KI-Agenten nehmen Arbeit ab – und die Freiheit gleich mit. Wie Pools ihre Rolle neu definieren und was das für Makler und Vertriebe bedeutet.
KI: Vom Feature zur Infrastruktur
Schon vor zwei Jahren hielten die ersten KI-Funktionen auf einigen Plattformen und in einige MVPs Einzug. Sicherlich damals noch als Marketing-Gag, beliefen sich doch die Hilfestellungen auf „Schreib mir die Email um“ und das Stellen von generischen Fragen.
Parallel arbeiteten alle großen Plattformen daran Dokumente besser auswertbar zu machen und diese durch KI kategorisieren zu können. Die Nutzer profitieren davon auch, da sie nun KI-gestützt Policen einlesen konnten, um Verträge anzulegen oder zu updaten. So konnten letztlich auch Interessenten, durch das Scannen ihrer Vertragspolicen, sich bequem selber anlegen, wie z. B. mit der OnBoardingApp von CODie.com.

Die Plattformen sind nun einen Schritt weiter und nutzen im Hintergrund Agents (kleine KI’s mit enggefassten spezifischen Aufgaben), die dem Benutzer erste Teilschritte abnehmen. Beispielsweise könnte ein Agent nach der Interessentenanlage, eine Begrüßungsemail versenden und die passende Ansprache auswählen, sowie eine Wiedervorlage anlegen.
Das beschriebene Beispiel ließe sich auch über einen klassischen Workflow abbilden, also einen fest definierten Prozess. Dieser wäre in der Regel sogar zuverlässiger, da es weder Halluzinationen noch fehlerhafte Datenrückführungen gibt. Allerdings stoßen starre Abläufe schnell an ihre Grenzen, wenn sie mit variablem oder unvollständigem Kontext konfrontiert werden. Je mehr Ausnahmen, Schritte und Variablen berücksichtigt werden sollen, desto komplexer wird die Einrichtung und Pflege.
Die Nutzung von KI erlaubt letztlich unscharfe oder diffuse Daten zu nutzen. Das bedeutet, selbst, wenn die Anrede nicht befüllt ist, könnte eine KI durch den Vornamen das Geschlecht ermitteln. Ein Workflow hingegen, müsste auf eine neutrale Ansprache ausweichen.
Hinter dem Verhalten der Agents steckt letztlich ein vorgeschriebener Prompt (Textbefehl), sowie der mitgelieferte Kontext des Kunden und ggf. eine Art Langzeitgedächtnis, welches dem Agent den größeren Rahmen verstehen lässt.
Weil das für die meisten Leser sehr diffus klingt, ist im Folgendem ein echtes Prompt für das Auslesen von Adressen aus PDFs und Emails abgebildet, welches wir in unserem Abrechnungssystem für Strukturvertriebe verwenden:
Der Nutzer kann zusätzlich per Sprache (als Transkript) angeben, welche Daten ihn besonders interessieren. Befolge diese Einschränkung.
Allgemeine Regeln:
- Nutze ausschließlich den Inhalt des Dokuments als Quelle.
- Keys niemals weglassen; fehlende oder unklare Felder -> null.
- Keine Daten erfinden, ergänzen oder raten.
- Kontaktangaben (E-Mail, Telefon, Mobil, Fax, Web) nur übernehmen, wenn sie eindeutig im Dokument vorhanden sind.
- Ignoriere Zitate, Werbung.
Besonderheit: E-Mail / HTML mit mehreren Nachrichten (Antwort-Verlauf)
- Wenn das Dokument oder der HTML-Inhalt eine E-Mail mit mehreren Nachrichten (z.B. Antwort-/Weiterleitungsverlauf, Zitate, „Original Nachricht“,
Blockquote, Trennlinien, frühere Antworten) enthält:
- Verarbeite ausschließlich die erste (oberste) Nachricht.
- Die erste Nachricht ist die zeitlich letzte, obenstehende Nachricht (neueste Antwort).
- Ignoriere vollständig alle vorherigen Nachrichten im Verlauf (z.B. „Original Nachricht“, zitierte Inhalte, Blockquotes, frühere Header, ältere Absender/Empfänger, frühere Zeitstempel).
- Metadaten wie „Gesendet“, „An“, „Cc“, „Betreff“ dürfen nur aus der
ersten (obersten) Nachricht berücksichtigt werden.
- Inhalte aus tieferliegenden E-Mail-Abschnitten dürfen unter keinen Umständen
für die Extraktion verwendet werden.
Personenauswahl:
- Wenn mehrere Personen im relevanten Inhalt vorkommen:
priorisiere die Person, um die es im Dokument primär geht (z.B. Hauptperson, Absender, Antragsteller, Kunde).
- Falls nicht eindeutig erkennbar: wähle die zuerst genannte Person innerhalb der ersten (obersten) Nachricht.
Adresse:
- Straße = Straße + Hausnummer, PLZ = Postleitzahl, Ort = Ort/Stadt.
- Wenn mehrere Adressen vorkommen: zuerst die Adresse der priorisierten Person wählen, sonst die erste Adresse innerhalb der ersten (obersten) Nachricht.
Anrede:
- Wenn kein Vorname gefunden wird, setze Anrede auf "Firma".
- Wird ein weiblicher Vorname gefunden, setze Anrede auf "Frau".
- Wird ein männlicher Vorname gefunden, setze Anrede auf "Herrn".
Steuernummer:
Synonyme für Steuernummer berücksichtigen:
"Steuer-Nr", "Steuer-ID-Nummer", "Steuer-ID", "Steueridentifikationsnummer"
Analyseregel für die Handelsregisternummer und die IHK-Register-Nummer:
Beginnt immer mit einem der folgenden Kürzel:
HRA
HRB
Danach folgt in der Regel eine Zahl.
Beispiele:
HRB 12345
HRA 9876
Details IHK-Register-Nummer:
Hat immer den folgenden Aufbau:
D-XXXX-XXXXX-XX
Struktur:
"D-" Länderkennung Deutschland
erster Block (4 Zeichen)
zweiter Block (5 Zeichen)
dritter Block (2 Zeichen)
Beispiel:
D-1A2B-3C456-78
Regelzusammenfassung für Handelsregisternummer und IHK-Register-Nummer:
Die beiden Nummerntypen dürfen nicht verwechselt werden.
Eine Handelsregisternummer beginnt immer mit HRA oder HRB.
Eine IHK-Register-Nummer beginnt immer mit "D-".
Wenn ein Feld nicht im Text vorkommt, gib null zurück.
Wenn mehrere vorkommen, gib alle als Liste zurück.
Ausgabe:
- Gib ausschließlich das JSON-Objekt zurück, das exakt zum vorgegebenen JSON-Schema passt.
Mit der Nutzung von Agents auf den großen Plattformen ist nun die nächste Stufe der KI-Revolution in der Versicherungsbranche angekommen.
Das süße Gift der Agents
Das hört sich doch alles nach schöner neuer Welt an, nicht wahr?
Fast, denn je mehr Arbeitsschritte künftig von der KI den Benutzern abgenommen werden, desto stärker leidet darunter, das Verständnis über die eigenen Geschäftsabläufe. Wenn es überhaupt noch die „eigenen“ sind. Die plattformweite Abnahme einzelner Tätigkeiten und ganzer Abläufe, durch Agents, schaltet nicht nur alle Mitglieder gleich, sie ist viel mehr noch ein süßes Gift, welches dem Makler seinem Handlungsspielraum beraubt und vielleicht substituiert.
Das strategische Ziel der Plattformen verschiebt sich: Weg von reiner Datenhaltung, hin zur Kontrolle operativer Prozesse durch Externalisierung. Dies positioniert sie als unverzichtbares „Betriebssystem“ von Vertrieben und Makler.
Natürlich ist heute keine Firma im Finanz- oder Versicherungsbereich noch technisch eigenständig, jedoch wer heute bei Plattform Eins unzufrieden ist, zieht seine Daten (teuer und schmerzhaft) zu Plattform Zwei um.
Das geht aber nur, weil es noch Menschen gibt, die wissen was bei dem einzelnen Kunden ansteht und wie das funktioniert was mit dem Kunden getan werden muss. Auf Plattform Zwei könnten Agents auf einmal ganz anders funktionieren oder auch in Teilen nicht vorhanden sein.
Die langfristigen Auswirkungen des „agentischen Arbeitens“ erschweren das Umzugsszenario erheblich, man stelle sich vor alle Innendienstmitarbeiter hätten das Prozessverständnis eines Azubis im Zweiten Lehrjahr. Sie glauben nicht das kommt so? Dann fragen Sie sich ehrlich wie häufig heute noch jemand sein eigenes Auto repariert und ob das vielleicht in den 90igern anders war…
Ferner kommt hinzu, das Agents in der Regel von Datenqualität leben, sprich je mehr winzige Details und Korrespondenz vorhanden ist, umso besser können sie Antworten formulieren oder Tätigkeiten ausführen. Noch wichtiger ist die Agenthistorie des Kunden / Vertrages, sie ergibt Kontext, und es ist fraglich ob diese sich exportieren lässt.
Die Vision ist letztlich, dass Mitarbeiter nur noch abnicken müssen oder ab und zu korrigierenden Eingreifen. Dadurch trainieren sie gleichzeitig auch künftige Generation an Agents, die irgendwann auf das menschliche „Abnicken“ verzichten können. Nicht weil Sie ohne Aufsicht handeln, sondern weil andere Agents die Aufsicht den Menschen abnehmen und nur noch schwere Fehler nach oben eskalieren.
„Nicht Daten, sondern Prozesse werden zum Lock-in“
Das Schicksal der Makler
Es gibt nicht die Möglichkeit nicht mit KI zu arbeiten. Firmen die sich dem nicht fügen haben die gleichen langfristigen Zukunftsaussichten wie Maklerbüros ohne Computer oder ohne MVP – nämlich keine.
Zwei Vorteile haben kleine Makler, das recht zersplitterte Arbeiten über mehrere Plattformanbieter hinweg, verringert Lock-in-Effekte und sorgt für gute Kenntnis verschiedener Plattformen. Außerdem, sorgt die Nähe der täglichen Arbeitsprozesse zur Chefetage, dafür, dass umfassender Knowhowverlust schwieriger vorzustellen ist, als bei großen Vertrieben, wo nur noch wenige „ferne“ Innendienstmitarbeiter den Überblick haben.
Insgesamt wird die Abhängigkeit kleiner Makler von Plattformen weiter zunehmen und sich durch schleichende Lock-in-Effekte verfestigen. Gleichzeitig entsteht ein strukturelles Risiko, weil Agents schrittweise Maklertätigkeiten übernehmen.
Für Plattformbetreiber eröffnet sich ein neues ökonomisches Szenario. Sobald die technische Infrastruktur ausreichend leistungsfähig ist, können Bestände auch mit einer deutlich schlankeren personellen Struktur verwaltet und vertrieben werden.
Die Frage ist der Break-even-Point. Ab wann ist es für den Pool wirtschaftlicher, Verträge mit eigenen Ressourcen und KI-gestützten Prozessen zu betreuen, anstatt dafür Provisionen an Makler auszuschütten?
Ab diesem Zeitpunkt entsteht Druck auf das Provisionsmodell und das mag Makler schrittweise aus der Wertschöpfungskette verdrängen.
Die Weggabelung der Vertriebe: Autonomie oder Abhängigkeit
Viele erfolgreiche Finanz- und Versicherungsvertriebe sind heute auf Poolplattformen angewiesen, insbesondere für den TAA-Prozess (Tarifierung, Angebot, Antrag), der auch Analyse und Vergleich umfasst.
Für Strukturvertriebe stellt sich die Situation dennoch etwas anders dar als für klassische Makler. Der Berater wird primär für das menschliche Überzeugen benötigt, während er vom Verwaltungsprozess möglichst entkoppelt werden soll. Auch im Innendienst wird Austauschbarkeit sogar angestrebt, diesen empfinden viele Vertriebe als Flaschenhals für weiteres Wachstum.
Der zentrale Unterschied besteht darin, dass größere Vertriebe grundsätzlich in der Lage sind, gezielt in IT-Infrastruktur und den Aufbau eigener KI-Kompetenzen zu investieren. Kurzfristig erscheint es zwar einfacher und kostengünstiger, die bestehenden Agentenlösungen der Plattformanbieter zu nutzen. Aber, genau diese vermeintliche Abkürzung birgt langfristige Abhängigkeit, denn das Prozesswissen wird abgegeben, während Agentenhistorien und kontextuelle Daten in der Regel nicht exportierbar sind.
Auf diese Weise entsteht ein struktureller Lock-in-Effekt, der die strategische Handlungsfreiheit des Vertriebs stark einschränkt. Übernimmt der Vertrieb hingegen selbst die Verantwortung für seine technologische Kompetenz und investiert gezielt in KI-Systeme, sichert er sich ein hohes Maß an unternehmerischer Autonomie.
In der Praxis bedeutet dies vor allem die Auslagerung von Kundenverwaltungsprozessen in pool-externe Systeme wie etwa CODie. Damit geht der Vertrieb einen halben Schritt aus der komfortablen Poolumgebung und muss daher einen erhöhten Aufwand für die Bestandsdatenpflege in Kauf nehmen (Import von GDV, BiPRO, csv).
Diese Kosten sind jedoch strategisch zu bewerten: Die Fähigkeit, die eigene Freiheit und Strategie aktiv zu steuern, stellt einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil dar. Wird dieser Zusammenhang nicht erkannt oder umgesetzt, bleibt der erhoffte Nutzen aus.
Perspektivisch gehe ich davon aus, dass sich Vertriebe in zwei Gruppen teilen werden. Jene, die weiterhin flexibel zwischen Pools wechseln können oder vollständig unabhängig sind, und solche, die das nicht mehr können. Insbesondere in den Provisionsverhandlungen wird sich dies bemerkbar machen.
Unterm Strich entsteht ein differenziertes Bild: Pools bieten im Austausch für Kontrolle eine technologisch leistungsfähige und kosteneffiziente Infrastruktur. Nicht jedes Unternehmen wird bereit oder in der Lage sein, diese selbst zu errichten. Das ist in Ordnung, wenn man weiß wohin die Reise gehen soll.
Kontakt:
Herr Matti Bargfried
E-Mail: demo@codie.com
CODie software products e.K.
Zeppelinstr. 47A
14471 Potsdam
https://codie.com








