17.7.2026 – Kann eine generative KI bei der Wahl einer Hausratversicherung einen Vermittler ersetzen? Dieser Frage ist Franke und Bornberg in einem Selbstversuch mit ChatGPT nachgegangen. Die Auswertung bescheinigt dem Tool Stärken bei der Bedarfsermittlung, zeigt aber zugleich Grenzen bei der Bewertung von Tarifen und der Berücksichtigung individueller Einflussfaktoren.
Generative KI verändert, wie Verbraucher sich über Versicherungsprodukte informieren. Immer mehr Menschen nutzen Werkzeuge wie den Chatbot ChatGPT, um sich erste Einschätzungen zu Tarifen, Leistungen und Angeboten von Versicherern einzuholen – und dadurch eventuell auch den Weg zum Vermittler oder Berater zu sparen.
Vor diesem Hintergrund hat die Franke und Bornberg GmbH die Beratungsqualität solcher Tools in einem Selbstversuch untersucht und die Ergebnisse mit den eigenen Rankings zur Produktqualität (VersicherungsJournal Archiv) abgeglichen. Im Mittelpunkt stand die Frage, ob KI-gestützte Produktempfehlungen auf Basis einer begrenzten Bedarfserhebung einer fachlichen Tarifprüfung standhalten.
Selbstversuch mit einer Hausratversicherung
Für den ersten Selbstversuch untersuchten die Analystinnen Vivian Fiegel und Simone Najderek die Beratung zu einer Hausratversicherung und nutzten dafür ChatGPT. Ob dabei eine kostenpflichtige Version des Tools zum Einsatz kam, wurde nicht angegeben.
Die Abfrage erfolgte am 19. März 2026. Der Auftrag an die KI lautete: „Ich brauche eine Hausratversicherung. Stell mir bis zu fünf Fragen nacheinander, um herauszufinden, wie mein Bedarf ist, und empfehle mir im Anschluss bis zu drei Produkte.“ Offen bleibt, ob die Ergebnisse ausführlicher ausgefallen wären, wenn die Bedarfserhebung nicht auf maximal fünf Fragen begrenzt worden wäre.
Strukturierte Antwort der KI
Die Antwort der KI fiel den Analystinnen zufolge methodisch überraschend strukturiert aus. ChatGPT fragte zunächst die Wohnfläche, den Wert des Hausrats sowie besondere Risiken und Bedürfnisse ab – etwa Fahrräder, Homeoffice-Technik oder eine Erdgeschosslage. Hinzu kamen Fragen zum gewünschten Preis-Leistungs-Verhältnis und zur bevorzugten Selbstbeteiligung.
Auf dieser Grundlage entstand folgendes Nutzerprofil: eine 90 Quadratmeter große Wohnung mit gehobenem Hausrat, einem Fahrrad im Wert von mehr als 1.000 Euro, umfangreicher Homeoffice-Technik und einer Erdgeschosslage mit erhöhtem Einbruchsrisiko. Zudem legte der Nutzer Wert auf ein ausgewogenes Preis-Leistungs-Verhältnis und eine Selbstbeteiligung im Schadenfall.
KI kann heute als digitaler Erstberater eine erste Orientierung in der Produktwelt geben. Eine wirklich bedarfsgerechte Empfehlung braucht mehr Tiefe in der Datenerhebung und in der Tarifkenntnis.
Franke und Bornberg
Zuerst genannter Tarif schneidet im Leistungsvergleich am schwächsten ab
Auf Basis des ermittelten Profils empfahl ChatGPT drei Hausrattarife. Als Gründe nannte die KI unter anderem ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, Schutz bei grober Fahrlässigkeit, eine hohe Wertsachengrenze sowie eine flexible Erweiterbarkeit des Versicherungsschutzes.
Einschränkungen wurden allerdings nur vereinzelt genannt, so berichtet das Analysehaus – etwa, dass der Fahrraddiebstahlschutz bei einem der empfohlenen Tarife häufig nur über einen Zusatzbaustein abgesichert sei.
Anschließend unterzogen Franke und Bornberg die Empfehlungen einer eigenen Prüfung anhand der hinterlegten Vergleichskriterien und Versicherungsbedingungen. Das Ergebnis wich von der KI-Rangfolge ab: Während ChatGPT die drei Tarife in der Reihenfolge A, B und C empfahl, bewerteten die Analysten die Angebote mit ihren Vergleichstools anders. Dort lag Tarif B vor Tarif C und Tarif A.
Besonders bei den für das Nutzerprofil relevanten Kriterien wie Fahrraddiebstahl, Schutz bei grober Fahrlässigkeit und Unterversicherungsverzicht zeigten sich Unterschiede. Tarif C erzielte in diesen Punkten in den Rankings bessere Werte als Tarif B. Tarif A schnitt in der Detailanalyse der drei Angebote am schwächsten ab – also genau jenes Angebot, das ChatGPT bevorzugte.
| Anbieter/Tarif | KI-Begründung | Einschränkung |
|---|---|---|
| Quelle: Franke und Bornberg. Anfrage 19. März 2026. Um welche Tarife es sich genau handelt, teilt das Analysehaus nicht mit. | ||
| Tarif A | Starkes Preis-Leistungs-Verhältnis, Schutz bei grober Fahrlässigkeit und günstige Jahresbeiträge | Fahrrad oft nur als Zusatzbaustein |
| Tarif B | Solide Einbruchdeckung, sehr gute Bewertungen, hohe Wertsachengrenze, passend für gehobene Haushalte | – |
| Tarif C | Top-Tarif mit weitreichendem Schutz und flexibler Erweiterbarkeit | – |
Prämienunterschiede mit und ohne Vorschaden nicht berücksichtigt
Bei den empfohlenen Tarifen handelte es sich den Analystinnen zufolge um Angebote mit solidem Versicherungsschutz, die sich qualitativ nicht wesentlich voneinander unterschieden. Dennoch habe der von ChatGPT bevorzugte Tarif gerade bei jenen Kriterien schlechter abgeschnitten, die für das zugrunde gelegte Nutzerprofil besonders relevant gewesen seien.
Tarif B habe demnach eine „knappe, aber messbare Gesamtüberlegenheit“ gezeigt – etwa bei der Leistung für Fahrraddiebstahl und den Details zum Unterversicherungsverzicht.
Zudem habe ChatGPT nicht den günstigsten Tarif an die Spitze gesetzt, sondern das Angebot mit dem zweithöchsten Jahresbeitrag – obwohl dieses bei den Leistungen leichte Nachteile aufweise.
Unberücksichtigt geblieben sei außerdem, dass Vorschäden die Beitragshöhe beeinflussen können. In diesem Fall verteuere sich Tarif A auf 174,97 Euro jährlich und werde damit zum teuersten der drei empfohlenen Angebote.
| Anbieter | Bisher schadenfrei | Mit Vorschäden |
|---|---|---|
| Quelle: Franke und Bornberg | ||
| Tarif B | 106,77 Euro | 152,53 Euro |
| Tarif A | 123,20 Euro | 174,97 Euro |
| Tarif C | 146,61 Euro | 146,61 Euro (unverändert) |
Das Fazit der Analystinnen
Insgesamt bescheinigen die Analystinnen ChatGPT eine grundsätzlich passende Produktempfehlung. Schon fünf gezielte Rückfragen hätten ausgereicht, um ein brauchbares Risikoprofil zu erstellen.
Positiv hervor heben sie die strukturierte Bedarfsermittlung, die nachvollziehbaren Begründungen für die Tarifvorschläge sowie die Berücksichtigung relevanter Risikofaktoren wie Fahrraddiebstahl, Einbruch und grobe Fahrlässigkeit.
Wo ChatGPT an Grenzen stößt
Als Schwächen nennen die Analystinnen vor allem die begrenzte Bedarfsermittlung. Nach den vorgegebenen fünf Fragen habe ChatGPT keine vertiefenden Rückfragen gestellt. Zudem seien bei der Preis-Leistungs-Bewertung wichtige Faktoren wie Vorschäden und individuelle Rabattmechanismen unberücksichtigt geblieben.
Auch Leistungsunterschiede im Detail – etwa beim Unterversicherungsverzicht oder den Fahrradklauseln – seien nicht ausreichend berücksichtigt worden. Entsprechend weiche die Reihenfolge der Tarifempfehlungen von der Bewertung nach etablierten Ratingmaßstäben ab.
Hinzu kämen grundsätzliche Grenzen öffentlicher KI-Systeme. So fehle ihnen in der Regel der Zugriff auf aktuelle Tarife, Versicherungsbedingungen, Annahmerichtlinien und Tarifupdates. Empfehlungen beruhten daher auf den im Modell verfügbaren Informationen und nicht auf einer vollständigen Marktübersicht.
Darüber hinaus weisen die Analystinnen darauf hin, dass KI-Systeme auf identische Eingaben nicht zwingend dieselben Antworten liefern. Dadurch seien die Ergebnisse eines solchen Tests nicht immer vollständig reproduzierbar.
KI kann erste Orientierung geben
„KI kann heute als digitaler Erstberater eine erste Orientierung in der Produktwelt geben. Eine wirklich bedarfsgerechte Empfehlung braucht mehr Tiefe in der Datenerhebung und in der Tarifkenntnis. Individuelle Lebensumstände müssen ebenfalls in die Bewertung einfließen“, heißt es hierzu im Fachbeitrag von Franke und Bornberg.
Darüber hinaus haben die Hannoveraner vier weitere Sparten getestet und wollen über die Ergebnisse in einer Reihe „Frag die KI“ informieren.
