Wie Generative KI und InsurTechs wie Zelros österreichischen Versicherern helfen, Schadenbearbeitung, Risikoprüfung und personalisierte Tarife messbar zu verbessern.
Warum Generative KI jetzt zur Chefsache in Versicherungen wird
Rund 20 % der Versicherungs-Entscheider nutzen oder testen bereits Generative KI, weitere 30 % planen das in den nächsten sechs Monaten. Diese Zahl stammt nicht aus einem Hype-Artikel, sondern aus einer Gartner-Analyse. Heißt übersetzt: Wer heute in einer österreichischen Versicherung Verantwortung trägt – ob in IT, Fachbereich oder Vertrieb – steht mitten in einem echten Technologiesprung.
Die gute Nachricht: Man muss das Rad nicht neu erfinden. Es gibt InsurTechs, die Generative KI bereits spezialisiert für Versicherungen in Produkte gegossen haben. Eines davon ist Zelros, von Gartner als „Cool Vendor in Insurtechs Adding GenAI“ ausgezeichnet. Und genau hier wird es spannend für unsere Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“.
In diesem Beitrag geht es darum, was hinter solchen Lösungen steckt, warum Gartner Zelros hervorhebt – und vor allem, welche konkreten Anwendungsfälle für österreichische Versicherungen sinnvoll sind: von Schadenbearbeitung über Risikobewertung bis hin zu personalisierten Tarifen im Privatkundengeschäft.
Was an Zelros für Versicherer wirklich interessant ist
Zelros bezeichnet sich selbst als „Insurance Copilot“ – also als KI-Assistent für Versicherungsmitarbeiter. Statt generischer KI aus der Cloud geht es um ein System, das
- Versicherungsprodukte und -bedingungen versteht,
- mit Kundendaten und Bestandsverträgen umgehen kann und
- Berater:innen in Echtzeit Vorschläge macht.
Gartner ordnet Zelros im Bereich Personalisierung ein. Während andere InsurTechs im Bericht eher Underwriting oder aktuarielles Modellieren adressieren, fokussiert Zelros auf die Frage: Welches Produkt, welche Deckung, welche Empfehlung passt zu diesem einen Kunden – genau jetzt?
Damit trifft Zelros einen Nerv, den viele österreichische Versicherungen spüren:
- Produkte werden komplexer (z.B. modulare Haushalts- oder Kfz-Deckungen),
- Kund:innen erwarten digitale, einfache Journeys,
- Agent:innen und Makler:innen sollen beraten, verkaufen, Cross- und Upselling betreiben – und gleichzeitig Compliance und Beratungsdokumentation sauber erfüllen.
Genauso beschreibt es Zelros-Mitgründer Damien Philippon: Kunden verstehen ihre Polizzen kaum, Agenten müssen aber gleichzeitig eine gute Experience liefern. Die Idee des „Copilot“: Ein KI-System sitzt am digitalen Beifahrersitz und hilft bei jedem Gespräch, jedem Antrag, jeder Schadenmeldung.
Drei GenAI-Einsatzfelder, die Gartner für Versicherungen sieht
Gartner nennt in seinem Bericht drei typische Einsatzfelder, in denen InsurTechs Generative KI bereits produktiv machen. Für österreichische Versicherer lassen sich daraus sehr konkrete Use Cases ableiten.
1. Verarbeitung unstrukturierter Daten für Underwriting und Schaden
Die Kernidee: GenAI liest, versteht und fasst unstrukturierte Informationen zusammen – zum Beispiel
- Arztberichte,
- Gutachten,
- E-Mails,
- Freitext-Schadenmeldungen,
- hochgeladene PDF-Dokumente.
Was bringt das einer österreichischen Versicherung konkret?
- Schnellere Risikoprüfung: Ein Underwriter bekommt keine 15-seitige medizinische Dokumentation, sondern eine geprüfte, sauber strukturierte Zusammenfassung mit klaren Hinweisen (z.B. Vorerkrankungen, Laufzeiten, relevante Diagnosen).
- Effizientere Schadenbearbeitung: Die KI erkennt, welche Informationen komplett sind, markiert Lücken und schlägt Nachfragen vor. Das verkürzt Bearbeitungszeiten und senkt Rückfragen beim Kunden.
- Bessere Entscheidungsgrundlage: Weniger Copy-Paste, mehr Fokus auf die eigentliche Risikobewertung.
Für österreichische Kompositversicherer im Kfz- oder Sachbereich ist das besonders spannend: Schadenbearbeitung ist einer der größten Kostenblöcke, und jeder Prozentpunkt Effizienz ist sofort spürbar.
2. Personalisierung von Versicherungsempfehlungen
Hier kommt Zelros ins Spiel. GenAI analysiert Kundendaten, Vertragsbestand und aktuelle Interaktionen und erstellt maßgeschneiderte Deckungsvorschläge.
Typische Beispiele:
- Ein Kunde mit Eigenheim, zwei Kindern und nur einer alten Lebensversicherung erhält im Beratungsgespräch automatisch Hinweise auf passende Unfall- oder Berufsunfähigkeitslösungen.
- Im Online-Portal werden dynamisch Bausteine empfohlen, die zu Lebensphase, Region und Risikoprofil passen – ohne den klassischen „Tarifrechner-Frust“.
- Beim Abschluss einer Kfz-Polizze weist der Copilot darauf hin, dass ein Rechtsschutz- oder Assistance-Paket in dieser Lebenssituation sinnvoll sein könnte.
Der große Vorteil: Menschliche Berater:innen bleiben im Lead, aber erhalten in Echtzeit datenbasierte Vorschläge, die sie sonst in dieser Tiefe kaum parat hätten.
3. Generierung von Risiko- und Underwriting-Insights
GenAI kann Muster erkennen, die im Alltag leicht untergehen:
- Wo häufen sich bestimmte Schadentypen?
- Welche Kundensegmente reagieren sensibel auf Prämienanpassungen?
- Welche Kombinationen von Deckungen führen langfristig zu stabilen, profitablen Verträgen?
Statt monatelanger Analyseprojekte bekommt das Fachbereichs- oder Aktuariatsteam sprechende, verdichtete Insights – inklusive Formulierungsvorschlägen für Vorstandsvorlagen oder Produktkonzepte.
Gerade für mittelgroße Versicherer in Österreich, die keine riesigen Data-Science-Teams haben, ist das ein massiver Hebel.
Was heißt das konkret für österreichische Versicherungen?
Die Frage ist nicht mehr, ob Generative KI kommt, sondern wie strukturiert man sie einführt. Aus der Kombination der Gartner-Insights und der Zelros-Positionierung lassen sich klare Schritte ableiten.
Priorisierte Use Cases statt „KI überall“
Wer versucht, gleichzeitig Schaden, Vertrieb, Pricing, HR und Compliance mit KI auszustatten, verbrennt Budget und Nerven. Besser funktioniert ein fokussierter Ansatz – viele erfolgreiche Versicherer im DACH-Raum gehen so vor:
- Ein bis zwei Leuchtturm-Use-Cases wählen, z.B.:
- Unterstützung von Agent:innen im Beratungsgespräch (Copilot),
- automatisierte Zusammenfassung von Schadenunterlagen,
- personalisierte Produktempfehlungen im Online-Portal.
- Messbare Ziele definieren, etwa:
- +10–20 % Abschlussquote im Cross-Selling,
- -30 % Bearbeitungszeit bei bestimmten Schadenarten,
- höhere Kundenzufriedenheit im NPS.
- Pilot mit klar begrenzter Zielgruppe (z.B. bestimmte Region, ein Partnervertrieb, ein Produkt).
- Nachweis des Business Case und dann Rollout.
Mensch im Mittelpunkt – nicht nur regulatorisch
Österreichische Versicherer bewegen sich in einem streng regulierten Rahmen (IDD, DSGVO, künftige KI-Verordnungen). Das ist kein Showstopper, solange man drei Prinzipien konsequent lebt:
- Human in the Loop: KI schlägt vor, Menschen entscheiden. Besonders wichtig bei Deckungsempfehlungen, Risikoprüfung und Ablehnungen.
- Transparenz: Berater:innen müssen nachvollziehen können, warum der Copilot eine bestimmte Empfehlung ausspielt.
- Datenschutz by Design: Kundendaten bleiben in kontrollierten Umgebungen, Modelle werden so trainiert, dass keine personenbezogenen Informationen herausgeleakt werden können.
Gute InsurTech-Lösungen – Zelros ist hier ein Beispiel – bringen diese Punkte meist schon in der Architektur mit. Versicherer sollten das explizit abprüfen.
Integration in bestehende Kernsysteme
Die schönste KI nützt wenig, wenn sie neben statt im Arbeitsalltag der Mitarbeiter:innen läuft. Erfolgreiche Projekte im InsurTech-Kontext haben daher immer ein technisches Kernthema:
- Anbindung an Bestandssysteme (Bestand, Schaden, CRM),
- Integration in bestehende Beratungsstrecken,
- Ausspielen von Empfehlungen dort, wo heute schon gearbeitet wird (Maklerportal, Agenten-Desktop, Callcenter-UI).
Der Vorteil von spezialisierten InsurTech-Plattformen: Sie bringen vorgefertigte Konnektoren, Versicherungs-Datenmodelle und UI-Komponenten mit, statt als reiner „KI-Baukasten“ zu kommen.
Typische Einwände – und wie man ihnen begegnet
Wer in österreichischen Häusern über KI spricht, hört immer wieder die gleichen drei Bedenken. Aus meiner Sicht sollte man sie ernst nehmen – aber nicht als Blocker akzeptieren.
„Unsere Daten sind nicht sauber genug“
Ja, Datenqualität ist ein Thema. Aber: Viele GenAI-Use-Cases – gerade im Bereich Textzusammenfassung oder Copilot-Funktionen – brauchen keine perfekte 360°-Kundensicht. Sie starten mit:
- bestehenden Vertragsdaten,
- Schadenhistorien,
- bereits vorhandenen PDFs und E-Mails.
Oft gilt: Das KI-Projekt selbst treibt erst die Datenbereinigung an, weil der Nutzen direkt spürbar ist.
„Unsere Vertriebspartner akzeptieren das nicht“
Die Erfahrung aus ähnlichen Projekten: Makler:innen und Agent:innen sind skeptisch, solange sie das Gefühl haben, ersetzt zu werden. Sobald klar ist, dass
- der Copilot nur Vorschläge macht,
- sie selbst entscheiden und
- ihre Beratung dokumentiert und aufgewertet wird,
kippt die Stimmung oft sehr schnell ins Positive. Wer einmal erlebt hat, wie eine KI im Live-Gespräch passende Deckungslücken erkennt, will ungern wieder ohne arbeiten.
„Regulatorik und KI – das ist mir zu heikel“
Österreichische und EU-Regulierung sind anspruchsvoll, aber beherrschbar, wenn man sauber vorgeht:
- Use Cases klassifizieren (hohes vs. mittleres Risiko),
- Dokumentation der Modelle und ihrer Trainingsdaten,
- klare Governance: wer verantwortet was, wer gibt frei, wer überwacht.
Der Vorteil bei einem Gartner-evaluierten InsurTech: Viele dieser Themen sind bereits Standardprozesse und keine grünen Wiese.
Wie der Einstieg 2026 konkret aussehen kann
Wir schreiben Dezember 2025. Wer 2026 nicht nur über KI reden, sondern sichtbare Ergebnisse in seiner österreichischen Versicherung sehen will, sollte jetzt strukturiert vorgehen.
Ein pragmatischer Fahrplan könnte so aussehen:
- Strategieworkshop „GenAI in unserem Haus“ (Fachbereiche + IT + Compliance):
- Bestehende Pain Points in Schaden, Vertrieb, Service sammeln.
- Gegen diese Liste typische GenAI-Use-Cases legen.
- 2–3 priorisierte Szenarien auswählen (z.B. „Insurance Copilot für Agenten“).
- Markt-Screening von InsurTechs mit Versicherungsfokus:
- Welche Anbieter sind bereits produktiv in Europa unterwegs?
- Wer hat Referenzen im DACH-Raum?
- Welche Lösungen decken unsere priorisierten Use Cases ab (z.B. Personalisierung, unstrukturierte Daten, Betrugserkennung)?
- Pilotprojekt 3–6 Monate:
- Klarer Scope (z.B. nur Kfz-Neugeschäft in einer Region).
- Messbare KPIs (z.B. Conversionrate, Bearbeitungszeit, NPS).
- Enge Einbindung der späteren Nutzer:innen (Agent:innen, Sachbearbeiter:innen).
- Business Case & Rollout-Entscheidung:
- Was hat der Pilot gebracht?
- Wie skalierbar ist die Lösung (weitere Sparten, Kanäle)?
- Welche Investitionen in Daten, Schnittstellen, Schulungen sind nötig?
Wer so vorgeht, vermeidet sowohl „PowerPoint-KI-Strategien“ als auch blinden Aktionismus.
Fazit: GenAI ist kein Hype – sondern ein Wettbewerbsfaktor
Gartner stuft Anbieter wie Zelros nicht aus Spaß als „Cool Vendor“ ein. Dahinter steckt die klare Beobachtung: InsurTechs, die Generative KI gezielt in Versicherungsprozesse einbauen, verschieben die Leistungsgrenzen der Branche.
Für österreichische Versicherungen bedeutet das:
- Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife lassen sich heute schon deutlich effizienter und kundenzentrierter gestalten.
- Der Weg dahin führt nicht über generische KI-Experimente, sondern über klug ausgewählte, versicherungsspezifische Lösungen.
- Wer frühzeitig mit InsurTech-Partnern zusammenarbeitet, baut sich 2026 einen Vorsprung auf, den Nachzügler nur schwer aufholen.
Die zentrale Frage ist deshalb nicht: „Ob wir KI einsetzen?“ – sondern: „Mit welchem klaren Use Case starten wir – und mit welchem Partner?“