Wie Versicherer in Österreich mit dem 4-in-1-KI-Copiloten Zelros „Blue Moon“ Vertrieb, Compliance und Kundenservice gleichzeitig stärken – praxisnah und sicher.
Warum österreichische Versicherer jetzt einen KI-Copiloten brauchen
Österreichische Versicherer und Banken stehen unter Druck: Margen schrumpfen, Regulierung nimmt zu, und gleichzeitig erwarten Kund:innen digitale Beratung auf dem Niveau von „24/7 – sofort – persönlich“. Viele Häuser reagieren mit noch mehr Prozessen, Checklisten und Tools – und überlasten damit genau jene Menschen, die verkaufen und beraten sollen.
Hier kommt ein neuer Typ von Lösung ins Spiel: Agentic AI-Copilots wie Zelros Blue Moon. Sie kombinieren vier Funktionen in einem System – Entdecken, Empfehlen, Informieren, Automatisieren – und sind speziell für Banken und Versicherungen gebaut. Für österreichische Institute, die 2025 ernsthaft über KI im Vertrieb sprechen, ist das kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Wettbewerbsfaktor.
In diesem Beitrag zeige ich, wie der 4-in-1-Copilot funktioniert, warum Agentic AI weit über Chatbots hinausgeht und wie Versicherer in Österreich damit ganz konkret mehr Abschlussquote, bessere Compliance und zufriedenere Kund:innen erreichen können.
Was hinter dem 4-in-1 Copilot von Zelros steckt
Der Zelros Copilot „Blue Moon“ ist eine spezialisierte KI-Plattform für Banken und Versicherungen. Ein wichtiger Punkt: Es ist keine Spielerei fürs Innovation Lab, sondern ein konfigurierbares Produktivsystem, das direkt im Alltag von Agent:innen, Makler:innen und Bankberater:innen läuft.
Die Plattform besteht aus vier Kernfunktionen:
- Discover – Bedürfnisse präzise erfassen
- Recommend – passgenau Produkte vorschlagen
- Inform – fachlich korrekte Antworten in Sekunden liefern
- Automate – wiederkehrende Abläufe no-code automatisieren
Alle vier Module werden über ein No-Code-Studio gesteuert. Das heißt: Fachbereiche wie Vertrieb, Produktmanagement oder Compliance können Journeys, Fragen und Workflows selbst anpassen – ohne jedes Mal ein IT-Projekt aufzusetzen. Für österreichische Häuser mit begrenzten IT-Kapazitäten ist genau das entscheidend.
1. Discover: „Magic Question“ und saubere KYC-Daten im Beratungsgespräch
Die erste Schwachstelle vieler Vertriebsorganisationen ist überraschend banal: Sie kennen ihre Kund:innen nicht gut genug, obwohl eigentlich alles dokumentiert sein sollte. KYC- und Risiko-Fragebögen sind oft formal korrekt, aber schlecht geführt – Kund:innen fühlen sich verhört, Agent:innen tippen gestresst, und am Ende sind die Daten weder vollständig noch gut strukturiert.
Die „Magic Question“-Funktion von Zelros setzt genau hier an.
Wie „Magic Question“ in der Praxis aussieht
Stellen wir uns eine typische Situation in einer Grazer Filiale vor: Eine Kundin kommt wegen einer einfachen Haushaltsversicherung. Der Copilot blendet dem Berater während des Gesprächs kontextbezogene Fragen ein:
- „Wohnen Sie zur Miete oder im Eigentum?“
- „Gibt es größere Finanzprojekte in den nächsten 12–24 Monaten (z.B. Hauskauf, Unternehmensgründung)?“
- „Planen Sie in den nächsten Jahren Familienzuwachs?“
Diese Fragen sind nicht generisch, sondern aus Kundendaten, bisherigen Interaktionen und Produktlogik abgeleitet. Sie erfĂĽllen gleichzeitig mehrere Ziele:
- Zero-Party-Daten werden bewusst und transparent erhoben
- KYC- und Risikoanforderungen (Know Your Customer, Suitability) werden strukturiert erfĂĽllt
- Cross-Selling-Potenziale werden sichtbar, ohne pushy zu wirken
Der Copilot führt durch den Dialog, dokumentiert die Antworten strukturiert und sorgt dafür, dass nichts Wesentliches vergessen wird – ein echter Mehrwert besonders für neue Berater:innen oder Nebenberufsagenturen.
2. Recommend: „Magic Recommendation“ für mehr Abschlussquote und bessere Compliance
Der zweite große Hebel ist die Qualität und Relevanz von Produktempfehlungen. Viele österreichische Versicherer arbeiten mit statischen Verkaufsleitfäden oder einfachen Scoring-Modellen. Das führt zu zwei Problemen:
- Empfehlungen sind oft zu generisch („Standardpaket für alle“)
- Anpassungen bei neuen Produkten oder regulatorischen Ă„nderungen dauern Monate
Die „Magic Recommendation“-Funktion von Zelros adressiert genau diese Schwächen.
Echtzeit-Empfehlungen statt starrer Verkaufsleitfäden
Auf Basis der zuvor erhobenen Daten und bestehender Kundendaten generiert der Copilot in Echtzeit konkrete Vorschläge, zum Beispiel:
- Upgrade von Haushaltsversicherung auf Eigenheim- oder Kunstwertdeckung, wenn sich Vermögenswerte erhöhen
- Empfehlung einer Berufsunfähigkeitsversicherung, wenn Lebenssituation und Einkommen darauf hinweisen
- Vorschlag eines Fondssparplans oder einer Zielpension, wenn mittelfristige Projekte erkennbar sind
Wichtig dabei:
- Jede Empfehlung ist mit BegrĂĽndung und Risikohinweisen hinterlegt
- Vertriebsleitlinien und Beratungspflichten (Schutz-, Vorsorge- und Sparprodukte) werden automatisch berĂĽcksichtigt
- Fachbereiche können hundertfach Regeln und Journey-Varianten im No-Code-Studio definieren und tagesaktuell ändern
So wird Compliance nicht zum Bremsklotz, sondern in den Vertriebsalltag integriert. Agent:innen müssen sich weniger merken, und trotzdem steigen Beratungsqualität und Abschlussquote.
3. Inform: „Magic Answer“ – LLM-Antworten ohne Halluzinationen
Viele Führungskräfte haben bereits mit allgemeinen KI-Chatbots experimentiert – und sind an einem Punkt ausgestiegen: Halluzinationen. Ein Assistent, der im Zweifel „irgendwas Schlaues“ erfindet, ist im regulierten Umfeld schlicht unbrauchbar.
Der „Magic Answer“-Baustein von Zelros löst dieses Dilemma mit einem klaren Prinzip: Das System antwortet nur auf Basis der eigenen, geprüften Wissensquellen des Instituts.
Wie das in der Kundenkommunikation wirkt
Ein Kunde ruft im Callcenter in Linz an und stellt eine komplexe Frage:
„Wie wirkt sich ein temporärer Wohnsitz im Ausland auf meine Unfallversicherung aus, wenn ich weiterhin in Österreich gemeldet bin?“
Statt im Intranet zu suchen oder Kolleg:innen anzurufen, tippt die Mitarbeiterin die Frage in den Copilot. Innerhalb von Sekunden erhält sie:
- Eine juristisch saubere, laienverständlich formulierte Antwort
- Verweis auf die relevanten Passagen aus Bedingungen, Produktleitfaden oder internen Richtlinien
- Hinweise, wo Unsicherheiten bestehen und wann an die Rechts- oder Underwriting-Abteilung zu ĂĽbergeben ist
Die zugrunde liegenden LLMs (Large Language Models) sind speziell trainiert und mit Guardrails abgesichert:
- Antworten stammen aus strukturierten und unstrukturierten internen Daten (Bedingungen, FAQs, Richtlinien, Schulungsunterlagen)
- Keine Nutzung von Kundendaten zum Training externer Modelle
- Unterstützung verschiedener zertifizierter LLM-Anbieter (z.B. Azure OpenAI, Anthropic, IBM Granite) – wichtig für Häuser mit eigenen Cloud-Strategien
Für Berater:innen bedeutet das: Schnelle, richtige Antworten – und damit mehr Vertrauen beim Kunden.
4. Automate: No-Code-Workflows fĂĽr KYC, Underwriting & Backoffice
Der vierte Baustein des Copiloten betrifft ein Thema, das in vielen österreichischen Häusern längst zum Frustfaktor geworden ist: Prozess-Overload. Besonders im Zusammenspiel von Vertrieb, Schaden, Underwriting und Compliance gibt es unzählige manuelle Zwischenschritte.
Mit der Automation-Funktion können Fachbereiche im Zelros Studio Workflows ohne Programmierung aufsetzen, zum Beispiel:
- Automatisierte KYC-Checks bei Neuabschluss und BestandskundenĂĽberprĂĽfung
- VorprĂĽfung fĂĽr Underwriting, inklusive Datenanreicherung und Risikoklassifizierung
- Standardisierte Nachfassprozesse, wenn Kundendaten fehlen oder Updates erforderlich sind
Über API-Schnittstellen bindet sich der Copilot an bestehende Systeme an – etwa Bestandsführung, CRM oder Schaden-Systeme. Dadurch werden wiederkehrende Tätigkeiten reduziert, Durchlaufzeiten kürzer und Fehlerquoten geringer.
Der vielleicht wichtigste Effekt: Mitarbeiter:innen bekommen Zeit zurĂĽck fĂĽr echte Beratung, statt Formulare zu jonglieren.
Agentic AI: Warum dieser Ansatz fĂĽr Versicherungen so spannend ist
Zelros geht mit Agentic AI einen Schritt weiter als klassische „Assistenzsysteme“. Ein agentisches System kann nicht nur Antworten geben, sondern selbständig planen, ausführen und anpassen – natürlich innerhalb klar definierter Grenzen.
Ein Agent kann zum Beispiel:
- eigenständig prüfen, welche Unterlagen für einen Antrag fehlen
- Kund:in per präzise formulierter Nachricht daran erinnern
- nach Eingang die Daten verifizieren und den Vorgang im Kernsystem aktualisieren
- Auffälligkeiten markieren und an Underwriting oder Compliance eskalieren
„Agentic AI hat enormes Potenzial im Enterprise-Bereich. Aber der Mensch bleibt im Lead – der Copilot unterstützt, ersetzt aber nicht.“
– Damien Philippon, CEO von Zelros
Gerade im österreichischen Markt, der stark von persönlicher Beziehung und Vertrauen geprägt ist, halte ich diese Sichtweise für entscheidend: KI als Verstärker der menschlichen Beratung, nicht als Gegner.
Sicherheit, Datenschutz und österreichische Regulierung
FĂĽr Versicherungen in Ă–sterreich ist jede KI-Initiative nur dann realistisch, wenn drei Punkte klar geregelt sind:
- Datenschutz (DSGVO/GDPR)
- Informationssicherheit (z.B. ISO 27001, 42001)
- Nachvollziehbarkeit gegenĂĽber FMA und interner Revision
Der Zelros Copilot adressiert diese Aspekte unter anderem durch:
- Keine Verwendung von Kundendaten zum Training fremder Modelle
- Klare Trennung von Datenhaltung und Modell-Provider
- Unterstützung von Providern, die in europäischen Compliance-Rahmen operieren
- Technische und organisatorische Guardrails, die definieren, was ein Agent darf und was nicht
FĂĽr Risk- und Compliance-Teams sind auĂźerdem zwei Dinge wichtig:
- Auditierbarkeit: Welche Empfehlung wurde wann, auf Basis welcher Regeln gegeben?
- Versionierung: Welche Regelwerke waren zu einem bestimmten Zeitpunkt aktiv?
Genau diese Punkte sind in einer Enterprise-fähigen Copilot-Lösung abgebildet – und machen sie zu einem ernstzunehmenden Baustein für KI-Strategien in österreichischen Versicherungen.
Wie Versicherer in Österreich pragmatisch starten können
Wer mit einem 4-in-1-Copilot wie Zelros Blue Moon beginnen will, sollte klein, fokussiert und messbar starten – nicht mit einem Big-Bang-Projekt.
Praktischer Fahrplan fĂĽr den Einstieg:
-
Einen Use Case wählen
Zum Beispiel: Kfz-Neugeschäft im Agenturvertrieb, oder KYC-Update bei Bestandskund:innen in der Bankfiliale. -
Pilotgruppe definieren
20–50 Berater:innen, die offen für neue Tools sind, plus eine/n starke/n Vertriebsleiter:in als Sponsor. -
Regelwerk im No-Code-Studio aufbauen
- „Magic Questions“ für Bedarfserhebung
- Empfehlungslogik mit Compliance-Vorgaben
- Wenige, klar definierte Automatisierungen (z.B. KYC-Vervollständigung)
-
Erfolg messen – z.B.:
- +X % höhere Abschlussquote in der Pilotgruppe
- -Y % Bearbeitungszeit pro Antrag
- Weniger RĂĽckfragen von Compliance / Fachbereichen
-
Iterativ ausrollen
Erst wenn Fachbereich, Vertrieb und IT die Ergebnisse sehen, lohnt sich der Ausbau auf weitere Sparten, Kanäle und Länder.
Die Realität: Die Technik ist 2025 nicht mehr das Problem. Die Kunst liegt in Governance, Change Management und pragmatischer Priorisierung. Ein Copilot wie Zelros Blue Moon ist vor allem dann stark, wenn Fachbereiche ihn aktiv gestalten.
Fazit: Warum ein 4-in-1-KI-Copilot jetzt zum Wettbewerbsfaktor wird
Der Markt für Versicherungen und Banken in Österreich wird in den nächsten Jahren nicht einfacher. Wer mit denselben Ressourcen mehr Qualität, Geschwindigkeit und Personalisierung liefern möchte, kommt an KI-gestützten Copilots kaum vorbei.
Der Zelros Copilot „Blue Moon“ zeigt, wie so eine Lösung konkret aussehen kann:
- Discover: strukturierte Bedarfserhebung statt Pflichtfragen zum Abhaken
- Recommend: intelligente, compliance-sichere Produktempfehlungen in Echtzeit
- Inform: fachlich korrekte Antworten ohne Halluzinationen
- Automate: No-Code-Workflows, die Backoffice und Vertrieb spĂĽrbar entlasten
Für österreichische Versicherer, die 2025 ernsthaft über KI im Vertrieb nachdenken, gilt: Je früher Sie Erfahrungen mit Agentic AI-Copilots sammeln, desto größer wird Ihr Vorsprung – beim Kunden, in der Effizienz und gegenüber dem Mitbewerb.
Wenn Sie wissen wollen, wie so ein Copilot konkret in Ihre IT-Landschaft, Ihre Vertriebsorganisation und Ihre Compliance-Anforderungen passt, ist der nächste logische Schritt ein fokussierter Pilot-Use-Case. Starten Sie mit einem überschaubaren Segment – und lassen Sie sich von echten Zahlen statt von PowerPoint überzeugen.