GenAI ist in österreichischen Versicherungen längst Praxis. Zelros als „Insurance Copilot“ zeigt, wie Personalisierung, Underwriting und Schadenbearbeitung davon profitieren.
GenAI in Versicherungen: Vom Hype zur messbaren Anwendung
Rund 20 % der Versicherungsunternehmen nutzen laut Gartner bereits Generative AI, weitere 30 % stehen kurz vor ersten Tests. Das ist kein Zukunftsprojekt mehr, sondern laufende Realität – auch für österreichische Versicherungen, die im europäischen Wettbewerb bestehen wollen.
Die spannende Nachricht daran: Mit Zelros wurde ein InsurTech als „Cool Vendor“ ausgezeichnet, das sich konsequent auf Personalisierung im Versicherungsgeschäft fokussiert. Genau hier liegt einer der größten Hebel für höhere Conversion, weniger Churn und effizientere Beratung – vom Maklerbüro in Linz bis zum Contact Center in Wien.
In dieser Ausgabe der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, was hinter Zelros als „Insurance Copilot“ steckt, welche GenAI‑Use Cases Gartner hervorhebt – und wie österreichische Versicherer daraus eine konkrete Roadmap ableiten können.
Was macht Zelros fĂĽr Versicherungen so interessant?
Zelros positioniert sich als „Insurance Copilot“ – also als KI‑Assistent für Versicherungsberater:innen, Makler, Callcenter‑Mitarbeiter:innen und Underwriter. Ziel ist nicht, Menschen zu ersetzen, sondern sie in jeder Interaktion zu unterstützen.
Kernpunkte des Ansatzes:
- Reduktion der Produktkomplexität: Versicherungsprodukte – von der Kfz‑Polizze bis zur fondsgebundenen Lebensversicherung – sind komplex. Zelros soll Tarife, Klauseln und Optionen im Hintergrund verstehen und in einfache, kontextbezogene Empfehlungen übersetzen.
- Personalisierte Empfehlungen in Echtzeit: Basierend auf Kundendaten, bestehenden Verträgen und Interaktionshistorie schlägt das System passende Deckungen, Lücken und Cross‑/Upselling‑Optionen vor.
- GenAI für Dialog und Dokumente: Generative AI wird genutzt, um Inhalte aus unstrukturierten Daten (E‑Mails, PDFs, Verträge) zu extrahieren, verständlich zusammenzufassen und in natürlicher Sprache aufzubereiten.
Gartner ordnet Zelros in die Kategorie „Insurtechs Adding GenAI“ ein – also Anbieter, die GenAI nicht als Spielerei, sondern eingebettet in konkrete Versicherungsprozesse liefern. Für CIOs und Fachbereiche ist das entscheidend: Man startet nicht auf der grünen Wiese, sondern baut auf vorgefertigten, branchenspezifischen Modellen auf.
Gartner-Perspektive: Drei zentrale GenAI‑Use Cases in der Assekuranz
Gartner hebt in seinem Bericht drei typische Einsatzfelder hervor, in denen InsurTechs wie Zelros GenAI produktiv machen:
1. Verarbeitung unstrukturierter Daten fĂĽr Risikobewertung
Antwort auf die Kernfrage: Wie komme ich schneller und konsistenter zu belastbaren Risikoeinschätzungen?
GenAI‑gestützte Systeme können:
- Antragsunterlagen, Gutachten und E‑Mails automatisch auslesen und zusammenfassen
- relevante Risikofaktoren extrahieren (z. B. Baujahr, Nutzung, Vorschäden)
- Underwriter:innen strukturierte Risk Summaries liefern
Gerade in der österreichischen Sach‑ und Industrieversicherung, wo umfangreiche Dokumentation üblich ist, können solche Funktionen Bearbeitungszeiten um 30–50 % senken und die Entscheidungsqualität erhöhen.
2. Personalisierte Produktempfehlungen
Hier kommt Zelros besonders stark ins Spiel. Die Idee: Jede Kundeninteraktion wird zum Beratungsmoment – egal ob im Maklergespräch, im Callcenter oder im Online‑Portal.
Typische Szenarien:
- Kundin ruft wegen Schadensmeldung Kfz an → System erkennt fehlende Rechtsschutz‑Deckung und schlägt ein passendes Angebot vor.
- junger Familienvater schließt eine Haushaltsversicherung ab → KI empfiehlt, auf Basis von Lebensereignissen, eine Risikolebensversicherung.
Für österreichische Versicherer, die in einem gesättigten Markt wachsen wollen, ist das enorm wertvoll: mehr Prämien pro Kunde, ohne aggressiven Vertrieb, weil Empfehlungen situativ und nachvollziehbar sind.
3. Generierung von Risiko- und Underwriting‑Insights
GenAI kann Muster erkennen und Hypothesen fĂĽr Risikomodelle liefern, etwa:
- Welche Kundensegmente haben ĂĽberdurchschnittliche Schadenquoten?
- Welche Vertragsmerkmale korrelieren mit Storno oder Underinsurance?
Solche Insights fließen in Tarifentwicklung, Zeichnungsrichtlinien und Pricing ein. Combine man das mit österreichspezifischen Daten (Region, Naturgefahren, demografische Struktur), entsteht ein echter Wettbewerbsvorteil.
Konkrete Anwendungsfälle für österreichische Versicherer
Damit das nicht abstrakt bleibt, hier einige praxisnahe Use Cases, die sich mit Plattformen wie Zelros in Ă–sterreich realisieren lassen.
Beratung & Vertrieb: Der Copilot im MaklerbĂĽro
Ein Makler in Graz öffnet die Kundenakte. Das KI‑System analysiert in Sekunden:
- bestehende Verträge (z. B. Kfz, Haushalt, Unfall)
- Lebenssituation (Familienstand, Kinder, Beruf)
- vergangene Interaktionen und Schadenshistorie
Auf dieser Basis schlägt der Copilot vor:
- Lücken zu schließen (z. B. fehlende Berufsunfähigkeitsversicherung)
- Überversicherung zu reduzieren (z. B. doppelte Reiseversicherung)
- zeitgemäße Produktalternativen zu nennen (z. B. E‑Auto‑Tarife mit Wallbox‑Deckung)
Der Makler bleibt in der Verantwortung, kann aber strukturierter, schneller und kundenzentrierter beraten. Die Beratung wird transparenter, weil die KI‑Empfehlungen erklärbar aufbereitet werden – ein wichtiger Punkt im Hinblick auf FMA‑ und IDD‑Vorgaben.
Schadenbearbeitung: Schnellere Entscheidungen, bessere Experience
In der Schadenbearbeitung unterstĂĽtzt GenAI bei:
- automatischer VorprĂĽfung von Schadenmeldungen
- Extraktion relevanter Daten aus Fotos, PDFs und E‑Mails
- Formulierung verständlicher Antwortschreiben an Kund:innen
Gerade bei Standardfällen (Glasbruch, Kleinschäden) können End‑to‑End‑Durchlaufzeiten massiv sinken, während Sachbearbeiter:innen mehr Zeit für komplexe, strittige Fälle haben. Das wirkt direkt auf Kundenzufriedenheit und NPS.
Betrugserkennung: Muster statt BauchgefĂĽhl
GenAI kann Anomalien in Texten und Daten erkennen, z. B.:
- immer gleiche Formulierungen in „zufällig“ unterschiedlichen Schadenmeldungen
- unlogische Zeitabfolgen oder widersprĂĽchliche Angaben
In Kombination mit klassischen Machine‑Learning‑Modellen für Fraud Detection entsteht ein hybrider Ansatz: Modelle identifizieren verdächtige Claims, GenAI erklärt, warum ein Fall auffällig ist, und unterstützt bei der weiteren Prüfung.
Was CIOs und Fachbereiche jetzt tun sollten
Der Gartner‑Befund ist klar: CIOs sollen GenAI aktiv evaluieren und für ausgewählte Use Cases testen. Für österreichische Versicherungen heißt das konkret:
1. Fokus: Kleine, klar umrissene Piloten statt GroĂźprojekt
Statt ein unternehmensweites KI‑Programm aufzusetzen, funktionieren Fokus‑Piloten deutlich besser, etwa:
- GenAI‑gestützte Produktempfehlungen im Kfz‑Bestand
- KI‑gestützte Zusammenfassung von Underwriting‑Unterlagen in einem Spartenbereich
- Copilot‑Unterstützung für das Contact Center bei ausgewählten Produktlinien
Wichtig ist, von Beginn an messbare KPIs zu definieren, z. B.:
- Reduktion der Bearbeitungszeit um X %
- Steigerung der Abschlussquote um Y %
- Verbesserung des NPS um Z Punkte
2. Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereich und Compliance
GenAI‑Einführung ist kein reines IT‑Projekt. Erfolgreiche Häuser binden früh ein:
- Fachbereiche (Vertrieb, Schaden, Underwriting)
- Recht & Compliance (FMA‑Konformität, IDD, DSGVO)
- Datenschutz (Datenhaltung in der EU, Schrems‑II‑Thematik)
InsurTechs wie Zelros bringen in der Regel vorgefertigte Governance‑ und Security‑Konzepte mit (z. B. ISO‑Zertifizierungen), was die interne Abstimmung deutlich erleichtert.
3. Datenqualität realistisch einschätzen
GenAI entfaltet ihren Wert nur auf Basis vernünftiger Daten. Für österreichische Versicherer bedeutet das:
- Konsolidierung verstreuter Datenquellen (Altsysteme, Maklerportale, externe Pools)
- klare Regeln fĂĽr Datenzugriff und Rollenrechte
- Strategien zur Pseudonymisierung/Anonymisierung, wo notwendig
Der Vorteil von spezialisierten InsurTech‑Plattformen: Sie kommen mit Branchen‑Use‑Cases und vordefinierten Datenmodellen, sodass nicht jede Logik neu entwickelt werden muss.
Warum Personalisierung der strategische Hebel ist
Unter den vielen GenAI‑Anwendungsfällen ist Personalisierung derjenige, der den größten direkten Business‑Impact aufweist – und genau hier ist Zelros laut Gartner positioniert.
Das Zusammenspiel:
- Besser passende Produkte → geringere Stornoquote, weniger Beschwerden
- Höhere Abschlussquote → mehr Prämienvolumen pro Kontakt
- Relevante, verständliche Kommunikation → höheres Vertrauen in die Marke
In einem Markt wie Österreich, in dem viele Produkte ähnlich wirken und Preiswettbewerb hart ist, wird Beratungserlebnis zum Differenzierungsmerkmal. Ein Insurance Copilot, der Berater:innen in Echtzeit sinnvolle, erklärbare Empfehlungen anzeigt, ist dafür ein sehr wirkungsvolles Werkzeug.
Nächste Schritte: Vom Interesse zum Pilotprojekt
Wer die Gartner‑Auszeichnung von Zelros als „Cool Vendor“ nur als Branchenmeldung abtut, verschenkt eine Chance. Der Bericht zeigt ziemlich deutlich: GenAI ist in der Versicherungswirtschaft bereits in der Umsetzungsphase, nicht mehr im Labor.
Für österreichische Versicherer, die in Sachen Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife vorankommen wollen, bietet ein spezialisierter Insurance Copilot wie Zelros einen pragmatischen Einstieg – ohne selbst monatelang Modelle zu trainieren.
Mein Rat:
- Zwei bis drei priorisierte Use Cases definieren (z. B. Personalisierung im Bestand, Underwriting‑Summaries, Copilot im Contact Center).
- Mit einem InsurTech‑Partner wie Zelros einen klar begrenzten Pilot aufsetzen (3–6 Monate, klare KPIs).
- Auf Basis realer Ergebnisse entscheiden, wo die Plattform skaliert und welche Bereiche als nächstes folgen.
Wer jetzt startet, wird 2026 nicht mehr über GenAI reden, sondern über konkrete Effizienzgewinne und Umsatzsteigerungen. Genau darum geht es in dieser Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ – und Zelros ist ein Beispiel dafür, wie man diesen Anspruch heute bereits operativ umsetzen kann.