Insurance Copilot: Wie KI Berater sofort stärkt

Die meisten Versicherer in Österreich verlieren heute nicht an ihren Produkten – sondern an der Kundenschnittstelle. Beratungen dauern zu lange, Informationen sind über zig Systeme verteilt, und junge Kund:innen erwarten Antworten in Minuten, nicht in Tagen.

Genau hier setzt ein Insurance Copilot wie Zelros an: eine KI-gestützte Assistenz, die Berater:innen, Callcenter-Teams und Backoffice in Echtzeit unterstützt. Nicht als Spielerei im Innovation Lab, sondern direkt im täglichen Kundengespräch.

Dieser Beitrag zeigt, wie ein Insurance Copilot funktioniert, welche konkreten Use Cases es in österreichischen Versicherungen gibt und worauf Sie bei der Einführung achten sollten, wenn Sie 2026 nicht noch immer im „Excel-und-Word“-Modus arbeiten wollen.

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Was ist ein Insurance Copilot – und warum brauchen Versicherer ihn jetzt?

Ein Insurance Copilot ist eine spezialisierte KI für Versicherungen, die Mitarbeitende während der Arbeit begleitet: sie hört zu, strukturiert Informationen, schlägt Tarife und Deckungen vor, beantwortet Fachfragen und erstellt automatisch Zusammenfassungen und Dokumente.

Der Unterschied zu einem generischen Chatbot:

• Die KI kennt Produkte, Policen, Prozesse und Governance-Regeln der Versicherung.
• Sie arbeitet direkt im CRM, Maklerportal oder Callcenter-System.
• Sie unterstützt primär Mitarbeitende, nicht Endkund:innen.

Warum der Zeitpunkt gerade jetzt kritisch ist

Drei Entwicklungen treffen österreichische Versicherer aktuell gleichzeitig:

1. Produkt- und Regulatorik-Komplexität steigt
   IDD, ESG-Anforderungen, DORA, KID, Transparenzpflichten – die Checklisten für eine saubere Beratung werden jedes Jahr länger. Ohne digitale Unterstützung wird das schlicht nicht mehr effizient zu managen sein.

2. Kundenerwartungen orientieren sich an Big Tech
   Wer bei Banking oder Retail Echtzeit-Erlebnisse gewohnt ist, akzeptiert keine tagelangen Rückfragen bei einer einfachen Kfz- oder Haushaltsversicherung.

3. Fachkräftemangel im Vertrieb und Service
   Selbst große Häuser in Wien, Linz oder Graz finden nicht genug gut ausgebildete Berater:innen. Die Konsequenz: Weniger Leute müssen mehr Komplexität stemmen.

Ein Insurance Copilot adressiert genau dieses Spannungsfeld: Er macht erfahrene Berater:innen schneller – und neue Kolleg:innen schneller produktiv.

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Wie Zelros als Insurance Copilot arbeitet

Zelros positioniert sich als The Insurance Copilot™ – also als operative KI-Schicht über den bestehenden Systemen einer Versicherung. Die Plattform kombiniert Branchen-Know-how mit Generativer KI (LLMs) und klassischen Machine-Learning-Modellen.

1. Intelligente Notizen und Gesprächsunterstützung

Zelros kann Gespräche mitschreiben, strukturieren und in Echtzeit auswerten:

• Transkription & Strukturierung von Telefonaten oder Videocalls
• Erkennung von Bedarfssignalen (z. B. Kinder, Hauskauf, Selbstständigkeit)
• Automatische Erstellung von Beratungsdokumentationen und Gesprächszusammenfassungen

Für österreichische Versicherungen ist das vor allem in zwei Situationen spannend:

• Makler- und Agenturvertrieb: Weniger Zeit mit Dokumentation, mehr Zeit mit Kund:innen.
• BPO & Contact Center: Neue Mitarbeitende können sich auf das Gespräch konzentrieren, während die KI mitschreibt.

2. Intelligente Produktempfehlungen in Echtzeit

Der Kernnutzen eines Insurance Copilot liegt in der Fähigkeit, passende Produkte und Deckungen im richtigen Moment vorzuschlagen. Zelros nutzt dazu Daten aus Bestandssystemen, aktuelle Gesprächsinhalte und historische Muster.

Typische Anwendungsfälle:

• Cross-Selling während eines Schadenanrufs (z. B. Haushaltsversicherung → Unfall oder Rechtsschutz)
• Identifikation von Unterversicherung in bestehenden Verträgen
• Präventionshinweise (z. B. Smarthome-Lösungen, Gesundheitsprogramme)

„Wenn die KI während des Gesprächs sofort sieht, dass der Kunde ein neues Auto erwähnt, aber keine aktuelle Kasko hat, ist das ein idealer Ansatzpunkt für Beratung – ohne aufdringlich zu wirken.“

Gerade im österreichischen Markt, wo Advisory-Qualität und persönliche Beziehung stark zählen, stärkt das Berater:innen statt sie zu ersetzen.

3. Gen-AI-gestützte Entscheidungshilfe

Zelros geht über reine Textantworten hinaus und bietet konkrete Handlungsvorschläge:

• Welche Deckungslimits sind für diese Kundensituation angemessen?
• Welche Ausschlüsse sind im Gespräch unbedingt anzusprechen?
• Welcher interne Prozess ist der richtige (Neuabschluss, Anpassung, Sonderfreigabe)?

Datenquellen sind dabei unter anderem:

• Tarifrechner und Produktdokumente
• interne Wissensdatenbanken und Prozesshandbücher
• Policen- und Schadendaten

Damit wird aus „KI-Chat“ eine operative Entscheidungshilfe, die greifbare Zeitgewinne bringt, etwa in der Schadenbearbeitung oder in komplexen Gewerbelösungen.

4. Unterstützung im operativen Alltag

Neben der Live-Beratung unterstützt ein Copilot wie Zelros auch in typischen Admin-Aufgaben:

• Zusammenfassungen von Kundeninterviews
• Erstellung von E-Mails an Kund:innen oder Makler
• Tägliche Reports und To-do-Listen
• Vorbereitung von Jahresgesprächen (Abdeckungslücken, Life Events, Upsell-Potenziale)

Das wirkt unspektakulär – ist aber genau der Bereich, in dem viele Berater:innen in Österreich heute noch 30–40 % ihrer Zeit verlieren.

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Praxisbeispiele: Wo ein Insurance Copilot in Österreich wirkt

Für die Lead-Generierung zählt vor allem eines: konkrete, nachvollziehbare Use Cases. Hier ein paar Szenarien, wie ein Copilot wie Zelros in österreichischen Versicherungen eingesetzt werden kann.

Szenario 1: Kfz-Schaden im Contact Center

• Kundin ruft nach einem Unfall an.
• Der Copilot transkribiert das Gespräch und erkennt: Fahrzeug älter als 8 Jahre, bislang nur Haftpflicht.
• Parallel prüft die KI den Bestand: Haushalt + Unfall vorhanden, kein Rechtsschutz.
• In Echtzeit erhält der Agent:
  • Hinweis auf mögliche Deckungslücken (kein Verkehrsrechtsschutz)
  • Formulierungsvorschlag für eine sensible, aber klare Ansprache
  • Checkliste für IDD-konforme Dokumentation

Ergebnis:

• Schnellere Schadenaufnahme
• Qualifizierte Beratung ohne Medienbruch
• Höhere Abschlusswahrscheinlichkeit für Rechtsschutz – bei gleichzeitig besserem Kundenschutz

Szenario 2: Gewerbekunde im Außendienst

• Beraterin trifft einen mittelständischen Betrieb in Oberösterreich.
• Im Gespräch erwähnt der Geschäftsführer eine neue Produktionshalle und erhöhte Energiekosten.
• Der Copilot erkennt im Hintergrund Risikofaktoren (Feuer, Betriebsunterbrechung) und fehlende Deckungsanpassungen.
• Die KI schlägt Szenarien vor:
  • neue Versicherungssumme,
  • optionale Ertragsausfallversicherung,
  • Präventionsmaßnahmen.

Statt drei Rückfragen an Underwriting und Innendienst hat die Beraterin direkt im Gespräch belastbare Vorschläge.

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Governance, Sicherheit und Compliance: Worauf österreichische Versicherer achten müssen

Ein Insurance Copilot ist nur dann sinnvoll, wenn er sicher, prüfbar und regulierungskonform arbeitet. Gerade im österreichischen Markt mit FMA-Aufsicht und starkem Datenschutzbewusstsein ist das ein zentraler Punkt.

Datensicherheit und Datenschutz

Ein professioneller Copilot für Versicherungen muss:

• in klar definierten Umgebungen laufen (z. B. europäische Rechenzentren),
• personenbezogene Daten nur gemäß DSGVO und internen Richtlinien verarbeiten,
• granulare Zugriffsrechte und Protokollierung bieten.

Zelros betont hier die enge Zusammenarbeit mit großen Cloud- und KI-Anbietern wie Microsoft – entscheidend ist aber, dass jede Versicherung ihre eigene Governance darüberlegt.

Kontrolle und Transparenz

Für Aktuariat, Compliance und Vertrieb gilt:

• Empfehlungen müssen nachvollziehbar sein.
  Also: Warum wird genau dieses Produkt empfohlen? Welche Faktoren führten zur Risikoeinschätzung?
• Rollen müssen klar bleiben.
  Die KI unterstützt, aber die Haftung und finale Entscheidung liegt weiterhin bei der Versicherung bzw. bei der beratenden Person.

Praxis-Tipp: Starten Sie mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen (z. B. Kfz oder Haushalt) und bauen Sie Schritt für Schritt Governance und „Guardrails“ aus, statt sofort alle Sparten gleichzeitig anzubinden.

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Einstieg in KI-Copilots: So gehen österreichische Versicherer pragmatisch vor

Der größte Fehler beim Thema Generative AI in der Versicherung ist, alles als Großprojekt zu denken. Erfolgreiche Häuser starten klein, fokussiert und messbar.

Schritt 1: Klaren Use Case definieren

Beispiele für einen sinnvollen Start:

• Reduktion der Gesprächszeit im Callcenter um 20 %
• Verkürzung der Einarbeitungszeit neuer Berater:innen um 30 %
• Erhöhung der Cross-Sell-Quote im Bestand um 10 %

Wichtig: Ein messbares Ziel, das in 3–6 Monaten erreichbar ist.

Schritt 2: Bestehende Systeme einbinden

Ein Insurance Copilot entfaltet seine Wirkung nur, wenn er mit Ihren Daten arbeitet:

• CRM / Bestandssystem
• Tarifrechner
• Produkt- und Prozess-Wiki

Zelros ist hier als Plattform ausgelegt, die sich in bestehende Landschaften integriert, anstatt ein neues Insel-System zu schaffen.

Schritt 3: Vertrieb und Service früh einbinden

Technologie allein bringt keinen ROI. Entscheidend ist, dass Berater:innen sie gern nutzen. Was erfahrungsgemäß gut funktioniert:

• Pilot mit einer engagierten Agentur oder einem Contact-Center-Team
• gemeinsames Fine-Tuning der Prompts und Empfehlungen
• schnelle Anpassungen auf Basis von realem Feedback

Wenn Vertriebsteams erleben, dass der Copilot ihnen Arbeit abnimmt statt mehr Klicks zu erzeugen, ist die Akzeptanz enorm hoch.

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Fazit: Insurance Copilot als Hebel für Wachstum und Kundenzufriedenheit

Ein Insurance Copilot wie Zelros ist kein Zukunftsprojekt mehr, sondern ein sehr konkretes Werkzeug, um:

• Komplexität für Berater:innen beherrschbar zu machen,
• Kundenerlebnisse spürbar zu verbessern und
• gleichzeitig Produktivität und Abschlussquoten zu erhöhen.

Gerade für österreichische Versicherer, die stark auf persönliche Beratung setzen, ist die Kombination aus menschlicher Beziehung und KI-gestützter Expertise ein Wettbewerbsvorteil, den digitale Direktanbieter allein schwer kopieren können.

Wer jetzt mit klar definierten Piloten startet, sammelt 2026 nicht nur wertvolle Erfahrungen, sondern schafft eine Basis, auf der neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle viel schneller realisiert werden können.

Wenn Sie der Meinung sind, dass zufriedene, gut unterstützte Berater:innen die Grundlage für loyale Kund:innen sind, ist der nächste logische Schritt: den Einsatz eines Insurance Copilot im eigenen Haus konkret zu prüfen – am besten mit einem klaren Ziel, einem fokussierten Team und einer Plattform, die speziell für Versicherungen gebaut wurde.