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Zusammenfassung – Angesichts immer anspruchsvollerer Versicherter und der Vervielfältigung digitaler Kanäle werden Reaktionsfähigkeit und Transparenz zu unverzichtbaren Hebeln für Kundenbindung und Differenzierung. Eine einheitliche Omnichannel-Strategie über Customer Data Platforms, Open-Source-Microservice-Architekturen, intelligente Automatisierung (RPA, GenAI) und erweitertes Self-Service garantieren ein flüssiges, kontextbezogenes und messbares Erlebnis. Lösung: ein hybrides Mensch+KI-Modell auf einer modularen Plattform, gesteuert durch Zufriedenheits-KPIs, mit Expertenbegleitung für Agilität, DSGVO-Konformität und nachhaltigen ROI.
Die Anforderungen an den Kundenservice verändern sich rasant – getrieben durch immer anspruchsvollere Kundinnen und Kunden, eine Vielzahl digitaler Kanäle und den Aufstieg der Künstlichen Intelligenz. Versicherer, die lange durch aufwändige Prozesse, IT-Silos und eine interne Back-Office-Kultur gebremst wurden, müssen heute rund um die Uhr unmittelbare, konsistente und personalisierte Interaktionen bieten.
In diesem Umfeld sind Transparenz und Reaktionsfähigkeit nicht mehr nur Vorteile, sondern das Fundament für Kundentreue und Wettbewerbsvorteile. Dieser Artikel skizziert die Hebel, die bis 2030 aktiviert werden müssen, um einen hybriden, automatisierten und vertrauensbasierten Kundenservice aufzubauen.
Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit und Omnikanalstrategie
Der Kundenservice muss jederzeit über alle Kanäle zugänglich sein und dabei den Kontext der bisherigen Interaktionen wahren.
Diese Kontinuität steigert die Zufriedenheit und minimiert Reibungsverluste während der Kommunikation.
Vereinheitlichung der Kanäle
In einer Welt, in der Versicherte nahtlos zwischen Kanälen wechseln möchten, ist die Konsolidierung der Benutzeroberflächen unverzichtbar. Gespräche, die auf einer Website begonnen werden, müssen in einer mobilen App, im Chatbot oder am Telefon fortgeführt werden können, ohne dass der Kontext erneut erklärt werden muss. Um dies zu ermöglichen, setzen Versicherer auf Open-Source-Kundendatenplattformen, die in Echtzeit Daten aus dem Kundenbeziehungsmanagement, aus Online-Chat-Tools und Callcentern aggregieren.
Dieser Ansatz gewährleistet eine 360°-Sicht auf den Kunden, unabhängig vom jeweiligen Kontaktpunkt. Ob menschliche oder virtuelle Berater – sie greifen auf die Historie der Anfragen, die Präferenzen und Zufriedenheitskennzahlen (NPS) zu. So lassen sich schnelle und relevante Antworten liefern, Frustration durch wiederholte Nachfragen vermeiden.
Die technische Herausforderung besteht darin, von einer monolithischen Architektur zu einer modularen Struktur auf Basis von Microservices zu wechseln. Mithilfe skalierbarer Frameworks und standardisierter APIs lässt sich die Infrastruktur ohne Blockaden hochfahren, und jeder Kanal kann unabhängig nach den jeweiligen Business-Anforderungen weiterentwickelt werden.
Wahrung des Kundenkontexts
Über die bloße Synchronisation der Kanäle hinaus ist es entscheidend, den emotionalen und transaktionalen Kontext jeder Interaktion zu speichern. Jede Kommunikation wird mit Metadaten versehen: Grund der Kontaktaufnahme, Status der Anfrage, mittels Open-Source-KI-Lösungen ohne Vendor Lock-in und mittels Sentiment-Analyse erkannte Stimmung.
Wenn ein Versicherter den Support kontaktiert, kann der virtuelle oder menschliche Berater sofort erkennen, ob ein Schadenfall in Bearbeitung ist, ob Dokumente eingegangen sind oder ob eine Voranfrage offensteht. Dieses Kontextwissen verkürzt nicht nur die Bearbeitungszeiten, sondern reduziert auch Fehler und unnötige Nachfragen und sorgt für einen reibungsloseren Ablauf.
Darüber hinaus ermöglicht die Nachverfolgbarkeit aller Interaktionen mittels zentralisierter Logs und automatisierter Berichte eine detaillierte Messung der Performance jedes Kanals und jedes Assistenten. Zufriedenheitsorientierte KPIs liefern kontinuierlich Daten zu First-Contact-Resolution-Rate, durchschnittlicher Antwortzeit und Kundenengagement.
Praxisbeispiel eines E-Commerce-Händlers
Ein Online-Retailer, der mit einem wachsenden Volumen multikanaliger Anfragen zu kämpfen hatte, implementierte eine einheitliche Plattform auf Basis von Microservices und einer Kundendatenplattform. Ziel war es, die Datenströme von Website, Mobile App und Kundenservice in einem zentralen Repository zusammenzuführen.
Die Lösung steigerte die Online-Conversion um 30 % und reduzierte die Anzahl der Kontexte-Brüche zwischen den Kanälen um 50 %.
Dieses Beispiel zeigt, dass eine modulare Open-Source-Architektur in einem hybriden Ökosystem eine durchgängige Customer Experience schafft und so einen echten Wettbewerbsvorteil generiert.
Automatisierung und Generative KI
Intelligente Automatisierung bearbeitet einfache Anfragen ohne menschliches Eingreifen, beschleunigt Antwortzeiten und verringert Fehler.
Generative KI-gestützte Assistenten liefern kontextbezogene und präzise Antworten.
Workflow-Automatisierung
Die Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) in Verbindung mit Microservices übernimmt Routineanfragen – etwa Adressänderungen, Schadenstatus-Abfragen oder Dokumentenversand – ohne manuelle Eingriffe. RPA
Dies entlastet die Berater, damit sie sich auf komplexe oder wertschöpfende Fälle konzentrieren können. Gleichzeitig erhöht es die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Antworten, da Erfassungsfehler und Auslassungen vermieden werden. Die automatisierten Prozesse werden versioniert und über CI/CD-Pipelines kontinuierlich getestet, um die Robustheit der Orchestrierungsketten sicherzustellen. CI/CD-Pipelines
Technisch setzt man auf Open-Source-Lösungen und zustandslose APIs, was Skalierbarkeit und Monitoring erleichtert.
Integration von Generativer KI für dynamische FAQs
Über vordefinierte Skripte hinaus ermöglichen Sprachgenerierungsmodelle, natürlich formulierte Fragen zu verstehen und zu beantworten. In Chatbots oder Sprachassistenten integriert, greifen sie auf das interne FAQ-Repository und weitere Daten zu, um konsistente und aktuelle Antworten zu liefern.
Diese dynamische FAQ lernt aus neuen Anfragen und den Korrekturen durch Berater dazu. Fine-Tuning-Algorithmen nutzen sogar Feedback-Kennzahlen (NPS), um die Relevanz der Antworten zu optimieren und Themen für die Erweiterung zu priorisieren.
Die Generative KI wird nicht regelbasiert ersetzt: Jede Antwortvorschlag durchläuft einen Vertrauensrahmen, und unklare Fälle werden automatisch an einen menschlichen Berater weitergeleitet – für Sicherheit und Compliance.
Praxisbeispiel Automatisierungsprojekt
Ein Versicherungsunternehmen, das von einem massiven Anstieg schadenbezogener Anfragen betroffen war, führte einen Conversational Bot auf Basis einer Open-Source-Generative-KI-Bibliothek ein. Der Bot übernahm 60 % der Anfragen – von der Aktenanlage bis zum Versand der Erstunterlagen.
Die Koordination mit dem Schadenmanagement-System erfolgte über eine Microservices-Orchestrierungsschicht, die Kundendaten in Echtzeit extrahierte und aktualisierte. Dadurch verkürzten sich die Bearbeitungszeiten bei Standardanfragen um 70 %.
Dieses Beispiel zeigt, wie eine beherrschte Integration Generativer KI in einer skalierbaren Architektur einen Lastspitzen-Effekt in eine Chance für höhere Kundenzufriedenheit und operative Effizienz verwandelt.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Proaktive Personalisierung
Personalisierung basiert auf der Nutzung von Daten, um Kundenbedürfnisse vorherzusehen, noch bevor sie geäußert werden.
Next-Best-Action wird zum aktiven Coaching über den gesamten Kundenlebenszyklus.
Data Analytics und Segmentierung
Eine detaillierte Analyse transaktionaler, demografischer und verhaltensbezogener Daten ermöglicht die Segmentierung nach Risikoprofil, Kontaktpräferenzen und Lebenssituationen. Kundendatenplattformen zentralisieren diese Informationen, bereit für Marketing-Automation oder Empfehlungs-Engines.
Diese dynamische Segmentierung passt sich an Ereignisse an: Adresswechsel, Schadenmeldung, Vertragslaufzeitende. Bei jeder Änderung bewertet ein Scoring-Modul das Profil neu und schlägt passende Maßnahmen vor – sei es Zahlungserinnerung, Zusatzangebot oder präventiver Rat.
Die Datenverarbeitung erfolgt in einem DSGVO-konformen Rahmen mit Zugangskontrolle und Verschlüsselung.
Next-Best-Action und Life-Moments
Next-Best-Action bedeutet, den Versicherten zum richtigen Zeitpunkt die relevanteste Information oder Dienstleistung anzubieten. Beispielsweise kann die Wohngebäudeversicherung vor dem Sommerurlaub eine Erweiterungsschutz für im Ausland gelagerte Wertgegenstände vorschlagen.
Um diese Gelegenheiten zu identifizieren, nutzen Versicherer prädiktive Modelle, die externe Daten (Wetter, Schadenhäufigkeit in der Region) und interne Informationen (Schadenhistorie) verknüpfen. Die KI erkennt schwache Signale und startet automatisch eine multikanalige Kampagne per E-Mail, SMS oder Push-Benachrichtigung.
Dieser proaktive Ansatz verwandelt die Versicherung von einer rein reaktiven Instanz in einen vertrauenswürdigen Berater bzw. Life-Coach. Versicherte sehen die Marke als verlässlichen Partner, der Bedürfnisse antizipiert und Risiken minimiert, bevor sie zum Schadenfall werden.
Erweiterter Self-Service und vollkommene Transparenz
Self-Service-Portale und Apps bieten volle Autonomie und entlasten die Berater.
Transparenz über den Status der Anfragen stärkt das Vertrauen und vermeidet unnötige Rückfragen.
Modulare Self-Service-Portale
Self-Service-Portale basieren auf Open-Source-Bausteinen und modularen Komponenten, die sich je nach Business-Anforderung anpassen lassen. Versicherte können ihre Verträge einsehen, Bescheinigungen herunterladen und Dokumente direkt hochladen.
Jedes Modul (Schadenmanagement, Zahlungsstatus, Tarifänderungen) ist unabhängig deploybar – Updates erfolgen schnell, ohne die gesamte Plattform zu beeinträchtigen. UX-orientierte Oberflächen leiten durch den Prozess und minimieren Fehler.
Das Backend wird über sichere RESTful-APIs orchestriert, sodass eine nahtlose Kommunikation mit dem Kernsystem gewährleistet ist. Workflows sind nachvollziehbar dokumentiert, wodurch fehlende Unterlagen automatisiert nachgefordert und Reibungspunkte im Ablauf identifiziert werden können.
Echtzeit-Tracking mit Feedback-Loops
Transparenz beschränkt sich nicht auf Dokumentenzugriff, sondern umfasst eine genaue Verfolgung des Bearbeitungsstands. Jeder Schritt (Eingang, Prüfung, Zahlung, Abschluss) wird zeitgestempelt und im Kundenportal angezeigt.
Integrierte Feedback-Loops mit NPS-Abfragen oder kurzen Zufriedenheitsumfragen erlauben eine kontinuierliche Prozessoptimierung. Unzufriedenheiten werden automatisch an die zuständigen Teams gemeldet, die umgehend Korrekturmaßnahmen einleiten können.
IT-Dashboards konsolidieren KPIs wie durchschnittliche Bearbeitungszeiten, Abbruchraten und Ursachen für Prozessstillstände – ideal für datenbasierte Entscheidungen und Priorisierung von Optimierungsmaßnahmen.
Sicherheit und DSGVO-Konformität
Im Self-Service-Kontext ist Datenschutz essenziell. Plattformen setzen auf Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, TLS-Zertifikate und feingranulare Zugriffsrechte basierend auf Rollen. Jede kritische Aktion erfordert eine starke Authentifizierung – für volle Compliance.
Zustimmungen werden transparent verwaltet durch Preference-Center, die jede Datenverarbeitungsautorisierung dokumentieren. Versicherte können ihre Einwilligung jederzeit einsehen und anpassen.
Diese technische und regulatorische Transparenz in Kombination mit reibungslosen Prozessen schafft Vertrauen, minimiert Compliance-Risiken und vereinfacht die interne Administration.
Auf dem Weg zu einem hybriden und transparenten Kundenservice im Jahr 2030
Die Kombination aus beherrschter Omnikanalstrategie, intelligenter Automatisierung, proaktiver Personalisierung und transparentem Self-Service zeichnet den Kundenservice von 2030 aus. Modulare Open-Source-Architekturen, unterstützt durch KI, verbinden Agilität mit Zuverlässigkeit.
Für eine erfolgreiche Transformation müssen Versicherer eine kundenzentrierte Denkweise einnehmen, Prozesse verschlanken und Zufriedenheits-KPIs integrieren. Trotz zunehmender Automatisierung bleibt der Mensch unverzichtbar für komplexe und sensible Fälle.
Unsere Expertinnen und Experten bei Edana unterstützen IT- und Fachabteilungen beim Aufbau dieses hybriden Modells – durch die Abstimmung von Digitalstrategie, zukunftsweisenden Technologien und langfristigem ROI. Wir begleiten Sie dabei, Transparenz und Reaktionsfähigkeit zu Ihren Wettbewerbsvorteilen zu machen.
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