Schadenmangement: Vermeidbarer Konflikt

Jedem Schaden geht ein Risiko voraus. Das Abwägen des einen ist die Basis für den Versicherer eine Prämie aufzurufen, die möglichst alle Risiken finanziell abdeckt. Nun kann man mit Risiken leben oder diese aktiv mindern, das ist das Wesen des Riskmanagements. Und so finden in den letzten Jahren immer mehr jene Risiko-Experten bei den Versicherern Gehör, denn anders ist dem Trend der steigenden Prämien speziell im Flottenbereich nur schwer entgegenzukommen.

Als Mittler fungiert hier der Schadensteuerer. Als solcher hat sich Auto Fleet Control mit dem Riskmanager Ralph Feldbauer zusammengetan, um Flottenkunden jenen Weg des präventiven Ansatzes zu ebnen. Der zentrale Punkt, und hier schlägt sich der Bogen zur Digitalisierung in der Flotte, sind die Fuhrparkdaten. Von den Unfällen gibt es immer Daten, von Beinah-Unfällen nicht.

Aber diese Lücke kann über KI geschlossen werden, daran glauben die drei Partner des Pilotprojektes, das Autoflotte von Anfang an begleitet. Der Fuhrpark, und damit der Dreh- und Angelpunkt der Geschichte ist jener des Dienstleisters Nobleglass aus Kolbermoor bei Rosenheim. Gut 130 Fahrzeuge, davon rund 100 Transporter, zählt die Flotte, die auf einen Schlag mit KI-Systemen ausgestattet wird und deren Unfallquoten fortan sinken soll. Ob das gelingt?

Auch hier hilft KI

Vorab galt es aber, einige Dinge zu klären: Vor allem die Wirkmächtigkeit von KI-Modellen in der Schadenprävention. KI spielt eine revolutionäre Rolle bei der Weiterentwicklung des Risikomanagements und der Schadenprävention für Flotten. Sie ermöglicht eine bislang unerreichte Datendichte und -qualität, die für eine aktive Steuerung von Risiken unerlässlich ist und bestehende Schadenprozesse fundamental verändert. Auf diese Prämisse können sich alle Parteien des Pilotprojektes einigen.

Der Kern der KI-gestützten Weiterentwicklung liegt in der Zusammenführung und intelligenten Analyse aller relevanten Datenquellen. Dazu gehören Kundendaten, Fuhrparkdaten (inkl. technischer Ausstattung), Risikodaten aus Risikoanalysen sowie vollständige Schadenmanagementdaten – sowohl versicherte als auch nicht versicherte Schäden, aktive Schäden und Pannen.

Mehrwert für alle

Durch diese Integration kann die KI spezifische Fragen beantworten, um besondere Risikothemen zu identifizieren, die für bestimmte Schadenarten relevant sein könnten. Die KI ist in der Lage, Muster in historischen Daten, wie jahrelangen Excel-Tabellen über Schäden, zu analysieren und daraus künftige Erkenntnisse abzuleiten. Dies ermöglicht die Beantwortung komplexer Fragen zu:

Spezifischen Fahrzeugtypen und Ausstattungen Einsatzgebieten (z.B. Service-, Pool- oder Vertriebsfahrzeuge) Regionalisierungen

"Dieser Weg ermöglicht einen echten präventiven Ansatz für das Flottenrisikomanagement, der weit über die frühere manuelle Schattenakten-Analyse hinausgeht. Die Fähigkeit, alle Datenbestände zu kombinieren, stellt einen absoluten Mehrwert für Flottenmanager und Kunden dar", loben Daniele Baldino, CEO von AFC, und Ralph Feldbauer unisono.

Laut Baldino ist ein solcher Kostenvoranschlag für die meisten Schäden (Lack-, Kollisions-, Parkschäden) zu 90 bis 95 Prozent akkurat. Dieser automatisierte Prozess kann die Zeit für die Schadenabwicklung von einer Woche auf zehn Minuten reduzieren, meint der CEO, und führt zu einer deutlich besseren Datenqualität. Da die Schäden von Anfang an korrekt kategorisiert werden (z.B. Rangierschaden, Parkschaden etc.).

Der Beinah-Unfall

Die Prozesse nach einem Unfall zu beschleunigen, hilft allerdings nur wenig, sich der Beinah-Unfälle bewusst zu werden. Hier kommen die Dashcams ins Spiel, die im Pilotprojekt in der gesamten Flotte verbaut worden. „Der Einsatz von Dashcams in Kombination mit KI macht Beinahe-Unfälle sichtbar und verhindert, dass ein tatsächlicher Schaden entsteht“, erklärt Feldbauer. Folgende Punkte sprechen für diese neuen Helfer in der Flotte:

Die Kameras registrieren bestimmte Ereignisse und nutzen KI, um diese mit hoher Datenqualität und Risikorelevanz zu klassifizieren. Die KI berechnet basierend auf inneren und äußeren Ereignissen sowie Vergangenheitsdaten die Wahrscheinlichkeit eines Schadens in den nächsten drei bis fünf Sekunden. Erkannte Ereignisse können sein: zu geringer Abstand, Rotlichtverstoß, Vorfahrtsverstoß, starkes Bremsen, Seitenbewegungen oder Ablenkung des Fahrers (z.B. durch Handynutzung). Diese Systeme können direkte Warnhinweise an den Fahrer geben (z.B. „Leg das Handy weg, schau nach vorne“). Die Daten können für Coaching und Schulungen genutzt werden, indem Fahrern oder Fahrtrainern konkretes Bildmaterial zur Verfügung gestellt wird, um das Fahrverhalten zu besprechen. Das System ist selbstlernend und kann beispielsweise Bremsvorgänge in Kreisverkehren als unkritisch einstufen und zukünftig herausfiltern, wenn dies vom Nutzer bestätigt wird. Im Gegensatz zu klassischen Telematiksystemen, die in der Vergangenheit oft keine signifikanten Verhaltensänderungen oder Prämienvorteile brachten, greifen diese KI-gestützten Dashcams direkter in das Fahrverhalten ein und sensibilisieren anders.

Der Einsatz von KI-Tools im Risikomanagement und in der Schadenprävention zielt aber nicht allein auf die Kostensenkungen ab, sondern erhöht spürbar die Arbeitssicherheit und den Schutz aller Fahrer sowie der anderen Verkehrsteilnehmer. Schwere Personenschäden, die enormes Leid und hohe Kosten verursachen, sollen damit möglichst vermieden werden. Durch die messbaren Effekte auf das Fahrverhalten der Nutzer, hier gehen die beiden Experten von einer 20- bis 30-prozentige Reduktion der Schadenhäufigkeit in der Flotte aus, können die Versicherer sogar Vorausrabatte auf die Prämien anbieten. Diese Prognosen in Zahlen auf den Fall von Nobleglass umzumünzen, ist die Hauptaufgabe des gemeinsamen Projekts.

Nauto als Partner

Gleichzeitig sensibilisiert Baldino: „Die Implementierung dieser Technologien ist komplex und erfordert die sorgfältige Klärung rechtlicher Fragen wie Datenschutz, Arbeitsrecht und Betriebsverfassung. Anlassbezogene Aufnahmen sind möglich, wobei alle personenbezogenen Bilder (Gesichter, Nummernschilder) automatisch verpixelt werden, um den Datenschutz zu gewährleisten.“ Und so dauerte das Klären der rechtlichen Fragen vorab eine gewisse Zeit.

Ist dann das System installiert, wie im nächsten Projektschritt mit dem Einbau der Technik in alle Fuhrparkfahrzeuge, geht es um die Akzeptanz bei den Fahrern. Es muss klar kommuniziert werden, dass der Zweck die Schadenprävention und die Erhöhung der Sicherheit ist und nicht eine Leistungskontrolle der Fahrer. Das gewählte Dashcam-System von Nauto ist konfigurierbar, um diesen Voraussetzungen gerecht zu werden und um gleichzeitig den „Nervfaktor“ für die Fahrer minimal zu halten.

In drei Jahren amortisiert

Laut Baldino rechnet sich eine solche Investition in der Regel bereits nach zwei bis drei Jahren. Auf einen Punkt legt der Riskmanager Feldbauer hier besonders wert: „Die intelligente Steuerung des Schadenmanagements ermöglicht es, Frequenzschäden (häufige, kleinere Schäden) nicht blind an den Versicherer zu melden, sondern in Eigenregie abzuwickeln.

Dies spart bis zu 50 Prozent der Kosten, da sowohl die Versicherungssteuer als auch die Betriebskosten der Versicherung entfallen.“ Und da sind wir wieder bei der Ausgangslage, weshalb aktuell viele Flotten wie Nobleglass nach Lösungen schauen, um Prävention aktiv zu werden. Wie es mit dem Pilotprojekt in der Praxis weitergeht, zeigen wir in der Ausgabe 3_2026.   rs