GenAI-Copilots verändern Beratung, Schaden und Service in österreichischen Versicherungen. So funktionieren sie, diese Use Cases lohnen sich – und so starten Sie.
GenAI-Copilot fĂĽr Versicherungen: Vom Hype zur Praxis
Die Zahl ist brutal klar: Der Markt für Generative KI in der Versicherungsbranche soll laut Analysen von rund 346 Mio. US-Dollar (2022) auf über 5,5 Mrd. US-Dollar bis 2032 wachsen. Während andere noch diskutieren, setzen erste Versicherer diese Technologie bereits produktiv ein – auch in Europa. Und genau hier entscheidet sich, wer in Österreich in fünf Jahren noch vorne mitspielt.
Die Realität in vielen österreichischen Versicherungen sieht heute anders aus: Fachkräftemangel im Vertrieb, steigende Schadenkosten durch Inflation und Naturkatastrophen, dazu Kund:innen, die digitale, schnelle und gleichzeitig persönliche Betreuung erwarten. Die klassische Antwort „mehr Personal“ funktioniert nicht mehr – es gibt die Leute schlicht nicht.
Hier kommt ein Ansatz ins Spiel, der im InsurTech-Umfeld immer mehr Gewicht bekommt: ein spezialisierter „Insurance Copilot“ auf Basis generativer KI, wie ihn etwa Zelros entwickelt hat. In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, was ein solcher Copilot konkret leistet, wie er den Arbeitsalltag von Makler:innen, Agent:innen und Schadenbearbeiter:innen in Österreich verändern kann – und worauf Sie bei der Einführung achten sollten.
Was ein Insurance-Copilot wirklich ist – und was nicht
Ein GenAI-Copilot fĂĽr Versicherungen ist kein weiterer Chatbot im Kundenportal. Er ist in erster Linie ein Arbeitswerkzeug fĂĽr Mitarbeiter:innen: Vertrieb, Kundenservice, Backoffice, Schaden, Underwriting.
Kernfunktion: Der Copilot verbindet strukturierte Daten (Bestand, Policen, Schäden, CRM) mit unstrukturierten Informationen (Bedingungswerke, E-Mails, PDF-Dokumente, Produktleitfäden) und beantwortet Fachfragen in Echtzeit – inklusive konkreter Handlungsvorschläge.
Typische Aufgaben eines Insurance-Copilots:
- Fachliche Fragen zu Produkten, Bedingungen, Deckungen beantworten
- Kundensituation analysieren und passende Empfehlungen geben
- Nächste sinnvolle Frage im Beratungsgespräch vorschlagen
- Gesprächszusammenfassungen und Dokumentationsentwürfe generieren
- E-Mail- und BriefentwĂĽrfe rechtssicher vorbereiten
Wichtig ist die Abgrenzung:
Ein Insurance-Copilot ersetzt keine Berater:innen – er entlastet sie bei Recherche, Dokumentation und Analyse.
Genau diese Entlastung ist in einem Markt mit Fachkräftemangel in Österreich entscheidend, um Wachstum, Servicequalität und Regulatorik gleichzeitig zu stemmen.
Echtzeit-Entscheidungsunterstützung: Wie GenAI Agent:innen stärkt
Der spannendste Teil an Lösungen wie dem Zelros Insurance Copilot ist die GenAI-basierte Echtzeit-Entscheidungsunterstützung. Sie adressiert einen der größten Produktivitätskiller in Versicherungen: Informationssuche.
1. Informationssuche von Stunden auf Sekunden
Studien gehen davon aus, dass Wissensarbeiter:innen im Schnitt rund 3,5 Stunden pro Tag mit Suchen, Lesen und Einordnen von Informationen verbringen. Genau das ist im Versicherungsumfeld extrem ausgeprägt:
- Welcher Tarif gilt fĂĽr diesen Altvertrag?
- Deckt diese Haushaltsversicherung das konkret genannte Risiko?
- Welche Dokumente brauche ich fĂĽr diese Leistungsfall-PrĂĽfung?
Ein spezialisierter Copilot greift auf Verträge, Schadenhistorien, interne Leitlinien und Produktunterlagen zu und liefert eine kontextbezogene Antwort – nicht nur Zitate aus PDFs.
Beispiel aus einem österreichischen Kontext:
Eine Kundin ruft bei einer Wiener Agentur an, weil sie wissen will, ob ihre Eigenheimversicherung Schäden durch Starkregen im Keller abdeckt. Der Copilot liest Policendaten, Klauseln und regionale Risikohinweise und liefert dem Agenten: „Schaden ist grundsätzlich gedeckt, aber Selbstbehalt X EUR, Ausschluss bei fehlender Rückstausicherung. Empfohlene Nachfrage: Fotos vom Rückstauventil.“
Statt mühsam in Dokumenten zu blättern, kann sich der Agent auf das Gespräch konzentrieren – und reduziert gleichzeitig das Risiko falscher Auskünfte.
2. Vereinheitlichte Wissensbasis statt Insellösungen
Ein Tool wie der Zelros Copilot zeigt sehr gut, wohin die Reise geht: zentralisierte Aktionen statt zig Einzellösungen.
Der Copilot zieht Daten unter anderem aus:
- Bestands- und Schaden-Systemen
- CRM-Tools
- Dokumentenmanagement (Bedingungen, Merkblätter, interne Leitlinien)
- externen Datenquellen (z.B. Geodaten, Bonitätsinfos, Unternehmensregister bei KMU)
GenAI sorgt dafür, dass diese Informationen verständlich, konsistent und situationsgerecht aufbereitet werden – inklusive Verweisen auf die jeweilige Quelle, um Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.
3. Qualität und Regulatorik: Warum „einfacher ChatGPT“ nicht reicht
Viele Häuser experimentieren aktuell mit generischen LLMs. Für den operativen Einsatz im Versicherungsalltag ist das zu wenig. Gründe:
- Haftung: Falsche Deckungszusagen sind teuer.
- Aufsicht: In Ă–sterreich schauen FMA und interne Revision genau hin, wie Entscheidungen zustande kommen.
- Datenschutz: Kundendaten dĂĽrfen nicht in beliebigen Cloud-Diensten landen.
Ein spezialisierter Insurance-Copilot setzt daher auf:
- kontrollierte Datenquellen (nur freigegebene Dokumente und Systeme)
- Retrieval-Konzepte, die auf Versicherungslogik abgestimmt sind
- Nachvollziehbarkeit der Antworten (Quellenangabe, Versionierung)
Oder zugespitzt:
Für österreichische Versicherer ist nicht die „krasseste KI“ interessant, sondern die rechtssichere, erklärbare und versicherungsfachliche passende KI.
Der Marktplatz-Ansatz: Fertige Use Cases statt grĂĽner Wiese
Ein Punkt, der bei Zelros besonders auffällt und für österreichische Häuser hochrelevant ist: der Marketplace-Ansatz mit vorgefertigten Szenarien und Konnektoren.
Statt bei null anzufangen, können Versicherer auf fertige Bausteine zugreifen, zum Beispiel für:
- Risikoanalyse im Privat- und KMU-Geschäft
- Cross-Selling und Up-Selling (Haushalt + Rechtsschutz, Kfz + Unfall etc.)
- KYC- und Compliance-Checks (Know Your Customer)
- Schulungs- und Coaching-Szenarien fĂĽr neue Mitarbeiter:innen
1. Business-System-Connectoren: Daten schnell anbinden
Der groĂźe Schmerzpunkt jedes KI-Projekts in Versicherungen heiĂźt Integration. Ein Marketplace mit vorkonfigurierten Business-Connectors verkĂĽrzt diese Phase massiv.
Typische Anbindungen:
- Bestands- und Schadenssysteme (z.B. host-basierte Kernsysteme)
- CRM (Salesforce, Microsoft Dynamics, individuelle Lösungen)
- DMS/Archivsysteme
- Data Warehouse / Data Lake
Für österreichische Versicherer, die oft mit historisch gewachsenen Kernsystemen arbeiten, ist ein solcher Ansatz pragmatisch: Man muss das Altsystem nicht „neu erfinden“, sondern verbindet es sinnvoll mit KI-Funktionalität.
2. Profilanreicherung: Kund:innen wirklich verstehen
GenAI kann Profile von Privatkund:innen und KMU anreichern, ohne den Datenschutz zu sprengen. Es geht nicht darum, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern die richtigen Signale zu nutzen:
- Lebenssituation (Familienstand, Wohnsituation, Berufsrisiko)
- Unternehmensphase bei KMU (Start-up, Wachstum, Nachfolgephase)
- Risikofaktoren (Region, Branchenrisiko, Schadenhistorie)
Daraus entstehen Szenarien wie:
- „Kundin mit neuer Eigentumswohnung in hochwassergefährdetem Gebiet, aktuell nur Haushaltsversicherung“ → Empfehlung: Beratung zu Eigenheim- und Katastrophenschutz
- „Kleines Bauunternehmen, stark wachsender Fuhrpark, fehlende Cyber-Deckung“ → Empfehlung: kombinierte Besicherung von Kfz-, Betriebshaftpflicht- und Cyber-Risiken
3. Produktivitäts-Use-Cases: Konkrete GenAI-Anwendungen
Der Zelros Marketplace zeigt exemplarisch, welche konkreten GenAI-Use-Cases aktuell funktionieren:
- Dynamic Next Best Question: Der Copilot schlägt im Gespräch die nächste Frage vor, um Bedarf und Risiken besser zu verstehen.
- Personalisierte E-Mails: Textvorschläge, die fachlich korrekt, rechtlich geprüft und im Corporate Wording formuliert sind.
- Argumentationshilfen: Formulierungsvorschläge, um Einwände zu behandeln – etwa höhere Prämien durch bessere Deckung zu begründen.
- Voice-Analyse: Gesprächsaufzeichnung wird in Echtzeit zusammengefasst, inkl. To-dos und Produktempfehlungen.
Genau hier entsteht der größte Hebel für österreichische Versicherungen: mehr Output pro Mitarbeiter:in, ohne Qualitätsverlust – eher im Gegenteil.
7.000+ Empfehlungen: Von der Theorie zur täglichen Verkaufsunterstützung
Ein starkes Signal für Marktreife ist die Zahl: Lösungen wie der Zelros Copilot bieten bereits über 7.000 vordefinierte, kontextbezogene Empfehlungen für:
- P&C (Sach, Haftpflicht, Kfz, Haushalt, Eigenheim, Reise)
- Leben und Vorsorge
- KMU- und Gewerbeversicherung
Jede Empfehlung ist so gedacht, dass sie sofort in der Praxis einsetzbar ist:
- klar verständlich für Agent:innen
- argumentativ nutzbar im Kundengespräch
- mit Risikobetonen statt reiner Produktbeschreibung
Beispiel für ein österreichisches Beratungsszenario:
Ein Kunde mit bestehender Kfz- und Haushaltsversicherung plant eine längere Skisaison im Ausland. Der Copilot erkennt das erhöhte Risiko (Unfall, Haftung, Reiserisiko) und schlägt vor: „Unfallversicherung mit Invaliditätsleistung und Auslandsreisekrankenversicherung ansprechen – Fokus auf Kosten von Rettungsflügen in den Alpen.“
So wird aus reaktiver Schadensregulierung eine proaktive Risikoprävention – ein zentrales Motiv vieler österreichischer Versicherer in ihrer Markenausrichtung.
Was bedeutet das für österreichische Versicherer konkret?
Für den österreichischen Markt – mit überschaubarer Größe, hoher Marktdichte und starkem Wettbewerb – ist ein Insurance-Copilot vor allem eins: ein Differenzierungswerkzeug.
Strategische Effekte
- Vertrieb: Mehr qualifizierte Beratungen pro Tag, höherer Cross-Selling-Anteil, bessere Argumentation bei Prämienanpassungen.
- Schaden: Schnellere Einschätzung, weniger Rückfragen, konsistentere Entscheidungen.
- Risikomanagement: Besseres Verständnis von Kund:innen und Portfolios, datenbasierte Entscheidungen.
- Employer Branding: Attraktiver Arbeitsplatz fĂĽr junge Talente, die moderne Tools erwarten.
Operative Quick-Wins
Wenn man den Copilot nicht als „Big Bang“-Projekt, sondern als schrittweisen Rollout versteht, sind realistische Einstiegsszenarien:
- Pilot im Contact Center (z.B. KFZ- und Haushaltsanfragen)
- Einsatz bei Agent:innen über Weboberfläche oder CRM-Integration
- Use Case „E-Mail-Entwürfe“ für Standardanliegen (Deckungsanfragen, Policennachträge)
- Training und Coaching neuer Mitarbeiter:innen ĂĽber den Copilot statt reinem Classroom-Training
Gerade im Rahmen der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ zeigt sich: Wer mit klar abgegrenzten Use Cases startet, sammelt schnell positive Erfahrungen – und kann dann Schritt für Schritt Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und Tarifierung stärker KI-gestützt ausbauen.
Nächste Schritte: Wie Sie das Thema Copilot angehen sollten
Wer jetzt an einen Insurance-Copilot denkt, sollte nicht mit Technologie, sondern mit Zielen beginnen.
Drei Fragen, die ich in österreichischen Häusern immer zuerst stellen würde:
- Wo verlieren wir heute am meisten Zeit durch Informationssuche?
- In welchen Prozessen ist der Fachkräftemangel bereits spürbar?
- Wo wären schnelle, messbare Effekte in Vertrieb, Schaden oder Service am wertvollsten?
Auf dieser Basis lässt sich entscheiden, ob ein spezialisierter GenAI-Copilot wie der von Zelros der passende Baustein ist – und wie er in die bestehende IT-Landschaft integriert werden kann.
Wer KI im eigenen Haus bereits für Schadenbearbeitung, Risikobewertung oder Betrugserkennung nutzt, hat einen entscheidenden Vorteil: Die Datenbasis ist da. Ein Copilot ist dann der nächste logische Schritt, um Mitarbeiter:innen im Alltag direkt mit KI-Power auszustatten.
Fazit:
Der Einsatz eines GenAI-basierten Insurance-Copilots ist kein Zukunftsprojekt mehr, sondern eine sehr konkrete Option für österreichische Versicherungen – gerade jetzt, wo Inflation, Naturgefahren und Fachkräftemangel den Druck erhöhen. Wer GenAI nicht nur für Reports, sondern im täglichen Kund:innenkontakt nutzt, verbessert Beratungsqualität, Effizienz und Kundenerlebnis gleichzeitig.
Die spannende Frage für die kommenden Jahre lautet deshalb nicht, ob österreichische Versicherer mit KI arbeiten, sondern wie konsequent sie ihre Mitarbeiter:innen mit InsurTech-Lösungen wie einem Insurance-Copilot ausstatten.