Frage 1 – Größte Herausforderung & Chance:
Herausforderung: Binäre Risikofragebögen und pauschal formulierte Obliegenheiten bilden die tatsächliche IT- und Prozesslandschaft von Unternehmen kaum ab. Makler und Kunden müssen jede Frage selbst auslegen – oder aufwändige Freitexterklärungen liefern, die im Schadenfall juristisch neu verhandelt werden.
Chance: Ein Fragemodell aus Standard, Scope und Ausnahme macht Risikoerhebung präziser, ohne sie unpraktikabel zu machen. Das verbessert nicht nur Underwriting-Entscheidungen, sondern schafft Vertrauen zwischen Maklern, Versicherern und Kunden – und schützt Kunden im Schadenfall vor unnötigen Rechtsunsicherheiten.
Frage 2 – Veränderung in 3–5 Jahren:
Statische Jahresfragebögen mit Ja/Nein-Logik werden abgelöst durch differenziertere, aber weiterhin praktikable Erhebungsmodelle – mit gezielter Abfrage von Standard, Geltungsbereich und typischen Ausnahmen (Legacy-Systeme, OT, Fertigungssteuerung). Technische Self-Assessments und kontinuierliches Monitoring, etwa External Attack Surface Management, ergänzen den einmaligen Fragebogen mit zusätzlichen Risikoinformationen.
KI wird diese Entwicklung auf zwei Ebenen prägen: Chat-basierte, dynamische Risikoerfassung könnte die statische Fragebogen-Logik ablösen, KI-gestützte Risk-Summaries das Underwriting unterstützen. Genau darin liegt aber auch das größte Risiko: Wenn Underwriter der KI-Bewertung blind folgen, verlieren sie eigene Fachkompetenz – und es droht KI-basiertes Cherry-Picking oder die faktische Forderung nach „perfekten Risiken“, die es in der Praxis nicht gibt.
Makler werden in dieser Entwicklung noch wichtiger als Übersetzer zwischen technischer Realität und Versicherungssprache – saubere Dokumentation der Beratung wird zum Standard-Schutzinstrument.
Frage 3 – Eine Kernbotschaft:
Informationssicherheit lebt von Differenzierung, nicht von Pauschalantworten. Wer Standard, Scope und Ausnahme sauber erfasst, statt sie in ein Ja-Nein-Kästchen zu pressen, schützt Kunde, Makler und Versicherer gleichermaßen vor dem Streit im Schadenfall.