke hinaus. Wir stehen an der Schwelle zur KI-gestützten Arzneimittelentwicklung, bei der neue Therapeutika in silico zu einem Bruchteil der bisherigen Zeit und Kosten entwickelt werden. Dies wird unseren Umgang mit Krankheiten wie Krebs und Alzheimer grundlegend verändern. Gleichzeitig wird KI in der Materialwissenschaft neuartige Materialien mit Eigenschaften entdecken, die wir uns heute kaum vorstellen können und die für nachhaltige Energielösungen und Elektronik der nächsten Generation unerlässlich sein werden. Die Geschäftswelt wird diese Durchbrüche dann schnell in konkrete Produkte umsetzen und so einen positiven Innovationskreislauf schaffen.

Wird KI ein unterstützendes Werkzeug bleiben, oder erwarten Sie, dass sie zu einem echten Partner in der Forschung und Entscheidungsfindung wird?

Wir bewegen uns entschlossen über das Paradigma des «unterstützenden Werkzeugs» hinaus. Ein Werkzeug ist passiv; ein Taschenrechner beispielsweise wartet auf Anweisungen. KI wird zu einem echten Partner. In der Forschung kann KI heute nicht nur Daten analysieren, sondern auch neue Hypothesen formulieren und sogar Experimente zu deren Überprüfung entwerfen. Dies ist eine qualitative Veränderung. Die Beziehung entwickelt sich zu einer Partnerschaft, in der der menschliche Forscher die strategische Ausrichtung, die Neugier und die ethischen Grenzen festlegt, während der KI-Partner riesige, komplexe Lösungsräume erkundet und Muster und Möglichkeiten aufdeckt, die der menschlichen Wahrnehmung entgehen würden. Wir bewegen uns von einem «Human-in-the-Loop»-Modell zu einem «Human-on-the-Loop»-Modell.

Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme nicht nur technisch zuverlässig sind, sondern auch das Vertrauen der Öffentlichkeit geniessen?

Vertrauen ist die Währung für die Akzeptanz von KI. Es basiert auf zwei Säulen: technischer Robustheit und sozialer Legitimität.

• Technische Robustheit: Wir müssen den Bereich der erklärbaren KI (XAI) vorantreiben. Eine Entscheidung eines KI-Systems, insbesondere in einem Bereich mit hohem Risiko wie der Medizin oder dem Recht, darf keine «Black Box» sein. Wir brauchen Systeme, die die Gründe für ihre Ergebnisse auf eine für Menschen verständliche Weise darlegen können. Strenge, kontradiktorische Tests müssen ebenfalls zur Standardpraxis werden, um sicherzustellen, dass die Systeme unter realen Bedingungen sicher und zuverlässig sind.
• Soziale Legitimität: Diese wird durch Transparenz, klare Verantwortlichkeiten und die Einbindung der Öffentlichkeit erreicht. Die Menschen müssen verstehen, wie diese Systeme gesteuert werden, und klare Möglichkeiten zur Wiedergutmachung haben, wenn etwas schiefgeht. Entscheidend ist, dass Ethiker, Sozialwissenschaftler und Fachexperten von Beginn des Designprozesses an einbezogen werden und nicht erst im Nachhinein.

Glauben Sie, dass wir globale KI-Governance-Rahmenwerke benötigen, die den Klimaabkommen ähneln, oder reichen nationale Vorschriften aus?

Ich bin fest davon überzeugt, dass wir globale KI-Governance-Rahmenwerke brauchen. KI ist eine grenzenlose Technologie. Ihre Modelle, Daten und Auswirkungen verbreiten sich nahtlos über den gesamten Globus. Unterschiedliche nationale Vorschriften bergen die Gefahr, dass ein fragmentiertes «Flickwerk» entsteht, das zu regulatorischer Arbitrage führt, bei der Unternehmen Lücken in Rechtsordnungen mit schwächeren Vorschriften ausnutzen. Ähnlich wie bei Klimaabkommen oder Atomwaffensperrverträgen brauchen wir einen globalen Konsens über grundlegende Prinzipien, wie Sicherheit, Fairness und Verantwortlichkeit. Damit würde ein grundlegender Standard geschaffen, auf dem einzelne Nationen mit spezifischeren Vorschriften aufbauen können, die auf ihren eigenen kulturellen und rechtlichen Kontext zugeschnitten sind.

Trotz technischer Fortschritte bleibt die Voreingenommenheit in der KI eine Herausforderung. Welche vielversprechenden Ansätze sehen Sie, um dieses Problem zu mindern?

Voreingenommenheit ist eine der hartnäckigsten Herausforderungen, da sie oft bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten in den Daten widerspiegelt und verstärkt. Es gibt mehrere vielversprechende Ansätze zur Minderung:

• Datenzentrierte KI: Ein wichtiger Schwerpunkt liegt derzeit auf der sorgfältigen Kuratierung und Erweiterung von Trainingsdatensätzen, um sicherzustellen, dass sie ausgewogen und repräsentativ sind. Dazu gehören ausgefeilte Techniken zur Generierung synthetischer Daten, um Lücken für unterrepräsentierte Gruppen zu füllen.
• Algorithmische Fairness: Wir entwickeln Algorithmen mit mathematisch definierten Fairness-Beschränkungen, die direkt in ihren Optimierungsprozess integriert sind. Dadurch wird das Modell gezwungen, Genauigkeit und Fairness-Metriken in Einklang zu bringen, beispielsweise indem sichergestellt wird, dass seine Fehlerquoten über verschiedene demografische Gruppen hinweg vergleichbar sind.
• Kontinuierliche Prüfung: Wir erkennen an, dass Voreingenommenheit kein Problem ist, das einmalig «gelöst» werden muss, sondern ein Risiko, das kontinuierlich gemanagt werden muss. Dazu gehört der Einsatz unabhängiger, vielfältiger Teams, die KI-Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus prüfen, um auftretende Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren.

Wie wird KI Ihrer Meinung nach die Art und Weise verändern, wie wir in Zukunft wissenschaftliche Forschung betreiben und veröffentlichen?

KI ist dabei, die wissenschaftliche Methode selbst grundlegend zu verändern. Der Prozess der Hypothesenbildung, Experimentierung und Entdeckung wird dramatisch beschleunigt werden. KI wird Forschern die Möglichkeit geben, Datensätze von immenser Grösse und Komplexität zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die zuvor unmöglich waren.

Im Verlagswesen könnte sich der traditionelle, statische Medienartikel weiterentwickeln. Wir könnten den Aufstieg von «lebenden Artikeln» erleben: Von dynamischen, interaktiven Dokumenten, die von KI kontinuierlich aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar sind. KI wird auch den Peer-Review-Prozess verbessern und dabei helfen, die statistische Validität, Reproduzierbarkeit und sogar potenzielle Plagiate zu überprüfen, wodurch die Genauigkeit und Geschwindigkeit der wissenschaftlichen Verbreitung erhöht wird.

Wie sollten sich Universitäten und Schulen anpassen, um die nächste Generation auf eine Welt vorzubereiten, in der KI allgegenwärtig ist?

Unsere Bildungsphilosophie muss einen Paradigmenwechsel durchlaufen. Das Auswendiglernen von Fakten, eine Aufgabe, in der KI brilliert, muss der Förderung einzigartiger menschlicher Fähigkeiten weichen. Der Schwerpunkt sollte auf der Förderung von kritischem Denken, Kreativität, komplexer Problemlösung und emotionaler Intelligenz liegen.

Schulen und Universitäten müssen KI-Kompetenz in alle Disziplinen integrieren, nicht nur in die Informatik. Jeder Student sollte nach seinem Abschluss über ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von KI, ihrer ethischen Implikationen und der effektiven Zusammenarbeit mit ihr verfügen. Das Ziel ist es, die nächste Generation darauf vorzubereiten, nicht mit KI zu konkurrieren, sondern sie als leistungsstarkes Werkzeug für Denken und Schaffen zu nutzen.

Die USA und China dominieren einen Grossteil der KI-Landschaft. Welche einzigartige Rolle können Europa und vielleicht auch die Schweiz bei der Gestaltung der Zukunft der KI spielen?

Während die USA und China in Bezug auf Umfang und Investitionen führend sind, sind Europa und insbesondere die Schweiz in einer einzigartigen Position, um einen «dritten Weg» zu beschreiten. Dieser Weg ist geprägt von dem Engagement für die Entwicklung einer menschenzentrierten, vertrauenswürdigen und ethischen KI. Durch die Förderung solider regulatorischer Rahmenbedingungen wie dem EU-KI-Gesetz kann Europa einen globalen Goldstandard für verantwortungsvolle Innovation setzen.

Darüber hinaus kann die Region dank ihrer erstklassigen akademischen Einrichtungen (ETH Zürich, EPFL) und einer starken industriellen Basis in hochwertigen Sektoren wie Pharmazeutika, Robotik und Finanzen herausragende Leistungen bei der Entwicklung spezialisierter, hochwertiger KI-Lösungen erbringen, bei denen Vertrauen und Präzision von grösster Bedeutung sind. Die Rolle Europas besteht nicht unbedingt darin, den Wettlauf um Grösse zu gewinnen, sondern weltweit eine Führungsrolle bei verantwortungsvoller und nützlicher KI einzunehmen.

Generative KI-Tools haben die Kreativbranche bereits verändert. Sehen Sie Risiken einer übermässigen Abhängigkeit oder ist dies der Beginn einer neuen Mensch-Maschine-Kreativität?

Ich betrachte dies als den Beginn einer neuen Ära der Mensch-Maschine-Kreativität. Die Geschichte bietet eine nützliche Parallele: Die Erfindung der Kamera hat die Malerei nicht beendet. Im Gegenteil, sie befreite die Maler von der Notwendigkeit des reinen Realismus und katalysierte Bewegungen wie den Impressionismus und den Kubismus.

In ähnlicher Weise ist generative KI ein Werkzeug, das die menschliche Kreativität erweitern kann. Das Risiko einer übermässigen Abhängigkeit, die zu kreativer Homogenität führt, ist real, aber nicht unvermeidlich. Das wahre Potenzial liegt darin, diese Werkzeuge als kreative Partner zu nutzen, beispielsweise als unermüdliche Brainstorming-Assistenten, die Künstlern, Musikern und Schriftstellern helfen können, Ideen mit beispielloser Geschwindigkeit zu erforschen und zu iterieren. Sie sind ein Multiplikator für menschliche Kreativität, kein Ersatz.

Das Training grosser KI-Modelle verbraucht enorme Mengen an Energie. Wie können wir KI-Innovationen mit der dringenden Notwendigkeit der Nachhaltigkeit in Einklang bringen?

Die Umweltkosten des Trainings gross angelegter KI-Modelle sind ein ernstes und berechtigtes Anliegen. Um dieses Problem anzugehen, ist ein mehrgleisiger Ansatz erforderlich:

• Algorithmische Effizienz: Ein Grossteil der Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienterer Algorithmen und Modellarchitekturen, was wir oft als «grüne KI» bezeichnen. Techniken wie Modellbeschneidung, Quantisierung und Wissensdestillation können den Rechenaufwand drastisch reduzieren.
• Hardware-Innovation: Die Entwicklung neuer, energieeffizienter Hardware, wie z. B. neuromorpher Chips, die die Struktur des Gehirns nachahmen, wird von entscheidender Bedeutung sein.
• Nachhaltiges Computing: Dazu gehört die Versorgung von Rechenzentren mit erneuerbaren Energiequellen und die Optimierung ihres physischen Standorts und ihrer Kühlsysteme.
• Ein Umdenken: Wir müssen die Vorstellung hinterfragen, dass «grösser immer besser ist». Es gibt eine wachsende Bewegung hin zur Entwicklung kleinerer, spezialisierterer Modelle, die für bestimmte Aufgaben hochwirksam sind, ohne einen enormen Energieverbrauch zu verursachen.

Was sind Ihrer Meinung nach die realistischsten Durchbrüche der KI im Gesundheitswesen und welche Hindernisse stehen noch im Weg?

In naher Zukunft werden die realistischsten und wirkungsvollsten Durchbrüche folgende sein:

• Radiologie und Pathologie: KI wird zum Standard bei der Analyse medizinischer Bilder (MRTs, CT-Scans, Biopsien) werden. Sie wird Krankheiten wie Krebs früher und mit grösserer Genauigkeit als das menschliche Auge erkennen und somit als unverzichtbarer Assistent für Kliniker fungieren.
• Personalisierte Medizin: Durch die Analyse der Genomdaten, Lebensstilfaktoren und Krankengeschichte eines Patienten wird KI dabei helfen, vorherzusagen, welche Behandlungsprotokolle für diese bestimmte Person am effektivsten sind, wodurch wir uns von einem einheitlichen Ansatz für alle Patienten entfernen.
• Betriebliche Effizienz: KI wird den Krankenhausbetrieb optimieren, von der Vorhersage von Patientenaufnahmen bis zur Verwaltung von Operationsplänen, wodurch Wartezeiten verkürzt und die Qualität der Versorgung verbessert werden.

Die grössten Hindernisse sind nicht rein technischer Natur. Es handelt sich um Daten-Governance (Gewährleistung der Privatsphäre und Sicherheit von Patientendaten), behördliche Genehmigungen (Schaffung klarer, effizienter Wege zur Validierung medizinischer KI) und klinische Integration (nahtlose Einbettung dieser Tools in die Arbeitsabläufe von Ärzten).

Auf persönlicher Ebene: Was begeistert Sie am meisten an der nächsten Stufe der KI und was hält Sie nachts wach?

Was mich am meisten begeistert, ist das Potenzial der KI, als universeller Verstärker des menschlichen Intellekts zu fungieren. Ich bin zutiefst optimistisch, dass sie uns helfen kann, die komplexesten und hartnäckigsten Probleme der Menschheit zu lösen: Von der Entwicklung von Heilmitteln für neurodegenerative Erkrankungen über den Entwurf von Fusionsreaktoren bis hin zum Verständnis der grundlegenden Natur des Bewusstseins. Sie ist das ultimative Werkzeug für wissenschaftliche Entdeckungen.

Was mich nachts wach hält, ist die Asymmetrie zwischen der Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung und dem Tempo unserer sozialen und ethischen Anpassung. Meine grösste Sorge ist der Missbrauch leistungsfähiger KI-Systeme, sei es in autonomen Waffen, bei der allgegenwärtigen Überwachung oder bei der Erstellung raffinierter Desinformationen, die Gesellschaften destabilisieren könnten. Wir bauen etwas unglaublich Mächtiges auf, und sicherzustellen, dass es im besten Interesse der Menschheit bleibt, ist die wichtigste Herausforderung unserer Zeit. Das ist eine grosse Verantwortung, die wir alle gemeinsam tragen müssen.

Fazit

Die nächste Dekade der KI wird Veränderungen in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft bringen. Prof. Dr. Kathrin Kind sieht darin weniger eine Bedrohung als eine Chance: wenn es gelingt, technologische Innovation mit Verantwortung und Weitblick zu verbinden. «Wir bauen etwas unglaublich Mächtiges», sagt sie. «Die Frage ist, ob wir es schaffen, es im besten Interesse der Menschheit zu gestalten.»

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.

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Mit einem digitalen Self-Service-Vorsorgecheck und dem neu entwickelten Financial Fitness Score setzt Helvetia neue Standards in der Schweizer Vorsorgelandschaft. In nur 90 Sekunden erhalten Nutzerinnen und Nutzer einen individuellen Überblick über ihre finanzielle Absicherung.

Im Gespräch erklärt Jan Kundert, Leiter Kunden- und Marktmanagement und Mitglied der Geschäftsleitung von Helvetia Schweiz, warum diese Innovation weit mehr ist als ein technisches Gimmick und wie sie die Vorsorgekultur nachhaltig verändern könnte. 

Herr Kundert, Helvetia spricht in ihrer Medienmitteilung von einer «Revolution in der Schweizer Vorsorgewelt». Was genau ist so neu an diesem digitalen Vorsorgecheck? 

Unser Self-Service Check bietet Interessierten basierend auf den eingelesenen und selbst eingegebenen Daten eine transparente und umfassende Analyse über die ganz persönliche Vorsorgesituation. Revolutionär ist dabei einerseits, dass die Datenerfassung in kürzester Zeit abgeschlossen werden kann und dass der Check einen «Financial Fitness Score» generiert, mit welchem man sich gegenüber einer Referenzgruppe vergleichen kann. Und nicht zuletzt ist diese Dienstleistung absolut kostenlos. 

Unser Vorsorgecheck ist zudem Omnikanal-fähig, d.h. man kann ihn im Self-Service über verschiedene Kanäle nutzen. Gleichzeitig verfügen unsere Berater über das gleiche Tool und können die vom Kunden eingegebenen Daten direkt übernehmen, um eine faktenbasierte Beratung zur ermöglichen.  

Was war der Auslöser, ein solches Tool zu entwickeln: Kundenbedürfnisse, regulatorische Entwicklungen oder technologische Möglichkeiten?  

Die Idee entstand gemeinsam mit unserem Partner vlot AG aus einer starken Kundenperspektive. Wir wollten unseren BVG-Versicherten einen ganzheitlichen Überblick über ihre Vorsorgesituation ermöglichen. Kundinnen und Kunden möchten für unvorhersehbare Risiken sowie für die finanzielle Situation im Alter abgesichert sein. Dabei ist es nicht so entscheidend, ob das Geld dafür aus der ersten, zweiten oder dritten Säule kommt. Es muss reichen, um ein sorgenfreies Leben führen zu können. Der Gesamtüberblick über alle 3 Säulen hinweg ist dabei wichtig. Diese Sicht herzustellen war bisher allerdings aufwendig, was viele Kundinnen und Kunden davon abhielt, sich frühzeitig einen Überblick zu verschaffen.   

Unsere Kundinnen und Kunden können aus dem Kundenportal heraus oder direkt über den Helvetia-Vorsorgeausweis mit einem QR-Code die Daten aus der zweiten Säule einlesen. Ohne mühsames Zusammensuchen der Daten, denn wie wir festgestellt haben, ist das Lesen eines Vorsorgeausweises für viele Versicherte recht schwierig.  Ergänzt um die Daten der ersten und dritten Säule erhalten Nutzer ein ganzheitliches Bild der persönlichen Vorsorge, das verständlich aufbereitet ist und aufzeigt, mit welchen Massnahmen Lücken geschlossen werden können. So verbinden wir Kundenbedürfnis und moderne Technologie optimal. 

Wie funktioniert der Financial Fitness Score konkret? Welche Daten werden einbezogen und wie wird daraus eine einzige Kennzahl berechnet? 

Der im Vorsorgecheck neu integrierte Financial Fitness Score ermöglicht es, die eigene finanzielle Situation zusammengefasst in einer Zahl auszudrücken und sich mit einer Referenzgruppe zu vergleichen. Im Score berücksichtigt werden die Risiko- und Altersvorsorgeanalyse, die Familienkonstellation, das Alter und die finanzielle Situation. Die verschiedenen Dimensionen des Scores werden nach Lebensphase und Lückengrösse gewichtet, bevor diese zu einer Zahl aggregiert werden. Nutzerinnen und Nutzer können auch spielerisch testen, wie sich ihr Score verändert, wenn ein Risiko abgesichert oder die Sparquote erhöht wird.  

Ein wichtiger Baustein ist der QR-Code auf dem Pensionskassenausweis. Welche Rolle spielt diese Neuerung, und wie haben Sie es geschafft, als erste Versicherung diesen standardisiert einzulesen? 

Das haben wir gemeinsam mit unserem Partner der vlot AG für unsere Vorsorgeausweise entwickelt. Die automatisierte Datenübernahme erleichtert das Ausfüllen, minimiert mögliche Fehleingaben und spart Zeit. Ab 2026 wird eine Vielzahl Pensionskassen über den Verein bvg-digital ebenfalls einen QR-Code auf ihren Vorsorgeausweisen nutzen. Diesen Code werden wir zukünftig ebenfalls einlesen können.  

Viele Menschen empfinden Vorsorge als komplex und unübersichtlich. Wie haben Sie das Tool gestaltet, damit es verständlich und niederschwellig bleibt?   

Unser Tool lässt sich von der Nutzerin oder dem Nutzer intuitiv bedienen. Um das zu gewährleisten, wurden zahlreiche Usability Tests mit Kundinnen und Kunden durchgeführt. Der Komplexität wirken wir mit verständlichen Darstellungen der persönlichen Vorsorgelücken und kurzen Erklärungen entgegen. Jederzeit steht eine Beraterin oder ein Berater zur Verfügung, der die Self-Service Analyse verfeinert und die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer im persönlichen Gespräch aufnimmt. 

Wie stellen Sie sicher, dass sensible persönliche Daten geschützt bleiben und die Nutzer wirklich die Kontrolle über ihre Informationen behalten? 

Die Vorsorgeanalyse unterliegt den üblichen Datenschutz-Standards von Helvetia. Die Privatsphäre und die Persönlichkeitsrechte sowie der Umgang mit Personendaten ist uns wichtig. Wir informieren Nutzerinnen und Nutzer deshalb ausführlich über die zugrundeliegenden Standards, bevor die persönliche Analyse gestartet wird.  

Mit dem Score können Nutzer verschiedene Szenarien simulieren. Wie stark verändert sich der Score typischerweise, wenn man etwa die Sparquote erhöht oder Risiken absichert? 

Das ist abhängig davon, inwieweit die Risiken bereits abgesichert wurden und wie hoch das Zieleinkommen und damit die Sparquote gesetzt wird. Das ist von der Lebenssituation des Nutzers, der Risikofreudigkeit, der finanziellen Situation und der Investitionsbereitschaft sowie des Ausgabeverhaltens abhängig. Eine pauschale Antwort kann man hier nicht geben.  

Inwiefern kann dieses Tool die klassische Beratung ersetzen – oder ist es als Ergänzung gedacht? 

Es bietet sich auf jeden Fall an, mit einer Self-Service-Analyse zu starten, sich selbst mit den Ergebnissen auseinanderzusetzen und dann in einen nächsten Schritt gemeinsam mit einem Helvetia-Berater die Analyse zu verfeinern und weiter zu individualisieren. Vorsorge ist langfristig orientiert, basiert auf Vertrauen und es müssen viele Komponenten miteinbezogen werden. Deswegen sehe ich das digitale Tool und die persönliche, individuelle Beratung als die ideale Mischung.  

Sie sprechen von einem «Beitrag zur Sensibilisierung» für Vorsorge. Wie wollen Sie sicherstellen, dass insbesondere jüngere Zielgruppen oder Menschen ohne Berater erreicht werden. 

Die Herausforderung an der Vorsorge ist das aufwendige Zusammentragen aller Daten. Diese «Eintrittshürde» hält viele davon ab, einen ersten Schritt zu machen und sich einen Überblick zu verschaffen. Mit dem digitalen Vorsorge-Check und der Möglichkeit, Daten via QR-Code einzulesen, bauen wir einen Grossteil dieser Eintrittshürden ab. Eine entsprechende Analyse möglichst früh vorzunehmen ist wichtig, denn gerade für jüngere Menschen ist eine frühzeitige Vorsorge aufgrund des Zinseszinseffekts extrem effizient. 

Die eigene finanzielle Situation zusammengefasst in einer Zahl mit einer Referenzgruppe zu vergleichen, beinhaltet ein spielerisches Element. Gerade in der jüngeren Zielgruppe ist Benchmarking ein wichtiges Element, um die eigenen Lebenssituation zu bewerten. Wir möchten mit dem Financial Fitness Score eine Masszahl liefern, an der sich auch die jüngere Zielgruppe orientieren kann.  

Wie binden Sie Ihre Vertriebspartner und Berater in dieses neue digitale Angebot ein? Sehen Sie hier Chancen oder auch Spannungsfelder? 

Neben dem Self-Sevice-Analysetool benutzen die Helvetia Berater bereits eine Expert-Beratervariante unseres Partners vlot, die eine noch vertieftere Analyse zulässt. Vertriebspartner nutzen hingegen ihre eigenen Beratungstools. vlot ist eine SaaS (Software as a Service) Lösung, die sich kontinuierlich weiterentwickelt und auch von weiteren Vorsorgeanbietern implementiert werden kann.  

Welche Rolle spielte die Zusammenarbeit mit dem Start-up vlot AG? War das Know-how von außen entscheidend für die Entwicklung? 

Das Know-how und die Innovationsfähigkeit eines aussenstehenden Partners hat uns geholfen, eine moderne Omnichannelstrategie zu entwickeln und umzusetzen. Das zentrale Element einer solchen Daten- und Kanalstrategie haben wir mittels einer tiefen Datenanbindung in unser CRM vollzogen. Damit können wir noch mehr von der Stärke des Tools profitieren.  

Der Vorsorge-Check richtet sich explizit auch an Immobilienbesitzer und Menschen 50+. Warum diese Segmentierung – und wie unterscheiden sich die Anwendungsfälle? 

Wir unterscheiden die Fälle in der Gewichtung der Bedürfnisse. Jüngere Leute sollten sich zeitnah mit der Vorsorge auseinandersetzen, insbesondere in Bezug auf Risikoabsicherung. Bei Immobilienbesitzern sehen wir eine sehr gross Tragbarkeitslücke im Alter, welche es proaktiv anzugehen gilt. Nicht zuletzt sollten sich Personen im Segment 50+ aktiv mit ihrer Vorsorgesituation und Pensionsplanung auseinandersetzen. 

Wie messen Sie den Erfolg dieses neuen Tools? Geht es primär um Reichweite, Kundenbindung oder tatsächliche Vertragsabschlüsse?  

Den Erfolg messen wir anhand der durchgeführten Checks, der Downloads der Analysen – die kostenlos zur Verfügung stehen – und der, sicher mit Zeitverzug, daraus resultierenden Neukunden. 

Was sind die nächsten Schritte? Sehen Sie weitere Ausbaustufen oder Schnittstellen, etwa zur Säule 3a oder zu bankseitigen Angeboten? 

Eine direkte Onlineabschlussmöglichkeit aus dem Tool heraus wäre eine denkbare Lösung. Was ein bankseitiges Angebot betrifft, käme uns natürlich ein erfolgreicher Abschluss der derzeitigen Fusionspläne mit der Baloise und deren Bankdienstleistungen entgegen. Ebenfalls auf der Roadmap ist eine Integration in unser MyHelvetia Kundenportal. 

Und abschliessend: Wie verändert dieses Tool langfristig die Rolle eines Versicherers wie Helvetia im Schweizer Vorsorgemarkt? 

Dieses Tool soll mit dem niederschwelligen Angebot dazu animieren, das Thema Vorsorge anzugehen und sich mit der Vorsorge auseinanderzusetzen. Für viele Personen möchten wir eine Hilfestellung leisten, den ersten Schritt zu machen, Transparenz zu schaffen, die finanzielle Situation besser zu verstehen und diese basierend darauf zu verbessern. 

Hier den Vorsorge-Check ausprobieren
Für Junge: www.helvetia.ch/vorsorge-check
Für Immobilienbesitzer: www.helvetia.ch/abgesichert
Für 50+: www.helvetia.ch/pensions-check

Fazit

Helvetia führt mit dem digitalen Vorsorgecheck und dem Financial Fitness Score ein niederschwelliges, innovatives Instrument ein, das innerhalb von 90 Sekunden einen transparenten Überblick über die persönliche Vorsorgesituation liefert. Die Kombination aus Datenintegration via QR-Code, Echtzeit-Score und Selbsterklärbarkeit soll Vorsorge für alle Bevölkerungsgruppen zugänglich machen. Jan Kundert sieht darin einen wichtigen Schritt, um die Sensibilisierung zu erhöhen, Prozesse zu vereinfachen und die Rolle des Versicherers als digitaler Partner für die Zukunft zu stärken. 

Die Fragen hat Binci Heeb gestellt. 

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Risikomanagement galt lange als Pflichtübung, gerade für KMU. Doch mit zunehmender Komplexität und steigenden Unsicherheiten, bzw. Risiken wird es zur Überlebensfrage. Marco La Bella, Managing Partner von La Bella Consulting, berät seit Jahren Versicherungen, Krankenkassen, Pensionskassen und Broker. Seine Softwarelösung riskAware verspricht «maximale Sicherheit bei minimalem Aufwand» und das auf Augenhöhe mit digitalen Anforderungen.

Im Gespräch mit thebrokernews erklärt Marco La Bella, warum klassische Versicherungsberatung allein nicht mehr ausreicht, wie sich der Beruf des Brokers wandelt und weshalb Beratung mehr sein muss als Produktevergleiche, Kundenbetreuung und Schadenbegleitung.

Herr La Bella, Sie sprechen auf Ihrer Wvon «maximaler Sicherheit bei schlankem Risikomanagement». Was bedeutet das konkret für KMU in der Schweiz?

Für KMU heisst das: Risikomanagement soll nicht kompliziert und teuer sein, sondern einfach, wirksam und bezahlbar. riskAware ist genau dafür gemacht – fachlich korrekt, systematisch und schlank in der Anwendung. KMU wollen keine starren Tools oder Lizenzmodelle für mehrere Tausend Franken. Sie brauchen ein Instrument, das Sicherheit gibt, ohne zusätzlichen Aufwand zu erzeugen. Genau hier setzen wir an.

Wie funktioniert Ihre Softwarelösung riskAware und wie unterscheidet sie sich von herkömmlichen Risikomanagement-Tools?

Bei uns steht nicht das Tool im Vordergrund, sondern das Tun. riskAware ist bewusst für KMU entwickelt: einfach, intuitiv und ohne komplizierte Handbücher. Entscheidend ist, dass Risikomanagement nicht als einmalige Pflichtübung verstanden wird, sondern als kontinuierlicher Prozess. Deshalb bieten wir ein einfaches Abo-Modell, in dem Software und Beratung zusammengehören. Jedes Jahr führen wir mit dem Kunden und dem Broker gemeinsam einen sogenannten Risikodialog durch – so bleibt das Thema lebendig und bringt echten Nutzen. Die Risikoawareness des KMU erhöht sich dadurch step-by-step.

Welche typischen Schwachstellen sehen Sie bei KMU, wenn es um das Risikomanagement geht?

Die grösste Schwachstelle ist simpel: Viele KMU setzen dies statisch oder nur unregelmässig um. Es gibt unterschiedliche Wege, Risikomanagement zu betreiben – entscheidend ist in einem ersten Schritt nicht die Methode, sondern die kontinuierliche Umsetzung. Wer Risiken ignoriert, handelt fahrlässig und gefährdet im schlimmsten Fall die Zukunft seines Unternehmens. Beispiel Cyber: kein KMU ist sicher vor einem Cyberangriff. Und wer sich nicht mit Risiken auseinandersetzt, verschenkt auch Chancen! Risiko-Management ist eben auch Chancen-Management.

Wie stark ist das Risikobewusstsein bei Schweizer KMU Ihrer Erfahrung nach und verändert sich dieses gerade?

Das Risikobewusstsein ist bei vielen KMU schwach ausgeprägt. Es gilt oft als lästige Nebenaufgabe, nicht als strategisches Thema. Dabei geht es im Kern um die Krisenresistenz und Überlebensfähigkeit der Unternehmung. Zudem haftet der Verwaltungsrat gemäss OR 716a für absichtliche oder fahrlässige Verletzung ihrer Pflichten. Risikomanagement ist Chefsache. Die grossen Ereignisse der letzten Jahre – Corona, Kriege, wirtschaftliche Umwälzungen – haben gezeigt, dass unsere Welt nicht mehr konstant, bzw. unberechenbarer ist. Risikomanagement bedeutet, in Risiken, Szenarien, Chancen und Umsetzungsmassnahmen zu denken.

Welche Rolle spielen Versicherungsbroker heute noch in einer Zeit, in der digitale Tools und Plattformen viele klassische Aufgaben übernehmen können?

Die Rolle des Brokers ist heute wichtiger denn je. Ein Broker kann sich mit riskAware zusätzlich als Risikoberater positionieren. In einem ständig wechselnden Umfeld ist er bereits heute der Risiko-Begleiter des Unternehmers. Digitale Tools unterstützen Broker und KMU bei dieser Aufgabe.

Wie verändert sich das Berufsbild des Versicherungsbrokers durch Digitalisierung und Automatisierung? Wird er zum Risikocoach oder ist er wie ein Hausarzt?

Er ist sozusagen beides: Risikoberater und «Hausarzt»: die erste Ansprechperson, der Trusted Advisor, dem man vertraut in Sachen Umgang mit unternehmerischen Risiken. Digitalisierung und Automatisierung nehmen ihm Routineaufgaben ab – dadurch bleibt mehr Zeit für das Wesentliche: den Unternehmer begleiten, Risiken einordnen, Handlungsoptionen aufzeigen und Entscheidungen absichern. Genau darin liegt die tolle Zukunft des Berufs.

Ist der Courtagegedanke vorbei?

Nein, die Zeit der Courtage ist nicht vorbei. Aber es wäre riskant, ausschliesslich darauf zu setzen. Broker sollten sich frühzeitig auch andere Abrechnungsmodelle vorbereiten. Ein möglicher erster Schritt wäre, einzelne Services auf Honorarbasis abzurechnen und diese mit der Courtage zu verrechnen. So entsteht mehr Flexibilität – und der Kunde spürt, dass gute Beratung einen eigenständigen Wert hat.

Glauben Sie, dass Broker künftig stärker strategisch beraten müssen, anstatt nur Produktevergleiche, Kundenbetreuung und Schadenbegleitung anzubieten?

Ich würde weniger von strategischer Beratung sprechen, sondern von betriebswirtschaftlicher Beratung. Es geht darum, den Kunden aus seiner Sicht zu begleiten – also Risiken erkennen, bewerten und gemeinsam im Gespräch die richtigen Massnahmen abzuleiten. Broker haben die grosse Chance, den gesamten Risikoprozess zu unterstützen, nicht nur die Überwälzung via Versicherung.

Gibt es ein aktuelles Projekt oder eine Entwicklung bei La Bella Consulting, das Sie besonders begeistert?

Mich begeistert derzeit, wie wir mit unserem Produkt riskAware verschiedene Unternehmensbroker unterstützen dürfen, die Risiken ihrer Kunden klar zu erkennen und damit fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen werden so resilienter in Krisensituationen. Jeder Broker entscheidet selbst, ob er riskAware als neutrales Drittprodukt oder als Whitelabel-Produkt einsetzen möchte. Das Teaming zwischen uns und dem Broker funktioniert ausgezeichnet.

Wie gehen Sie bei La Bella Consulting grundsätzlich an eine Risikoanalyse heran? Gibt es ein spezifisches Vorgehensmodell dahinter?

Im Zentrum steht der Risikodialog. Wir gehen mit dem Unternehmer strukturiert in vier Schritten vor: Risiken identifizieren, analysieren, bewerten und schliesslich geeignete Umsetzungsmassnahmen definieren. Das bleibt bewusst einfach, pragmatisch und fachlich korrekt – damit Risikomanagement nicht Theorie bleibt, sondern konkret umgesetzt wird. Der Zeitaufwand ist überschaubar und die jährlichen Abo-Kosten sind KMU-tauglich.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei Ihrem Tool im modernen Risikomanagement?

Wir nutzen KI, um branchenspezifische Risikokataloge zu erstellen und aktuell zu halten. Diese dienen als Grundlage für den Risikodialog mit dem Kunden, wo wir die Inhalte gemeinsam prüfen, anpassen und konkretisieren. So verbinden wir KI-Effizienz mit der nötigen individuellen Beratung.

Sie bieten eine Boutique-Beratung an, was unterscheidet Sie damit vom klassischen Beratungsansatz grosser Consulting-Firmen?

Wir arbeiten nicht für den Kunden, sondern mit ihm. Unser Ansatz ist partnerschaftlich und auf Augenhöhe. Wir entwickeln Lösungen gemeinsam – pragmatisch, umsetzbar und direkt im Alltag verankert.

Was wünschen Sie sich von Brokern und Kunden, damit Risikomanagement in Zukunft wirksamer und verantwortungsvoller wird?

Für Broker sehen wir aktuell eine grosse Chance im Risikomanagement für KMU. Sie können damit KMU noch stärker dabei unterstützen, mit Risiken proaktiv umzugehen. Kunden gewichten zunehmend, dass Risikomanagement eine zentrale unternehmerische Verantwortung ist. Dabei unterstützt riskAware Broker und KMU.

Risikomanagement ist ein zentrales Element unternehmerischer Resilienz, ganz besonders für KMU, die weder Ressourcen noch Zeit verschwenden können. Marco La Bella plädiert für ein neues Rollenverständnis: weg von der isolierten Produktoptimierung, hin zum unternehmerischen Risikomanagement. Die Zukunft des Brokers ist unternehmerisch beratend, digital unterstützt und entscheidend für die Stabilität von Unternehmen guten und schlechten Zeiten.

Das Interview führte Binci Heeb, Chefredaktorin.

Marco La Bella absolvierte eine Versicherungslehre bei der Basler Versicherung, später ein Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Fachhochschule Chur sowie von 1997 – 2002 die Ausbildung zum Versicherungs-Fachexperten im Bereich Personenversicherung. Am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen absolvierte er von 2003 – 2004 den Executive MBA mit Fokus Business Engineering. Nach diversen Führungsfunktionen in der Versicherungsbranche stieg er 2001 in die Unternehmensberatung ein, wo er zunächst als Senior Manager Financial Services bei KPMG/BearingPoint Schweiz AG (2001 – 2006), später als Head Financial Services Schweiz bei Capgemini (2006 – 2010) tätig war. Nach einer kurzen Tätigkeit als Chief Operating Officer bei der Wilhelm-Gruppe Zürich (2011) machte er sich als Unternehmensberater selbständig und baut seither die Firma La Bella Consulting AG, eine Beratungsboutique mit Fokus auf Projekte in der Versicherungsbranche, auf. Neben seiner beruflichen Tätigkeit ist Marco La Bella aktiver Verwaltungsrat und amtet als nebenamtlicher Handelsrichter für Versicherungen am Handelsgericht des Kantons Zürich.

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