Wie österreichische Versicherer mit KI-Empfehlungen wie Zelros Thunder Road ihr KMU-Geschäft ausbauen, Risiken senken und Cross-Selling-Potenziale heben können.
Warum personalisierte Empfehlungen für KMU jetzt über Erfolg entscheiden
Österreichische Versicherer lassen jedes Jahr Millionen an Prämienvolumen im KMU-Segment liegen. Nicht, weil die Produkte fehlen – sondern weil die Angebote nicht zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft beim richtigen Unternehmen ankommen.
Der Knackpunkt: Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind extrem heterogen. Ein Wiener IT-Start-up tickt völlig anders als ein Installationsbetrieb in Oberösterreich oder ein Tourismusbetrieb in Tirol. Standardisierte Produktbroschüren greifen hier zu kurz. Genau an dieser Stelle setzt KI-basierte Empfehlungstechnologie wie der Zelros Recommendation Engine mit dem Release „Thunder Road“ an.
In diesem Beitrag geht es darum, wie Versicherer in Österreich mit Generativer KI und intelligenten Daten:
- ihr KMU-Geschäft profitabel ausbauen,
- Cross-Selling-Potenziale systematisch heben,
- Risiken senken und Schadenquoten stabilisieren,
- und gleichzeitig Agenten, Makler und digitale Kanäle auf ein neues Niveau bringen.
1. Das KMU-Segment: Hohe Erwartungen, wenig Zeit – ideal für KI
Österreichische KMU erwarten heute so viel Beratung wie ein Großkunde, haben aber naturgemäß keine Zeit für lange Gespräche. Wer hier punktet, kombiniert Geschwindigkeit mit echter Relevanz.
Was KMU von ihrer Versicherung wirklich wollen
Drei Punkte tauchen in Gesprächen mit Unternehmer:innen immer wieder auf:
- Klarheit: „Sagen Sie mir konkret, welches Risiko mich betrifft – nicht in Versicherungsdeutsch, sondern in meiner Sprache.“
- Konkrete Relevanz: „Ich will nicht zehn Produkte, sondern die zwei, die zu meinem Business passen.“
- Proaktives Service: „Bitte melden Sie sich, bevor etwas passiert – nicht erst im Schadenfall.“
Genau hier spielen datengetriebene, KI-basierte Empfehlungen ihre Stärke aus. Die Zelros-Plattform greift dafür auf über 5 Millionen Unternehmensprofile und 7.000+ Risiko- und Präventionsszenarien zurück. Aus Sicht eines österreichischen Versicherers heißt das:
Jede Interaktion mit einem KMU – ob im Außendienst, im Callcenter oder online – kann mit einem individuellen, nachvollziehbaren Vorschlag unterlegt werden.
Warum klassische Ansätze an ihre Grenzen kommen
Viele Häuser arbeiten im KMU-Segment noch mit:
- statischen Zielgruppenlisten,
- generischen Kampagnen („Cyber-Schutz für alle KMU“),
- oder der reinen Erfahrung einzelner Makler und Agenten.
Das führt zu:
- ungenutzten Cross-Selling-Potenzialen (z.B. fehlende Cyber-Deckungen bei Digitalbetrieben),
- hohen Akquisekosten, weil die falschen Zielkunden angesprochen werden,
- Inkonsequenter Beratung je nach Know-how des Ansprechpartners.
Die Realität: Ohne KI ist diese Komplexität im KMU-Segment kaum noch wirtschaftlich zu managen.
2. Wie KI-gestützte Empfehlungen im KMU-Geschäft konkret funktionieren
KI-Empfehlungssysteme wie Zelros „Thunder Road“ liefern nicht nur „smarte Product Picks“, sondern eine End-to-End-Logik: vom Datenzugang bis zur fertigen Empfehlung im CRM oder auf der Website.
Daten anreichern statt Kaltstart: Vom Namen zum Risikoprofil
Ein großer Pain Point in der Praxis: Vertriebsteams starten oft mit rudimentären Informationen.
Mit Thunder Road reicht bereits wenig Input, etwa:
- Firmenname,
- Basis-ID wie Firmenbuchnummer oder Steuer-ID,
- Name der Geschäftsführung.
Darauf aufbauend werden Unternehmensdaten angereichert, z.B.:
- Branche (z.B. NACE/ÖNACE),
- Unternehmensgröße,
- Standort,
- typische Risikofaktoren pro Geschäftsmodell.
Aus dieser Kombination entstehen verifizierte Unternehmensprofile, die als Grundlage für Empfehlungen dienen. Für österreichische Versicherer bedeutet das:
- schnellere Risikoerfassung,
- weniger Rechercheaufwand im Innen- und Außendienst,
- einheitliche Datenbasis über alle Kanäle.
Intelligente Produktempfehlungen – mit Begründung
Auf Basis dieser Profile schlägt das System passende Produkte und Deckungen vor, z.B.:
- Betriebshaftpflicht,
- Inhalts- und Betriebsunterbrechungsdeckung,
- Cyber-Versicherung,
- D&O-Deckung,
- Rechtsschutz,
- branchenspezifische Erweiterungen (z.B. für Hotellerie, Bau, Handel).
Entscheidend ist: Jede Empfehlung kommt mit einer Erklärung. Für Agenten, Makler und Marketingteams wird transparent, warum ein Vorschlag angezeigt wird – etwa:
- „Hohe Abhängigkeit von digitalen Systemen → Cyber-Risiko über Branchenschnitt.“
- „Abhängig von Schlüsselpersonen → Relevanz von Keyman-Lösungen.“
Das schafft Vertrauen im Vertrieb und hilft, Berater:innen ohne tiefes KMU-Spezialwissen sicher zu machen.
3. 7.000+ Szenarien: Vom Produktverkauf zur echten Risikoberatung
Der vielleicht spannendste Teil von Thunder Road ist der Marktplatz für KMU-Empfehlungen. Hier liegen tausende vordefinierte Situationen und Risikoszenarien, die direkt mit Präventions- und Produktvorschlägen verknüpft sind.
Was dieser Marktplatz praktisch ermöglicht
Versicherer können für jedes KMU:
- geschäftsmodell-spezifische Situationen importieren, etwa:
- „Cloud-basierter IT-Dienstleister mit internationalen Kunden“,
- „Familiengeführter Tourismusbetrieb mit Saisonspitzen“,
- „Handwerksbetrieb mit eigenem Fuhrpark und Lagerhalle“.
- dazu passende Schadenszenarien und Präventionsmaßnahmen aufrufen,
- und daraus konkrete Produkt- und Deckungsvorschläge ableiten.
So entwickelt sich der Vertrieb vom „Produktverkäufer“ zum Risikopartner auf Augenhöhe. Aus einem einfachen Verkaufsgespräch wird eine Beratung, in der das KMU versteht:
- Welche Risiken existieren tatsächlich in meinem Geschäftsmodell?
- Welche davon sind existenzbedrohend?
- Welche Maßnahmen kann ich selbst setzen, welche sollte ich versichern?
Beispiel aus der Praxis: Cyber-Risiko für eine österreichische Steuerberatung
Stellen wir uns ein kleines Steuerberatungsunternehmen in Graz vor:
- mehrere Mitarbeiter:innen,
- stark digitalisierte Mandantenkommunikation,
- sensible Kundendaten.
Die KI erkennt anhand Branche, Größe und Digitalisierungsgrad:
- hohes Datenschutz- und Cyber-Risiko,
- potenzielle Betriebsunterbrechung bei IT-Ausfall,
- Reputationsrisiko im Schadenfall.
Thunder Road generiert:
- konkrete Präventionshinweise (z.B. Backup-Strategie, Mitarbeiterschulung),
- Empfehlung einer Cyber-Deckung mit ausgewählten Bausteinen,
- verständliche Argumentation für den Berater, warum dieses Risiko priorisiert werden sollte.
So entsteht ein wertorientiertes Beratungsgespräch, das weit über „Wir hätten hier eine Cyber-Police“ hinausgeht.
4. Cross-Channel-KMU-Beratung: Gleiche Qualität im Büro, am Handy und online
Der echte Gewinn entsteht, wenn alle Kanäle – Agentur, Maklerbüro, Contact Center, Web, E-Mail, SMS – auf dieselbe Empfehlungstechnologie zugreifen.
Einheitliche Intelligenz in allen Kanälen
Zelros Thunder Road ist so konzipiert, dass dieselbe Logik überall eingesetzt werden kann:
- im CRM des Außendienstes,
- im Maklerportal,
- im Contact Center, das bei Rückfragen zu bestehenden Verträgen unterstützt,
- in Marketing-Automation-Tools (E-Mails, Landingpages, Banner, SMS),
- auf Self-Service-Portalen für KMU.
Das sorgt für:
- konsistente Botschaften: Ein KMU hört nicht über jeden Kanal etwas anderes,
- höhere Abschlussquoten, weil der Kontext bekannt ist,
- bessere Kundenerfahrung, da die Beratung vom ersten Touchpoint an individuell wirkt.
Unerfahrene Berater:innen sicher machen
Nicht jeder Agentin oder Mitarbeiter*in im Callcenter ist KMU-Spezialist:in. Mit einem KI-gestützten Empfehlungssystem können auch weniger erfahrene Personen:
- relevante Fragen stellen,
- Risiken sauber priorisieren,
- mit nachvollziehbaren Empfehlungen auftreten.
Die Folge: kürzere Einarbeitungszeiten, bessere Gesprächsqualität und weniger Abhängigkeit von einzelnen „Top-Beratern“.
5. Generative KI für KMU-Messaging – sicher und compliant
Ein weiterer Baustein der Lösung ist Generative KI auf Basis von Microsoft Azure OpenAI, die speziell für Versicherungsanforderungen gehärtet und abgesichert ist.
Was Generative KI hier konkret übernimmt
Statt dass Marketing und Vertrieb jede Ansprache manuell formulieren, unterstützt die KI z.B. bei:
- personalisierten E-Mail-Texten an KMU,
- Landingpage-Texten für spezifische Branchen,
- kurzen SMS- oder Messenger-Texten,
- Argumentationsleitfäden für Agent:innen.
Wichtig dabei:
- Die Inhalte basieren auf vorgegebenen Compliance-Richtlinien,
- sensibler Umgang mit personenbezogenen Daten durch Azure-Sicherheitsstandards,
- Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit der generierten Texte.
So gewinnen Verkaufs- und Marketingteams Zeit für Strategie, während Standardkommunikation teilautomatisiert läuft.
Rechtssicherheit und Vertrauen
Gerade im regulierten Umfeld der österreichischen Versicherungswirtschaft ist klar:
- KI darf keine Falschaussagen produzieren,
- Produkthinweise müssen compliant und nachvollziehbar sein,
- Kundendaten brauchen höchsten Schutz.
Die Kombination aus kuratierten Inhalten, klaren Guardrails und einem sicheren Cloud-Setup sorgt dafür, dass Generative KI ein Werkzeug bleibt – und kein Risiko.
6. Wie österreichische Versicherer konkret starten können
Der Weg zu KI-gestützten KMU-Empfehlungen muss kein Mammutprojekt sein. Wer strukturiert vorgeht, sieht meist innerhalb weniger Monate erste Ergebnisse.
Sinnvolle erste Use Cases
Aus Erfahrung bieten sich drei Einstiegsfelder an:
-
Cross-Selling bei bestehenden KMU-Kunden
Identifikation von Deckungslücken (z.B. Cyber, Betriebsunterbrechung) und priorisierte Kontaktlisten für Vertrieb und Makler. -
Leads-Scoring und Priorisierung
Bewertung eingehender KMU-Leads nach Potenzial und Risiko, damit Vertrieb seine Zeit bei den attraktivsten Targets einsetzt. -
Beratungsunterstützung im Contact Center
Empfehlungen bei Vertragsänderungen, Nachfragen oder Schadenmeldungen – ideal, um den Service zu einem Beratungsanlass zu machen.
Erfolgsfaktoren für die Implementierung
Damit KI im KMU-Segment wirklich wirkt, sollten Versicherer auf folgende Punkte achten:
- Klare Business-Ziele definieren: z.B. +20 % Cross-Selling-Quote im KMU-Bestand, -10 % Schadenhäufigkeit in bestimmten Branchen.
- Datenqualität sichern: Dublettenbereinigung, saubere Unternehmenskennungen, konsistente Branchencodes.
- Vertrieb früh einbinden: Agenten und Makler als Co-Designer der Empfehlungen einbeziehen, Feedbackschleifen etablieren.
- Erklärbarkeit sichern: Empfehlungen müssen für Menschen nachvollziehbar sein – sonst nutzen Berater sie nicht.
- Schrittweise skalieren: erst ein Land/Region/Branche, dann weitere Segmente ausrollen.
Wer diesen Weg geht, macht aus KI kein Prestigeprojekt, sondern ein handfestes Wachstumsinstrument.
Fazit: KI-Empfehlungen als Hebel für profitables KMU-Wachstum
Personalisierte, KI-basierte Empfehlungen wie mit Zelros Thunder Road sind im KMU-Segment kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Handlungshebel für profitable Marktanteile. Versicherer, die Daten, Generative KI und einen Szenarien-Marktplatz mit 7.000+ Empfehlungssituationen kombinieren, können:
- ungenutzte Umsatzpotenziale in bestehenden KMU-Portfolios erschließen,
- Risiken besser einschätzen und Schadenquoten stabilisieren,
- Berater:innen über alle Kanäle gleichzeitig stärken,
- und KMU in Österreich als langfristige Partner gewinnen.
Wer jetzt handelt, setzt den Standard für personalisierte KMU-Beratung in den nächsten Jahren. Wer zögert, überlässt dieses Feld neuen InsurTech-Spielern und agileren Marktteilnehmern.
Wenn Sie wissen wollen, wie KI-Empfehlungssysteme konkret in Ihre Vertriebs- und IT-Landschaft passen, lohnt sich der nächste Schritt: einen Pilot-Use-Case definieren, eine Demo ansehen und mit echten Daten testen, welches Potenzial in Ihrem KMU-Portfolio steckt.