Embedded Insurance trifft KI: Wie österreichische Versicherer jetzt Partner gewinnen, Risiken in Echtzeit bewerten und Schäden automatisiert abwickeln können.
Embedded Insurance & KI: Chance für Österreichs Versicherer
Die Zahl ist brutal: Laut verschiedenen Marktstudien werden schon heute deutlich über 50 % der neuen Versicherungspolicen weltweit nicht mehr klassisch über Makler oder eigene Portale abgeschlossen, sondern eingebettet in andere Angebote – als Embedded Insurance. Parallel dazu wird KI vom Buzzword zum Produktivwerkzeug. Wer beides nicht zusammendenkt, verliert in den nächsten Jahren massiv Marktanteile.
Für österreichische Versicherer ist das kein theoretisches Zukunftsthema. Handelsketten, Mobility-Plattformen und FinTechs testen Embedded-Modelle bereits, internationale InsurTechs lauern auf Markteintritt. Die gute Nachricht: Gerade mit künstlicher Intelligenz lässt sich Embedded Insurance so gestalten, dass sie profitabel, skalierbar und regulatorisch sauber ist – statt zum reinen Margenkiller zu werden.
In diesem Beitrag aus der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, warum Embedded Insurance jetzt an einem Wendepunkt steht, wie KI die zentralen Probleme löst und was ein realistischer Fahrplan für österreichische Häuser bis 2026 sein kann.
Was Embedded Insurance wirklich erfolgreich macht
Der Kern von Embedded Insurance ist simpel: Versicherungen werden dort angeboten, wo der Kunde ohnehin gerade etwas kauft oder nutzt – im Online-Shop, in der Banking-App, im Auto-Abo, beim E‑Bike-Leasing.
Erfolgreich ist das Modell aber nur, wenn drei Dinge zusammenkommen:
- Relevanz im Moment: Das Angebot muss zum Kontext passen (Reiseversicherung bei Flugbuchung, Garantieverlängerung beim Elektronik-Kauf, Cyberdeckung bei Kontoeröffnung etc.).
- Reibungslose User Experience: Maximal wenige Klicks, kaum Dateneingabe, transparente Bedingungen.
- Saubere Risiko- und Preiskalkulation in Echtzeit: Sonst kippt das Portfolio – entweder zu teuer (schlechte Conversion) oder zu billig (Verlustbringer).
Genau an Punkt 3 sind viele erste Embedded-Projekte in Europa gescheitert. Produkte wurden „pi mal Daumen“ kalkuliert, man verließ sich auf Durchschnittswerte und unterschätzte Betrug und Anti-Selection. Hier setzt moderne KI an.
Warum Embedded Insurance jetzt am Wendepunkt steht
Embedded Insurance nähert sich aus drei Gründen einem Tipping Point:
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Kundenerwartung hat sich gedreht
Menschen sind Abo-Modelle gewohnt, wollen „mit einem Klick“ absichern, ohne Formulare und Beratungsmarathon. Wer das nicht bietet, wirkt alt. -
Partner-Plattformen fordern Intelligenz, nicht nur Produkte
Händler, Mobility-Provider oder Banken wollen dynamische Preise, automatisierte Schadenbearbeitung und Echtzeit-Reporting. Ein statischer PDF-Tarif reicht nicht mehr. -
Regulierung und Technologie treffen sich
Einerseits verschärfen IDD, DSGVO & Co. die Anforderungen, andererseits erlauben KI-gestützte Systeme heute eine saubere Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und laufende Modellüberwachung.
Die Realität: Klassische Produktentwicklung mit 12–18 Monaten Time-to-Market ist für Embedded Insurance de facto zu langsam. Märkte bewegen sich in Quartalen, nicht in Jahren. KI verkürzt diese Zyklen drastisch – wenn sie richtig eingebettet wird.
Wie KI Embedded Insurance für österreichische Versicherer skalierbar macht
KI ist nicht „nice to have“, sondern der entscheidende Hebel, damit Embedded Insurance profitabel skaliert. Im Wesentlichen geht es um vier Bereiche.
1. Dynamische Risikobewertung in Millisekunden
Für Embedded Insurance braucht es eine Risikobewertung im Moment des Kaufs. Niemand akzeptiert einen Antrag, der erst nach 24h bestätigt wird.
KI-Modelle können innerhalb von Millisekunden:
- Kontextdaten der Partnerplattform auswerten (Warenkorb, Standort, Gerätetyp, Transaktionshistorie),
- interne Daten (Schadenhistorie, Stornoquoten, Betrugsmuster) einbeziehen,
- externe Signale (z.B. Wetter, Reisedestination, Regionalklassen) ergänzen,
- daraus einen Risikoscoring und einen individuellen Preis ableiten.
Für österreichische Versicherer heißt das: Tarifierung wird von Tabellenlogik zu Echtzeit-Entscheidungssystemen. Die Aktuariate definieren Rahmen und Guardrails, die konkrete Preisfindung übernimmt ein KI-gestütztes Pricing-Engine.
2. KI-gestützte Betrugserkennung im Embedded-Kontext
Embedded Insurance ist für Betrüger attraktiv, weil:
- Abschlussbarrieren gering sind,
- viele Kleinschäden schwer manuell prüfbar sind,
- Händler oder Plattformen Anreize haben, möglichst kulant zu sein.
Moderne Fraud-Detection-Modelle arbeiten:
- transaktionsbasiert (Auffälligkeiten im Kauf- und Schadensverhalten),
- netzwerkbasiert (Verbindungen zwischen Kunden, Geräten, IP-Adressen),
- textbasiert (Analyse von Schadenbeschreibungen, Belegen, Chats).
Für ein E‑Scooter- oder E‑Bike-Embedded-Produkt könnten KI-Modelle z.B. auffällige Muster erkennen wie:
„Mehrere nahezu identische Diebstahlschäden mit minimal veränderten Fotos in kurzer Zeit aus demselben Stadtviertel.“
Statt alles manuell zu prüfen, priorisiert KI verdächtige Fälle, während unkritische Schäden automatisiert reguliert werden. Das senkt Kosten und schützt Kombipartner vor Missbrauch.
3. Automatisierte Schadenbearbeitung als Wettbewerbsvorteil
Ein häufiger Vorbehalt in österreichischen Häusern: „Kleinschäden in Embedded-Produkten lohnen sich nicht – zu viel Aufwand.“
Mit KI wird genau dieses Argument entkräftet:
- Dokumente & Bilder auslesen: Computer Vision erfasst Rechnungen, Seriennummern, Schadenfotos.
- Textverständnis in natürlicher Sprache: LLMs analysieren Schadenmeldungen, Chat-Verläufe und E-Mails.
- Regelkonforme Entscheidung: Ein Decision-Engine setzt Underwriting-Richtlinien, Versicherungssummen und Ausschlüsse automatisch um.
Ein Praxisbeispiel, wie ich es sinnvoll finde:
- Kunde meldet den Bruch seines Smartphones direkt in der Händler-App.
- KI prüft Deckung, Kaufdatum und Fotos.
- Bis zu einem Schwellwert (z.B. 400 €) wird automatisiert reguliert, darüber geht der Fall an einen Sachbearbeiter.
Ergebnis:
- < 60 Sekunden Durchlaufzeit für Standardfälle,
- drastisch reduzierte Prozesskosten,
- hohe Kundenzufriedenheit – und damit höhere Akzeptanz für Embedded-Produkte.
4. Personalisierte Angebote ohne „Creepy Factor“
Gerade in Österreich ist die Sensibilität für Datenschutz hoch. KI-gestützte Personalisierung muss deshalb transparent und DSGVO-konform erfolgen.
Statt auf individuelle Verhaltensprofile abzuzielen, funktionieren im Embedded-Umfeld vor allem:
- kontextuelle Personalisierung (Art des Produkts, Warenkorbwert, Saison),
- segmentbasierte Modelle (z.B. Vielfahrer vs. Gelegenheitsnutzer, Vielreisende vs. Heimaturlauber),
- klare Opt-in-Mechanismen für erweiterte Datenverwendung.
Die Kunst besteht darin, nicht zu viel zu wollen: Ein gutes, breit akzeptiertes, leicht verständliches Embedded-Produkt schlägt das hyper-personalisierte, aber erklärungsbedürftige Nischenprodukt.
Speziell für Österreich: Partnerschaften, Regulierung, Legacy
Österreichische Versicherer starten nicht auf der grünen Wiese. Drei Besonderheiten sollten in jeder Embedded- & KI-Strategie berücksichtigt werden.
1. Starke Partnerlandschaft nutzen
Der österreichische Markt ist geprägt von:
- dichtem Bankenvertrieb (Bancassurance),
- starken Handelsketten (Lebensmittel, Elektronik, Sport),
- wachsender Mobility-Szene (Sharing, Abo-Modelle, ÖPNV-Apps),
- ersten FinTechs und Neo-Banken.
Für Embedded Insurance mit KI heißt das:
- mit 3–5 klar ausgewählten Partnern pilotieren,
- gemeinsame Datenmodelle & Schnittstellen definieren,
- Use Cases aufsetzen, bei denen beide Seiten messbar profitieren (höherer Warenkorb, geringere Stornos, bessere Kundenbindung).
2. Regulatorische Sorgfalt – aber pragmatisch
IDD, VAG, DSGVO, Maklerrecht – all das verschwindet nicht, nur weil ein Produkt „embedded“ heißt.
Um KI-gestützte Embedded-Angebote sauber aufzusetzen, brauchen Versicherer:
- Model-Governance: Wer verantwortet die KI-Modelle? Wie werden sie validiert? Wie oft werden sie neu trainiert?
- Erklärbarkeit: Wie lässt sich eine tarifliche Entscheidung im Streitfall nachvollziehen?
- Data Governance: Welche Daten kommen aus der Plattform, was bleibt beim Versicherer, wo wird anonymisiert?
Die Erfahrung aus anderen Märkten: Wer Compliance früh einbindet und auf simple, gut dokumentierte Modelle setzt, hat später deutlich weniger Ärger.
3. Legacy-Systeme nicht „perfekt“ machen wollen
Viele Häuser blockieren sich selbst mit der Frage: „Wir müssten zuerst unsere Kernsysteme modernisieren.“ Dabei geht oft viel Zeit verloren.
Ein pragmatischer Weg:
- Embedded & KI in einer separaten Schicht aufsetzen (API-Layer, Produktfabrik, Decision Engine),
- über standardisierte Schnittstellen mit Bestandssystemen kommunizieren,
- Schritt für Schritt mehr Produkte in die neue Welt ziehen.
Wer wartet, bis das Kernsystem „bereit“ ist, wird von agilen InsurTechs oder internationalen Playern überholt.
Fahrplan: In 12–24 Monaten zu einem tragfähigen Embedded-KI-Setup
Viele Vorstände fragen sich aktuell: „Wo fangen wir an, ohne ein 5‑Jahres-Mammutprojekt zu bauen?“ Aus meiner Sicht funktioniert ein 3‑stufiger Fahrplan am besten.
Phase 1 (0–6 Monate): Fokus & Grundlagen
- 1–2 klare Embedded-Use-Cases auswählen (z.B. Elektronikschutz im Handel, Reise in Banking-App, Mobilitätsdeckungen).
- Mixed-Team aus Produkt, Aktuariat, IT, Data/AI und Recht aufsetzen.
- Datenanforderungen mit dem ersten Partner definieren.
- Ein einfaches, aber KI-fähiges Pricing-Modell aufbauen (zunächst auch offline).
Phase 2 (6–18 Monate): Pilot & Automatisierung
- Live-Pilot mit echtem Kundenvolumen starten.
- KI-Modelle für Pricing, Betrugserkennung und erste Schadenautomation produktiv nehmen.
- Conversion, Loss Ratio, Betrugsquote und Bearbeitungszeiten monatlich tracken.
- Iterative Anpassungen durchführen – nicht nur am Modell, sondern auch an UX und Produktlogik.
Phase 3 (18–24+ Monate): Skalierung & Portfolio-Optimierung
- Erfolgreiche Use Cases auf weitere Partner und Kanäle ausrollen.
- Embedded-Pipeline systematisch ausbauen (z.B. weitere Branchen, neue Add-ons).
- Portfolio-Optimierung mit KI: Welche Segmente sind profitabel? Wo braucht es Anpassungen oder Ausstieg?
Wer diesen Weg konsequent geht, kann bis 2027 einen relevanten Anteil des Neugeschäfts über Embedded-Kanäle generieren – bei gleichzeitig stabiler oder sogar verbesserter Schaden-Kosten-Quote.
Warum Embedded Insurance mit KI in Ihre Gesamtstrategie gehört
Embedded Insurance ist kein Side-Projekt für „Digital Natives“ im Innovation Lab. Zusammen mit KI verschiebt es den Kern der Wertschöpfung: Produktentwicklung, Pricing, Underwriting und Schadenbearbeitung werden datenzentriert, schnell und partnerorientiert.
Für die Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist Embedded Insurance deshalb ein Schlüsselthema:
- Schadenbearbeitung wird durch KI-gestützte Automatisierung massentauglich.
- Risikobewertung findet in Echtzeit im Kaufmoment statt.
- Betrugserkennung sichert auch hochvolumige Kleinstprodukte ab.
- Personalisierte Tarife werden dort angeboten, wo sie den meisten Sinn ergeben – im passenden Kontext.
Wer jetzt startet, sichert sich attraktive Partner, sammelt Daten- und KI-Erfahrung und baut eine Embedded-Fabrik auf, die über Jahre skalieren kann. Wer wartet, wird zum reinen Risikoträger ohne Kundenzugang degradiert.
Die eigentliche Frage ist also nicht, ob Embedded Insurance mit KI kommt, sondern mit wem österreichische Kund:innen ihre eingebetteten Versicherungen in den nächsten Jahren abschließen – mit Ihnen oder mit jemand anderem.