Generative KI macht aus Versicherern echte InsurTechs: Wie ein Insurance Copilot Beratung, Schaden und Service in österreichischen Häusern messbar verbessert.
Generative KI in der Versicherung: Vom Hype zur Umsetzung
44,9 Milliarden Dollar Marktvolumen für Generative KI im Jahr 2023, 24,4 % erwartetes Wachstum 2024 – diese Zahlen zeigen, wohin die Reise geht. Für österreichische Versicherer ist das keine abstrakte Tech-Statistik, sondern eine sehr konkrete strategische Frage: Wie viel von diesem Potenzial holen wir uns – und wie viel überlassen wir anderen?
Die Realität: Kundinnen und Kunden erwarten heute von ihrer Versicherung denselben digitalen Komfort wie von Streaming‑Diensten oder Online‑Banking. Gleichzeitig stehen Häuser in Österreich unter massivem Effizienz‑ und Kostendruck, während Fachkräfte knapp sind. Genau hier setzt Generative KI an – nicht als Spielerei im Innovationslabor, sondern als produktiver Baustein für Vertrieb, Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Betrugserkennung.
In dieser Folge unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie Generative KI und personalisierte Erlebnisse zusammenspielen – und warum das Konzept des „Insurance Copilot“ dabei der pragmatischste Ansatz ist.
Was Generative KI für Versicherungen konkret leistet
Generative KI ist in der Assekuranz dann wertvoll, wenn sie zwei Dinge gleichzeitig verbessert: Kundenerlebnis und operative Effizienz.
Typische Einsatzfelder entlang der Wertschöpfung
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Beratung & Vertrieb
- Automatisierte Vorbereitung von Kundenterminen (Profil, Bedarf, Cross‑/Upselling‑Hinweise)
- KI‑gestützte Gesprächsleitfäden für Makler, Agenturen und Bankenvertrieb
- Generierung individualisierter Angebots‑ und Deckungsschreiben in Sekunden
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Schadenbearbeitung
- Vorsortierung und Zusammenfassung eingehender Schadenmeldungen (E‑Mail, Portal, Telefonnotizen)
- Automatisierte Prüfung, welche Dokumente fehlen und wie der Kunde sie nachreichen soll
- Textgenerierung für transparente, verständliche Kundenkommunikation im Schadenfall
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Kundenservice & Backoffice
- KI‑gestützte Antworten auf wiederkehrende Anfragen (Adressänderung, Deckungsfragen, Police‑Duplikate)
- Zusammenfassung komplexer Vertrags‑ oder Korrespondenzverläufe für Mitarbeitende
- Intelligente Weiterleitung an die richtige Fachabteilung
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Risikobewertung & Produktentwicklung
- Auswertung unstrukturierter Daten (Berichte, Gutachten, Freitexte) zur Unterstützung der Underwriter
- Schnelle Erstellung von Produktvarianten, Textbausteinen, Klausel‑Vergleichen
- Szenario‑basierte Simulationen und Erläuterungen für Management‑Entscheidungen
Das Entscheidende dabei: Generative KI ersetzt nicht die Fachleute, sondern wird zu einem Copiloten, der Routine‑ und Fleißarbeiten übernimmt und so Kapazität für anspruchsvolle Aufgaben schafft.
Der „Insurance Copilot“: Was dahinter steckt
Der Begriff Insurance Copilot beschreibt eine KI‑gestützte Assistenz, die nahtlos in die Systeme von Versicherungen eingebettet ist und Mitarbeitende im laufenden Prozess unterstützt.
Kernfunktionen eines Insurance Copilot
Ein gut designter Copilot für eine österreichische Versicherung kann unter anderem:
- Kontext verstehen: Kundenhistorie, Produkte, interne Richtlinien, laufende Prozesse – alles wird in Sekunden zusammengeführt.
- Vorschläge machen: Nächste beste Aktion, passende Produkte, Formulierungsvorschläge für E‑Mails oder Telefonleitfäden.
- Erläutern statt nur ausführen: Entscheidungen nachvollziehbar begründen („Warum dieses Produkt? Warum diese Ablehnung?“).
- Lernen: Aus Feedback von Sachbearbeitenden, Quoten und KPIs kontinuierlich besser werden.
Der Vorteil gegenüber isolierten Chatbots oder Einzellösungen: Der Copilot arbeitet quer über Silos, greift auf unterschiedliche Datenquellen zu und begleitet Mitarbeitende durch den gesamten Vorgang – vom Erstkontakt bis zum Abschluss.
Warum das für Österreich besonders relevant ist
Österreichische Versicherungsunternehmen haben einige Besonderheiten:
- Hohe Bedeutung des persönlichen Vertriebs (Agenturen, Makler, Bankassurance)
- Starke Rolle regionaler Strukturen und gewachsener Prozesse
- Vergleichsweise komplexe Regulatorik und Datenschutzanforderungen
Ein Insurance Copilot passt genau in dieses Umfeld, weil er den Menschen im Mittelpunkt lässt, aber seine Arbeit spürbar erleichtert. Die Kundin spricht weiterhin mit ihrer vertrauten Beraterin – aber diese hat während des Gesprächs eine KI, die live mitdenkt.
Personalisierte Kundenerlebnisse: Von Segmenten zu echten Individuen
Die größte Stärke von Generative KI in der Versicherung ist ihre Fähigkeit, Personalisierung im großen Maßstab umzusetzen.
Was „Personalisierung“ heute wirklich bedeutet
Personalisierung ist mehr als ein Name in der Anrede. Ein moderner, KI‑gestützter Ansatz berücksichtigt zum Beispiel:
- Lebenssituation (Familie, Immobilie, Selbstständigkeit, Pension etc.)
- Bisheriges Produktportfolio und erkanntes Absicherungs‑Gap
- Kommunikationspräferenzen (E‑Mail, App, Telefon, Filiale)
- Risikoprofil und Schadenhistorie
- Relevante Ereignisse (Hauskauf, Firmengründung, E‑Auto, Kind, Auslandsaufenthalt)
Generative KI kann diese Informationen in Echtzeit kombinieren und konkrete, verständliche Vorschläge ausgeben:
„Für Herrn Huber, 42, Kreditnehmer mit zwei Kindern, ist eine Erhöhung der Berufsunfähigkeitsrente um 500 Euro besonders relevant. Formuliere eine Empfehlung in einfacher Sprache mit Fokus auf Einkommenssicherung.“
Das Ergebnis ist eine Empfehlung, die sich nicht nach Massenmailing, sondern nach individueller Beratung anfühlt – sowohl im digitalen Kanal als auch im persönlichen Gespräch.
Nutzen für österreichische Versicherer
Wer Personalisiertes ernst nimmt, kann in Österreich unter anderem:
- Stornoquoten senken, weil Kundinnen Produkte als passend und fair erleben
- Cross‑ und Upselling‑Quoten erhöhen, ohne aggressiv zu wirken
- Beschwerden reduzieren, weil Angebote und Kommunikation verständlicher werden
- Markenbindung stärken, gerade in einer Zeit wachsender Vergleichsportale und Direktanbieter
Für viele Häuser sind das genau die Stellhebel, um in einem stagnierenden Markt dennoch zu wachsen.
ROI von Generative KI: Wo sich Investitionen wirklich lohnen
Die Frage, die Vorstände und Bereichsleiter in Österreich aktuell stellen, ist sehr konkret: Rechnet sich das – und wenn ja, wie schnell?
Typische Effekte, die sich messen lassen
Basierend auf Erfahrungen aus europäischen Versicherungsprojekten lassen sich grob folgende Effekte anpeilen (natürlich abhängig von Ausgangslage und Umsetzung):
- 20–40 % Zeitersparnis in Schaden‑ und Service‑Teams durch automatisierte Zusammenfassungen und Antwortvorschläge
- 10–25 % höhere Abschlussquoten bei Kampagnen, die KI‑gestützt personalisiert werden
- Deutliche Qualitätsverbesserung in der Dokumentation, weil die KI aktiv unterstützt
- Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender, die sich auf den Copilot stützen können
Der Hebel ist klar: Wenn eine österreichische Versicherung mit 200 Schadenbearbeiter:innen deren produktive Zeit um nur 20 % erhöht, entspricht das grob 40 zusätzlichen Vollzeitkräften, ohne jemanden neu einzustellen.
Drei pragmatische Use Cases für den Einstieg
Wer nicht gleich die ganze Organisation umbauen will, startet mit fokussierten Piloten:
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Copilot im Contact Center
- Live‑Mithören von Gesprächen, Vorschlag von Antworten und Wissensartikeln
- Zusammenfassung der Calls für CRM‑Dokumentation
- Ergebnis: kürzere Bearbeitungszeiten, weniger Eskalationen
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Generative KI für Schadenbriefe
- Automatisch erzeugte Textvorschläge für Nachfrage‑, Deckungs‑ oder Ablehnungsschreiben
- Juristisch geprüfte Vorlagen, die die KI situationsbezogen anpasst
- Ergebnis: höhere Konsistenz, schnellere Durchlaufzeit, besseres Kundenerleben
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Personalisierte Kampagnen im Retail‑Geschäft
- KI‑gestützte Zielgruppenauswahl und individuelle Textvarianten
- Abstimmung mit Außendienst/Agenturen via Cockpit
- Ergebnis: mehr Abschlüsse je Kontakt, bessere Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb
Wer diese drei Bausteine sauber umsetzt, hat in der Regel innerhalb von 6–12 Monaten belastbare Zahlen zum ROI.
Governance, Datenschutz & Akzeptanz: Die kritischen Erfolgsfaktoren
Technologie allein reicht nicht. Drei Themen entscheiden darüber, ob Generative KI in einer österreichischen Versicherung wirklich fliegt – oder im Pilotstadium steckenbleibt.
1. Datenschutz & Regulatorik ernst nehmen
Gerade in Österreich – mit starkem Bewusstsein für Privatsphäre – ist vertrauenswürdige KI Pflicht. Das bedeutet:
- Klare Regeln, welche Daten in KI‑Modelle einfließen dürfen
- Einsatz von
RAG‑Ansätzen (Retrieval‑Augmented Generation), bei denen interne Daten nicht in das Basismodell „abwandern“, sondern nur zur Antwortgenerierung abgefragt werden - Nachvollziehbarkeit von Empfehlungen und Entscheidungen
- Enge Abstimmung mit Datenschutz, Compliance und Betriebsrat von Beginn an
2. Mitarbeitende frühzeitig einbinden
Der größte Fehler ist, KI als „Ersatz“ für Mitarbeitende zu verkaufen. Erfolgreiche Häuser gehen anders vor:
- Co‑Design: Fachbereiche gestalten Use Cases und Oberflächen aktiv mit
- Pilotnutzer:innen aus Schaden, Vertrieb, Service testen früh und geben Feedback
- Schulungen erklären nicht nur die Technik, sondern auch Grenzen und Verantwortlichkeiten
Wenn Mitarbeitende erleben, dass der Copilot ihnen monotone Aufgaben abnimmt, steigt die Akzeptanz sehr schnell.
3. Architektur & Datenbasis klären
Generative KI verstärkt, was bereits da ist – inklusive Chaos. Wer Produktlandschaft, Tarife und Datenhaltung nicht im Griff hat, bekommt auch mit KI keine sauberen Ergebnisse.
Deshalb braucht es:
- Eine klare Datenstrategie (welche Quellen, welche Qualität, welche Governance)
- Schnittstellen zu Kernsystemen (Bestand, Schaden, CRM, DMS)
- Ein Minimum an Harmonisierung von Produkten und Prozessen, bevor man skaliert
Wie österreichische Versicherer jetzt konkret starten können
Die gute Nachricht: Der Einstieg muss kein Mammutprojekt sein. Der clevere Weg besteht darin, strategisch klein zu beginnen und schnell sichtbar Nutzen zu erzeugen.
Schritt‑für‑Schritt‑Vorgehen
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Use Case auswählen
Fokus auf einen Bereich mit hohem Volumen und klar messbarem Nutzen, z.B. Schadenbriefe oder Contact Center. -
Cross‑funktionales Team aufsetzen
Fachbereich, IT, Datenschutz, Compliance und – ganz wichtig – spätere Power‑User:innen. -
Insurance Copilot im Pilotbetrieb testen
Mit begrenztem Nutzerkreis, klar definierten KPIs (Zeitersparnis, Kundenzufriedenheit, Qualität). -
Learnings konsolidieren, Governance schärfen
Was funktioniert, wo braucht es Regeln, welche Daten fehlen, welche Prompts wirken gut? -
Skalieren auf weitere Bereiche
Erst wenn der Copilot im ersten Feld akzeptiert und messbar ist, folgen weitere Prozesse und Sparten.
Wer so vorgeht, baut parallel Kompetenz, Vertrauen und Business‑Impact auf – und positioniert sich im österreichischen Markt klar als moderner InsurTech‑Player, auch wenn das Unternehmen seit 100 Jahren besteht.
Fazit: Generative KI als Wettbewerbsvorteil für Österreichs Versicherer
Generative KI ist für Versicherer längst kein Experiment mehr, sondern ein handfestes Werkzeug, um Personalisierung, Effizienz und Qualität gleichzeitig zu verbessern. Der Insurance Copilot ist dabei der pragmatische Schlüssel: Er stärkt Vertrieb, Schaden und Service, ohne den Menschen aus der Gleichung zu nehmen.
Für die österreichische Versicherungsbranche bedeutet das: Wer jetzt konkrete Use Cases umsetzt, kann 2026 bereits mit spürbar besseren KPIs in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierten Tarifen arbeiten. Wer wartet, wird erleben, wie andere diese Vorteile nutzen – und Kund:innen an sich binden.
Die zentrale Frage lautet daher: Wo in Ihrem Haus kann ein KI‑Copilot innerhalb der nächsten 6 Monate messbaren Nutzen liefern – und wie schnell möchten Sie dorthin kommen?