LONDON (IT BOLTWISE) – Swiss Re verknüpft seine CatNet-Daten mit dem SAS Insurance Life Cycle Accelerator, um KI-gestützte Entscheidungen in der Risikoprüfung und Preisgestaltung zu beschleunigen. Durch die Integration sollen Prozesse um bis zu 95 Prozent schneller laufen und die Modellierungseffizienz um die Hälfte steigen. Im Markt rückt dabei besonders die Bewertung von Sekundärgefahren wie Überschwemmungen, Hagel und Waldbränden in den Vordergrund. Gleichzeitig zeigt der aktuelle Schadenverlauf, wie stark sich Wetterrisiken auf die Schadenbilanz auswirken können.
Swiss Re treibt die Digitalisierung seiner Risikobewertung voran und setzt dabei sichtbar auf eine KI-gestützte Verknüpfung von Daten und Entscheidungslogik. Im Zentrum steht nicht die reine Schadenhöhe, sondern die Frage, wie schnell und konsistent Versicherer Portfolios an veränderte Umweltbedingungen anpassen können. Gerade Sekundärgefahren wie Überschwemmungen, Hagel oder Waldbrände spielen in den vergangenen Jahren eine deutlich größere Rolle. Das erhöht den Bedarf an Modellen, die sowohl geografische Muster als auch Szenarien aus Datenquellen verlässlich zusammenführen.
Technisch wird die neue Ausrichtung durch eine Kooperation mit dem Softwarehaus SAS umgesetzt. Swiss Re integriert dafür seine CatNet-Daten in den SAS Insurance Life Cycle Accelerator. Damit entsteht eine Pipeline, die CatNet als Datengrundlage mit den Life-Cycle- und Modellierungsfunktionen von SAS zusammenbringt. Das Ziel ist, KI-gestützte Entscheidungen nicht erst am Ende der Risikoprüfung „nachzuziehen“, sondern bereits in der Risikoprüfung und in der Preisgestaltung zu unterstützen. In der Praxis bedeutet das: Modell- und Entscheidungsprozesse sollen stärker automatisiert werden und dadurch weniger manuelle Schleifen erfordern.
Aus der Softwareintegration wird auch ein konkreter Produktivitätshebel abgeleitet: Medienberichten zufolge verspricht die Anbindung Effizienzsteigerungen mit einer Beschleunigung von Entscheidungsprozessen um bis zu 95 Prozent. Parallel dazu wird eine Steigerung der Modellierungseffizienz um die Hälfte erwartet. Für Unternehmen im Versicherungs- und Rückversicherungsumfeld ist dabei entscheidend, dass sich solche Werte nur dann „in Echtbetrieb“ übertragen lassen, wenn Datenqualität, Modellkalibrierung und Workflows in der Produktion zusammenpassen. Genau hier setzt der Ansatz an, weil CatNet als strukturierte Datengrundlage die Modellierungsgeschwindigkeit beeinflussen kann, während der Accelerator die Ausführung von Modell- und Entscheidungslogik im Lebenszyklus operationalisiert.
Der wirtschaftliche Kontext zeigt, warum Geschwindigkeit und Modellierungstiefe gleichzeitig wichtig sind. Für das erste Halbjahr 2026 liegt die globale Schadensbilanz für wetterbedingte Schäden trotz einzelner schwerer Ereignisse den Angaben zufolge unter dem langjährigen Durchschnitt. Besonders prägend war allerdings ein massives Erdbeben in Venezuela am 24. Juni, das wirtschaftliche Gesamtschäden von rund 37 Milliarden US-Dollar verursacht haben soll. Zum Vergleich nennt der Bericht Schätzwerte von Munich Re mit 30 Milliarden US-Dollar sowie eine Spanne von 20 bis 30 Milliarden US-Dollar bei Aon. Trotz dieser Größenordnung blieb die Belastung für die Versicherungswirtschaft laut Darstellung mit weniger als einer Milliarde US-Dollar an versicherten Schäden vergleichsweise begrenzt.
Auch die Ereignisstatistik verdeutlicht das Bild: Insgesamt verzeichnete die Branche in den ersten sechs Monaten des Jahres 13 Ereignisse, die jeweils die Marke von einer Milliarde US-Dollar an versicherten Schäden überschritten. Gleichzeitig stützt der Hinweis auf eine insgesamt unterdurchschnittliche Summe der wetterbedingten Schäden die These, dass die großen Riesenereignisse zwar einzelne Schocks setzen, die Gesamtlage aber nicht zwingend in jedem Halbjahr gleich ausfällt. Für Rückversicherer und Erstversicherer ergeben sich daraus trotzdem klare Anforderungen: Wenn Sekundärgefahren häufiger und vielfältiger auftreten, müssen Portfolios schneller an neue Risikoprofile angepasst werden. Die im Bericht genannte Größenordnung von rund 40 Prozent mehr Risikoprüfungen in gleicher Zeit unterstreicht dabei, wie stark Automatisierung die Durchsatzleistung beeinflussen kann.
Nicht nur Naturkatastrophen, auch Mobilität und neue Datenquellen verändern die Risikostruktur. Mit einer Niederlassung des Robotaxi-Entwicklers Waymo in Zürich rückt zudem ein Themenstrang in den Vordergrund, der für Kfz-Versicherungen langfristig relevant sein kann: Eine Untersuchung von Luigi Di Lillo von Swiss Re aus dem Jahr 2024 kommt zu dem Ergebnis, dass autonom fahrende Taxis Sachschäden um 88 Prozent und Personenschäden um 92 Prozent senken könnten. Die Datenbasis mit 25 Millionen Meilen wird dabei als eher klein eingeordnet; gerade deshalb ist die Aussage als Hinweis auf einen möglichen Trend zu verstehen, nicht als endgültige Risikozusage. In der Breite zeigt das aber, wie sehr KI-gestützte Auswertung und neue Messdaten die Modellierung in Sparten jenseits klassischer Naturgefahren bewegen.
An der Börse zeigt sich der Bericht insgesamt positiv aufgenommen: Swiss Re notiert demnach bei 147,90 Euro, ein Plus von 1,0 Prozent. Damit verringert sich der Abstand zum 52-Wochen-Hoch von 166,95 Euro um etwa 11 Prozent. Der technische und operative Umbau spielt hier in die Erwartung hinein, dass KI-gestützte Produktivitätssprünge die operativen Margen stützen können. Zugleich wächst der Bedarf an Rechenleistung und Dateninfrastruktur, etwa durch Investitionen in globale Datenzentren, wodurch neue Risiken und Kostenstellen entstehen. Für Entscheider heißt das: Der Nutzen von KI-gestützter Automatisierung muss nicht nur in der Modellgüte, sondern auch in Betriebskosten, Latenz und Governance der Entscheidungsprozesse nachweisbar werden.
Für die weitere Umsetzung bei Versicherern wird entscheidend sein, wie gut sich die CatNet-Integration in bestehende Governance-, Risikofreigabe- und Modellmonitoring-Prozesse einbettet. Gerade bei KI-gestützten Entscheidungen stellt sich in der Praxis die Frage, wie transparent die Modellwirkung in verschiedenen Regionen und Risikoklassen bleibt. Gleichzeitig zeigt der Zeitbezug der Meldung, dass der Wettbewerb um schnellere Entscheidungen nicht isoliert vom Schadenumfeld betrachtet werden darf. Wenn Naturereignisse und neue Mobilitätsdaten parallel an Einfluss gewinnen, wird die Frage nach „Time-to-Decision“ zu einem messbaren Wettbewerbsfaktor.
Hinweis: Der Bericht enthält eine Disclaimer-Formulierung ohne Anlageberatung. Für Investoren und Versicherungsleiter bleibt dennoch klar: Die angekündigte Beschleunigung um bis zu 95 Prozent und die erwartete Effizienzsteigerung um die Hälfte sind starke Zielmarken, die nur durch saubere Integrationsarbeit, Datenpflege und belastbares Monitoring in reale Produktionsgewinne übersetzt werden. Genau diese Schnittstelle aus Datenintegration, KI-Betrieb und Modellsteuerung dürfte in den nächsten Quartalen darüber entscheiden, wie viel der Effizienzversprechen in der Breite tatsächlich ankommt.
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