Eiopa Protect: Wie Natkat-Risiko-Tools Versicherer verändern

Warum ein neues Natkat-Risiko-Tool jetzt entscheidend ist

Österreichische Versicherer zahlen Jahr für Jahr Millionen für Sturm-, Hagel- und Hochwasserschäden. Gleichzeitig bleibt die Naturkatastrophen-Versicherungslücke in Europa enorm – je nach Land sind teils mehr als 50 % der Schäden nicht versichert. Genau hier setzt der neue Vorschlag der EU-Aufsicht Eiopa an: ein europaweites Informations- und Präventionstool namens „Protect“.

Für die InsurTech- und KI-Strategie österreichischer Versicherer ist das hochrelevant. Denn wer Natkat-Risiken besser versteht, kann sie auch besser tarifieren, digital abbilden und mit KI steuern. Und genau darum geht es in unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“: Wie Technologie nicht nur Prozesse verschlankt, sondern das Geschäftsmodell an sich verändert.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, was Eiopa mit „Protect“ konkret plant, warum das für die österreichische Versicherungswirtschaft ein Weckruf ist – und wo KI und datengetriebene InsurTech-Lösungen jetzt echten Mehrwert schaffen können.

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Was Eiopa mit „Protect“ wirklich erreichen will

Eiopa sieht Naturkatastrophen längst nicht mehr nur als seltene Extremereignisse, sondern als systemisches Risiko für Haushalte, Unternehmen und Versicherer. Die zentrale These der Aufsicht: Ohne Risikobewusstsein keine Resilienz – und ohne konkrete Handlungsanleitung keine Verhaltensänderung.

Der Kern des Vorschlags

„Protect“ soll laut Eiopa ein verbraucherzentriertes, leicht zugängliches Tool werden, das drei Dinge an einem Ort vereint:

1. Risikobewertung für Naturgefahren (z.B. Hochwasser, Sturm, Hagel, Erdrutsch) auf Basis europaweiter Daten.
2. Konkrete Präventionsmaßnahmen vor, während und nach einem Naturereignis – also nicht nur abstrakte Tipps, sondern umsetzbare Handlungsschritte.
3. Versicherungsrelevante Informationen, etwa:
   • welche Gefahren typischerweise versichert sind,
   • wo Ausschlüsse, Limits oder Selbstbehalte greifen,
   • wie nationale Natkat-Systeme (z.B. öffentliche Fonds, Pflichtversicherungen) funktionieren,
   • wie Präventionsmaßnahmen die risikobasierten Prämien beeinflussen können.

Damit geht Eiopa deutlich über bestehende nationale Angebote wie das österreichische HORA-Portal hinaus. HORA liefert bereits wichtige georisikobasierte Karten, aber kein durchgängiges Paket aus Risiko-Profil, Präventionsplan und Versicherungswissen.

Typische Anwendungssituationen

Eiopa nennt drei konkrete Use Cases, in denen „Protect“ eingesetzt werden könnte:

• Immobilienentwicklung: Bauträger, Gemeinden und Planer prüfen frühzeitig, ob ein Standort hochwassergefährdet ist und welche Bauauflagen sinnvoll sind.
• Immobilienkauf: Private Käufer sehen vor Vertragsabschluss, welchem Natkat-Risiko ein Objekt ausgesetzt ist und welche Schutzmaßnahmen nötig wären.
• Abschluss von Versicherungen: Kunden verstehen besser, warum eine Prämie so hoch ist, welche Deckungslücken bestehen und welche Maßnahmen die Prämie senken können.

Für Versicherer bedeutet das: Der Kunde kommt informierter ins Gespräch – und erwartet gleichzeitig mehr Transparenz, personalisierte Prämien und digitale Unterstützung.

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Chancen und Risiken für österreichische Versicherer

„Protect“ ist mehr als ein Info-Service – es ist ein Politik- und Marktimpuls. Wer jetzt in Österreich in KI und InsurTech investiert, kann sich strategische Vorteile sichern.

Drei zentrale Chancen

1. Bessere Tarifgenauigkeit dank Datenzugang
   Ein europaweites Natkat-Tool wird nur mit hochwertiger, fein granularer Datenbasis funktionieren. Genau diese Daten (z.B. Überschwemmungstiefe, Wiederkehrintervalle, Gebäudestruktur) sind Gold wert für:

   • Underwriting-Modelle
   • Katastrophen-Simulationen
   • dynamische Risikomodelle in der Schadenbearbeitung

2. Reduktion von Schadenaufwand durch Prävention
   Wenn Kunden systematisch Präventionsmaßnahmen umsetzen – vom Rückstauventil bis zur Dachverstärkung – sinken Schäden. Versicherer können präventionsorientierte Produkte bauen, etwa:

   • Prämienrabatte bei nachgewiesenen Schutzmaßnahmen,
   • Bundles aus Versicherung + Smart-Home-Sensorik,
   • KI-gestützte Frühwarnungen per App.

3. Stärkeres Vertrauen durch Transparenz
   Viele Kunden misstrauen Natkat-Prämien, weil sie den Tarif nicht nachvollziehen können. Ein Tool wie „Protect“, kombiniert mit verständlichen Visualisierungen im Kundenportal, schafft Nachvollziehbarkeit: „So hoch ist dein Risiko – deshalb kostet deine Prämie X – und mit diesen Maßnahmen senkst du sie um Y %.“

Und die Schattenseiten?

Wer „Protect“ nur als nette Infoplattform abtut, unterschätzt die Dynamik. Drei Risiken sind real:

• Vergleichbarkeit steigt: Wenn Kunden ihre Risiken und Optionen besser verstehen, wird der Preisdruck höher. Standardprodukte ohne klare Differenzierung geraten unter Druck.
• Regulatorische Erwartungen wachsen: Eiopa denkt „Protect“ als Bewusstseins- und Präventionsinstrument. Nationale Aufsichten könnten in Zukunft erwarten, dass Versicherer Präventionsinformationen aktiv in Beratung und Kommunikation integrieren.
• Datenkompetenz wird Pflicht: Ohne eigene Datenstrategie riskieren Versicherer, in der Wertschöpfungskette nach hinten zu rutschen – und nur noch „Kapital-Lieferant“ für digitale Plattformen zu sein.

Die Realität ist: Wer Natkat-Risiken heute noch überwiegend manuell und pauschal behandelt, wird in fünf Jahren nicht mehr wettbewerbsfähig sein.

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Wo KI im Natkat-Management den Unterschied macht

Natkat-Risiko-Tools wie „Protect“ entfalten ihre Stärke erst, wenn Versicherer sie mit künstlicher Intelligenz und InsurTech-Ansätzen verbinden. Gerade für österreichische Häuser eröffnen sich hier sehr konkrete Einsatzfelder.

1. KI-gestützte Risikobewertung für Immobilien

Statt statischer Zoneneinteilungen können Versicherer objektgenaue Risikoprofile erstellen, etwa auf Hausnummernebene. KI-Modelle kombinieren dabei:

• Geodaten (Höhenmodelle, Gewässernähe, Hangneigung),
• historische Schadenverläufe,
• Klimaszenarien,
• Gebäudebaujahr, Baumaterialien, Nutzung.

Ergebnis: tarifgenaue Risikowerte, die sich dynamisch anpassen lassen. Das passt perfekt zur Philosophie von „Protect“ – gleiche Basisdaten, unterschiedliche Anwendungen: öffentlich als Info-Tool, intern als Pricing-Engine.

2. Dynamische, präventionsbasierte Prämienmodelle

Hier kommt der Brückenschlag zwischen „Protect“ und InsurTech:

• „Protect“ erklärt dem Kunden, welche Maßnahmen sein Risiko senken.
• KI-Modelle beim Versicherer berechnen, wie stark sich diese Maßnahmen tatsächlich auf die erwarteten Schäden auswirken.
• Das Produktdesign übersetzt das in klare Anreize: z.B. 15 % Prämiennachlass bei zertifizierter Hochwasserschutzanlage.

So entsteht ein Feedback-Loop zwischen Prävention und Pricing. Versicherer, die das sauber aufsetzen, reduzieren nicht nur Schadenkosten, sondern positionieren sich als Partner für Klimaanpassung – nicht nur als Zahler.

3. Echtzeit-Schadenmanagement bei Unwettern

In der Schadenbearbeitung hat KI schon heute spürbare Effekte:

• Event Detection: KI erkennt auf Basis von Wetterdaten, Satellitenbildern und Meldungen, wann und wo ein Unwetter zuschlägt.
• Schadenprognose: Modelle schätzen, wie viele Schäden zu erwarten sind und welche Regionen Priorität brauchen.
• Automatisierte Erstregulierung: Kleine Schäden (z.B. Hageldellen) können per Foto-App, KI-Bildanalyse und Standardregeln vielfach vollautomatisch abgewickelt werden.

Wenn „Protect“ Kundinnen und Kunden gleichzeitig erklärt, wie sie sich während eines Ereignisses verhalten sollen (z.B. Sofortmaßnahmen, Notfallkontakte), entsteht eine durchgängige Experience: vom Frühwarn-Service bis zur digitalen Schadenregulierung.

4. Betrugserkennung bei Katastrophenereignissen

Große Unwetterwellen ziehen regelmäßig betrügerische Schadenmeldungen an. KI-gestützte Fraud Detection kann:

• Auffällige Muster in Fotos, Rechnungen und Meldungen erkennen,
• Quervergleiche mit Ereignis- und Geodaten ziehen,
• Sachbearbeitern risikobasierte Prioritätenlisten geben.

So lässt sich die Schadenflut nach einem Ereignis strukturieren, ohne ehrliche Kunden auszubremsen.

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Was Versicherer konkret tun sollten – ein Fahrplan

Viele Häuser fragen sich: Wo anfangen? „Protect“ bietet einen guten Orientierungsrahmen, um eigene KI- und Dateninitiativen zu strukturieren.

Schritt 1: Eigene Natkat-Datenbasis konsolidieren

• Bestehende Schadenhistorie strukturieren und bereinigen.
• Geodaten (z.B. HORA, interne Zonierungen) zentral zusammenführen.
• Externe Datenquellen identifizieren (Wetter, Topografie, Bebauungsdaten).

Ohne solide Datenbasis bleibt jede KI-Initiative Stückwerk.

Schritt 2: Use Cases priorisieren

Sinnvoll ist ein fokussierter Start mit wenigen, aber wirkungsvollen Anwendungen, etwa:

• KI-gestützte Risikoprüfung im Underwriting von Wohngebäudeversicherungen,
• automatisierte Schadenbewertung für standardisierte Natkat-Schäden,
• Kundentool im Portal: einfache Risikoampel + Präventionstipps.

Hier zahlt sich ein MVP-Ansatz aus: lieber schnell ein funktionierendes Minimum umsetzen und dann iterativ verbessern.

Schritt 3: Kundenkommunikation neu denken

„Protect“ macht klar: Information allein reicht nicht – sie muss verständlich und handlungsorientiert sein. Versicherer sollten:

• Risiko-Reports visuell und klar strukturieren (Ampeln, Karten, Szenarien),
• konkrete Vorschläge machen: „3 Maßnahmen, mit denen Sie Ihr Risiko heute um X % senken“.
• KI-gestützte Chat- oder Voice-Assistenten nutzen, die Fragen zum Natkat-Risiko und zur Deckung in Alltagssprache beantworten.

Schritt 4: Kooperation mit InsurTechs und Tech-Partnern

Nicht jede Versicherung muss alle Technologien selbst entwickeln. Sinnvoll sind Partnerschaften mit:

• InsurTechs für Geodaten-Analyse und Risiko-Scoring,
• Start-ups mit Fokus auf Smart-Home- oder IoT-Lösungen,
• spezialisierten KI-Anbietern für Bildanalyse und Betrugserkennung.

Wer frühzeitig ein Netzwerk aufbaut, kann „Protect“-ähnliche Services schneller in Produkte und Prozesse integrieren.

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Wie „Protect“ in die KI-Strategie der Branche passt

„Protect“ ist kein KI-Projekt. Aber es setzt klare Leitplanken, entlang derer sich KI-Projekte in der Versicherungsbranche ausrichten lassen:

• Verbraucherzentrierung,
• Transparenz,
• Präventionsfokus,
• Verbindung von Risiko- und Versicherungswissen.

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ bedeutet das: Die spannendsten Lösungen in den nächsten Jahren werden jene sein, die Regulierung, Datennutzung und Kundenerlebnis klug verbinden.

Wer als österreichischer Versicherer heute:

• seine Natkat-Datenbasis systematisch aufbaut,
• erste KI-Use-Cases sauber implementiert und
• Prävention wirklich ins Produktdesign integriert,

wird von Tools wie „Protect“ nicht überrollt, sondern profitiert gleich doppelt:

• bessere Risikomodelle,
• höheres Vertrauen bei Kunden und Aufsicht.

Die Frage ist also weniger, ob Sie sich mit Natkat-Risiko-Tools und KI beschäftigen sollten – sondern wie schnell Sie damit ernst machen. Wer warten will, bis „Protect“ fertig spezifiziert ist, wartet zu lange.