Angebots- und Deckungsvergleich in Klartext für einen Versicherungsmakler
Anonymisiertes Anwendungsbeispiel.
- Aufgabentyp
- Recherche
- Betrieb
- Self-hosted
- Aufwand
- Mittel
- Zeitrahmen
- 5 Wochen
- Quelle
- Anonymisiert
Aufgabe
Angebots- und Deckungsvergleiche erfordern, komplexe Versicherungsbedingungen manuell aufzubereiten und für Kund:innen verständlich zu machen – zeitintensiv und fehleranfällig, besonders bei vielen Tarifvarianten.
Lösungsweg
Strukturierte Tarif- und Bedingungsdaten (aus MVP/Vergleicher) werden einem LLM übergeben, das einen verständlichen Vergleich der relevanten Deckungsunterschiede erzeugt; n8n verbindet die Datenquellen. Der Makler prüft fachlich, korrigiert und gibt frei.
Kontrollpunkt Ein Mensch prüft oder gibt das Ergebnis frei.
Vorher und Nachher
Die Veränderung wird als Arbeitsablauf beschrieben, nicht als Erfolgsversprechen.
Vorher
- Bedingungswerke manuell aufbereiten
- Für Kund:innen verständlich machen – zeitintensiv
- Fehleranfällig bei vielen Tarifvarianten
Nachher
- LLM erzeugt verständlichen Deckungsvergleich aus Tarifdaten
- Makler prüft fachlich und gibt frei
- Schnellere, verständlichere Kundenkommunikation
Dokumentierte Ergebniswerte
Die Werte gelten im jeweils beschriebenen Szenario und sind kein allgemeiner Benchmark.
- Deckungsunterschiede kundenverständlich
- Klartext
- qualifizierte Beratungen mit gleichem Team
- mehr
- Empfehlung ohne fachliche Freigabe des Maklers
- 0
Werkzeug-Stack
Die KI bereitet auf, sie entscheidet nicht: Welcher Tarif passt, verantwortet der Makler. Aber statt Bedingungswerke mühsam in Klartext zu übersetzen, prüft er einen fertigen, verständlichen Vergleich – und hat mehr Zeit für die eigentliche Beratung.
Was funktioniert
- Verständlicher Vergleich der relevanten Deckungsunterschiede aus strukturierten Tarifdaten
- Anbindung an MVP/Vergleicher, n8n verbindet die Quellen
- Schnellere, konsistentere Kundenkommunikation
Was im Szenario bewusst ausgespart bleibt
- Keine Empfehlung an den Kunden ohne fachliche Prüfung und Freigabe des Maklers
- Bei KI-gestützter Kundenkommunikation wird kenntlich gemacht, dass KI mitwirkt
- Sensible Vertragsdaten self-hosted und EU-konform