Generative KI: Wie Versicherer Kunden endlich wirklich verstehen

Generative KI: Wie Versicherer Kunden endlich wirklich verstehen

2024 hat die österreichische Versicherungswirtschaft ein klares Problem: Produkte sind austauschbar, Kund:innen springen schnell ab und Vertriebsteams kämpfen mit immer gleichen Standardangeboten. Gleichzeitig erwarten Menschen vom Versicherer denselben Digital‑Komfort wie von Streaming‑Diensten oder Banking‑Apps – personalisiert, schnell, einfach.

Die gute Nachricht: Generative KI macht genau das erstmals in großem Stil möglich. Sie verändert, wie Versicherer Leads generieren, Tarife gestalten, Schäden bearbeiten und mit Kund:innen sprechen – vom ersten Website‑Besuch bis zum komplexen Beratungsgespräch in der Filiale.

In dieser Folge der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, wie Generative KI und personalisierte Versicherungslösungen zusammenspielen – und was österreichische Versicherer konkret tun können, um jetzt vom Trend zur echten Wertschöpfung zu kommen.

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Was Generative KI in der Versicherung wirklich bringen kann

Generative KI ist kein weiteres Hype‑Buzzword, sondern ein Produktivitäts‑ und Wachstumshebel quer durch das Versicherungsunternehmen.

Drei zentrale Wirkungsebenen

1. Bessere Kundenerlebnisse
   KI kann Texte, Vorschläge und Erklärungen in Echtzeit erzeugen – zugeschnitten auf Person, Kontext und Kanal. Ergebnis: Beratung wirkt verständlicher, menschlicher und relevanter.

2. Effizientere Prozesse
   Schadenbearbeitung, Policenverwaltung, Underwriting: Generative KI erstellt Entwürfe, fasst lange Dokumente zusammen, schlägt Entscheidungen vor und nimmt Mitarbeitenden Routinearbeit ab.

3. Neue Produkte & Tarife
   In Kombination mit Analytics lassen sich personaliserte Tarife und modulare Produkte designen, die exakt zu Lebenssituation und Risikoprofil passen – vom E‑Auto über Smart‑Home bis zur Cyberdeckung für KMU.

Der größte Fehler ist aktuell nicht „zu viel KI“, sondern zu lange zu warten, bis andere den Kundenzugang neu definieren.

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Personalisierte Versicherungserlebnisse: Von der Theorie zur Praxis

Personalisierung ist in der Branche seit Jahren ein Schlagwort. Generative KI macht sie erstmals auf allen Kanälen operativ nutzbar – auch für mittelgroße österreichische Häuser.

Konkrete Einsatzfelder im Vertrieb

1. Intelligente Lead‑Generierung
Statt anonymer Landingpages können Websites und Portale künftig dialogorientiert arbeiten:

• KI‑Assistenten stellen gezielte Fragen zur Lebenssituation
• generieren daraus personalisierte Deckungsvorschläge
• priorisieren Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit
• spielen dem Vertrieb strukturierte Informationen direkt ins CRM

Für österreichische Komposit‑Versicherer bedeutet das z.B.: Mehr qualifizierte Leads für Kfz‑, Haushalts‑ und Rechtsschutzprodukte – ohne steigende Marketingbudgets.

2. Individualisierte Angebotsstrecken
Online‑Anträge sind heute oft starr: alle sehen dieselben Formulare. Generative KI kann:

• Formulartiefe dynamisch anpassen (Einsteiger vs. Profi)
• optionale Bausteine situativ erklären („Warum lohnt sich Glasbruch hier wirklich?“)
• Einwände in natürlicher Sprache beantworten
• am Ende eine verständliche Zusammenfassung der Police erzeugen

3. Unterstützung für Agent:innen und Makler:innen
Gerade im österreichischen Markt mit starker persönlicher Beratung ist das spannend:

• Gesprächsvorbereitung mit KI‑gestützter 360°‑Sicht auf Kund:innen
• Vorschlag konkreter Cross‑ und Upselling‑Themen auf Basis von Bestandsdaten
• Generierung von „sprechenden“ Angebotserklärungen in Alltagssprache

So behalten Agent:innen die Hoheit über die Beziehung – und KI liefert den inhaltlichen Turbo.

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Vier Kernbereiche: Wie Generative KI Wert schafft

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ konzentrieren wir uns auf vier Hebel, die auch im erwähnten E‑Book eine zentrale Rolle spielen.

1. Schadenbearbeitung: Von Aktenbergen zu Smart Claims

Generative KI beschleunigt die Schadenbearbeitung gleich mehrfach:

• Dokumenten‑Verstehen: KI liest Gutachten, Rechnungen und Schriftverkehr, extrahiert relevante Daten und fasst sie strukturiert zusammen.
• Korrespondenz‑Entwürfe: Schreiben an Kund:innen, Werkstätten oder Ärzt:innen werden automatisch vorgeschlagen und vom Sachbearbeiter nur noch freigegeben.
• Regelbasierte Entscheidungen: Für Standardschäden (z.B. einfache Glas‑ oder Haushaltschäden) kann ein System Vorschläge für Regulierungshöhe und weitere Schritte machen.

Ergebnis: schnellere Regulierung, weniger Fehler, mehr Kapazität für komplexe Fälle – und deutlich bessere Kundenzufriedenheit im sensibelsten Moment der Customer Journey.

2. Risikobewertung: Schneller zu präzisen Underwriting‑Entscheidungen

Risikoprüfer:innen kämpfen oft mit verstreuten Informationen: Gesundheitsangaben, Vorverträge, Gutachten, Branchenreports. Generative KI kann:

• medizinische und juristische Texte in verständliche Kurzbewertungen übersetzen
• gleichartige historische Fälle vergleichen und daraus Risikoindikatoren ableiten
• alternative Deckungsszenarien vorschlagen („mit/ohne Selbstbehalt“, „mit/ohne Zusatzbaustein“)

Wichtig: Die finale Entscheidung bleibt bei den Underwritern. Aber KI sorgt dafür, dass sie besser informiert und schneller getroffen werden kann.

3. Betrugserkennung: Wenn Muster plötzlich sichtbar werden

Klassische Fraud‑Systeme erkennen vor allem harte Regeln (z.B. mehrfach gemeldete Schäden). Generative KI erweitert das um semantisches Verständnis:

• Erkennen untypischer Formulierungen in Schadenmeldungen
• Abgleich von Textmustern über viele Fälle hinweg
• Kombination mit strukturierten Daten (Zeitpunkt, Ort, Historie)

So lassen sich neue Betrugsmuster früher identifizieren – ohne ehrliche Kund:innen unter Generalverdacht zu stellen. Gerade in Sparten wie Kfz, Unfall und Haftpflicht kann das die Schadenquote merkbar verbessern.

4. Personalisierte Tarife: Feiner als Standardsegmentierung

Statt „Musterkunde 35–45, Wien, Eigentumswohnung“ sind künftig deutlich feinere Cluster möglich, ohne in mikroskopisch kleine Tarifzellen zu verfallen.

Beispiele aus einem österreichischen Kontext:

• Kfz: Fahrprofil, Nutzung von E‑Mobilität, Parkplatzsituation, Telematikdaten (wo vorhanden)
• Haushalt/Wohngebäude: Baujahr, Smart‑Home‑Sensorik, regionale Klimarisiken (Hochwasser, Sturm)
• KMU‑Versicherung: digitale Abhängigkeit, Lieferkettenstruktur, Saisonalität

Generative KI hilft dabei, diese komplexen Risikoprofile in klare, verständliche Produkt‑Narrative zu übersetzen: „Was bedeutet dieser Tarif konkret für mich?“ – und genau hier entstehen die personalisierten Erlebnisse, von denen im E‑Book die Rede ist.

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Vertikale KI‑Plattformen: Warum InsurTechs der Schlüssel sind

Der E‑Book‑Ansatz betont zurecht die Rolle von vertikalen KI‑Anbietern, also spezialisierten InsurTech‑Plattformen. Und ja: Das ist gerade für österreichische Versicherer sinnvoller als generische KI‑Bausteine von der Stange.

Was vertikale InsurTech‑Plattformen auszeichnet

• Sie bringen vorgefertigte Use Cases für Versicherung mit (Agentencoaching, Next‑Best‑Offer, Claims‑Priorisierung …).
• Sie sind von Anfang an auf Datenschutz, Auditierbarkeit und Compliance in stark regulierten Märkten ausgelegt.
• Sie integrieren sich in vorhandene Kernsysteme (Bestand, Schaden, CRM), statt eine Parallelwelt aufzubauen.

Damit verkürzt sich die Time‑to‑Value massiv: Pilot in Monaten statt in Jahren, belastbare ROI‑Zahlen innerhalb eines Geschäftsjahres.

Typische Projektpfade in österreichischen Häusern

Aus Gesprächen und Projekten lassen sich grob drei Einstiegswege erkennen:

1. „Quick Win“ im Schadenbereich – z.B. automatisierte Korrespondenz und Dokumentenklassifikation.
2. Vertriebsfokus – KI‑Unterstützung für Agent:innen, Lead‑Scoring, Next‑Best‑Action im Bestand.
3. Strategischer KI‑Layer – eine Plattform, die mittelfristig alle Front‑ und Backoffice‑Anwendungen mit KI‑Services versorgt.

Am häufigsten starten Unternehmen mit einem fokussierten Use Case, messen den Nutzen und skalieren dann systematisch.

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Roadmap: Wie österreichische Versicherer jetzt starten sollten

Theorie ist nett – entscheidend ist eine klare Umsetzungsreihenfolge. Eine pragmatische Roadmap sieht so aus:

1. Zielbild und Prioritäten klären

• Wo sind heute die größten Pain Points? (z.B. Durchlaufzeit im Schaden, Abschlussquote im Online‑Kanal)
• Welche Kennzahlen sollen sich verändern? (z.B. +20 % Conversion, −30 % Bearbeitungszeit)
• Welche Use Cases zahlen direkt auf dieses Zielbild ein?

2. Daten‑ und Governance‑Fundament prüfen

• Welche Daten stehen in welcher Qualität zur Verfügung?
• Wie werden Datenschutz (DSGVO), Bankgeheimnis und interne Richtlinien eingehalten?
• Wer trägt Verantwortung (Data Owner, KI‑Steuerungsgremium)?

3. Mit einem scharf geschnittenen Pilotprojekt starten

Ein guter KI‑Pilot in der Versicherung hat:

• klar umrissenen Prozess (z.B. Glasschäden bis 3.000 €)
• definierte Erfolgskennzahlen
• begrenzten Personenkreis im Test
• enge Einbindung der Fachbereiche

4. Mitarbeitende befähigen – nicht umgehen

Akzeptanz ist der kritische Erfolgsfaktor. Wer Sachbearbeitung, Vertrieb und IT von Anfang an einbindet, bekommt bessere Ergebnisse:

• Schulungen zu Funktionsweise und Grenzen von Generative KI
• klare Kommunikation: KI unterstützt, entscheidet aber nicht allein
• Feedbackschleifen aus der Praxis zurück in die Modelle

5. Skalieren und industrialisieren

Wenn ein Use Case funktioniert, geht es um:

• Rollout in weitere Sparten und Kanäle
• Integration in Kernsysteme
• Aufbau eines wiederverwendbaren KI‑Baukastens

So wird aus einem Pilotprojekt eine echte KI‑Strategie für österreichische Versicherer – und die InsurTech‑Kooperation zum festen Bestandteil des Geschäftsmodells.

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Ausblick: Warum 2025 ein Entscheidungsjahr wird

Die europäische Versicherungsbranche steht an einem Wendepunkt. Wer jetzt Generative KI nur beobachtet, überlässt anderen den direkten Kundenzugang – ob InsurTechs, BigTech oder digitale Ökosysteme.

Für österreichische Versicherer bietet die Kombination aus Generative KI, personalisierten Erlebnissen und spezialisierten InsurTech‑Plattformen eine seltene Chance:

• effizienter werden, ohne beim Service zu sparen
• neue, datengetriebene Produkte zu entwickeln
• Kund:innenbeziehungen zu vertiefen statt sie an Vergleichsportale zu verlieren

Die zentrale Frage ist daher nicht mehr ob KI eingesetzt wird, sondern wo Sie anfangen und wie schnell Sie lernen wollen. Wer 2025 eine klare KI‑Roadmap etabliert, wird die nächsten fünf Jahre in der österreichischen Versicherungslandschaft mitgestalten – statt hinterherzulaufen.

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Dieser Beitrag ist Teil der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“, in der wir zeigen, wie Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife durch KI konkret besser werden können.