ROI von KI in Banken & Versicherungen verstehen

Produktivitätsgewinne von 1,5 % pro Jahr und bis zu 7,9 Billionen US‑Dollar zusätzlicher Wirtschaftsleistung weltweit – so beziffern Goldman Sachs und McKinsey den Effekt von generativer KI. Für Banken und Versicherungen in Europa ist das keine ferne Vision, sondern eine sehr konkrete Investitionsfrage: Lohnt sich KI – und wenn ja, wo genau?

Viele Häuser in Deutschland und Österreich haben bereits einzelne KI‑Piloten gestartet. Aber im Vorstand bleibt oft eine unbequeme Frage: Wie sieht der konkrete Return on Investment (ROI) aus? Genau darum drehte sich auch das Zelros Annual AI Forum im Februar 2025 in Paris – mit starken Impulsen für Banken und Versicherungen.

Dieser Beitrag fasst die Kernpunkte zusammen und übersetzt sie in eine praxisnahe Roadmap speziell für Versicherer und Banken im DACH‑Raum, mit Fokus auf Österreich: Wo entsteht Mehrwert, wie lässt sich der ROI messen und was unterscheidet einen netten Prototypen von einer wirklich tragfähigen KI‑Lösung?

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1. Warum sich KI im Finanz- und Versicherungssektor rechnet

Der ROI von KI in Banken und Versicherungen ist kein abstraktes Zukunftsthema, sondern zeigt sich heute bereits in drei klar messbaren Bereichen: Effizienz, Ertrag und Risiko.

Effizienz: Weniger Kosten pro Vorgang

Der unmittelbarste Effekt: Automatisierung von Routinetätigkeiten.

Typische Beispiele:

• Automatisierte Dokumentenklassifikation (E-Mails, Schadenmeldungen, Anträge)
• Vorbefüllung von Formularen durch KI
• Intelligente Routing-Logik im Contact Center
• Zusammenfassungen langer Akten oder Gesprächsnotizen per GenAI

Konkrete Effekte, die viele Häuser bereits sehen:

• 20–40 % weniger Bearbeitungszeit pro Standardfall im Schaden- oder Kreditprozess
• Deutlich niedrigere Fehlerquoten bei manuellen Erfassungen
• Entlastung der Mitarbeitenden von stupiden Aufgaben

Die Kosten pro Vorgang sinken. Gleichzeitig verbessert sich die Servicequalität – ein Punkt, der im ROI oft unterschätzt wird.

Ertrag: Mehr Cross-Selling und höhere Conversion

Der zweite Hebel ist Wachstum. KI-gestützte Systeme helfen, Kund:innen gezielter anzusprechen und Berater:innen besser vorzubereiten.

Beispiele aus der Praxis:

• Nächste-beste-Produkt-Empfehlungen im Vertrieb
• Dynamische Angebotstexte, personalisiert durch GenAI
• Echtzeit-Hinweise im Gespräch für Agent:innen und Call-Center-Mitarbeitende

Solche Lösungen führen typischerweise zu:

• 10–25 % höheren Abschlussquoten in bestimmten Segmenten
• verbessertem Up- und Cross-Selling im Bestand
• weniger unpassenden Angeboten – und damit besserer Kundenzufriedenheit

Risiko & Compliance: Weniger Schäden, bessere Steuerung

Der dritte ROI-Hebel ist Risikoreduzierung:

• Frühere Erkennung von Betrugsmustern
• Bessere Risikoselektion in Underwriting und Kreditvergabe
• Proaktive Warnhinweise bei Compliance- und Regulatorik-Themen

Viele Häuser tun sich schwer, diese Effekte in Euro zu beziffern – aber sie sind massiv: Schon eine Reduktion der Betrugsfälle um 5–10 % kann in der Schadenversicherung Millionenbeträge pro Jahr ausmachen.

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2. Von 60 % zu 100 %: Der Unterschied zwischen Demo und Produktivlösung

Damien Philippon hat es auf dem Zelros Forum treffend formuliert:

„Eine generative KI zu bauen, die in 60 % der Fälle funktioniert, ist extrem leicht. Eine Lösung, die wirklich zuverlässig, compliant und sicher ist – und das im großen Maßstab – ist die eigentliche Herausforderung.“

Das ist der Kernpunkt, den viele Unternehmen unterschätzen. Ein Chatbot, der intern beeindruckt, ist schnell gebaut. Aber ein System, das täglich tausende Kund:innen sicher bedient, ist eine andere Liga.

Was eine produktive KI-Lösung im Finanzbereich wirklich braucht

Für Banken und Versicherungen in Europa – und ganz besonders im regulierten österreichischen Markt – zählen vor allem diese Faktoren:

1. Datenschutz & DSGVO-Konformität
   Klare Datenspeicherung, Löschkonzepte, Zweckbindung, Einhaltung der Bank- und Versicherungsgeheimnisse.

2. Nachvollziehbarkeit & Auditability
   Entscheidungen müssen erklärbar sein: Warum hat das System dieses Produkt empfohlen? Warum wurde ein Risiko so bewertet?

3. Robuste Qualitätssicherung

   • Monitoring von Antwortqualität und Modell-Drift
   • Saubere Tests mit realistischen Szenarien
   • Eskalationspfade, wenn die KI „unsicher“ ist

4. Integration in bestehende Landschaften
   KI bringt nur dann ROI, wenn sie in Kernsysteme, CRM, Call-Center-Lösungen und Portale sauber eingebunden ist.

5. Governance & Verantwortlichkeiten
   Klare Zuständigkeiten: Wer entscheidet über neue Use Cases, wer prüft rechtlich, wer überwacht das Modell im laufenden Betrieb?

Ohne diese Bausteine bleibt KI ein „Innovationsthema“ – mit hohem Show-Effekt, aber geringem ROI.

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3. Konkrete KI-Use Cases mit hohem ROI in Banken & Versicherungen

Der schnellste Weg zu messbarem ROI ist, gezielt Use Cases mit klarer Business-Wirkung zu priorisieren. Drei Bereiche haben sich in europäischen Banken und Versicherungen als besonders wirkungsvoll herausgestellt.

3.1 Vertrieb & Beratung: Mehr Abschlüsse, bessere Empfehlungen

Hier entsteht der ROI direkt auf der Ertragsseite. Typische Szenarien:

• KI-Co-Pilot für Berater:innen
  Während des Kundengesprächs schlägt das System auf Basis von Vertragsdaten, Lebenssituation und Historie passende Produkte vor – inkl. verständlicher Argumente.

• GenAI-unterstützte Angebotsbriefe
  Statt Standardtextbausteinen erstellt die KI personalisierte Schreiben, die Tonalität und Situation berücksichtigen.

• Priorisierung von Leads
  KI bewertet, welche Kund:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit offen für eine bestimmte Absicherung oder ein Finanzprodukt sind.

Mögliche Kennzahlen zur ROI-Messung:

• Steigerung der Abschlussquote pro Kampagne
• Durchschnittlicher Prämienumfang pro Kunde
• Verkürzung der Angebots- und Bearbeitungszeit

3.2 Contact Center & BPO: Schnellerer Service, weniger Eskalationen

Contact Center sind ideal für KI, weil hohe Volumina und wiederkehrende Anliegen zusammentreffen.

Beispiele:

• Intelligente Anrufvorsortierung: KI erkennt Anliegen, priorisiert und leitet zur passenden Einheit weiter.
• Antwortvorschläge in Echtzeit: Agent:innen bekommen während des Gesprächs passende Antworten, Hinweise auf nächste Schritte und Cross-Selling-Möglichkeiten.
• Self-Service-Dialoge: GenAI-gestützte Chatbots und Voicebots lösen Standardanfragen vollständig.

ROI-Kennzahlen:

• Reduktion durchschnittlicher Bearbeitungszeit (AHT)
• Erhöhung des First-Contact-Resolution-Rate
• Reduktion von Rückrufen und Beschwerden

3.3 Backoffice & Schadenbearbeitung: Weniger Aufwand pro Fall

Gerade in der Schadenbearbeitung liegt massives Potenzial:

• Automatische Extraktion relevanter Daten aus Fotos, PDFs und E-Mails
• Vergleich ähnlicher Schadenfälle zur Unterstützung bei der Regulierungsentscheidung
• GenAI zur Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Kundenanschreiben

ROI-Kennzahlen:

• Bearbeitungszeit pro Schadenfall
• Anzahl Fälle pro Sachbearbeiter:in
• Anteil automatisiert regulierter Standardfälle

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4. Wie Banken & Versicherer den ROI von KI sauber messen

Viele Institute stolpern nicht an der Technologie, sondern an der Messbarkeit. Wer ROI seriös belegen will, braucht eine klare Methodik – sonst bleiben KI-Projekte „gefühlte Erfolge“.

Schritt 1: Business-Ziel pro Use Case definieren

Jeder Use Case braucht eine klare, messbare Zielgröße, zum Beispiel:

• „Reduktion der Schadenbearbeitungszeit um 25 % innerhalb von 12 Monaten“
• „Steigerung der Abschlussquote im Kfz-Neugeschäft um 15 %“
• „Reduktion des Anrufvolumens im Call Center um 20 % durch Self-Service“

Ohne diese Zielgröße kann kein echter ROI gerechnet werden.

Schritt 2: Baseline erheben

Vor dem Start muss der Ist-Zustand sauber gemessen werden:

• aktuelle Durchlaufzeiten
• aktuelle Abschlussquoten
• aktuelles Anrufvolumen / Tickets

Diese Baseline ist später der Vergleichsmaßstab.

Schritt 3: Pilot mit kontrolliertem Setup

Statt KI „überall gleichzeitig“ auszurollen, ist ein kontrollierter Pilot sinnvoll:

• definierte Zielgruppe oder Region
• definierte Mitarbeitendengruppe
• klarer Zeitraum (z. B. 3–6 Monate)

Wo möglich, lohnt sich ein A/B-Vergleich: Eine Gruppe arbeitet mit KI-Unterstützung, eine ohne – der Unterschied ist dann klar messbar.

Schritt 4: Vollkosten und Nutzen erfassen

Beim ROI geht es um Netto-Nutzen, also:

• Kosten: Lizenzen, Implementierung, Anpassung, Change-Management, Schulung
• Nutzen: eingesparte Personalkosten, zusätzliche Prämien-/Zinserträge, vermiedene Schäden

Für viele Vorstände ist besonders hilfreich, den ROI auf 3–5 Jahre zu betrachten, weil:

• Einmalige Projektkosten im ersten Jahr anfallen
• Produktivitätsgewinne und Mehreinnahmen aber dauerhaft wirken

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5. Erfolgsfaktoren für KI in österreichischen Banken & Versicherungen

Österreichische Häuser stehen unter doppeltem Druck: steigende Regulierung, zugleich hohe Kundenerwartungen an digitale Services. KI kann hier ein echter Hebel sein – sofern ein paar Grundprinzipien eingehalten werden.

Fokus: Weniger „Labs“, mehr produktive Use Cases

Viele Institute haben Innovation Labs, in denen spannende Prototypen entstehen. Das Problem: Sie schaffen es selten in den Alltag von Maklerbetreuer:innen, Außendienst oder Schadenbearbeitung.

Was sich bewährt:

• Business-Bereiche von Anfang an einbinden
• Use Cases nur dann priorisieren, wenn es klare Business-KPIs gibt
• IT, Fachbereich, Compliance und Datenschutz an einen Tisch holen

Change-Management: Ohne Menschen kein ROI

KI ist kein Selbstläufer. Besonders in traditionellen Organisationen gilt:

• Berater:innen müssen verstehen, warum das System welche Empfehlung gibt
• Mitarbeitende brauchen Training und die Möglichkeit, Feedback zu geben
• Es sollte klar sein: KI ersetzt nicht, sondern unterstützt – sonst entsteht Widerstand

Gerade im österreichischen Markt, der stark von persönlicher Beratung geprägt ist, funktioniert KI am besten als Copilot, nicht als Ersatz.

Governance: klare Regeln, schnelle Entscheidungen

Damit KI-Projekte nicht im Abstimmungsdschungel steckenbleiben, braucht es:

• ein zentrales Gremium für KI-Themen (Business, IT, Recht, Datenschutz)
• klare Freigabeprozesse für neue Modelle
• regelmäßige Reviews von Performance, Bias, Compliance

Wer diese Governance etabliert, kann schneller skalieren und dennoch sicher bleiben.

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Fazit: ROI von KI aktiv gestalten – statt nur zu hoffen

Der ROI von KI in Banken und Versicherungen ist längst messbar – wenn Use Cases klug gewählt, sauber umgesetzt und konsequent überwacht werden. Effizienzgewinne, höhere Abschlussquoten und besseres Risikomanagement sind keine Theorie mehr, sondern Alltag in vielen europäischen Instituten.

Für österreichische Versicherungen und Banken heißt das:

• klein, aber klar messbar starten, statt alles gleichzeitig anzugehen
• vertriebsnahe und serviceorientierte Use Cases priorisieren, die schnell Wirkung zeigen
• Governance, Compliance und Change von Beginn an mitdenken

Wer heute strukturiert in KI investiert, legt den Grundstein für stabile Erträge und wettbewerbsfähige Kosten in den nächsten fünf bis zehn Jahren. Die Frage ist weniger, ob sich KI rechnet – sondern, welche Häuser den ROI zuerst konsequent realisieren.