Warum das vollautomatisierte Servicecenter (noch) eine Illusion ist

27.1.2026 – Technisch betrachtet, sind die Zutaten für ein KI-basiertes Versicherungs-Servicecenter bereits vorhanden. Trotzdem scheitern solche Projekte oft. Ein besonderer Knackpunkt ist dabei die Integration in die bestehende Daten- und Prozesslandschaft. Statt zur Vollautomatisierung kann KI sinnvoll eingesetzt werden, wenn sie nicht als Ersatz, sondern als Assistenz dient – zur strukturierten Erfassung und Aufbereitung des Kundenanliegens, zum gezielten Routing zum passenden Serviceagenten und auch zur Qualitätssicherung. Doch auch hier gilt: Auf saubere Prozesse und Datenschutz ist zu achten. – Von Robert Sobotka.

: Bild: Mohamed Hassan/Pixabay

Die meisten Versicherungsunternehmen im deutschsprachigen Raum haben inzwischen Chatbots auf ihren Websites integriert. Die Akzeptanz durch Kundinnen und Kunden ist dabei unterschiedlich, insgesamt jedoch verhalten positiv.

Vor diesem Hintergrund liegt für viele Vorstände und Geschäftsführungen der nächste Schritt nahe: die Automatisierung der telefonischen Servicecenter durch KI-basierte Voicebots, natürlich getrieben durch steigenden Kostendruck.

Die zugrunde liegende Annahme lautet: Voicebots könnten in der heutigen Zeit menschliche Serviceagenten teilweise oder sogar vollständig ersetzen.

Technologisch ist diese Vision durchaus plausibel – praktisch erweist sie sich jedoch als deutlich komplexer, als es viele Implementierungsprojekte zunächst vermuten lassen. Und zusätzlich stellt sich die Frage: Was sagt der Kunde, die Kundin dazu?

Technisch möglich – operativ komplex

Aus rein technischer Sicht stehen heute alle relevanten Bausteine für ein KI-basiertes Servicecenter zur Verfügung: leistungsfähige Spracherkennung, Natural Language Understanding, Dialogsteuerung, Wissensdatenbanken und Systemanbindungen.

Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch nicht in der Technologie selbst, sondern in deren Anpassung an die spezifischen Anforderungen der Versicherungsbranche, an die individuelle Systemlandschaft des jeweiligen Instituts sowie an die Erwartungen der Versicherungskundinnen und -kunden.

Besonders kritisch ist dabei die Integration in die bestehende Daten- und Prozesslandschaft. Genau hier scheitern bislang viele Projekte. Nach aktuellem Kenntnisstand des Autors existiert kein vorzeigbares Best-Practice-Beispiel einer vollständig erfolgreichen KI-Integration in Servicecentern von Versicherungen, Banken, Kreditkartenunternehmen oder Vorsorgekassen im deutschsprachigen Raum.

Zwar gab es zahlreiche Pilotprojekte und Markteinführungen, diese waren jedoch häufig von funktionalen Brüchen und Akzeptanzproblemen geprägt.

Der klassische Fehler: Frontend vor Prozess

: Der Autor: Meinungsforscher Robert Sobotka,
Geschäftsführer von Telemark Marketing
(Bild: Telemark Marketing/Martina Zuber)

Ein wiederkehrendes Muster dieser Fehlschläge ist, dass das Pferd von der falschen Seite aufgezäumt wurde.

Statt zunächst die internen Prozesse zu harmonisieren, wurden KI-Tools im Frontend installiert, die bestehende IVR-Systeme (IVR: Interactive Voice Response; automatisiertes Telefon-Routingsystem) ersetzen sollten – mit dem Ziel, die Kundenfreundlichkeit zu erhöhen und Bearbeitungszeiten zu verkürzen.

Diese Effekte treten jedoch nur dann ein, wenn die dahinterliegenden Prozesse konsistent, klar definiert und systemseitig vollständig unterstützt sind. Ist dies nicht der Fall, nehmen Kundinnen und Kunden solche Systeme als „halbfertig“ und „kundenunfreundlich“ wahr.

Das Ergebnis: Ein Imageschaden für Voicebot-Anwendungen, noch bevor diese ihr eigentliches Potenzial entfalten konnten.

Warum Versicherungsanfragen besonders anspruchsvoll sind

Im Unterschied zu vielen anderen Branchen sind Anfragen im Versicherungs-Servicecenter selten trivial. Einfache Standardfragen – etwa zu Öffnungszeiten, Filialstandorten oder Richtpreise – werden von Kundinnen und Kunden in der Regel vorab über Suchmaschinen geklärt.

Der telefonische Kontakt würde hier bereits einen zusätzlichen Aufwand darstellen: Kundinnen und Kunden haben die Telefonnummer ihrer Versicherung meist nicht gespeichert und müssen diese erst recherchieren. Wer dennoch anruft, tut dies daher in der Regel mit einem konkreten, oft komplexen Anliegen.

Untersuchungen zeigen, dass 25 Prozent der Versicherungskunden mindestens einmal pro Jahr telefonischen Kontakt mit dem Servicecenter aufnehmen (Quelle: Recommender 2025). Das sind hochgerechnet 1,8 Millionen österreichische Versicherungskunden, die zum Telefon greifen.

Also stellen die Callcenter einen wichtigen Touchpoint zur Beantwortung komplexer Kundenanfragen dar.

Der realistische und nachhaltige Zielzustand liegt nicht in der vollständigen Automatisierung, sondern in einer Entlastung des Servicecenters bei gleichzeitigem Erhalt des menschlichen Korrektivs.

Der sinnvolle Einsatz von KI: Assistenz statt Ersatz

Das Risiko, in diesem Bereich etwas falsch zu machen und damit eine Lawine der Kundenverärgerung loszutreten, ist unerwartet hoch.

Der realistische und nachhaltige Zielzustand liegt daher nicht in der vollständigen Automatisierung, sondern in einer intelligenten Entlastung des Servicecenters bei gleichzeitigem Erhalt des menschlichen Korrektivs.

Dies ist insbesondere deshalb besonders notwendig, da KI-Systeme weiterhin zu Halluzinationen und Fehlinformationen neigen können.

Erfassung der Anliegen und intelligentes Routing

Ein zentraler Anwendungsfall ist die strukturierte Erfassung des Kundenanliegens und das gezielte Routing zum passenden Serviceagenten.

Hier bieten sprachbasierte Voicebots einen klaren Vorteil gegenüber klassischen IVR-Menüs: Der Anrufer formuliert sein Anliegen im Freitext, ohne sich durch komplexe Menüstrukturen navigieren zu müssen. Moderne Spracherkennung arbeitet dabei bereits sehr zuverlässig.

Die KI analysiert das Anliegen, greift auf relevante Hintergrundsysteme zu und bereitet eine inhaltliche Lösung vor, ohne diese Information selbst final an den Anrufer auszugeben. Stattdessen wird der Anruf an den zuständigen Agenten weitergeleitet, der die vorgeschlagene Lösung fachlich prüft und persönlich kommuniziert.

Dieser Ansatz

reduziert die objektive und subjektive Wartezeit,
erspart dem Agenten die erneute Problemerhebung,
erhöht die wahrgenommene Servicequalität.
Und vor allem: Erspart Agent-Personalkosten durch kürzere Gespräche.

Voraussetzung ist allerdings, dass der Kunde sein Anliegen nicht erneut erklären muss. Ist dies der Fall, kehrt sich der Effekt sofort ins Negative um. Aus diesem Grund kann man solche Systeme erst starten, wenn der dahinterliegende Prozess einwandfrei funktioniert.

Automatisierte Anruferidentifikation

Ein weiterer sinnvoller Einsatzbereich ist die Kundenidentifikation, etwa bei Fragen zu Schadenfällen oder konkreten Vertragsdaten. Die KI kann den zeitintensiven Identifikationsprozess übernehmen:

Erfassung von Namen, Kundennummer, Schaden- oder Vertragsnummer,
Abfrage des Geburtsdatums,
Durchführung einer Zwei-Faktor-Authentifizierung (zum Beispiel per SMS oder E-Mail).

Entscheidend ist, dass das System kontextabhängig erkennt, ob eine Authentifizierung notwendig ist. Bei allgemeinen Produktanfragen ist sie entbehrlich und würde sogar Verwunderung beim Anrufer auslösen, bei personenbezogenen Vertragsdaten ist dies zumeist aber zwingend erforderlich.

Ist dieser Prozess sauber definiert und trainiert, profitieren alle Beteiligten:

Zeit- und damit Personalkostenersparnis im Servicecenter,
höhere wahrgenommene Servicequalität,
gesteigertes Sicherheitsgefühl beim Kunden.

Aber Achtung: Hier ist der Fallstrick nicht nur ein sauber definierter Prozess, sondern auch eine datenschutzrechtliche Frage. Schließlich sind hier eine Abfrage sensibler Kundendaten bzw. ein Zugriff darauf erforderlich, und dabei bedarf es einer genauen Prüfung. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass nahezu alle Spracherkennungssysteme auf die Anwendungen der großen amerikanischen Tech-Anbieter zurückgreifen.

Anwendungsfelder im Backoffice

KI-basierte Voicebots eröffnen darüber hinaus neue Möglichkeiten in der Qualitätssicherung:

KI-gestützte Trainingssysteme zur Einschulung neuer Agents,
Expertensysteme zur Unterstützung der Agents bei komplexen Anfragen oder
regelmäßige automatisierte Voicebot-Testcalls zur gezielten Ableitung von Trainingsmaßnahmen für Agenten.

Diese KI-Anwendungen sind für den Kunden nicht sichtbar und auch einfacher zu implementieren. Diese KI-Unterstützung eignet sich daher für Einstiegsanwendungen.

Anwendungsfelder im Outbound

Auch Outbound-Befragungen nach abgeschlossenen Servicefällen (zum Beispiel Net-Promoter-Score-Abfragen am Folgetag) stellen einen sinnvollen Use Case dar.

Während direkte IVR-Weiterleitungen nach dem Gespräch häufig abgelehnt werden und menschliche Nachfassgespräche bislang zu teuer waren, bieten Voicebots hier eine wirtschaftlich tragfähige Alternative.

Voraussetzung ist jedoch, dass der Servicefall tatsächlich abgeschlossen und entsprechend im System dokumentiert ist.

Ebenso sind Outbound-Kampagnen nach anderen Touchpoints (Vertragsabschluss, Konvertierung, Beratungsgespräch, Storno) ein effektiver Anwendungsbereich für den Einsatz von Voicebots. Hier gibt es bereits von Marktforschungsinstituten gut entwickelte Tools für die Versicherungsbranche.

Fazit: „Unsichtbare“ Prozesse zuerst, „sichtbare“ Automatisierung später

Versicherungen sollten sich nicht auf Standardlösungen und Versprechungen von IT-Anbietern verlassen. Der notwendige Anpassungsaufwand ist erheblich und wird häufig unterschätzt.

Empfehlenswert ist ein schrittweises Vorgehen: