Kalepa nimmt in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 75 Mio. US-Dollar bei einer Bewertung von 470 Mio. US-Dollar auf, um seine KI für die Versicherungsbranche auszubauen

Ein Versicherungsantrag kann neben einem unkomplizierten Antragsformular auch Verlustaufzeichnungen aus mehreren Jahren, Tabellen, Belege und Informationen enthalten, die nicht ganz zusammenpassen. Kalepa hat in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 75 Millionen US-Dollar aufgenommen, um mehr der mit solchen Anträgen verbundenen Arbeit in vernetzte KI-gestützte Arbeitsabläufe zu integrieren und seine Plattform auf Betriebsabläufe, Risikoprüfung, Preisgestaltung und Portfoliomanagement auszuweiten.

Die Finanzierung bewertet das Unternehmen mit 470 Millionen US-Dollar und erhöht die Gesamtfinanzierung auf 91 Millionen US-Dollar. Die Runde wurde von Updata Partners angeführt; auch die bisherigen Investoren IA Ventures und Inspired Capital beteiligten sich.

Die am 5. November angekündigte Investition folgt auf ein Jahr, in dem sich laut Kalepa sowohl der Umsatz als auch die Zahl der Kunden verdreifacht haben, während sich das über die Plattform abgewickelte Arbeitsvolumen vervierfacht hat. Das Unternehmen berichtet zudem, seit mehr als zwei Jahren einen positiven Cashflow zu erzielen. Es plant, sein KI-Produktangebot auszubauen, neue Märkte zu erschließen und die Zahl seiner Beschäftigten 2027 zu verdoppeln.

Die Arbeit rund um eine Risikoprüfungsentscheidung vernetzen

Kalepa bezeichnet sein Produkt als „KI in professioneller Qualität“ für die Versicherungsbranche. Der Anspruch geht über das Erstellen einer Zusammenfassung eines Antrags hinaus: Die Plattform erledigt und koordiniert Aufgaben in den verschiedenen Schritten, die erforderlich sind, um ein Risiko zu verstehen, seinen Preis festzulegen und über dessen Versicherung zu entscheiden.

Die Plattformübersicht des Unternehmens bildet diesen Ablauf ab – von der Erfassung eingereichter Anträge über die Prüfung auf Vollständigkeit, die Triage, die Risikoanalyse, die Prämienberechnung sowie Angebot und Vertragsabschluss bis hin zum Portfoliomanagement. Zunächst muss ein Antrag klassifiziert und auf fehlende Angaben oder Widersprüche geprüft werden. Anschließend ist er anhand der Zeichnungsrichtlinien und der Risikobereitschaft des Versicherers zu bewerten, bevor das Team die Vertragsbedingungen und die Preisgestaltung beurteilen kann.

Diese Schritte hängen voneinander ab. Ein bei der Erfassung falsch ausgelesenes Feld kann eine spätere Prämienberechnung beeinflussen. Wird dagegen eine Bedingung in einem Belegdokument übersehen, kann sich dadurch die Einschätzung des Risikos durch den Underwriter ändern. Durch die Vernetzung des Arbeitsablaufs kann ein System Belege und Kontext in die nächsten Schritte übernehmen, statt dass die Beschäftigten sie jedes Mal erneut zusammentragen müssen.

Laut der Finanzierungsankündigung koordiniert Kalepas speziell für die Versicherungsbranche entwickeltes KI-System die Agenten, die diese Arbeit erledigen, und passt den Grad ihrer Autonomie an die jeweilige Aufgabe und deren Risiko an. Fachkräfte werden einbezogen, wenn ihr Fachwissen oder ihre Genehmigung erforderlich ist; die Ergebnisse sollen nachvollziehbar und prüfbar sein.

Von uneinheitlichen Dokumenten zu beleggestützten Daten

Kalepas Dokumentation zur Erfassung eingereichter Anträge vermittelt ein genaueres Bild vom ersten Schritt. Die Plattform nimmt Unterlagen über weitergeleitete E-Mails, Portale und APIs entgegen, klassifiziert die Dokumente und extrahiert Risikodaten.

Zu den unterstützten Unterlagen gehören ACORD-Versicherungsformulare, Tabellen, handschriftliche Notizen und Schadenverläufe – Aufzeichnungen über frühere Schadenfälle, anhand derer ein Underwriter die Schadenhistorie eines Antragstellers beurteilen kann. Solche Eingaben können sich in Aufbau und Qualität erheblich unterscheiden, selbst wenn sie sich auf dasselbe Unternehmen beziehen.

Kalepa nennt dokumentenverknüpfte Belege, dokumentübergreifende Konsistenzprüfungen und vertrauensgradbasierte Kontrollen als Bestandteile seines Validierungsprozesses. Das ist im praktischen Einsatz sinnvoller, als die Extraktion als einzelnes Ergebnis zu behandeln, dem einfach vertraut werden muss: Prüfende benötigen einen Weg zurück zur Quelle und eine Möglichkeit, Widersprüche zu erkennen.

Beschreiben beispielsweise zwei Dokumente ein Risiko unterschiedlich, ist das Erfassen beider Angaben nur der erste Schritt. Der Arbeitsablauf muss klären, ob sich die Abweichung automatisch beheben lässt oder einer Person vorgelegt werden sollte, bevor sie eine Entscheidung beeinflusst.

Eine Ensemble-Engine mit Kontrollen für die Automatisierung

Auf seiner Technologieseite für IT- und KI-Führungskräfte beschreibt Kalepa eine Ensemble-Engine, die probabilistische Modelle mit deterministischer Logik und mehrschichtigen Kontrollen verbindet. Das Unternehmen stellt die Plattform als API-first und modular vor; sie lässt sich in Policenverwaltungssysteme, Dokumentenplattformen und interne Data Lakes integrieren.

Diese Kombination ist in der Versicherungsbranche wichtig. Probabilistische Modelle können dabei helfen, unterschiedliche Dokumente und Formulierungen zu interpretieren, während deterministische Logik eine konkrete Regel oder Berechnung durchsetzen kann. Ein leistungsfähiges System muss beides miteinander verbinden und erkennen, wann die verbleibende Unsicherheit eine Einschätzung durch einen Underwriter erfordert.

Kalepa zufolge lässt sich das Produkt an die Risikoprüfungsregeln und die Risikobereitschaft eines Versicherers anpassen, ohne dessen Kernsysteme zu ersetzen. Ziel der technischen Ausrichtung ist es, KI in eine bestehende Betriebsumgebung einzuführen, statt ein neues Policenverwaltungssystem zur Voraussetzung zu machen.

Damit wird auch die Governance zu einer Frage des Arbeitsablaufs. Zu klären ist unter anderem, welche Aufgaben ein Agent selbstständig erledigen darf, für welche eine Genehmigung erforderlich ist und ob die Belege für eine Handlung der nächsten Person, die sie prüft, weiterhin zur Verfügung stehen.

Wachstumsangaben deuten auf höhere Produktivität und mehr Disziplin bei der Risikoprüfung hin

In der Ankündigung werden W.R. Berkley, Bowhead Specialty und AmRisc als Kunden von Kalepa genannt. Zum weiteren Markt des Unternehmens gehören Versicherer, Managing General Agents, Rückversicherer und Programmverwalter.

Kalepa berichtet von Kundenergebnissen wie mehr als 58 % mehr Prämienvolumen pro Underwriter, 30 bis 60 % schneller abgegebenen Angeboten, einer Verdopplung der Abschlussquote vom Angebot zur Police und einer Verbesserung der Schaden-Kosten-Quote um 960 Basispunkte. Dabei handelt es sich um vom Unternehmen berichtete Kundenergebnisse, nicht um einheitliche Resultate, die für jeden Einsatz versprochen werden.

Die Kennzahlen beschreiben unterschiedliche Geschäftsbereiche. Das Prämienvolumen pro Underwriter gibt an, wie viel Geschäft bearbeitet wird, während die Abschlussquote vom Angebot zur Police misst, wie oft aus einem Angebot eine Police wird. Eine Verbesserung der Schaden-Kosten-Quote betrifft die Zeichnungsleistung; 960 Basispunkte entsprechen 9,6 Prozentpunkten und nicht einer Veränderung um 960 %.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn mehr Anträge zu bearbeiten bedeutet nicht automatisch, bessere Risiken auszuwählen. Der wirtschaftliche Nutzen von KI in der Versicherungsbranche muss operative Geschwindigkeit mit Preisdisziplin und der Qualität des resultierenden Portfolios verbinden.

„Das Versicherungsgeschäft beruht auf dem Urteilsvermögen erfahrener Fachleute, und an unsere KI in Profiqualität legen wir denselben Maßstab an“, sagte Paul Monasterio, Mitgründer und CEO von Kalepa, laut der Mitteilung. Er sagte, eine richtige Aufteilung der Arbeit zwischen Menschen und KI ermögliche es erfahrenen Mitarbeitenden, sich auf komplexe Risiken, schwierige Entscheidungen und Beziehungen zu Maklern zu konzentrieren.

Neues Kapital und neue Führungskräfte für ein breiteres Produktangebot

Kalepas letzte Finanzierungsrunde war 2021 eine Serie-A-Runde über 14 Millionen US-Dollar, angeführt von Inspired Capital unter Beteiligung von IA Ventures. Die neue Runde unterstützt die Expansion in weitere Bereiche der Wertschöpfungskette der Versicherungsbranche und die geplante Aufstockung der Belegschaft.

Das Unternehmen hat Garrett Schlesinger zum Chief Technology Officer ernannt. Er war zuvor 12 Jahre bei Affirm tätig, wo er am Aufbau des Echtzeit-Systems zur Risikoprüfung mitwirkte. Zu den weiteren Führungskräften gehören Chief Revenue Officer David Meister, zuvor bei Addepar; Produktleiterin Audrey Howell, zuvor bei Palantir und Butterfly Network; und Leiter der Talentgewinnung Tim Khoo-Jones, zuvor bei Block und Shopify.

Kalepa wurde 2018 gegründet und verfolgt eine umfassendere Chance im Bereich Unternehmens-KI: Fachwissen mit Software zu verbinden, die Aufgaben ausführen und dokumentieren kann. Die Berichterstattung von Unite.AI über Governance-gesteuerte Entscheidungen im Unternehmenseinsatz von KI untersucht denselben Bedarf, Empfehlungen mit Berechtigungen, Nachweisen und Ergebnissen zu verknüpfen.

Für Kalepa besteht der nächste Schritt darin, diesen Ansatz für weitere Versicherungsaufgaben und Märkte nutzbar zu machen. Die Serie-B-Finanzierungsrunde über 75 Millionen US-Dollar verschafft dem Unternehmen die Mittel für seine Expansion. Die operative Bewährungsprobe bleibt dabei konkret: Versicherern helfen, mehr Arbeit zu bewältigen, ohne das Urteilsvermögen und die Disziplin einzubüßen, die das Geschäft nachhaltig machen.