Wie österreichische Versicherer GenAI mit Zelros als Insurance Copilot konkret nutzen können: Magic Recommendations, Magic Answers und praxisnahe Umsetzungswege.
Von der KI-Euphorie zur Wertschöpfung in der Versicherung
Österreichische Versicherer investieren aktuell Millionen in KI – aber nur ein Bruchteil der Projekte schafft messbaren Geschäftsnutzen. Viele PoCs verlaufen im Sand, weil sie an der Realität von Underwriting, Vertrieb und Schadenbearbeitung vorbeigeplant werden.
Hier liegt der Kern: Generative KI (GenAI) bringt nur dann etwas, wenn sie direkt in Vertriebs- und Serviceprozesse eingebettet wird – dort, wo Kund:innen anrufen, Policen abgeschlossen werden und Schäden reguliert werden. Genau hier setzt der Ansatz von Zelros – The Insurance Copilot™ an, der im internationalen Markt bereits genutzt wird und für österreichische Versicherungen hochrelevant ist.
In diesem Beitrag aus der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ zeige ich, wie GenAI aus dem Hype-Modus herauskommt und in der Praxis wirkt – mit zwei sehr konkreten Anwendungsfällen: „Magic Recommendations“ und „Magic Answers“. Und vor allem: wie das in die österreichische Regulatorik, IT-Landschaft und Vertriebsrealität passt.
Warum GenAI gerade für österreichische Versicherer spannend ist
GenAI ist für Versicherer kein „Nice-to-have“, sondern ein Produktivitäts- und Umsatzhebel – gerade in einem vergleichsweise kleinen, stark regulierten Markt wie Österreich.
Drei Gründe, warum das Thema 2025 besonders drängt:
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Kostendruck und Margen
Zinsumfeld, steigende Schadenkosten, hohe IT-Kosten – viele Häuser fahren Effizienzprogramme. KI, die Berater:innen, Schadenregulierer:innen und Underwriter konkret entlastet, ist ein Hebel, der direkt in die GuV wirkt. -
Personalmangel in Vertrieb und Schaden
Gute Berater:innen und qualifizierte Schadenexpert:innen sind schwer zu finden. Ein AI-Copilot, der Routinearbeit ĂĽbernimmt und Fachwissen verfĂĽgbar macht, hilft, bestehende Teams produktiver zu machen und neue Mitarbeitende schneller einzuarbeiten. -
Kundenerwartungen an digitale Services
Kund:innen vergleichen nicht mehr nur Versicherer miteinander, sondern mit User-Erlebnissen aus E‑Commerce und Banking. Personalisierte Angebote, schnelle Antworten, 24/7-Services – wer das nicht bieten kann, verliert.
Die Frage ist also nicht mehr, ob österreichische Versicherer GenAI einsetzen sollten, sondern wo man anfängt und wie man das Risiko im Griff behält.
Zelros als „Insurance Copilot“: Was steckt dahinter?
Der Ansatz von Zelros ist relativ klar: GenAI nicht als allgemeines Tool, sondern als spezialisierte Copilot-Plattform fĂĽr Versicherungsteams.
Statt dass jede Versicherung selbst ein LLM „zusammenbaut“, bietet Zelros:
- eine Versicherungs-spezifische Plattform,
- die sich in bestehende Systeme (CRM, Bestandssystem, Portale, Callcenter-Software) einfĂĽgt,
- und konkrete Funktionen liefert, die messbare KPIs adressieren.
Zwei zentrale Use Cases werden besonders häufig umgesetzt:
- „Magic Recommendations“ – personalisierte Produkt- und Next-Best-Action-Empfehlungen für Vertrieb, Service und digitale Kanäle.
- „Magic Answers“ – ein GenAI-gestütztes Wissens- und Antwortsystem für alle, die täglich mit komplexen Dokumenten und Kund:innenfragen arbeiten.
Der Clou: Das Ganze ist so aufgebaut, dass Datenschutz, Halluzinationskontrolle und IT-Integration von Anfang an mitgedacht sind – ein Punkt, an dem viele Eigenentwicklungen scheitern.
Use Case 1: Magic Recommendations – personalisierte Beratung statt Produktfeuerwerk
Kernnutzen: Magic Recommendations hilft, Kund:innen im richtigen Moment die richtigen Produkte und Argumente vorzuschlagen – im Callcenter, im Maklerportal, im Außendienst oder im Self-Service.
Was Magic Recommendations in der Praxis kann
Laut Zelros lassen sich mit Magic Recommendations u. a. folgende Szenarien umsetzen:
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Empfehlungskataloge in Echtzeit aktivieren und anpassen
Tarifupdate im Kfz, neue Unfallzusatzdeckung oder eine saisonale Reiseversicherung? Statt lange IT-Projekte aufzusetzen, können Business-Teams die Regeln und Empfehlungslogik direkt konfigurieren. -
Produktlancierungen beschleunigen
Neue Cyber-Versicherung für KMU oder ein ESG-orientiertes Lebensversicherungsprodukt: Magic Recommendations sorgt dafür, dass Berater:innen sofort wissen, wem dieses Produkt passt und wie sie es verständlich positionieren. -
Risikoregeln dynamisch anpassen
Beispielsweise bei Wetterereignissen, geänderten Schadenhäufigkeiten oder regulatorischen Anpassungen (z. B. in der Kranken- oder Berufsunfähigkeitsversicherung). -
Personalisierung im Frontend
Die Empfehlung berücksichtigt Kundenprofil, bestehende Verträge, Schadenhistorie und Interaktionsverhalten – statt nur statische Cross-Selling-Logik. -
Marketingkampagnen schnell aktualisieren
Wenn eine Kampagne im E‑Mail- oder Online-Vertrieb besser funktioniert als eine andere, können Botschaften und Targeting kurzfristig angepasst werden – der Copilot zieht diese Änderungen in seine Empfehlungen ein.
Beispiel aus österreichischer Sicht
Stellen wir uns eine österreichische Kompositversicherung vor, die im Herbst einen Fokus auf Haushalt + Rechtsschutz + Cyber für Privatkund:innen legt.
Magic Recommendations könnte dann:
- im Callcenter automatisch anzeigen: „Kundin hat Haushaltsversicherung, wohnt in Mietwohnung, arbeitet viel im Homeoffice, keine Rechtsschutz- oder Cyberdeckung → Paketvorschlag X“;
- im Online-Portal nach dem Einloggen dezente, aber gezielte Paketangebote einblenden;
- dem Außendienst über das Tablet im Kundentermin konkrete Gesprächsleitfäden liefern, basierend auf den individuellen Risiken.
Ergebnis: Höhere Cross-Selling-Quote, bessere Risikoabdeckung für Kund:innen und spürbare Entlastung für Berater:innen, die nicht alles selbst im Kopf haben müssen.
Worauf österreichische Versicherer achten sollten
Für Magic Recommendations im österreichischen Markt sind aus meiner Sicht drei Punkte entscheidend:
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Regulatorische Fairness und Transparenz
Empfehlungen dürfen nicht diskriminierend wirken und müssen plausibel erklärbar sein – gerade im Kontext von KID, Beratungsdokumentation und IDD. -
Integration in bestehende Systeme
Der Mehrwert entsteht erst, wenn Empfehlungen dort auftauchen, wo gearbeitet wird: BISS, SAP FS, Guidewire, MSG, Eigenentwicklungen, CRM, Maklerportal usw. -
Messbare KPIs
Vor Projektstart sollten Kennzahlen definiert werden: z. B. +15 % Cross-Selling in bestimmten Segmenten, -20 % Gesprächszeit im Callcenter bei gleichbleibender Abschlussquote.
Use Case 2: Magic Answers – Fachwissen und Dokumente auf Knopfdruck
Kernnutzen: Magic Answers verwandelt verstreutes Wissen (Word-Dokumente, AVB, Tarifunterlagen, Schulungsfolien, E-Mails) in eine kontextbezogene Antwortmaschine fĂĽr Fachabteilungen, Schaden, Vertrieb und Backoffice.
Was Magic Answers leistet
Zelros beschreibt für diesen Use Case unter anderem folgende Fähigkeiten:
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Wissensbasen und Dokumente effizient verwalten
Statt mehrere Ordner, Intranets und Wikis zu durchsuchen, fragt der oder die Mitarbeitende den Copilot in natürlicher Sprache – Magic Answers durchsucht die relevanten Quellen und bereitet die Antwort auf. -
Kontextualisierte Antworten für konkrete Kund:innenfälle
Die KI berĂĽcksichtigt Vertragsdaten, bisherige Kommunikation und die Art des Anliegens. Auf diese Weise entsteht eine Antwort, die zur individuellen Situation passt, nicht nur zur allgemeinen Regel. -
Komplexe Dokumente analysieren und transkribieren
Etwa Gutachten, ärztliche Berichte, juristische Schreiben oder lange Schadenmeldungen. Magic Answers extrahiert Kernaussagen und liefert für den Sachbearbeiter eine strukturierte Zusammenfassung. -
Quellenbasierte Antworten ohne Halluzination
Antworten werden mit konkreten Quellenstellen versehen („laut AVB Stand 01.2024, Abschnitt 3.2…“). Das reduziert Halluzinationsrisiken drastisch, weil die KI nicht „fantasieren“ soll, sondern aus den geladenen Dokumenten zitiert. -
Lernschleifen durch Feedback
Mitarbeitende können Rückmeldung geben („Antwort war hilfreich/nicht hilfreich“), wodurch das System Schritt für Schritt besser wird.
Konkretes Szenario: Schadenbearbeitung in Ă–sterreich
Eine österreichische Krankenversicherung erhält eine komplexe Leistungsanfrage mit mehreren Rechnungen, einer Spitalsaufenthaltsbestätigung und zusätzlichen Schreiben.
Magic Answers könnte hier:
- die eingereichten Dokumente automatisch transkribieren und strukturieren;
- anhand der Tarifbedingungen prüfen, welche Leistungen grundsätzlich gedeckt sind;
- eine vorgeschlagene Leistungsentscheidung inklusive BegrĂĽndung und Paragraphen-Hinweisen erzeugen;
- fĂĽr die Kundenkommunikation ein Antwortschreiben entwerfen, das der Sachbearbeiter nur noch prĂĽft und freigibt.
In der Praxis lassen sich so Bearbeitungszeiten deutlich reduzieren, Fehlerquoten senken und gleichzeitig die Qualität der Begründungen gegenüber Kund:innen und Ombudsstelle erhöhen.
Warum das für österreichische Häuser heikel – aber lösbar – ist
Die typischen Bedenken, die ich von österreichischen Versicherern höre:
- „Dürfen wir solche Dokumente überhaupt über KI verarbeiten?“
- „Was, wenn die KI falsche Rechtsauskünfte gibt?“
- „Wie stellen wir sicher, dass nichts in ein öffentliches Modell abfließt?“
Zelros adressiert genau diese Punkte durch:
- kontrollierte Datenräume (kein Training öffentlicher Modelle auf Kundendaten),
- Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Antworten,
- und eine Copilot-Logik, bei der die finale Entscheidung immer beim Menschen bleibt.
Gerade im österreichischen Kontext mit starkem Datenschutzbewusstsein ist dieser „AI als Assistenz, nicht als Entscheider“-Ansatz meiner Meinung nach der einzig tragfähige.
Von der Idee zur Umsetzung: Wie österreichische Versicherer starten können
Der Weg von der GenAI-PowerPoint zur produktiven Lösung ist kürzer, als viele denken – wenn man pragmatisch vorgeht.
1. Einen klaren Pilot-Use-Case auswählen
Statt „Wir machen jetzt KI überall“ empfehle ich:
- ein Vertriebs-Szenario mit Magic Recommendations (z. B. Cross-Selling in einem klar definierten Privatkundensegment), oder
- ein Wissens-/Schaden-Szenario mit Magic Answers (z. B. Bearbeitung eines bestimmten Leistungsfalls).
Wichtig: Ein Bereich, in dem genügend Volumen da ist, um Effekte in 3–6 Monaten zu sehen.
2. Fachbereich, IT und Compliance an einen Tisch holen
GenAI-Projekte scheitern selten an der Technik, sondern an Missverständnissen:
- Fachbereich muss klar sagen: Welche KPIs wollen wir bewegen?
- IT muss klären: Welche Systeme müssen angebunden werden?
- Compliance/Datenschutz muss definieren: Welche Daten dĂĽrfen genutzt werden, und unter welchen Auflagen?
Ein spezialisierter Anbieter wie Zelros bringt hier Best Practices aus anderen Märkten mit – ein Vorteil, den interne Teams alleine oft nicht haben.
3. Schnell liefern, aber sauber kontrollieren
Ein sinnvoller Ansatz sieht aus meiner Erfahrung so aus:
- 4–6 Wochen: Discovery & Design – Use Case schärfen, Datenquellen identifizieren, KPIs festlegen.
- 8–12 Wochen: Pilotbetrieb – begrenzte Nutzergruppe, enges Feedback, Monitoring der Ergebnisse.
- Rollout & Skalierung – Erweiterung auf weitere Sparten, Kanäle oder Länder.
Parallel dazu sollten Richtlinien für den Umgang mit GenAI (Policies, Schulungen, „Dos and Don’ts“) ausgerollt werden, damit Mitarbeitende Klarheit haben.
Warum dieser Ansatz in die InsurTech-Strategie Ă–sterreichs passt
Die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ dreht sich um die Frage, wie KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette wirkt: von Schadenbearbeitung über Risikobewertung und Betrugserkennung bis zu personalisierten Tarifen.
Zelros als Insurance Copilot deckt zwei zentrale LĂĽcken ab:
- Personalisierung in Vertrieb und Produkt – über Magic Recommendations können Tarife, Deckungen und Services zielgenau platziert werden, ohne dass Berater:innen mit starren Produktlisten arbeiten müssen.
- Wissens- und Prozessunterstützung in Service und Backoffice – über Magic Answers wird Fachwissen dort verfügbar, wo Entscheidungen getroffen werden.
Das Ergebnis ist ein Ă–kosystem, in dem:
- Schadenbearbeitung schneller und konsistenter wird,
- Risikobewertung auf konkret verfĂĽgbares Wissen zugreift,
- Betrugserkennung durch strukturierte Daten profitiert,
- und personalisierte Tarife nicht nur im Pricing, sondern auch in der Kommunikation spĂĽrbar werden.
Wer in Österreich heute über eine InsurTech-Strategie mit KI nachdenkt, kommt an solchen Copilot-Ansätzen kaum vorbei.
Nächste Schritte: Vom Webinar zur eigenen GenAI-Roadmap
Zelros bietet zu diesen Themen ein Webinar an, in dem die gezeigten Use Cases live demonstriert und Fragen zur Integration, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit beantwortet werden. Genau solche Formate sind ideal, um Fachbereich und IT gemeinsam an das Thema heranzufĂĽhren.
Wenn Sie für eine österreichische Versicherung arbeiten und vor der Frage stehen, wie Sie GenAI konkret und sicher einführen können, dann sind aus meiner Sicht die nächsten Schritte:
- Use Case wählen: Vertrieb (Magic Recommendations) oder Service/Schaden (Magic Answers) – oder beides nacheinander.
- Stakeholder definieren: Fachbereich, IT, Compliance, Datenschutz frĂĽhzeitig einbinden.
- Mit erfahrenen Partnern sprechen: Statt alles selbst zu entwickeln, lohnt sich der Blick auf spezialisierte InsurTech-Plattformen.
Die spannende Frage für die kommenden 12–24 Monate lautet: Welche österreichischen Versicherer schaffen es, GenAI nicht nur als Hype-Thema zu präsentieren, sondern im Alltag der Mitarbeitenden und Kund:innen spürbar zu machen?
Wer hier früh beginnt – und das Thema sauber aufsetzt – wird sich in der nächsten Wettbewerbsrunde klar abheben.