Dunkelverarbeitung: Viel KI, wenig Durchsatz

Die Werkzeuge sind da, die Quote steht still. Das ist kein Widerspruch, sondern die Regel. Die Dunkelverarbeitungsquote in Banken und Versicherern steigt trotz KI-Einsatz kaum, weil das Hindernis nicht das Sprachmodell ist, sondern die Datenbasis und die Prozesse dahinter. KI beschleunigt einen Ablauf nur so weit, wie die zugrunde liegenden Daten und Schnittstellen es zulassen.

Was heißt Dunkelverarbeitung überhaupt?

Dunkelverarbeitung bezeichnet die vollständig automatisierte Bearbeitung eines Vorgangs ohne manuellen Eingriff, etwa einer Schadenmeldung oder eines Standardantrags. Je höher die Quote, desto mehr Fälle laufen ohne menschliches Zutun durch. Sie gilt als zentraler Effizienzhebel, weil sie Bearbeitungszeit und Kosten senkt. Genau deshalb ist die stagnierende Quote so ernüchternd: Der erwartete Sprung durch KI bleibt vielerorts aus.

Wie hoch ist die Quote heute wirklich?

Eine Befragung der Versicherungsforen Leipzig von 108 Versicherern und 514 Kunden aus dem Februar und März 2026 zeigt die Lücke deutlich. Bei 60 Prozent der befragten Unternehmen liegt die aktuelle Automatisierungsquote bei Standardschäden zwischen 10 und 30 Prozent. Zugleich wollen 58 Prozent bis 2030 zwischen 50 und 100 Prozent der Standardschäden vollautomatisch bearbeiten, und 71 Prozent erwarten den größten KI-Nutzen bei der automatisierten Dunkelverarbeitung kleiner Schäden. Zwischen Anspruch und Ist liegt ein weiter Weg.

Warum bringt KI den Durchsatz nicht von allein nach oben?

Weil KI am Ende einer Kette sitzt, deren Anfang oft marode ist. Datensilos zwischen Kernsystemen, Archiven und Vertriebskanälen, historisch gewachsene Altdaten in Legacy-Systemen und fehlende Schnittstellen bremsen die Automatisierung stärker als jede Modellgrenze. Ein Assistent kann eine Schadenmeldung zusammenfassen, aber wenn die Daten unstrukturiert vorliegen und drei Systeme sie nicht sauber austauschen, endet der automatisierte Pfad und ein Mensch übernimmt. Schlechte Datenqualität ist der stille Deckel auf der Quote.

Welche Rolle spielen Kundenerwartung und Aufsicht?

Vollautomatisierung hat zwei Grenzen jenseits der Technik. Kunden wollen mitreden: Laut derselben Befragung lehnen 26 Prozent eine rein digitale Schadenabwicklung ohne menschlichen Kontakt komplett ab, bei den über 65-Jährigen sind es 45 Prozent, und 59 Prozent wollen die finale Entscheidung behalten. Zugleich verlangt die Aufsicht Nachvollziehbarkeit und eine echte Eingriffsmöglichkeit, wie der Beitrag zur MaRisk-Novelle 2026 zeigt. Volle Dunkelverarbeitung ist damit nicht überall das Ziel, sondern nur dort, wo Fall und Regulatorik es zulassen.

Was Institute jetzt tun sollten

Wer die Quote heben will, beginnt nicht beim Modell, sondern bei den Daten und dem Prozess. Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme der Brüche: Wo endet der automatisierte Pfad, und warum? Der zweite ist die Priorisierung klar strukturierter, risikoarmer Massenfälle, bei denen Dunkelverarbeitung realistisch ist. Erst darauf setzt der KI-Assistent sinnvoll auf, wie der Vergleich der KI-Assistenten der Rechenzentren zeigt. Sotica hilft mit einer Potenzialanalyse, die die Bremsklötze im Prozess sichtbar macht und die Fälle benennt, bei denen Automatisierung zuerst Wirkung zeigt.