GenAI-Empfehlungen: Wie Versicherer näher an Kunden rücken

Warum personalisierte Empfehlungen jetzt Chefsache sind

70–80 % der Versicherungsabschlüsse im Privatkundengeschäft werden in Österreich noch immer über persönliche Beratung und Vermittlerkanäle abgewickelt. Gleichzeitig erwarten Kundinnen und Kunden inzwischen denselben Grad an Personalisierung wie bei Netflix, Amazon & Co. – auch im Dezember 2025, mitten im Jahresendgeschäft, zeigt sich das wieder brutal deutlich in den Storno- und Wechslerraten.

Die meisten Versicherer spüren den Druck: teure Leads, träge Prozesse, hohe Servicekosten, wachsender Wettbewerb durch Direktanbieter und InsurTechs. Und trotzdem laufen Beratung und Cross-Selling in vielen Häusern immer noch nach dem Prinzip „Bauchgefühl + Standardprodukt“. Das kostet Prämienvolumen – und Vertrauen.

Hier kommt Generative KI (GenAI) für Versicherungen ins Spiel, wie sie etwa Anbieter wie Zelros auf Events wie der ITC Vegas präsentieren: Empfehlungssysteme, die in Echtzeit passende Deckungen und Produktkombinationen vorschlagen – für Agenten, Makler, Bancassurance-Partner und eingebettete Versicherungslösungen. In diesem Beitrag geht es darum, wie solche Recommendation Engines funktionieren, was sie für österreichische Versicherer konkret bringen und wie Sie den Einstieg strukturiert angehen.

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Was eine GenAI-Empfehlungsengine in der Versicherung wirklich leistet

Eine moderne Empfehlungsengine für Versicherungen ist im Kern ein Personalisierungs-Tool als SaaS, das kontinuierlich dazulernt. Sie analysiert Kundendaten, Interaktionen und Kontextinformationen und schlägt dann automatisch die Produkte und Deckungsvarianten vor, die mit hoher Wahrscheinlichkeit wirklich relevant sind.

Zentrale Bausteine einer Insurance-Recommendation-Engine

Eine ausgereifte Lösung wie die von Zelros kombiniert in der Praxis mehrere Technologien:

• Gesicherte textbasierte Generative KI: wertet E-Mails, Gesprächsnotizen, Chatverläufe oder Schadentexte aus und übersetzt sie in strukturierte Hinweise („interessiert sich für E-Auto“, „Familienzuwachs“, „Sorge um Berufsunfähigkeit“).
• Reinforcement Learning: das System lernt aus jedem Abschluss, Nicht-Abschluss und jeder Interaktion, welche Empfehlung in welchem Kontext gut funktioniert.
• Regelwerke & Underwriting-Logiken: Unternehmensrichtlinien, Produktgrenzen, Risikoakzeptanz und Compliance-Vorgaben werden eingebaut, damit nur zulässige und sinnvolle Vorschläge erscheinen.
• Omnikanal-Fähigkeit: ein und dieselbe Logik kann im Außendienst, im Callcenter, im Online-Portal oder in embedded insurance-Strecken (z.B. beim Autokauf) genutzt werden.

Das Ergebnis ist kein „magischer KI-Vertriebler“, sondern ein sehr pragmatisches Werkzeug: Agenten, Makler und Marketer sehen zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Vorschläge – und können sie mit einem Klick nutzen.

Typische Einsatzfelder im österreichischen Markt

Österreichische Versicherungen können GenAI-gestützte Empfehlungssysteme vor allem in drei Bereichen schnell produktiv machen:

1. Privatkunden (Haushalt, KFZ, Unfall, Gesundheit)
   • Cross-Selling: Haushalt + Rechtsschutz, KFZ + Insassenunfall, E-Bike + Mobilitätsbausteine
   • Up-Selling: höhere Deckungssummen, sinnvolle Zusatzbausteine, Indexanpassungen mit Mehrwert
2. Klein- und Mittelbetriebe (KMU)
   • Branchenpakete: maßgeschneiderte Kombinationen für Gastronomie, Gewerbe, Freiberufler
   • Risiko-Updates: Hinweise bei Wachstum, neuen Standorten oder veränderten Lieferketten
3. Embedded Insurance
   • Versicherungen direkt beim Kauf von Auto, Reise, Elektronik oder Finanzierung einbetten
   • Dynamisch passende Produktbausteine je nach Warenkorb und Kundenprofil vorschlagen

Gerade für KMU ist entscheidend: Die Vielfalt der Risiken ist groß, die Zeit der Berater begrenzt. Eine Empfehlungslösung hilft, kein relevantes Risiko zu übersehen, ohne das Gespräch zu überfrachten.

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Vom Bauchgefühl zu datengetriebenen Empfehlungen: konkrete Vorteile

Der größte Fehler vieler Versicherer: Sie sehen Personalisierung als Marketing-Gag – nicht als ertragsrelevanten Kernprozess. Dabei lassen sich die Vorteile inzwischen ziemlich klar beziffern.

1. Höhere Abschluss- und Cross-Selling-Quoten

Unternehmen, die Recommendation Engines im Vertrieb einsetzen, berichten typischerweise von:

• 15–30 % höheren Konvertierungsraten bei Bestandskunden-Angeboten
• 20–40 % mehr Cross-Selling pro Beratungsgespräch
• spürbar höherem Durchschnittsbeitrag je Vertrag, weil sinnvolle Ergänzungen nicht vergessen werden

Der Grund ist simpel: Statt generischer Kampagnen („Sichern Sie jetzt Ihren Haushalt ab“) bekommen Kundinnen und Kunden konkrete, zu ihrer Situation passende Vorschläge – und Berater können diese gut begründen.

2. Bessere Kundenerfahrung – weniger Reibung

Viele Kundinnen und Kunden empfinden Versicherungsberatung als mühsam: zu viel Papier, zu viele unklare Optionen. Eine gute GenAI-Lösung reduziert diese Komplexität spürbar:

• Der Agent bekommt 2–3 priorisierte Vorschläge statt einer Produktliste mit 40 Tarifen.
• Die Argumentation ist kundenzentriert: „Weil Sie vor kurzem ein Elektroauto angeschafft haben, empfehlen wir …“
• Im Self-Service sieht der Kunde nicht 25 Tarife, sondern wenige, erklärte Optionen.

Die Folge sind kürzere Beratungsgespräche, weniger Nachfragen – und das Gefühl: „Die verstehen wirklich, was ich brauche.“

3. Effizientere Nutzung von Vertriebskapazitäten

Gerade im Dezember, wenn Jahresendgeschäft, Budgetplanung und Schadenwellen aufeinandertreffen, sind Kapazitäten knapp. Eine Recommendation Engine sorgt dafür, dass jede Minute im Kundenkontakt maximal wertvoll genutzt wird:

• Vorbereitung: Der Außendienst sieht vor dem Termin die Top-Chancen im Bestand.
• Live-Beratungsunterstützung: Im Gespräch passen sich Empfehlungen dynamisch an.
• Nachbearbeitung: Automatisierte Nachfass-Kampagnen für Kunden mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit.

So wird der Betreuungsschlüssel pro Berater verbessert, ohne dass die Servicequalität leidet – ein entscheidender Hebel in Zeiten von Fachkräftemangel.

4. Bessere Steuerbarkeit und Transparenz

Statt „Wir glauben, diese Kampagne war gut“ gibt es mit einer Recommendation Engine harte Zahlen:

• Welche Produkte funktionieren in welcher Zielgruppe?
• Welche Beratungsskripte führen zu höheren Abschlüssen?
• Welche Vertriebspartner nutzen die Empfehlungen konsequent – und mit welchem Erfolg?

Das schafft die Grundlage für datenbasierte Steuerung von Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung.

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Wie GenAI-Empfehlungen technisch und fachlich eingebettet werden

Der Erfolg steht und fällt damit, wie gut Sie GenAI in Ihre bestehenden Prozesse integrieren. Ein schönes Demo – etwa am Messestand eines InsurTech-Events – bringt wenig, wenn der Außendienst im Alltag nichts davon merkt.

Integration in bestehende Systeme

Eine leistungsfähige Empfehlungslösung wird nicht als Insel betrieben, sondern über APIs an zentrale Systeme angebunden:

• Bestandsführung / Policy-Administration
• CRM (Agenten- und Maklerarbeitsplatz, Kampagnensteuerung)
• Maklerportale und Vergleichsplattformen
• Kundenportale und Apps
• Kontaktcenter-Software

Technisch läuft vieles im Hintergrund: Kundendaten und Interaktionen werden datenschutzkonform verarbeitet, das System sendet in Echtzeit Empfehlungs-„Scores“ oder konkrete Deckungsvorschläge zurück.

Governance, Datenschutz und Ethik

Gerade in Europa und speziell im österreichischen Markt gelten zu Recht hohe Anforderungen an Datenschutz und Fairness. Professionelle Anbieter setzen daher auf:

• strikte Trennung von personenbezogenen Daten und Modell-Training, häufig mit Pseudonymisierung
• On-Premises- oder EU-Cloud-Optionen mit klar geregelter Datenhoheit
• Erklärbarkeit: Warum wird eine Empfehlung gemacht? Welche Faktoren waren relevant?
• Kontrollmechanismen gegen Diskriminierung oder unerwünschte Biases

Die Erfahrung zeigt: Wenn Datenschutzbeauftragte, Betriebsrat und Compliance früh eingebunden werden, lassen sich diese Themen sauber lösen – und das Vertrauen der Organisation steigt deutlich.

Akzeptanz bei Agenten und Maklern

Die beste Engine nützt nichts, wenn Berater sie als Konkurrenz empfinden. Erfolgreiche Versicherer gestalten den Rollout daher bewusst:

• Positionierung als Assistenz, nicht als Ersatz: „Die KI schlägt vor, du entscheidest.“
• Schulung mit echten Kundenszenarien, in denen Berater erleben, wie die Vorschläge ihre Arbeit erleichtern.
• Feedback-Schleifen: Berater können Empfehlungen bewerten („passt“ / „passt nicht“), was das System weiter verbessert.

Ich habe in Projekten immer wieder gesehen: Sobald Agenten merken, dass sie schneller zu besseren Gesprächen kommen, kippt die Stimmung – von Skepsis zu aktiver Nachfrage.

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Praxisleitfaden: In 6 Schritten zur produktiven KI-Empfehlungsstrecke

Viele Häuser fragen sich: Wo fange ich an, ohne mich in einem Endlosprojekt zu verlieren? Der pragmatische Weg sieht typischerweise so aus:

1. Einsatzszenario scharf definieren

Statt „Wir wollen KI“ besser konkret werden:

• Zielgruppe: z.B. Privatkunden KFZ + Haushalt oder KMU in zwei Schwerpunktbranchen
• Kanal: z.B. Agentenarbeitsplatz + Inbound-Callcenter
• Zielkennzahlen: z.B. +20 % Cross-Selling-Quote, +15 % Conversion bei Angeboten aus dem Bestand

2. Datenbasis bewerten

Gemeinsam mit IT und Fachbereichen prüfen:

• Welche Bestands- und Bewegungsdaten stehen zur Verfügung?
• Wie gut ist die Datenqualität (Adressen, Geburtsdaten, Vertragsstatus, Schadenhistorie)?
• Welche unstrukturierten Daten (Notizen, E-Mails) können datenschutzkonform eingebunden werden?

Gute Nachricht: Man braucht nicht sofort perfekte Daten, um zu starten. Wichtig ist Transparenz über Stärken und Lücken.

3. Technologiepartner auswählen

Statt eine Eigenentwicklung über Jahre aufzubauen, setzen die meisten Versicherer auf spezialisierte Partner, die:

• auf Insurance fokussiert sind (statt generischer KI-Plattformen)
• out-of-the-box Use Cases für Agenten, Contact Center und digitale Kanäle mitbringen
• Referenzen aus Europa vorweisen können
• eng mit internen Teams in IT, Fachbereich und Vertrieb zusammenarbeiten

4. Pilot mit klarer Messung

Ein sinnvoller Pilot:

• läuft 3–6 Monate in einem klar abgegrenzten Segment
• bindet eine repräsentative Gruppe von Beratern ein
• vergleicht Ergebnisse mit einer Kontrollgruppe ohne Empfehlungen

Gemessen werden sollten nicht nur Abschlüsse, sondern auch:

• Beratungsdauer
• Anzahl der Produktvorschläge pro Gespräch
• Zufriedenheit der Berater (qualitative Interviews)
• ggf. NPS oder Zufriedenheitswerte der Kunden

5. Skalierung und Feintuning

Nach dem Pilot werden:

• Regeln und Modelle angepasst (z.B. bestimmte Empfehlungen begrenzen)
• Schulungsunterlagen verfeinert
• weitere Kanäle (z.B. Self-Service-Portal) schrittweise angebunden

Wichtig ist ein iterativer Ansatz: Alle 4–8 Wochen werden Ergebnisse, Feedback und Modell-Performance gemeinsam betrachtet und justiert.

6. Verankerung in Strategie und Governance

Langfristig gehört GenAI-Personalisierung nicht in ein „Innovations-Silo“, sondern in die reguläre Unternehmenssteuerung:

• Verankerung in der Vertriebs- und Digitalstrategie
• klare Rollenverteilung zwischen Fachbereichen, IT und Data Teams
• laufendes Monitoring von Ethik-, Risiko- und Compliance-Aspekten

So wird aus einem Pilotprojekt ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil.

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Warum jetzt handeln – und nicht auf „die perfekte Lösung“ warten

Der Markt für Versicherungen in Österreich und im DACH-Raum verändert sich schneller, als vielen lieb ist. Technologieführende Häuser – oft in Kooperation mit InsurTechs – setzen bereits heute auf GenAI-gestützte Empfehlungssysteme, um Vertrieb, Service und Marketing messbar zu verbessern.

Wer wartet, bis alles zu 100 % definiert und durchgeplant ist, startet häufig zu spät. Der klügere Weg: klein, fokussiert und messbar beginnen, aber mit einer klaren Vision für Skalierung und Governance.

Gerade jetzt gegen Jahresende 2025 lohnt sich der Blick nach vorn: Welche Rolle sollen Ihre Agenten, Makler und digitalen Kanäle in zwei bis drei Jahren spielen? Werden sie noch mit generischen Produktlisten arbeiten – oder mit einer intelligenten GenAI-Assistenz, die Kundinnen und Kunden wirklich versteht?

Wenn Sie intern gerade über KI im Vertrieb, Personalisierung und InsurTech-Kooperationen diskutieren, ist der nächste Schritt naheliegend: ein konkretes Use-Case-Szenario definieren und einen strukturierten Proof of Concept starten.

Je früher Sie beginnen, desto schneller sammeln Sie Erfahrung – und desto eher werden aus KI-Buzzwords echte Prämien und stabilere Kundenbeziehungen.