Captives werden rasch zum Testfeld für KI-gestützte Versicherungen

Die derzeit am häufigsten wiederholte Aussage zur Captive-Versicherung lautet, dass KI-Rechenzentren zu groß sind, als dass der traditionelle Markt sie aufnehmen könnte. Marsh, der weltweit größte Versicherungsmakler und Captive-Manager, erwartet ein explosives Wachstum bei Unternehmen, die eigene Versicherer gründen, um Risiken im Zusammenhang mit Rechenzentren zu tragen. S&P Global Ratings, die Ratingagentur, hat eine Meta-Anlage als außerhalb der Grenzen dessen beschrieben, was vollständig versichert werden kann. Weltweit gibt es inzwischen mehr als 6.000 Captives, die Prämien in Höhe von rund 240 Milliarden US-Dollar einnehmen – fast ein Fünftel mehr als vor zwei Jahren, zufolge Captive Review.

Eine Captive ist ein Versicherungsunternehmen, das in der Regel nur einen Kunden hat – die eigene Muttergesellschaft –, ein eng begrenztes Geschäft betreibt und keine Versicherungen an Privatkunden vertreibt. Dennoch braucht sie Underwriting, versicherungsmathematische Rückstellungen, Rechnungslegung nach gesetzlichen Vorschriften, Wirtschaftsprüfungen, rechtliche Prüfungen und behördliche Meldungen. Was sie nicht hat, sind vierzig Jahre Mainframe-Altlasten, eine Schadenplattform, die niemand anzurühren wagt, oder tausend Underwriter mit festgefahrenen Gewohnheiten. Damit ist sie das ideale Umfeld in der Versicherungsbranche, um herauszufinden, ob Software den gesamten Betrieb übernehmen kann.

Alexandre Musy, CEO von Huscarl, das einen KI-Aktuar für Unternehmen und deren Captives entwickelt, bringt die Konsequenz unverblümt auf den Punkt. „Captives sind kleine, vereinfachte Versicherungsunternehmen“, sagte er. „Man kann sicher sein, dass als Nächstes KI-gestützte Versicherungsunternehmen folgen, sobald KI-gestützte Captives im Einsatz sind.“

Musy und CTO Paulien Jeunesse entwickelten zuvor bei Descartes Underwriting das, was Huscarl als weltweit erstes parametrisches Cyberversicherungsprodukt für Unternehmen bezeichnet. Musy baute das Geschäft damit europaweit aus, während Jeunesse, Aktuarin und KI-Wissenschaftlerin, das zugrunde liegende Modell entwickelte.

Die Branche arbeitet mit PDFs

Einem Bericht von Captive.com aus dem August zufolge beschränkt sich der Einsatz von KI bei Captives bislang größtenteils auf einzelne Werkzeuge für Aufgaben wie das Auslesen von Daten aus Dokumenten, den Abgleich von Datensätzen, die Prüfung von Versicherungsbedingungen, das Verfassen von Berichten oder die Unterstützung bei der Schadenverwaltung.

Marcus Schmalbach, CEO der Risikotransferplattform RYSKEX, sagte der Publikation, das Hindernis liege eher im Betriebsmodell und in den Daten als in der Technologie.

Eine Captive kann ein ausgeklügeltes Instrument zur Risikofinanzierung sein und trotzdem mit Tabellenkalkulationen, E-Mails und manuell abgeglichenen PDFs arbeiten. Die Informationen stammen von einer Muttergesellschaft, einem Makler, einem Fronting-Versicherer, einem Manager, einem Schadenverwalter, einem Aktuar, einem Rückversicherer und einem Wirtschaftsprüfer – alle senden unterschiedliche Formate zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Das geringere Transaktionsvolumen im Vergleich zu gewerblichen Versicherern bedeutete, dass es kaum wirtschaftlichen Druck gab, Systeme zu integrieren. Zudem ist jede Captive etwas anders strukturiert, was eine Standardisierung verhindert. Schmalbach zufolge blieben die Abläufe manuell, weil sie von Anfang an nie für eine Automatisierung ausgelegt waren.

Illia Pinchuk, CEO von DICEUS, sagte Captive.com, die Probleme häuften sich an den Schnittstellen zwischen den Organisationen. Als Beispiel nannte er ein Programm mit 100 Captives und 200 Policen, bei dem die zentralisierte Verwaltung die gebündelte Abwicklung von Verlängerungen ermöglichte und Bescheinigungen auf Abruf ausstellte.

Musy erläutert genauer, warum eine gemeinsame Datenschicht immer wieder scheitert.

Sie „würde der Branche sehr zugutekommen“, sagte er. Doch an einer Captive seien Aktuare, Wirtschaftsprüfer, Buchhalter, Anwälte, Anlageverwalter und externe Verwaltungsdienstleister beteiligt, und „je mehr Beteiligte es gibt, desto schwieriger ist die Umsetzung“.

Das Scheitern sei eher sozialer als technischer Natur, argumentierte er. „Es wird immer jemanden geben, der fortschrittliche Systeme nicht nutzen kann oder will“, sagte er. Deshalb greife der Markt wieder auf „PDFs und Excel-Dateien“ zurück.

Diese Beobachtung hat auch eine geschäftliche Dimension und beschreibt einen Dreikampf statt eines Duells. Softwareanbieter verkaufen etablierten Captive-Managern eine Datenschicht. Eine zweite Gruppe von KI-basierten Captive-Managern tritt gegen diese etablierten Anbieter an und hat die Datenschicht bereits integriert. Huscarl nimmt eine dritte Position ein und stellt dem Vertriebskanal die aktuarielle Datenschicht bereit, statt ihn zu ersetzen: Das Unternehmen baut ein Netzwerk von Captive-Managern und Maklern als Partner aus und arbeitet bereits mit einer Risikorückbehaltsgruppe sowie mit einer Single-Parent-Captive bei einem Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 2 Milliarden US-Dollar zusammen.

„Derzeit ist unklar, welcher Weg zum Erfolg führt“, sagte Musy. Er schränkte jedoch ein, dass gerade das Durcheinander selbst zum Wettbewerbsvorteil werden könnte. KI sei, so seine Einschätzung, „ein großartiges Bindeglied für unübersichtliche Datenabläufe“. Huscarl habe „seit der Gründung wahrscheinlich 50 % unserer Entwicklungsarbeit allein dafür aufgewendet“, was das Unternehmen nun in die Lage versetze, unübersichtliche PDFs und Tabellenkalkulationen „vollständig automatisiert zu verarbeiten – unabhängig davon, wie sich die Branche entwickelt“.

Die Hälfte des Entwicklungsaufwands eines Versicherungs-Start-ups floss also in das Lesen von Dokumenten, deren Absender sich weigerten, sie nicht mehr zu verschicken.

Was sich noch nicht automatisieren lässt

Die Ansätze gehen dort auseinander, wo es um Urteilsvermögen geht. Die deutlichste Beschreibung dieser Grenze kommt von einem Anbieter.

Schmalbachs Grundsatz lautet, wie er Captive.com erklärte: Das System gibt Empfehlungen, die Entscheidung trifft der Experte.

Software kann darauf hinweisen, dass sich eine Rückstellung verändert hat, ein Schaden ungewöhnlich erscheint oder sich ein Risiko verschlechtert. Doch weiterhin muss eine qualifizierte Person entscheiden, was das bedeutet und ob Versicherungsschutz besteht.

Ein Agent kann einen Schadenfall erkennen, der einen Meldeschwellenwert überschreitet, und die Benachrichtigung vorbereiten. Er sollte den Schadenfall jedoch weder ablehnen noch Rückstellungen ändern oder eigenständig eine wesentliche Zahlung genehmigen können. Ebenso sollte er keine Gelder außerhalb festgelegter Freigabekontrollen bewegen können.

Jede Aktion sollte protokolliert und überprüfbar sein, und eine namentlich benannte Person sollte dafür verantwortlich sein. KI sollte Entscheidungen unterstützen, statt sie unbemerkt selbst zu treffen.

Musys Ambitionen reichen über diese Phase hinaus. Der Leitgedanke sei, so sagte er, „KI als ultimativer Orchestrator, da jede Entscheidung Aspekte aus den Bereichen Underwriting, Versicherungsmathematik, Rechnungswesen, Recht und Finanzen umfasst“ – etwas, das einer „Unternehmensintelligenz für Captives, die sie zu einer höheren Wertschöpfung für ihre Eigentümer lenkt“, näherkommt.

Huscarl zufolge wird jede Analyse von einem zugelassenen menschlichen Aktuar geprüft und unterzeichnet. Zudem verlangen die für Captives zuständigen Jurisdiktionen ohnehin in der Regel ein unterzeichnetes jährliches versicherungsmathematisches Gutachten. Die Autonomie betrifft die Arbeit. Das Urteil und die damit verbundene berufliche Haftung bleiben in menschlicher Hand. Schmalbach verweist aus einer anderen Perspektive auf dieselbe Prüfung und argumentiert, dass sich durch die Verknüpfung von Captive-Daten mit den Geschäftsabläufen des Mutterunternehmens Schadenmuster erkennen ließen, bevor sie bei der jährlichen versicherungsmathematischen Prüfung sichtbar werden. Die jährliche Prüfung bleibt bestehen. Die Frage ist, wer ihr die Daten liefert.

Warum das über eine Nische hinaus von Bedeutung ist

Die wirtschaftlichen Vorteile ziehen Kapital an. AM Best bewertet rund 150 US-Captives und schätzt, dass diese über einen Zeitraum von fünf Jahren Einsparungen von mehr als 8 Milliarden Dollar erzielt haben, weil die Prämien auf der Bilanz bleiben, statt abzufließen. Marsh zählte 118 Captives, die 2025 neu gegründet wurden – gegenüber 92 im Vorjahr –, und das in einem Jahr, in dem die Preise für gewerbliche Versicherungen um etwa 4 % sanken. Unternehmen versichern sich selbst, obwohl Versicherungen günstiger werden. Das deutet darauf hin, dass der Wandel struktureller Natur ist und nicht bloß eine Reaktion auf einen angespannten Markt.

Investoren haben das bemerkt. Im September sicherte sich der Captive-Manager Luzern Risk 45 Millionen US-Dollar, und Huscarl sicherte sich 5,6 Millionen US-Dollar von FRST und Y Combinator, während Captive-Gesellschaften, die einst den Fortune-500-Unternehmen vorbehalten waren, nun auch Unternehmen mit einem Umsatz von nur 10 Millionen US-Dollar angeboten werden.

Musy zielt nicht auf das Captive-Management, sondern auf den gewerblichen Versicherungsmarkt selbst. Sein Ziel sei es, sagte er bei der Bekanntgabe der Finanzierungsrunde, Risikomanagern in Unternehmen zu ermöglichen, als ihre eigenen Chief Underwriting Officers zu agieren – in „einer Zukunft, in der Selbstversicherung zum Standard und gewerbliche Versicherungen zur Ausnahme werden“.

Nichts davon macht den Captive-Markt groß. Es macht ihn überschaubar.

Eine Branche mit Tausenden kleinen, vereinfachten und personell dünn besetzten Versicherungsunternehmen, die Risiken übernehmen, die der Mainstream-Markt nicht anfasst, bietet im Finanzwesen den größten Spielraum dafür, dass Software Risiken bewertet, Rückstellungen bildet, Konten abstimmt und Berichte erstellt. Was sich dort bewährt, erreicht als Nächstes Unternehmen mit einer Million Versicherungsnehmern und einer versicherungsmathematischen Abteilung, die schon lange vor dem Internet auf dieselbe Weise gearbeitet hat.