Drei praxisnahe Agentic‑AI‑Use‑Cases zeigen, wie Versicherer KYC, Beratung und Dokumentenarbeit 2025 messbar verbessern können – mit klaren Business‑Effekten.
Agentic AI in der Versicherung: Wo entsteht heute wirklich Wert?
Die meisten Versicherer in Österreich investieren inzwischen in GenAI – aber nur wenige können klar zeigen, wo konkreter Business‑Nutzen entsteht. Studien aus 2024 zeigen: In Banken und Versicherungen liegen über 60 % der potenziellen Effizienzgewinne in Backoffice‑Prozessen und im Kundendialog – genau dort, wo Agentic AI ansetzt.
Hier ist der Punkt: Es geht nicht mehr darum, ob KI sinnvoll ist, sondern wo sie starten soll. Wer jetzt die falschen Use Cases priorisiert, verbrennt Budget und Vertrauen – bei Management, Mitarbeitenden und Aufsicht.
In diesem Beitrag schauen wir uns drei besonders wirkungsstarke Einsatzszenarien an, wie sie im aktuellen Zelros‑Webinar diskutiert wurden – und übertragen sie auf die Realität österreichischer Versicherer:
- kontinuierliche KYC‑Compliance im Vertrieb,
- personalisierte Beratung und Kampagnen,
- smarte KI‑Agenten für komplexe Vertragsdokumente.
Und vor allem: Wie Sie daraus ein umsetzbares Roadmap‑Thema für Ihr Haus machen – nicht nur eine weitere PowerPoint‑Vision.
Was ist Agentic AI – und warum interessiert das Versicherungen?
Agentic AI beschreibt KI‑Systeme, die nicht nur Texte generieren, sondern eigenständig Schritte planen, Informationen beschaffen und Aktionen ausführen – innerhalb klar definierter Leitplanken.
FĂĽr Versicherungen in Ă–sterreich bedeutet das:
- KI‑Assistenten arbeiten im Hintergrund in Beratung, Backoffice und Schaden,
- sie kombinieren interne Daten, Produktlogik, Regularien und externe Quellen,
- sie dokumentieren ihre Schritte nachvollziehbar – wichtig für FMA, EIOPA & interne Revision.
Der Charme: Agentic AI lässt sich sehr gut auf eng umrissene, regulierte Aufgaben zuschneiden. Genau deshalb ist das Thema für InsurTech‑Initiativen so spannend: Hoher Impact, vergleichsweise begrenztes Risiko – wenn Governance stimmt.
Use Case 1: Kontinuierliche KYC‑Compliance im Vertrieb
KYC ist längst kein Onboarding‑Event mehr, sondern ein Dauerzustand. Produktportfolios werden komplexer, ESG‑Anforderungen nehmen zu, und die FMA schaut genauer hin – insbesondere bei Fondsgebundenen, Gewerbeversicherungen und Bankassurance‑Kooperationen.
Das Problem im Alltag
Vertriebsmitarbeitende in Bankfilialen, MaklerbĂĽros oder Agenturen kennen die Situation:
- Kundengespräch ist knapp getaktet,
- Kundendaten sind verteilt über Core‑System, CRM, Altanwendungen,
- KYC‑Checklisten werden manuell abgearbeitet,
- neue regulatorische Vorgaben kommen laufend dazu.
Folge: Unvollständige Daten, Medienbrüche, erhöhte Haftungsrisiken und viel Nacharbeit im Backoffice.
Wie Agentic AI hier konkret hilft
Im Webinar wurde die „Magic Question“‑Funktion vorgestellt. Übertragen auf den österreichischen Markt heißt das:
- Die KI analysiert in Echtzeit Kundendaten (Bestand, CRM, ggf. externe Register).
- Sie erkennt, welche Pflichtangaben fĂĽr dieses Produkt / diesen Kundentyp fehlen.
- Sie blendet der Beraterin konkrete, kontextbezogene Fragen ein: „Bitte noch Beruf, Einkommen, Vermögensverhältnisse erfassen“, „Angaben zur Nachhaltigkeitspräferenz ergänzen“ usw.
- Sie warnt bei inkonsistenten Angaben (z. B. Beruf, Einkommen, bestehende Policen passen nicht zusammen) und markiert das sauber in der Dokumentation.
Damit wird aus starren Checklisten ein dynamischer KI‑Coach, der in jeder Beratungssituation die richtige Frage zur richtigen Zeit stellt.
Nutzen für österreichische Versicherer
- Compliance absichern: KYC‑Pflichten werden systemseitig erzwungen, nicht nur über Training und PDF‑Leitfäden.
- Qualität der Risikodaten steigern: Bessere Datenqualität verbessert Zeichnung, Pricing und Betrugsprävention.
- Aufwand senken: Weniger Rückfragen zwischen Vertrieb und Backoffice, weniger manuelle Vollständigkeitsprüfungen.
Ich halte diesen Use Case fĂĽr einen sehr guten Einstiegspunkt fĂĽr Agentic AI: klar messbarer Nutzen, gut eingrenzbarer Scope, hohe Akzeptanz im Vertrieb, wenn die UX stimmt.
Use Case 2: Hyper‑personalisierte Beratung statt „08/15‑Pitch“
Fast jede Versicherung in Österreich sagt, sie mache „personalisierte Angebote“. In der Praxis bedeutet das oft: ein Standard‑Pitch mit leicht variierten Produktnamen.
Die Realität:
- BeraterInnen haben wenige Minuten Vorbereitung pro Kundentermin.
- Produktwelten sind kompliziert, besonders in Komposit und Vorsorge.
- Cross‑Selling‑Potenziale bleiben ungenutzt.
Was Agentic AI hier anders macht
Im Webinar wurden „Magic Recommendation“ und „pre‑packaged content“ gezeigt. Übertragen auf die Praxis kann ein Agentic‑AI‑Assistent zum Beispiel:
- Kundendaten (Bestand, Lebenssituation, Verträge, Schadenhistorie) auswerten,
- regulatorische Beratungsanforderungen (z. B. vorvertragliche Informationen, Geeignetheitsprüfung) berücksichtigen,
- daraus konkrete Gesprächsleitfäden und Angebotsideen generieren – in verständlicher Sprache.
Beispiel:
Kundin, 38, zwei Kinder, Wohnkredit über Partnerbank, bestehende Kfz‑ und Haushaltsversicherung. Die KI schlägt vor: gezielte Ansprache zum Einkommensschutz, Anpassung der Sachdeckung an gestiegene Wiederbeschaffungskosten, Hinweis auf Cyber‑Risiken bei Home‑Office.
Parallel liefert die KI fertige, rechtlich geprĂĽfte Formulierungen:
- Wie erkläre ich die Deckungsunterschiede kurz und korrekt?
- Welche Risiken muss ich ansprechen (Beratungspflicht)?
- Welche Materialien (Produktfolder, Rechenkalkulation, Landingpage) passen zu diesem Profil?
Vorteile fĂĽr Vertrieb und Compliance
- Beratung wird greifbar besser: Mitarbeitende wirken kompetenter, Gespräche sind relevanter, weniger „Smalltalk‑Verkauf“.
- Beratungspflichten werden eingehalten: Die KI blendet Pflichtinhalte ein und dokumentiert, was besprochen wurde.
- Marketing wird agiler: Kampagneninhalte können zentral gepflegt werden, die KI spielt sie kontextbezogen an der Kundenschnittstelle aus.
Für österreichische Versicherer mit starkem Agentur‑ oder Bankenvertrieb ist das eine riesige Chance: Sie können ein einheitliches, qualitativ hohes Beratungsniveau sicherstellen, auch wenn die Erfahrung der einzelnen Personen stark variiert.
Use Case 3: KI‑Agenten für komplexe Polizzen und Bedingungen
Dieser Use Case hat im Webinar die meiste Zustimmung bekommen – und das deckt sich mit meinen Erfahrungen in Projekten: Niemand liest gerne 80 Seiten Versicherungsbedingungen, weder Vertrieb noch KundInnen.
Die Ausgangslage
- Jährliche Bedingungsupdates, Sonderkonzepte, Alttarife – die Dokumentenlandschaft ist wild.
- Mitarbeitende verbringen viel Zeit damit, Klauseln nachzuschlagen („Gilt das Glasdach mit?“).
- KundInnen verstehen ihre Verträge nicht und melden sich bei jedem Detail im Servicecenter.
Was ein spezialisierter KI‑Agent leistet
Der im Zelros‑Webinar gezeigte „Magic Answer“‑Ansatz ist im Kern ein Versicherungs‑spezifischer Frage‑Antwort‑Agent:
- Er erhält Zugriff auf produktive Vertragsdokumente, AVB, Nachträge und ggf. Schadenrichtlinien.
- Er verarbeitet sowohl strukturierte Daten (Tarif, Leistungsmerkmale) als auch unstrukturierte Texte (Bedingungen, E‑Mails, Gutachten).
- Er beantwortet Fragen kontextbezogen zu einer konkreten Polizze – nicht allgemeine „FAQ‑KI“.
Beispiele fĂĽr Nutzer:
- Vertrieb / Service: „Deckt die Haushaltsversicherung der Kundin Musterfrau den E‑Bike‑Diebstahl außerhalb der Wohnung ab?“
- Kundin im Portal: „Wie hoch ist meine Selbstbeteiligung bei einem Glasschaden im Auto?“
- Schadenbearbeiter: „Welche spezielle Klausel gilt für Elementarschäden in diesem Altvertrag aus 2012?“
Wichtig: Der KI‑Agent zeigt die genauen Textstellen und Quellen, aus denen die Antwort abgeleitet wurde. Damit bleiben Entscheidungen transparent und revisionssicher.
Warum dieser Use Case so attraktiv ist
- Zeitgewinn: Recherchen werden von Stunden auf Minuten oder Sekunden reduziert.
- Bessere Kundenerfahrung: Klare, sofortige Antworten – im Callcenter, im Portal oder via Chat.
- Weniger Fehler: Weniger Fehlinterpretationen von Bedingungen, weniger Kulanzfälle aus Unklarheit.
Gerade in Österreich, wo viele Häuser komplexe Altbestände und teils noch papierlastige Historien haben, ist das ein massiver Hebel – vorausgesetzt, die Dokumente werden sauber digitalisiert und indexiert.
Wie österreichische Versicherer Agentic‑AI‑Use‑Cases priorisieren sollten
Viele Häuser stehen aktuell vor der gleichen Frage: Wo fangen wir an? Ein pragmatischer Ansatz aus der Praxis besteht aus vier Schritten.
1. Geschäftsziel vor Technologie
Starten Sie nicht mit „Wir brauchen einen KI‑Agenten“, sondern mit klaren Zielen:
- Regulatorik besser beherrschen (z. B. KYC, Beratungspflichten)?
- Kosten pro Vorgang senken (z. B. Schaden, Backoffice)?
- Umsatz und Cross‑Sell steigern (z. B. personalisierte Kampagnen)?
Der passende Use Case ergibt sich daraus fast von selbst.
2. Prozesse und Daten ehrlich bewerten
- Gibt es einen klar definierten Zielprozess?
- Sind die notwendigen Daten digital, zugreifbar und halbwegs konsistent?
- Gibt es bereits klare fachliche Regeln / Policies, an denen sich die KI orientieren kann?
Agentic AI verstärkt, was da ist. Unklare Prozesse + schlechte Daten = schnellerer Chaosmodus.
3. Klein starten, aber produktiv
Ich empfehle Piloten, die
- auf einen klar abgegrenzten Ausschnitt zielen (z. B. nur Kfz‑Sparte, nur bestimmte Kanäle),
- mit echten Mitarbeitenden und KundInnen laufen,
- klare, messbare KPIs haben: Bearbeitungszeit, Fehlerquoten, NPS, Abschlussquote.
4. Governance und Compliance von Beginn an einbauen
Gerade im hochregulierten Umfeld von österreichischen Versicherungen ist das kein „Nice‑to‑have“:
- Dokumentation aller KI‑Aktionen (Audit Trail),
- Freigabeprozesse fĂĽr Prompts, Policies und Wissensquellen,
- klare Haftungsregeln: KI unterstĂĽtzt, aber finale Entscheidung bleibt beim Menschen,
- Datenschutz‑ und Datenspeicher‑Konzept gemäß DSGVO und FMA‑Vorgaben.
Wer diese Hausaufgaben früh macht, tut sich später in Prüfungssituationen deutlich leichter.
Fazit: Agentic AI jetzt gezielt fĂĽr messbaren Nutzen einsetzen
Agentic AI ist für Versicherungen kein Zukunftsthema mehr, sondern ein sehr konkretes Werkzeug, um 2025 und 2026 spürbare Effekte zu erzielen – besonders in:
- KYC & Compliance: dynamische Datenerfassung und PrĂĽfungen im Vertrieb,
- Beratung & Vertrieb: hyper‑personalisierte Empfehlungen bei gleichzeitiger Einhaltung der Beratungspflichten,
- Dokumenten‑Intelligenz: schnelle, fundierte Antworten aus komplexen Polizzen und Bedingungen.
Wer heute gestartet ist, berichtet typischerweise von:
- 30–60 % Zeitersparnis bei wiederkehrenden Auskunfts‑ und Rechercheaufgaben,
- deutlich konsistenterer Dokumentation gegenĂĽber Aufsicht und Revision,
- spürbar verbesserter Erlebnisqualität im Kundendialog.
Wenn Sie für ein österreichisches Versicherungsunternehmen Verantwortung tragen – ob in Fachbereich, IT oder Innovation – lautet die eigentliche Frage nicht mehr ob, sondern welchen dieser Use Cases Sie zuerst industrialisieren wollen.
Nutzen Sie genau jetzt die Planungsphase für 2026, um einen klar umrissenen Agentic‑AI‑Pilot zu definieren. Wählen Sie einen Prozess, in dem:
- viele Mitarbeitende beteiligt sind,
- deutlich messbare Kennzahlen existieren,
- und Regulierungssicherheit ein echter Wettbewerbsvorteil wird.
Damit wird aus Agentic AI kein Hype‑Buzzword, sondern ein handfestes InsurTech‑Projekt, das Ihre Organisation voranbringt – und das Vertrauen Ihrer Kundinnen, Kunden und der Aufsicht stärkt.