Abstract

Diese Seminararbeit im Fach Design Thinking widmet sich der Frage,

„Wie kann der Einsatz eines KI-Beraters unter Berücksichtigung des Value Proposition Ansatzes das Geschäftsmodell der Allianz langfristig an Kundenbedürfnisse und regulatorische Anforderungen anpassen?“

Im Zentrum steht die Hypothese, dass eine intelligente, empathische und zugleich konforme KI-Beratung sowohl die Kundenerfahrung als auch die interne Effizienz signifikant verbessern kann.
Mithilfe des Design-Thinking-Frameworks wurde ein praxisnaher, theoretischer Prototyp eines KI-Beraters entwickelt, der die Allianz in ihrer strategischen Transformation hin zu Kundenzentrierung, Agilität und AI-Compliance unterstützt.

Ausgangssituation & Problemstellung

Versicherungen wie die Allianz bewegen sich in einem komplexen Spannungsfeld:

• Steigende Kundenerwartungen an Individualisierung, Geschwindigkeit und Transparenz.
• Wachsende regulatorische Anforderungen (z. B. DSGVO, AI Act, IDD, Nachhaltigkeitsberichte).
• Zunehmende technologische Fragmentierung in Vertrieb, Beratung und Backoffice.
• Hoher Wissensverlust durch Informationssilos und wechselnde Berater.

Daraus ergeben sich zentrale Pain Points:

• Ineffiziente Beratungsprozesse: Mitarbeitende verbringen bis zu 40 % ihrer Zeit mit Informationssuche und Dokumentation.
• Unklare Kundenerwartungen: Fehlende Personalisierung führt zu sinkender Bindung.
• Compliance-Risiken: Automatisierte Systeme sind oft nicht transparent oder auditierbar.
• Langsame Reaktion auf Marktveränderungen: Innovationszyklen dauern Jahre statt Monate.

Ziel der Arbeit war daher, einen wertorientierten, regulatorisch tragfähigen und technologisch skalierbaren Ansatz zu entwickeln, um die Allianz langfristig anpassungsfähig zu machen.

Methodik & Vorgehen

Die Arbeit folgt dem Design-Thinking-Prozess mit den klassischen Phasen:

1. Empathize:
   Interviews mit Kund:innen, Agent:innen, Compliance-Beauftragten und Digitalstrateg:innen.
   → Erkenntnis: Vertrauen und Transparenz sind die zentralen Werttreiber.
2. Define:
   Identifikation der „Jobs to be Done“ im Beratungsprozess.
   → Schlüsselfrage: Wie kann KI unterstützen, ohne den menschlichen Faktor zu ersetzen?
3. Ideate:
   Entwicklung mehrerer Lösungskonzepte (Chat-Assistent, Compliance-Navigator, Hybrid-Advisor).
   → Favorisiert: KI-Berater als Begleiter und Wissensvermittler.
4. Prototype:
   Erstellung eines klickbaren Prototyps einer Beratungsoberfläche mit integrierter KI-Logik.
   → Fokus: Nutzerführung, Transparenz, Data-Governance-Layer.
5. Test:
   Iteratives Feedback von Testpersonen aus Vertrieb und Compliance.
   → Ergebnis: Hohe Akzeptanz bei klarer Rollenverteilung zwischen Mensch & Maschine.

Ergebnisse

1. Strategischer Nutzen für die Allianz

• Kundenzentrierung: Personalisierte Beratung basierend auf Lebenssituation, Produktbedarf und Datenprofil.
• Effizienzsteigerung: Automatisierte Vorbereitung, Dokumentation und Risikoanalyse.
• Compliance-Sicherheit: KI als Co-Pilot mit integriertem Regelwerk (AI Act, DSGVO).
• Adaptive Geschäftsmodelle: Schnellere Einführung neuer Services durch API-basierte KI-Module.

2. Technisches Konzept

• Datenarchitektur: Verbindung interner Wissensquellen mit sicheren LLM-Instanzen.
• Wissensmanagement: Semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Transparenz: Logging & Explainable-AI-Funktionen.
• Feedback-Loop: Kontinuierliches Lernen aus Kundeninteraktionen.

3. Value Proposition Mapping

Pain Relievers:

• Reduktion der Komplexität in der Beratung.
• Automatisierte Compliance-Checks.
• Schneller Zugriff auf relevantes Wissen.

Gain Creators:

• Vertrauensvolle, empathische KI-Interaktion.
• Effizientere Kundengespräche durch datenbasierte Insights.
• Positiver Markenimpact durch Innovationsführerschaft.

Lessons Learned

• Kundennähe und Vertrauen sind entscheidender als technologische Perfektion.
• Compliance by Design muss Teil jedes KI-Systems sein, nicht nachträglich integriert werden.
• Erklärbarkeit ist kein Add-on, sondern Voraussetzung für Akzeptanz.
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit (Tech, Recht, Vertrieb, UX) ist essenziell.
• KI ist kein Ersatz, sondern ein Verstärker menschlicher Beratungskompetenz.

Ableitung für Digi-Pal

Dieses Projekt liefert eine ideale Blaupause für Digi-Pal und seinen Kunden:

• Es zeigt, wie KI-gestützte Beratung intern & extern wirken kann – als Wissensassistent, Prozessoptimierer und Compliance-Partner.
• Digi-Pal kann daraus Best Practices für KMU, Verwaltungen und Bildungsträger ableiten, um eigene KI-Berater zu implementieren – z. B. für Wissensmanagement, Projektkoordination oder Schulung.
• Die Methodik (Design Thinking + Value Proposition + Compliance Layer) bildet das Fundament für kundennahe KI-Integration in der Praxis.

In Digi-Pals Ökosystem könnte der KI-Berater künftig:

• Interne Wissensflüsse analysieren und Empfehlungen geben.
• Workshops & Schulungen dynamisch begleiten (z. B. durch Agentic AI Workflows).
• Regulatorische Themen (AI Act, DSGVO) automatisch in die Beratung integrieren.
• Systemwissen in Echtzeit verfügbar machen – „Wissen auf Zuruf“.

Persönliche Note

Die Arbeit war ein Ausdruck meines Denkens: Sie vereint Empathie, Systematik und Technologie.
Ich habe gelernt, dass erfolgreiche KI-Lösungen immer vom Menschen aus gedacht werden müssen – mit Fokus auf Nutzen, Ethik und Verständlichkeit.
Dieses Projekt unterstützt die Vision von Digi-Pal: die Vision, KI, Wissen und Menschlichkeit zu verbinden, um Unternehmen zukunftsfähig zu machen.

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