Für Versicherungen und Maklerhäuser

AI-Governance für Versicherungen und Maklerhäuser

Versicherungen und Maklerhäuser verarbeiten hochsensible Kundendaten in komplexen Organisationsstrukturen. GenAI-Funktionen im Microsoft-365-Umfeld versprechen Effizienzgewinne, erfordern aber eine Governance, die Datenschutz, VAIT-Anforderungen, Compliance und Nachvollziehbarkeit operativ sicherstellt.

Realität in der Branche

Sensible Daten, verteilte Strukturen.
GenAI trifft auf offene Flanken.

Versicherungen arbeiten mit Gesundheitsdaten, Vertragsinformationen, Schadensakten und personenbezogenen Risikoprofilen. Diese Daten liegen verteilt in SharePoint, Teams, OneDrive und angrenzenden Systemen. Copilot und andere GenAI-Funktionen greifen potenziell auf all diese Inhalte zu.

VAIT (Versicherungsaufsichtliche Anforderungen an die IT) verlangt nachvollziehbare Steuerung neuer Technologien. Datenschutzanforderungen sind bei Gesundheits- und Personendaten besonders streng. Gleichzeitig operieren viele Versicherungen und Maklerhäuser mit verteilten Standorten, unterschiedlichen Datenverantwortlichkeiten und historisch gewachsenen Berechtigungsstrukturen.

Die Konsequenz: GenAI ist technisch verfügbar, aber die Freigabe scheitert an ungeklärten Datenschutzfragen, fehlender Inventarisierung und lückenhafter Nachweisführung gegenüber Compliance und Revision.

  • Hochsensible Kundendaten (Gesundheit, Schadenfälle, Verträge) in breiten Zugriffsstrukturen
  • VAIT-Anforderungen an IT-Governance und Nachvollziehbarkeit nicht auf GenAI übertragen
  • Verteilte Organisationsstruktur mit unterschiedlichen Datenverantwortlichkeiten
  • Kein zentrales AI-Inventar über Standorte und Geschäftsbereiche hinweg
  • Datenschutzbeauftragter, Compliance und IT haben keine gemeinsame Entscheidungsgrundlage
Typische Herausforderungen

Warum interne Ansätze
häufig nicht ausreichen.

Viele Versicherungen und Maklerhäuser haben erste Schritte unternommen: Datenschutz-Folgenabschätzungen initiiert, IT-Sicherheitskonzepte erweitert oder Pilotprojekte gestartet. Doch ohne operatives Governance-System bleiben diese Maßnahmen fragmentiert.

  • Datensensitivität unterschätzt: Copilot kann auf Schadensakten, Gesundheitsdaten und Vertragsinformationen zugreifen, wenn Berechtigungen und Labels nicht präzise gesetzt sind.
  • Verteilte Datenquellen: Informationen liegen in unterschiedlichen SharePoint-Sites, Teams-Kanälen und Abteilungsstrukturen. Eine zentrale Steuerung fehlt.
  • Compliance-Inseln: Datenschutz, IT-Sicherheit, Compliance und Fachbereiche arbeiten mit unterschiedlichen Begriffen, Prozessen und Dokumentationslogiken.
  • Fehlende Nachvollziehbarkeit: Es gibt keine durchgängige Evidence-Struktur, die von der Inventarisierung über Controls bis zur Freigabe dokumentiert.
  • VAIT-Anschluss fehlt: Die Einordnung von GenAI in bestehende IT-Governance- und Risikomanagement-Prozesse ist nicht hergestellt.
Was Reemento liefert

Governance, die Datenschutz
und Compliance zusammenbringt.

Reemento baut die operative Governance-Struktur auf, die Versicherungen und Maklerhäuser für eine kontrollierte GenAI-Nutzung brauchen: Inventar, Controls, Evidence und Operating Model -- abgestimmt auf die spezifischen Anforderungen der Branche.

AI-Inventar mit Datenschutz-Kontext

Zentrale Inventarisierung aller KI-Systeme mit Einsatzkontext, betroffenen Datenkategorien, Verantwortlichen und Risikoklassifikation unter Berücksichtigung von Gesundheits- und Personendaten.

Controls im M365-Stack

Purview, Entra, DLP, Sensitivity Labels und SharePoint-Berechtigungen konfiguriert, um den Zugriff von GenAI auf sensible Versicherungsdaten wirksam einzuschränken.

Evidence Pack für Compliance und Revision

Strukturierte Nachweisführung, die Datenschutzbeauftragter, Compliance-Abteilung und Revision direkt verwenden können. Anschlussfähig an bestehende VAIT-Dokumentation.

Operating Model für verteilte Strukturen

Rollen, Verantwortlichkeiten und Review-Zyklen, die standort- und bereichsübergreifend funktionieren und neue Use Cases kontrolliert aufnehmen.

Alle Ergebnisse berücksichtigen die erhöhten Datenschutzanforderungen im Versicherungsumfeld und die VAIT-Anforderungen an IT-Governance.

Relevante Pakete

Strukturierter Einstieg.
Passend zum Reifegrad.

Der Einstieg erfolgt typischerweise über einen Quick Scan oder direkt über die AI Control Baseline, je nach vorhandenem Governance-Reifegrad.

Paket 0: Quick Scan

Strukturierte Erstbewertung in 3-5 Tagen: Shadow AI, Oversharing-Risiken, Datenschutz-Hotspots und priorisierter Maßnahmenplan.

3.500-5.000 EUR

Paket A: AI Control Baseline

Belastbare Baseline: AI-Inventar, Owner-Zuordnung, Risikoklassifikation mit Datenschutz-Kontext und dokumentierte Gap-Analyse.

8-12k EUR

Paket B: Governance Sprint

Operative Umsetzung: Controls konfiguriert, Evidence aufgebaut, Operating Model für verteilte Organisationsstrukturen etabliert.

18-35k EUR

Paket C: Retainer

Laufende Governance: Review-Zyklen, Evidence Refresh, neue Use Cases und regulatorisches Monitoring.

2-5k EUR / Monat
Weiterführend

Relevante Themen
für Versicherungen.

Datenschutz und GenAI
zusammenführen.

Wenn GenAI-Funktionen eingeführt werden sollen, aber Datenschutz, Compliance oder fehlende Nachvollziehbarkeit die Freigabe blockieren, ist der nächste Schritt eine strukturierte Erstbewertung.

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