GenAI-InsurTechs wie Zelros zeigen, wie Versicherer heute Beratung, Risikoanalyse und Schadenbearbeitung messbar verbessern können – weit über Chatbots hinaus.
Warum Generative KI jetzt zur Chefsache in Versicherungen wird
47 % der Versicherungsentscheider in Europa geben an, dass KI-Projekte 2024 direkten Einfluss auf Profitabilität und Wachstum haben. In Österreich spürt man das inzwischen in jedem Fachbereich: von der Schadenbearbeitung über die Risikobewertung bis hin zum Vertrieb.
Das Problem: Viele Häuser experimentieren mit ChatGPT & Co., aber nur wenige schaffen den Sprung von netten Prototypen zu messbarem Mehrwert in Kernprozessen. Genau hier kommen spezialisierte InsurTechs mit Generative AI (GenAI) ins Spiel – und einer davon, Zelros, wurde von Gartner als „Cool Vendor in Insurtechs Adding GenAI“ ausgezeichnet.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, was hinter dieser Auszeichnung steckt – und was Life- und Sachversicherer in Österreich ganz konkret daraus lernen können.
Was Gartner an GenAI-InsurTechs wie Zelros spannend findet
Der Kernpunkt: Gartner sieht in GenAI längst kein Zukunftsthema mehr, sondern eine Technologie, die jetzt aktiv bewertet und in Pilot-Use-Cases gebracht werden muss.
Der Gartner-Analyst Richard Natale formuliert es klar: Rund 20 % der Versicherungsunternehmen nutzen oder testen GenAI bereits, weitere 30 % planen dies innerhalb von sechs Monaten. CIOs und Fachbereiche, die abwarten, laufen Gefahr, den Anschluss an neue Differenzierungsmerkmale im Markt zu verlieren.
Gartner hebt in seinem Report drei InsurTechs hervor, die GenAI bereits produktiv in Versicherungs-Software eingebettet haben:
- Sixfold – GenAI für Underwriting
- Planck – GenAI für kommerzielle Risiken und aktuarielle Modelle
- Zelros – GenAI für Personalisierung und Vertrieb
Für österreichische Versicherungen heißt das:
- GenAI gehört in die Fachanwendung, nicht nur in den Browser. Ein Chatbot im Intranet bringt wenig, wenn Underwriting, Schaden oder Vertrieb davon nichts merken.
- Versicherungsspezialisiertes GenAI schlägt generische Modelle. Branchenwissen, Produkte, Regulatorik (z. B. IDD, DSGVO) müssen im Modell verankert sein.
- Use-Case-Fokus ist entscheidend. Gartner nennt konkret:
- Verarbeitung unstrukturierter Daten zur Risikobewertung
- Personalisierte Deckungsempfehlungen
- GenAI-gestĂĽtzte Risiko- und Underwriting-Insights
Zelros als „Insurance Copilot“: Was steckt dahinter?
Zelros positioniert sich als „The Insurance Copilot™“ – also als digitaler Co‑Pilot für Vertriebs- und Service-Teams von Versicherungen.
Der MitgrĂĽnder Damien Philippon beschreibt das so:
„Wir haben Zelros gegründet, weil Versicherungsprodukte extrem komplex sind. Kunden verstehen ihre Polizzen kaum, und gleichzeitig müssen Agenten bessere Erlebnisse liefern als je zuvor. Daher haben wir einen Copilot für Agenten entwickelt, der sie bei jeder Aufgabe und jedem Kundendialog begleitet.“
Die Idee dahinter passt hervorragend zu den Herausforderungen österreichischer Versicherer:
- Komplexe Produkte (Lebens-, Kranken-, Kompositsparten)
- Hoher Beratungsanspruch und Dokumentationspflicht
- Zunehmend hybride Kundenerwartung: digital UND persönlich
Drei zentrale Funktionsbereiche eines Insurance Copilot
Ein spezialisierter GenAI-Copilot wie Zelros adressiert vor allem drei Themen, die auch im österreichischen Markt besonders drängen:
-
Personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit
Während eines Kundengesprächs analysiert GenAI Kundendaten, Historie und Kontext und schlägt passende Produkte, Deckungserweiterungen oder Upgrades vor – nachvollziehbar begründet und regelkonform. -
UnterstĂĽtzung bei Dokumenten & Compliance
- Zusammenfassung komplexer Vertragswerke in verständlicher Sprache
- Hinweis auf Beratungspflichten und fehlende Dokumente
- Erstellung von Gesprächsprotokollen und Nachfass-E-Mails
-
Coaching fĂĽr Agenten und Makler
Die KI zeigt, welche Argumente bei ähnlichen Kunden funktioniert haben, welche Fragen typischerweise kommen und wie man Einwände adressiert – ohne den Menschen zu ersetzen.
Gerade in einem Markt wie Österreich, in dem persönliche Beratung weiterhin ein zentraler Teil des Geschäfts ist, ist dieser „Copilot“-Ansatz deutlich realistischer als die Vision der komplett automatisierten, anonymen Online-Police.
Konkrete Einsatzfelder: Von Schadenbearbeitung bis Vertrieb
Für Entscheider in österreichischen Versicherungen stellt sich naturgemäß die Frage: Wo anfangen? Gartner nennt drei besonders reife Use-Cases, die sich sehr gut mit den Anforderungen hierzulande decken.
1. Unstrukturierte Daten im Underwriting nutzen
Ob Gewerbekunde in Tirol oder private Eigenheimsicherung in Wien – Underwriter kämpfen mit PDFs, Gutachten, E‑Mails, Fotos und Freitextfeldern. Genau hier punktet GenAI:
- Automatische Extraktion relevanter Informationen aus Gutachten, Arztbriefen oder Risikoerhebungsbögen
- Erstellen von kompakten Zusammenfassungen fĂĽr Underwriter
- Strukturierung der Daten in Felder, die direkt in Kernsysteme übernommen werden können
Effekt für österreichische Häuser:
- Schnellere Angebotslegung, vor allem im Gewerbe- und Industriesegment
- Höhere Datenqualität für Pricing und Risikomodelle
- Entlastung der Fachabteilungen, die aktuell viel manuell lesen und abschreiben
2. Personalisierte Tarife und Deckungen im Privatkundengeschäft
Der österreichische Markt ist stark von Bündelprodukten und Zusatzbausteinen geprägt (Haushalt, Eigenheim, Unfall, Kfz, Rechtsschutz usw.). Kund:innen sehen im Vergleichsdschungel oft nur Preis und Marke.
GenAI-gestützte Personalisierung ermöglicht:
- Individuelle Deckungsvorschläge auf Basis von Lebenssituation, bestehenden Verträgen und Risikoprofil
- Verständliche Erklärungen: „Warum empfehlen wir Ihnen genau diese Option?“
- Dynamische Szenarien: „Was würde sich an Ihrem Schutz und Beitrag ändern, wenn …?“
Das schafft gleich drei Vorteile:
- Besserer Kundenschutz – weniger Unter- oder Überversicherung
- Höhere Abschlussquoten – weil die Empfehlung nachvollziehbar ist
- Mehr Cross- und Upselling – ohne plumpen Produktverkauf
3. GenAI in Schadenbearbeitung und Kundenservice
Auch wenn Zelros im Gartner-Report primär mit Personalisierung verknüpft wird, lässt sich der Copilot-Ansatz problemlos auf Schaden und Service übertragen – zentrale Themen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen“:
- Erste Schadenmeldung: GenAI führt Kund:innen dialogorientiert durch die Meldung, stellt Rückfragen, prüft Vollständigkeit und erstellt eine saubere Akte.
- Dokumentenprüfung: Fotos, Rechnungen, Kostenvoranschläge werden vorstrukturiert, verdächtige Muster können an eine Betrugserkennung übergeben werden.
- Antwortentwürfe: Servicemitarbeitende erhalten textlich fertige, aber überprüfbare Vorschläge für E‑Mails, Briefe oder Chatantworten.
Der Punkt, der in Projekten am meisten überzeugt: Bearbeitungszeiten sinken, ohne dass man an Kulanz oder Qualität schraubt.
Warum spezialisierte GenAI-Lösungen für Versicherer sicherer sind
In österreichischen Häusern begegnet man GenAI-Projekten oft mit drei Bedenken: Datenschutz, Regulatorik und Halluzinationen. Völlig zurecht. Genau deshalb ist der Unterschied zwischen „Spielerei mit einem öffentlichen Chatbot“ und einer branchenfokussierten GenAI-Plattform so wichtig.
Datenschutz & DSGVO
Spezialisierte InsurTech-Plattformen:
- laufen in klar definierten Infrastrukturen (z. B. EU‑Regionen),
- sind auf Datenminimierung und Zweckbindung ausgelegt,
- bieten Audit-Logs, Rollen- und Rechtemanagement.
Damit wird es deutlich einfacher, Anforderungen von DSGVO, Versicherungsaufsicht und interner Revision zu erfüllen, als mit frei zugänglichen General-Purpose-Modellen.
Erklärbarkeit & Halluzinationen
Ein Insurance Copilot wie Zelros wird nicht mit beliebigen Internetdaten trainiert, sondern mit:
- Produktinformationen und Bedingungswerken
- internen Richtlinien und Prozessen
- historischen, geprĂĽften Beispielen
Dadurch lässt sich:
- die Quellenherkunft von Aussagen nachvollziehen,
- das Modell enger „einzäunen“,
- und die Gefahr falscher Behauptungen (Halluzinationen) reduzieren.
Die Verantwortung bleibt natürlich immer beim Menschen – aber die Qualität der Hilfestellung steigt massiv.
Umsetzung für österreichische Versicherer: Wie starten?
Die Theorie klingt gut, entscheidend ist aber der Weg in die Praxis. Aus Projekten mit europäischen Versicherern lassen sich einige klare Schritte ableiten, die sich auch für Österreich bewährt haben.
1. Konkreten Use-Case auswählen
Statt „Wir wollen GenAI machen“ braucht es Aussagen wie:
- „Wir wollen die Beratungszeit pro Privatkundenfall um 30 % reduzieren, ohne Abschlussquote zu verlieren.“
- „Wir wollen Schadenmeldungen im Kfz-Bereich in der Erstbearbeitung automatisieren.“
Ein InsurTech wie Zelros hilft dabei, Use-Cases zu priorisieren, in denen Personalisierung, Risiko-Insights oder Dokumentenverarbeitung den größten Hebel haben.
2. Pilot mit klaren KPIs aufsetzen
Ein guter Pilot umfasst:
- 1–2 Fachbereiche (z. B. Vertrieb Maklerkanal, Kfz-Schaden)
- 50–200 Nutzer:innen (Agenten, Sachbearbeiter:innen)
- Laufzeit 8–16 Wochen
Typische KPIs:
- Bearbeitungszeit pro Vorgang
- Abschlussquote / Conversion Rate
- Durchschnittlicher Prämienkorb
- NPS bzw. Kundenzufriedenheit
3. Fachbereiche von Anfang an einbinden
GenAI ist kein reines IT-Projekt. Erfahrungsgemäß klappt es deutlich besser, wenn:
- Key User aus Vertrieb, Schaden, Aktuariat frĂĽh im Projekt mitarbeiten,
- gemeinsam Prompts, Antwortstile und Workflows definiert werden,
- Schulungen praxisnah sind: echte Fälle, echte Systeme.
4. Skalierung und Integration vorbereiten
Wenn der Pilot funktioniert, kommt schnell die Frage: „Wie bringen wir das in die Fläche?“
Wichtige Punkte:
- Integration in Bestands- und CRM-Systeme
- Governance: Wer pflegt Wissen und Richtlinien im Copilot?
- Laufendes Monitoring (Qualität, Datennutzung, Compliance)
Warum jetzt handeln – und nicht „noch ein Jahr beobachten“
Ă–sterreichische Versicherer stehen 2025 unter massivem Druck: steigende Kosten, volatile Schadeninflation, wachsender Wettbewerb durch internationale Player und Direktanbieter. GenAI ist kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug, um genau diesen Druck abzufedern.
Die Auszeichnung von Zelros als Gartner Cool Vendor für GenAI in InsurTech zeigt: Der Markt hat konkrete, einsetzbare Lösungen erreicht – weit über einfache Chatbots hinaus. Spezialisierte Insurance Copilots helfen,
- Beratung zu personalisieren,
- Prozesse von Schadenbearbeitung bis Risikobewertung zu beschleunigen,
- und gleichzeitig Compliance und Kundentransparenz zu verbessern.
Wer in Österreich jetzt gezielt ein bis zwei GenAI-Use-Cases gemeinsam mit einem InsurTech-Partner startet, baut sich einen realen Erfahrungsvorsprung auf – technologisch und kulturell.
Die eigentliche Frage lautet daher nicht mehr: „Brauchen wir GenAI?“, sondern:
„Welchen konkreten Versicherungsprozess wollen wir als erstes mit einem Insurance Copilot verbessern – und wann starten wir?”