Wie ein spezialisierter GenAI-Copilot österreichische Versicherer entlastet, Kosten senkt und Beratung sowie Schadenservice auf ein neues Niveau bringt.
Warum österreichische Versicherer jetzt einen KI-Copilot brauchen
Inflation, Naturkatastrophen, Fachkräftemangel: Für österreichische Versicherungen war 2024 kein Spaziergang – und 2025 wird nicht einfacher. Gleichzeitig explodiert der Markt für Generative AI in Insurance: Von rund 346 Mio. USD (2022) auf prognostizierte 5,5 Mrd. USD bis 2032. Wer heute noch mit PDF-Ordnern, starren Suchmasken und Excel im Kundenkontakt arbeitet, verliert.
Das Problem ist klar: Produkte werden komplexer, Kund:innen erwarten schnelle, personalisierte Antworten – aber erfahrene Underwriter, Agent:innen und Schadenexpert:innen sind knapp. Viele Häuser kompensieren das mit noch mehr Prozessen, Checklisten und Tools. Das Ergebnis: Überforderung an der Front, steigende Kosten im Backoffice.
Hier setzt die Idee eines Insurance Copilot an: eine fachlich spezialisierte GenAI, die nicht Kund:innen ersetzt, sondern Menschen in Vertrieb, Service und Schaden täglich unterstützt. In diesem Beitrag schauen wir uns an, wie so ein Copilot – konkret das Konzept von Zelros – funktioniert, was er für österreichische Versicherer bringt und wie Sie das Thema pragmatisch angehen können.
Was ein „Insurance Copilot“ in der Praxis leistet
Ein Insurance Copilot ist im Kern ein entscheidungsunterstĂĽtzendes System auf Basis Generativer KI, das auf Versicherungswissen, internen Daten und externen Quellen trainiert ist. Er sitzt dort, wo Ihre Mitarbeitenden arbeiten: im CRM, im Schadensystem, im Maklerportal oder Contact Center Desktop.
Statt „nur“ Chatbot-Antworten zu liefern, verbindet der Copilot:
- strukturierte Daten (Policen, Schäden, Zahlungen, CRM-Profile)
- unstrukturierte Daten (Vertragsbedingungen, Produktunterlagen, E-Mails, Gesprächsnotizen)
- regulatorisches Wissen (z.B. FMA-Vorgaben, IDD, Datenschutzrichtlinien)
und bereitet das kontextbezogen fĂĽr den jeweiligen Fall auf.
Der Unterschied zu generischen LLM-Chatbots: Ein Insurance Copilot kennt Ihre Produkte, Ihre Prozesse und Ihre Regulatorik – und kann konkrete nächste Schritte vorschlagen.
Gerade im Rahmen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist das der logische nächste Baustein: Nach Use Cases wie Schadenbearbeitung, Risikobewertung oder Betrugserkennung geht es hier um die Produktivitäts- und Qualitätssteigerung im Kundendialog.
Echtzeit-EntscheidungsunterstĂĽtzung: Von 3,6 Stunden Suche zu Minutenarbeit
Mitarbeitende in Versicherungen verbringen im Schnitt über drei Stunden pro Tag damit, Informationen zu suchen – in Dokuportalen, Mails, Netzlaufwerken, Altsystemen. Ein Copilot wie der von Zelros setzt genau hier an.
1. Versicherungswissen auf Abruf – aber mit Handlungsempfehlung
Der Copilot beantwortet nicht nur Fragen wie „Welche Ausschlüsse gelten in der Haushaltsversicherung für Photovoltaik?“, sondern geht einen Schritt weiter:
- fasst relevante Passagen aus AVB, Produktblättern und Schulungsunterlagen zusammen
- ergänzt diese mit Kundendaten (z.B. bestehende Verträge, Risikoprofil)
- schlägt konkrete Aktionen vor (z.B. Angebotserweiterung, Hinweis auf Obliegenheiten)
Für österreichische Häuser ist besonders spannend, dass sich lokale Produktlogiken, Rechtstexte und Partnerdaten einbinden lassen – ob für Kfz, Eigenheim, KMU-Betriebshaftpflicht oder Lebensversicherung.
2. Immer aktuelles Wissen statt veralteter PDFs
Versicherungswissen ändert sich ständig: neue Deckungskonzepte, Tarifgenerationen, Anpassungen durch Naturgefahren, steuerliche Änderungen. Ein Copilot, der an zentrale Daten- und Dokumentenquellen angeschlossen ist, zieht sich automatisch die aktuellste Version. Das reduziert das Risiko, dass Mitarbeitende auf veraltete PDFs zurückgreifen – ein echtes Compliance-Thema.
3. Zentrale Aktionen statt Tool-Wildwuchs
In vielen Organisationen arbeiten Agent:innen mit fünf bis zehn parallelen Oberflächen. Der Copilot bündelt Aktionen an einem Ort:
- Informationen anzeigen und erklären
- Angebote vorbereiten
- E-Mail-Texte generieren
- Gesprächszusammenfassungen erstellen
- Folgeaufgaben im CRM anlegen
Für Maklerbetreuung oder Bankassurance-Partner in Österreich bedeutet das: schnellere Reaktionszeiten und ein professionellerer Auftritt, ohne dass alle Detailkomplexität gelernt werden muss.
KI-Marktplatz: Vorgefertigte Szenarien statt Greenfield-Projekt
Zelros kombiniert seinen Copilot mit einem Insurance Marketplace – einer Sammlung vordefinierter Use Cases, Konnektoren und Szenarien. Für österreichische Versicherungen ist das interessant, weil man nicht bei null starten muss.
1. Business-System-Connectoren: Daten zusammenfĂĽhren
Viele Häuser kämpfen mit Datensilos: Bestandssysteme, Schaden, DWH, CRM, externe Datenquellen (Bonität, Geodaten, Wetter, Brancheninformationen). Über Connectoren lassen sich diese Quellen an den Copilot anbinden. Typische Ziele:
- 360°-Sicht auf Kund:innen im Beratungsgespräch
- automatisierte Vorbefüllung von Anträgen
- bessere Risikobewertung z.B. bei Gewerbe- und KMU-Kunden
Gerade im österreichischen Markt, wo viele mittelgroße Versicherer gewachsene Systemlandschaften haben, ist ein modularer Ansatz mit Connectoren oft realistischer als eine große Kernsystemmigration.
2. Client Profile Enrichment & Szenarien
Mit vordefinierten Szenarien kann der Copilot Kund:innen besser „verstehen“:
- Lebenssituation (Single, Familie, Pension, UnternehmensgrĂĽnder:in)
- Risikoexponierung (Region, Beruf, Fuhrpark, Immobilienbesitz)
- bisherige Kontaktpunkte (Schäden, Beschwerden, Anfragen)
Daraus entstehen bedarfsgerechte Anstöße – etwa für Prävention (Naturgefahren, Cyberrisiken), sinnvolle Zusatzbausteine oder Optimierung bestehender Verträge. Für österreichische Versicherer, die Kund:innen verstärkt vom Preis zur Qualität führen möchten, ist das ein starkes Instrument.
3. GenAI-Produktivitätsfälle & personalisierte Empfehlungen
Zelros spricht von über 7.000 „ready-to-use“-Empfehlungen über Sparten wie Sach, Leben und KMU hinweg. Typische Bausteine:
- „Next best question“ im Gespräch, um Bedarfslücken aufzudecken
- individuelle Formulierungen, um Einwände zu behandeln
- Textvorschläge für rechtlich saubere, aber verständliche E-Mails
- Voice-Analyse mit Echtzeit-Zusammenfassungen und Vorschlägen
Das Entscheidende: Die KI liefert nicht nur Scores oder Wahrscheinlichkeiten, sondern konkrete Sätze, Fragen und Argumente, die Agent:innen direkt nutzen – und dennoch anpassen können.
Konkrete Anwendungsszenarien für österreichische Versicherer
Um das greifbar zu machen, hier einige typische Szenarien, wie ein Insurance Copilot in einem österreichischen Haus eingesetzt werden kann.
Szenario 1: Beratung in der Filiale oder beim AuĂźendienst
Eine Kundin sitzt in der Filiale einer Bankversicherung in Graz. Sie hat eine Wohnbaufinanzierung, aber noch keine Eigenheim- oder Risikoabsicherung.
Der Copilot:
- erkennt aus den Vertragsdaten die Finanzierung
- schlägt der Beraterin konkrete Fragen vor („Gibt es eine Photovoltaikanlage? Vermietung geplant?“)
- generiert Produktvorschläge mit verständlichen Erklärungen
- liefert vergleichbare Argumente zu Alternativen (z.B. höhere Selbstbehalte vs. Prämienersparnis)
Die Beraterin behält die Kontrolle, spart aber Zeit – und kann sich auf Beziehung und Vertrauen konzentrieren.
Szenario 2: Schaden-Hotline bei Unwetterereignissen
Nach einem schweren Unwetter gehen hunderte Anrufe bei einem österreichischen Kompositversicherer ein.
Der Copilot:
- erkennt anhand der Adresse, ob das Risiko in einem bekannten Schadengebiet liegt
- zeigt dem Mitarbeitenden Deckungssituation und Selbstbehalte an
- fasst relevante Klauseln laienverständlich zusammen
- generiert direkt eine E-Mail-Bestätigung mit den wichtigsten Infos und nächsten Schritten
So steigt die Erstlösungsquote am Telefon, und gleichzeitig sinkt das Risiko von Falschinformationen.
Szenario 3: KMU-Beratung durch Maklerbetreuer:innen
Ein Industrie- oder KMU-Makler bringt einen neuen Kunden – einen mittelständischen Baubetrieb in Niederösterreich.
Der Copilot unterstĂĽtzt die Maklerbetreuerin dabei,
- branchenspezifische Risiken und DeckungslĂĽcken zu identifizieren
- automatisch Checklisten und Fragebögen für das Underwriting zu erstellen
- dem Makler maĂźgeschneiderte Argumentationshilfen zur VerfĂĽgung zu stellen
Gerade im KMU-Segment, wo Underwriting-Know-how knapp ist, kann ein Copilot spürbar entlasten – ohne die Risikoprüfung zu verwässern.
Erfolgsfaktoren: Wie man einen Insurance Copilot richtig einfĂĽhrt
Most companies get this wrong: Sie sehen GenAI als IT-Projekt und nicht als Transformationsprojekt in Vertrieb, Service und Schaden. Aus meiner Sicht sind fĂĽnf Punkte entscheidend:
1. Klarer Business Case statt Experimentiermodus
Starten Sie mit 2–3 messbaren Zielen, z.B.:
- Reduktion der Suchzeit nach Informationen um 30–50 %
- Steigerung der Cross-/Upsell-Quote im Bestand um x Prozentpunkte
- Erhöhung der Erstlösungsquote im Contact Center
Ein Copilot-Projekt rechnet sich, wenn er Zeit spart, Fehler reduziert oder zusätzlichen Umsatz bringt – idealerweise alles drei.
2. Fokus auf eine Rolle zum Start
Versuchen Sie nicht, gleich alle Rollen abzudecken. Typische Einstiege:
- Agent:innen und Kundenberater:innen
- Schaden-Sachbearbeitung
- Contact Center / Hotline
Mit einem fokussierten Piloten sammeln Sie Erfahrung, justieren Governance und können dann skalieren.
3. Governance, Compliance und Datenschutz ernst nehmen
Gerade in Ă–sterreich mit strenger Datenschutzkultur ist Transparenz entscheidend:
- klare Regeln, welche Daten der Copilot nutzt
- Logging aller Antworten und Aktionen
- menschliche Letztverantwortung im sensiblen Bereich (z.B. Ablehnung, KĂĽndigung)
Ein spezialisierter Anbieter wie Zelros bringt hier fertige Bausteine mit – vom Berechtigungskonzept bis hin zu Audit Trails.
4. Training & Change – die Menschen mitnehmen
Der Copilot ist nur so gut wie seine Nutzung. Erfolgreiche Häuser:
- verankern den Copilot in Schulungen und Onboarding
- sammeln aktiv Feedback aus der Linie
- machen Erfolge sichtbar (z.B. „Time saved“ oder bessere NPS-Werte)
Ich habe erlebt, dass gerade erfahrene Mitarbeitende schnell Fans werden – wenn sie merken, dass die KI nicht ersetzt, sondern entlastet.
5. Iterativ verbessern statt Big Bang
Ein Copilot lebt von iterativen Verbesserungen:
- neue Dokumente und Produkte einbinden
- Antworten anhand von Nutzerfeedback verfeinern
- zusätzliche Use Cases aus dem Marketplace aktivieren
So wird aus einem PoC schrittweise ein strategisches Produktionssystem.
Warum sich ein Insurance Copilot besonders fĂĽr Ă–sterreich lohnt
Ă–sterreichische Versicherungsgruppen stehen im Spannungsfeld aus:
- starkem Wettbewerb und Preisdruck im Massengeschäft
- steigender Komplexität (Naturgefahren, Demografie, Regulierung)
- begrenzten Ressourcen fĂĽr groĂźe IT-Transformationen
Ein spezialisierter GenAI-Copilot passt genau in dieses Setting: schnell sichtbarer Nutzen, relativ geringe Einstiegshürden, gute Skalierbarkeit und direkte Unterstützung von Vertrieb, Service und Schaden. Gleichzeitig fügt er sich ideal in die weiteren Themen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ein – von smarter Schadenbearbeitung bis hin zu präziser Risikobewertung und Betrugserkennung.
Wer jetzt startet, baut Erfahrungswissen auf, bevor GenAI-Funktionalitäten zum reinen Hygienefaktor werden. Oder anders gesagt: Die Frage ist nicht, ob österreichische Versicherer einen Copilot brauchen, sondern welcher und wie gut er zu den eigenen Prozessen und Menschen passt.
Wenn Sie gerade darüber nachdenken, wie Sie Ihre Agent:innen, Berater:innen oder Schaden-Teams im Jahr 2026 entlasten wollen, ist ein Insurance Copilot ein sehr konkreter Ansatzpunkt – nicht als Vision, sondern als umsetzbares Projekt in den nächsten 6–12 Monaten.