KI-Copiloten für Versicherer: Was Zelros für Banken und Versicherungen möglich macht

38 % der Österreicherinnen und Österreicher erwarten laut Branchenumfragen, dass ihre Versicherung sie „proaktiv“ auf Versorgungslücken hinweist – tatsächlich passiert das aber nur in einem Bruchteil der Fälle. Genau hier setzen KI-Copiloten wie Zelros an.

Für Versicherungen und Bancassurance-Anbieter in Österreich geht es 2025 nicht mehr nur um Kostensenkung, sondern um etwas Grundsätzliches: Wer schafft es, Beratung menschlich zu halten und zugleich so schnell und präzise zu machen, wie Kund:innen es aus der digitalen Welt gewohnt sind?

Der französische Anbieter Zelros ist ein spannendes Beispiel dafür, wie eine spezialisierte KI-Plattform diesen Spagat schafft – zuerst in der Versicherung, nun auch in der Bank. In diesem Beitrag geht es nicht darum, die Pressemitteilung nachzuerzählen, sondern zu zeigen, was das Konzept dahinter für österreichische Versicherer konkret bedeutet: fachlich, organisatorisch und vertrieblich.

---

Was Zelros eigentlich tut – jenseits des Buzzwords „KI“

Der Kern von Zelros ist schnell beschrieben: Ein KI-Copilot, der Versicherungs- und Bankberatern im Tagesgeschäft mit konkreten Empfehlungen, Erklärungen und Nächste-Schritte-Vorschlägen hilft.

Statt einer weiteren „smarten“ Oberfläche geht es um drei sehr greifbare Effekte:

1. Schnellere, treffsichere Beratung
   Der Copilot kennt Produkte, Tarife, Bedingungen, Underwriting-Regeln und interne Prozesse im Detail. Er liefert während des Kundengesprächs:

   • passende Produktvorschläge,
   • Formulierungshilfen für Erklärungen,
   • Hinweise auf Cross- und Upselling-Chancen,
   • Erinnerungen zu regulatorischen Pflichten (Geeignetheit, Dokumentation usw.).

2. Nutzung unstrukturierter Daten
   Klassische Analytics in der Versicherung arbeiten fast nur mit strukturierten Daten (Schadenquote, Prämien, Bestände). Generative KI wie bei Zelros wertet zusätzlich aus:

   • E-Mails und Schriftverkehr,
   • Callcenter-Transkripte,
   • Beratungsdokumentation,
   • Wissensdatenbanken und Handbücher.

   Genau diese Quellen enthalten oft den wahren „Goldschatz“ für Kundenerlebnis und Vertrieb.

3. Standardisierung von Qualität über alle Kanäle
   In vielen Häusern hängt die Beratungsqualität stark von einzelnen Top-Beratern ab. Ein KI-Copilot wie Zelros hebt den Durchschnitt, indem er jeder Beraterin Zugriff auf dasselbe aktuelle Wissen gibt – im Außendienst, im Makler-Service-Center, im Contact Center oder im Bankfilialvertrieb.

---

Warum Versicherungen und Banken ideal für generative KI sind

Der CEO von Zelros bringt es im Interview auf den Punkt: Bank und Versicherung sind Informationsbranchen. Wer Informationen schneller versteht und besser nutzt, gewinnt.

Für österreichische Versicherer und Bancassurance-Partner ergeben sich vor allem vier Gründe, warum generative KI hier besonders passt:

1. Hoher Anteil an „Knowledge Workern“

Versicherung ist kein klassisches Produktionsgeschäft, sondern wird von Fachleuten geprägt, die mit Informationen arbeiten:

• Kunden- und Produktberater:innen
• Aktuar:innen
• Schaden- und Leistungsbearbeiter:innen
• Underwriter
• Marketing- und CRM-Teams

Generative KI adressiert genau diese Rollen. Sie nimmt ihnen nicht den Job weg, sondern einen Teil der kognitiven Routinearbeit: Suchen, Zusammenfassen, Formulieren, Dokumentieren.

2. Überflut an Dokumenten und unstrukturierten Inhalten

Jede österreichische Versicherung kennt das Problem:

• Tarifbedingungen ändern sich mehrmals im Jahr.
• Produktsteckbriefe sind über viele Systeme verteilt.
• Schriftliche Anfragen von Kund:innen landen in unterschiedlichen Postfächern.
• Interne Richtlinien liegen als PDFs auf Fileservern.

Alte KI-Ansätze konnten mit solchen Daten kaum umgehen. Generative KI verarbeitet natürliche Sprache, also denselben „Rohstoff“, den Kundenbriefe, Beratungsleitfäden oder Gesprächsnotizen enthalten.

3. Regulatorischer Druck und Dokumentationspflicht

IDD, DSGVO, ESG-Reporting, Nachhaltigkeitspräferenzen, Konsumentenschutz – der Regulierungsrahmen in der EU und damit auch in Österreich wird dichter. Fehler in der Beratung oder Lücken in der Dokumentation sind teuer.

Ein spezialisierter KI-Copilot:

• erinnert an Pflichtaufklärungen,
• schlägt rechtssichere Formulierungen vor,
• generiert standardisierte Beratungsprotokolle,
• kann bei Bedarf nachvollziehbar begründen, warum welche Empfehlung gegeben wurde.

4. Steigende Erwartungen der Kund:innen

Kund:innen vergleichen ihre Versicherung heute nicht mehr nur mit dem Mitbewerber, sondern mit Amazon, Netflix und Banking-Apps. Sie wollen:

• sofortige, verständliche Antworten,
• Angebote, die zu ihrer Lebenssituation passen,
• digitale und persönliche Kanäle ohne Brüche.

Zelros adressiert genau diesen Punkt, indem es Beratern hilft, relevant und schnell zu reagieren – ohne, dass der menschliche Kontakt verschwindet.

---

Der KI-Copilot „Blue Moon“: Was dahinter steckt

Zelros beschreibt seine Lösung als „Copilot für Versicherungs- und Bankberater“ – die neueste Version heißt „Blue Moon“. Hinter dem Marketingnamen steckt ein bemerkenswert pragmatischer Ansatz.

Wie der Copilot im Alltag aussieht

Statt großem Big-Bang-Projekt wird der Copilot typischerweise in bestehende Arbeitsumgebungen eingebettet:

• als Widget im CRM oder Bestandssystem,
• im Callcenter-Frontend,
• in der Beratungssoftware am Tablet,
• ergänzend im E-Mail-Client.

Während der Interaktion mit dem Kunden liefert der Copilot:

• Empfehlungen: Welche Produkte passen zu Kund:in, Situation und Lebensphase?
• Erklärungen: Wie formuliere ich komplexe Klauseln so, dass sie verständlich bleiben?
• Nächste Schritte: Welche Dokumente fehlen, welche Unterschriften, welche Freigaben?

Beispiel aus der Praxis eines österreichischen Versicherers

Stellen wir uns eine typische Szene vor:

Eine Beraterin einer österreichischen Hybridversicherung (Versicherungsverein + Bankkooperation) sitzt in der Filiale. Ein Bestandskunde kommt wegen eines Wohnkredits. Im Hintergrund hat der Copilot bereits analysiert:

• bestehende Haushalt- und Eigenheimdeckung,
• Familienstand und Einkommen,
• bisherige Schadenhistorie,
• aktuelle Kampagnen der Versicherung,
• regulatorische Anforderungen an Kreditabsicherung.

In Echtzeit schlägt der Copilot vor:

• Anpassung der Eigenheimversicherung wegen des höheren Werts,
• eine Risikolebensversicherung zur Kreditsicherung,
• Hinweise auf steuerliche Aspekte der Vorsorge,
• Formulierungshilfen für die Erklärung, warum diese Absicherung sinnvoll ist.

Die Beraterin entscheidet weiter selbst, ob und wie sie diese Vorschläge nutzt. Aber sie verliert keine Zeit mit Suchen und Querlesen.

---

Vom reinen Versicherungsfokus zur Bancassurance-Plattform

Zelros ist 2016 klar in der Versicherung gestartet. Laut CEO war der Grund simpel: Versicherer waren schneller handlungsbereit als andere Branchen.

Inzwischen öffnet das Unternehmen seine Plattform offiziell auch für den Bankensektor. Für Österreich ist das besonders spannend, weil der Markt stark von Bancassurance-Modellen geprägt ist:

• Bausparkassen und Banken vertreiben Versicherungen.
• Versicherungen bieten Spar- und Vorsorgeprodukte.
• Kund:innen erwarten „alles aus einer Hand“ – vom Konto bis zur Berufsunfähigkeitsversicherung.

Ein KI-Copilot, der beide Welten versteht – Bankprodukt und Versicherungstarif – ermöglicht:

• konsistente Beratung über alle Sparten,
• einheitliches Wording und dokumentierte Argumentation,
• gezieltes Cross-Selling (z. B. Kredit + Ablebensschutz + Einkommenssicherung),
• weniger Medienbrüche zwischen Bank- und Versicherungs-IT.

Gerade für Konzerne mit Bank- und Versicherungstochter ist das ein echter Hebel: Statt zwei separaten KI-Projekten entsteht eine gemeinsame Wissensschicht über alle Produkte.

---

Erfolgsfaktoren für KI-Copiloten in österreichischen Versicherungen

Viele Häuser unterschätzen, wie sehr der Erfolg einer Lösung wie Zelros nicht nur von der Technologie, sondern von Organisation, Daten- und Veränderungsbereitschaft abhängt. Aus Projekterfahrung (und aus dem, was Zelros öffentlich zeigt) lassen sich ein paar klare Erfolgsfaktoren ableiten.

1. Klarer Use Case, kein KI-Experiment

Die Projekte, die scheitern, starten meist mit „Wir wollen auch etwas mit KI machen“. Besser ist:

• Start mit einem konkreten Engpass, z. B.:
  • lange Bearbeitungszeiten im Callcenter,
  • ungenutztes Cross-Selling-Potenzial im Bancassurance-Kanal,
  • schwankende Beratungsqualität im Außendienst.
• Messbare Ziele definieren, etwa:
  • +20 % Produktivität im Contact Center,
  • +15 % Cross-Selling-Quote bei Bestandskunden,
  • -30 % Zeitaufwand für Dokumentation.

2. Saubere Datenbasis und Sicherheit

Zelros ist ISO 27001-zertifiziert – ein wichtiger Punkt für sensible Finanzdaten. Trotzdem gilt: Müll rein, Müll raus.

Worauf österreichische Versicherer achten sollten:

• einheitliche Produkt- und Tarifdaten,
• klar definierte Zugriffsrechte (Makler vs. Exklusivvertrieb vs. Bankberater),
• DSGVO-konforme Verarbeitung und Protokollierung,
• Abstimmung mit Betriebsrat und Datenschutzbeauftragten.

3. Einbindung der Fachbereiche von Anfang an

KI-Projekte, die nur aus der IT heraus getrieben werden, landen schnell in der Schublade. Erfolgreich werden sie, wenn:

• Fachbereiche (Vertrieb, Schaden, Kundenservice) mit am Tisch sitzen,
• Top-Berater:innen als „Power User“ das System mittrainieren,
• Rückmeldungen aus der Praxis regelmäßig in die Modelle einfließen.

Ich habe immer wieder gesehen: Wenn die besten Verkäufer:innen den Copiloten gern nutzen, folgen die anderen automatisch.

4. Schulung und Change Management

Ein KI-Copilot ist für viele Mitarbeitende ungewohnt: „Redet“ er mir rein? Kontrolliert er mich? Ersetzt er mich?

Hier helfen klare Botschaften:

• Der Copilot ist Unterstützung, keine Bewertung.
• Vorschläge sind Empfehlungen, kein Zwang.
• Gute Beratung bleibt menschlich – die KI kümmert sich um Suche, Formulierung, Vollständigkeit.

Gezielte Trainings, Sandbox-Umgebungen zum Ausprobieren und ein begleitendes FAQ senken Berührungsängste erheblich.

---

Wie österreichische Versicherer 2025 konkret starten können

Wer 2025 in Österreich ernsthaft KI in der Versicherung einsetzen will, muss kein Mammutprojekt aufsetzen. Ein praxisnaher Fahrplan könnte so aussehen:

1. Ist-Analyse und Priorisierung

   • Wo entstehen aktuell die größten Reibungsverluste im Kundenkontakt?
   • Welche Kanäle (z. B. Contact Center, Filialvertrieb, Maklerservice) profitieren am meisten?

2. Pilot mit einem fokussierten Use Case

   • z. B. BU-Beratung, Kfz-Schadenservice oder Kreditabsicherung in einer Region.
   • Zeitlich begrenzt (3–6 Monate), mit klaren Kennzahlen.

3. Integration in vorhandene Systeme

   • Anbindung an CRM/Bestandssysteme,
   • Single Sign-on,
   • rollenspezifische Masken für verschiedene Nutzergruppen.

4. Messung und Skalierung

   • Produktivitätskennzahlen vor / nach Einführung,
   • Kundenzufriedenheit (NPS, CSAT),
   • Fehler- und Beschwerdequote.

5. Rollout auf weitere Sparten und die Bancassurance-Seite

   • sukzessive Erweiterung auf Bankprodukte (Sparen, Kredit, Wertpapiergeschäft),
   • Harmonisierung von Argumentation und Prozessen über alle Kanäle.

---

Fazit: KI-Copiloten sind kein Luxusprojekt mehr

Zelros zeigt sehr deutlich, wo die Reise für KI in der österreichischen Versicherungswirtschaft hingeht: weg von reinen Chatbots, hin zu tief integrierten, fachlich trainierten Copiloten, die Berater:innen, Underwritern und Service-Teams konkret helfen.

Wer jetzt startet, kann sich 2025 und 2026 einen echten Vorsprung sichern:

• bessere Beratungsqualität,
• schnellere Abläufe,
• höhere Abschluss- und Cross-Selling-Quoten,
• stabilere Compliance.

Die spannende Frage für jedes österreichische Versicherungsunternehmen lautet deshalb nicht mehr „Ob KI?“, sondern: „In welchem Bereich setzen wir unseren ersten produktiven KI-Copiloten ein – und wann?“