Wie KI den Versicherungsvertrieb in Österreich neu denkt

2024 haben europäische Versicherer laut Branchenverbänden im Schnitt über 60 % ihrer Kundenkontakte digital abgewickelt – Tendenz steigend. Parallel dazu melden fast alle österreichischen Versicherer das gleiche Problem: steigender Beratungsaufwand, komplexere Produkte, aber nicht mehr Personal.

Genau hier setzen spezialisierte KI-Plattformen wie Zelros an: Sie bringen generative KI direkt an den Arbeitsplatz von Beratern, Maklern und Callcenter-Teams – nicht als Spielerei, sondern als produktives „Copilot“-Werkzeug. Für österreichische Versicherungen, die ihre Vertriebs- und Serviceorganisation in Richtung data-driven InsurTech entwickeln wollen, ist das eine sehr konkrete Chance – und zwar jetzt, nicht irgendwann.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, was Zelros aus dem Interview mit CEO Damien Philippon so interessant macht – und wie sich diese Ansätze ganz praktisch auf den österreichischen Markt übertragen lassen.

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1. Wer oder was ist Zelros – und warum ist das für Österreich relevant?

Zelros ist ein 2016 gegründetes InsurTech mit Fokus auf künstliche Intelligenz für Versicherung und Bank. Das Unternehmen hat sich von Anfang an auf Daten, Machine Learning und inzwischen generative KI spezialisiert und arbeitet mittlerweile mit einer zweistelligen Zahl großer Versicherungs- und Bankengruppen in Europa und Nordamerika.

Der Kern: eine KI-Plattform, die sich tief in die bestehenden Systeme (CRM, Bestandssysteme, Callcenter-Software) integriert und daraus einen Copiloten für Berater und Agenten baut.

Für österreichische Versicherer ist das spannend, weil:

• viele Häuser bereits große Datenbestände haben, diese aber kaum intelligent für Beratung und Cross-Selling nutzen,
• der Markt stark von Bancassurance geprägt ist – also genau der Schnittstelle, auf die Zelros sich aktuell ausweitet,
• der Fachkräftemangel im Vertrieb spürbar ist und Produktivität pro Berater massiv an Bedeutung gewinnt.

Die Realität: KI für Versicherer ist kein abstraktes Forschungsprojekt mehr, sondern ein klar umrissener Produktivitäts-Hebel im Tagesgeschäft.

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2. Vom Big Data-Experiment zur spezialisierten Versicherungs-KI

Zelros ist nicht als Versicherungs-Start-up gestartet, sondern als allgemeiner Big-Data-Ansatz. Getestet wurde zuerst in Branchen wie Energie und Luxusgüter. Die spannendste Erkenntnis: Versicherer haben am schnellsten reagiert.

Warum gerade Versicherungen so offen waren

Versicherungen sind stark aktuariell geprägt – Statistiker, Mathematiker, Datenaffine. Genau diese Firmenkultur macht es einfacher, datenbasierte Lösungen zu akzeptieren.

Für Österreich gilt das genauso:

• Viele Häuser haben starke Aktuariate, aber vergleichsweise schwach vernetzte Customer-Analytics.
• Die Produktwelt (Haftpflicht, Kfz, Haushalt, Lebensversicherung, Fondsgebunden, betriebliche Vorsorge) ist komplex – Beratung wird zur Pflichtübung.
• Gleichzeitig erwarten Kunden digitale Transparenz und Geschwindigkeit, ohne auf persönliche Beratung zu verzichten.

Zelros hat daraus eine klare strategische Entscheidung gemacht: 100 % Fokus auf Versicherung (und später Bank) statt „AI für alles“.

Für österreichische Versicherer heißt das: Wer sich InsurTech-Partner sucht, sollte auf Spezialisierung achten. Generalisten liefern meist nette POCs – Spezialisten liefern produktive Systeme mit messbarem Effekt.

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3. Der KI-Copilot: Wie generative KI den Berateralltag verändert

Der spannendste Teil im Zelros-Interview ist der Copilot – aktuell in der Version Blue Moon. Die Grundidee ist simpel: Jeder Berater, jedes Callcenter-Teammitglied bekommt einen digitalen Assistenten, der live mitdenkt.

Was macht so ein Copilot konkret?

Ein KI-Copilot im Versicherungs- und Bankenalltag kann unter anderem:

• Kundendaten und Verträge auswerten und Hinweise geben wie: „Unterversicherung in Haushalt“, „Lücken in der Berufsunfähigkeitsabsicherung“ oder „Kfz-Vertrag ohne Rechtsschutz“.
• Gesprächsleitfäden und Antwortvorschläge in Echtzeit liefern – etwa bei Schadensmeldungen, Produktfragen oder Beschwerden.
• Produktkombinationen vorschlagen, die fachlich passen und regulatorisch sauber sind.
• Dokumente und interne Wissensdatenbanken durchsuchen (Bedingungen, Richtlinien, Prozesse) und sofort in verständlicher Sprache zusammenfassen.

Das Entscheidende: Die generative KI ist auf die Produktwelt und Richtlinien des jeweiligen Hauses trainiert – kein generisches Internet-Wissen, sondern unternehmensspezifisches Fachwissen.

Warum das für österreichische Häuser hochinteressant ist

Gerade in Österreich sehen wir:

• hohe Regulierungsanforderungen (Versicherungsvertriebsrichtlinie, IDD, ESG-Dokumentation),
• viele verschiedene Vertriebskanäle (Ausschließlichkeitsorganisation, Makler, Banken, Online),
• einen immer noch starken Papier- und PDF-Fokus – auch in der Kommunikation mit Kunden.

Genau da bringt generative KI echten Mehrwert, weil sie:

• aus freiem Text, E-Mails und PDF-Dokumenten strukturierte Hinweise für den Berater macht,
• standardisierte, nachvollziehbare Beratung unterstützt (wichtig für Compliance und Revision),
• die Einarbeitung neuer Mitarbeiter massiv beschleunigt.

Wer sich fragt, wie ein erster Use Case aussehen könnte, bekommt in Workshops häufig diese drei STartpunkte empfohlen:

1. Inbound-Callcenter: Unterstützung bei Produktfragen und einfachem Schadenservice.
2. Outbound-Kampagnen: KI-Hinweise, welche Kunden welchen Schutz wirklich brauchen.
3. Maklerbetreuung: Bereitstellung eines „Berater-Begleiters“ für komplexe Produktlinien wie bAV oder fondsgebundene Lebensversicherungen.

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4. Warum gerade Versicherung und Bank perfekte KI-Felder sind

Versicherung und Bank haben zwei Eigenschaften, die sie für KI prädestinieren: Datenfülle und Wissensintensität.

Datenintensive Wissensarbeit – der perfekte Nährboden

In beiden Branchen arbeiten überwiegend sogenannte Knowledge Worker:

• Marketing- und Vertriebsleiter
• Underwriter und Aktuare
• Kundenberater und Agenten
• Schaden-Sachbearbeiter
• Compliance- und Risikomanager

Alle diese Rollen haben eines gemeinsam: Sie treffen Entscheidungen auf Basis von Informationen, die über viele Systeme, Dokumente und Kommunikationskanäle verstreut sind.

Generative KI kann hier:

• unstrukturierte Daten verwerten: E-Mails, Telefonnotizen, Chat-Verläufe, Schadendokumente, Arztberichte,
• Wissensinseln zusammenführen: Produktkataloge, Tarifbedingungen, interne Richtlinien,
• aus unlesbaren Informationspaketen konkrete Handlungsempfehlungen machen.

Sicherheit und Regulierung: kein Showstopper, sondern Pflichtprogramm

Zelros verweist im Interview auf die ISO-27001-Zertifizierung – ein klares Signal an Banken und Versicherungen: Datensicherheit und Governance sind integraler Bestandteil, nicht nachträglicher Aufsatz.

Für österreichische Häuser bedeutet das:

• KI-Projekte müssen mit CISO, Datenschutz und Compliance von Beginn an gedacht werden.
• Themen wie Datenresidenz, Pseudonymisierung, Zugriffskonzepte gehören in jede Ausschreibung.
• Wer mit spezialisierten InsurTechs arbeitet, sollte auf nachweisbare Zertifizierungen achten.

Meine Erfahrung: Je früher Sicherheit und Regulierung sauber geklärt sind, desto schneller kommen Projekte von der Pilotphase in den produktiven Einsatz.

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5. Opening Banking & Bancassurance: KI als Brücke zwischen Sparten

Ein spannender Punkt des Interviews: Zelros startet aus der Versicherung und expandiert jetzt aktiv in die Bankwelt – vor allem, weil viele Kunden schlichtweg beides sind: Bancassurance-Konzerne.

Was heißt das für österreichische Bancassurance-Modelle?

In Österreich arbeiten viele Kunden bereits so:

• Girokonto und Kredit bei der Bank,
• Haushalt, Kfz, Lebensversicherung beim Versicherungsarm der gleichen Gruppe.

Trotzdem ist die Sicht auf den Kunden oft fragmentiert:

• Die Bank sieht das Einkommen, aber nicht die Absicherungssituation.
• Der Versicherer kennt die Familie, aber nicht die Vermögensstruktur.

Eine spezialisierte KI-Plattform kann hier:

• Risiko- und Absicherungsbedarf über Sparten hinweg erkennen (z. B. Immobilienkredit ohne adäquate Ablebensversicherung),
• Beratungsanlässe bündeln (z. B. Jahresgespräch zu Vorsorge, Finanzierung und Risikoabsicherung),
• Cross-Selling-Angebote so personalisieren, dass sie nicht als plumpe Verkaufsversuche, sondern als relevanter Service wahrgenommen werden.

Gerade vor dem Hintergrund steigender Zinsen, Teuerung und wachsender Unsicherheit zu Pension und Pflege ist das für den österreichischen Markt hochaktuell. Kunden erwarten, dass ihre Hausbank/Hausversicherung proaktiv auf Lücken hinweist – nicht erst im Schadenfall.

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6. Wie österreichische Versicherer jetzt konkret starten können

Viele Häuser stehen an dem Punkt: „Wir wissen, dass wir KI brauchen – aber wo fangen wir an, ohne uns zu verzetteln?“ Die Erfahrung aus Projekten mit Plattformen wie Zelros zeigt ein Muster, das gut funktioniert.

Schritt 1: Klaren Business Case definieren

Statt „wir wollen KI ausprobieren“ braucht es konkrete Ziele wie:

• +20 % Cross-Selling-Quote im Bestand in zwei Jahren,
• –30 % Bearbeitungszeit für einfache Anfragen im Callcenter,
• +15 % Abschlussquote im Außendienst durch zielgenauere Empfehlungen.

Ohne solchen Zielrahmen wird KI schnell zum endlosen Laborthema.

Schritt 2: Einen fokussierten Pilotbereich wählen

Bewährt haben sich Bereiche mit:

• hohem Volumen (viele Kontakte pro Tag),
• klar messbaren KPIs,
• motivierten Führungskräften.

Typische Startfelder in Österreich:

• Kfz-/Haushalt-Vertrieb (schnelle, standardisierbare Produkte),
• Schaden-Hotline (hohes Volumen, wiederkehrende Fragen),
• Makler-Hotline (komplexe Anfragen, hoher Hebel pro Fall).

Schritt 3: Datenzugänge und Governance klären

Bevor ein Copilot Mehrwert bringen kann, muss klar sein:

• Welche Kundendaten dürfen wie verwendet werden?
• Welche Dokumente (Bedingungen, Produktinfos, Prozesse) stehen in strukturierter Form zur Verfügung?
• Wie werden Zugriffsrechte und Protokollierung geregelt?

Hier trennt sich die Spielerei von der professionellen Lösung. Plattformen mit ISO-27001-Niveau machen diesen Schritt deutlich leichter.

Schritt 4: Vertrieb und Service früh einbinden

Ein KI-Copilot ist kein IT-Tool, sondern ein Arbeitswerkzeug für Menschen. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich dadurch aus, dass:

• Berater und Callcenter-Mitarbeiter früh mitreden dürfen,
• Feedback-Schleifen während des Piloten ernst genommen werden,
• Schulung & Change-Kommunikation genauso geplant werden wie die Technik.

Der Effekt: Höhere Akzeptanz, schnellere Produktivitätsgewinne, weniger Ängste.

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7. Warum 2025 das Entscheidungsjahr für KI in der Assekuranz wird

Wir stehen Anfang Dezember 2025 an einem Punkt, an dem Zögern teurer wird als Starten. Die Technologie ist marktreif, die regulatorischen Leitplanken sind deutlich klarer als noch vor zwei Jahren, und die Kundenerwartungen sind nicht mehr zu ignorieren.

Zelros zeigt mit seinem Copilot-Ansatz exemplarisch, wie produktive KI für Versicherung und Bank heute aussieht:

• spezialisiert auf regulierte Branchen,
• tief in Prozesse integriert statt nur als Chatbot an der Oberfläche,
• messbar im Vertriebserfolg und in der Servicequalität.

Für österreichische Versicherungen und Bancassurer heißt das:

• Wer jetzt in konkrete KI-Anwendungsfälle investiert, baut einen echten Vorsprung im Markt auf.
• Wer wartet, wird spätestens 2027 gegen Wettbewerber antreten, deren Berater faktisch „aufgerüstet“ sind – mit Copiloten, die mehr wissen, schneller reagieren und sauber dokumentieren.

Wer diesen Vorsprung nutzen will, sollte 2025 nutzen, um:

• einen klaren KI-Fahrplan für Vertrieb und Service zu definieren,
• ein oder zwei Pilotbereiche mit hohem Hebel auszuwählen,
• mit spezialisierten Partnern aus dem InsurTech-Umfeld zusammenzuarbeiten.

Die entscheidende Frage ist weniger „Ob KI kommt“, sondern: Mit welchem Setup wollen Sie in Österreich in drei Jahren beraten – mit oder ohne Copilot?