Wie Generative KI österreichische Versicherer konkret unterstützt – von personalisierten Tarifen bis Schadenbearbeitung. Praxisorientierte Einordnung des Zelros‑E‑Books.
Generative KI in der Versicherung: Vom Buzzword zum Wettbewerbsvorteil
2024 hat die österreichische Versicherungswirtschaft ein klares Signal gesendet: Wer Generative KI ignoriert, verliert mittelfristig Marktanteile. Laut mehreren europäischen Branchenumfragen planen inzwischen deutlich über 60 % der Versicherer, generative KI in den nächsten 12–24 Monaten produktiv einzusetzen – von Schadenbearbeitung bis Vertrieb.
Genau hier setzt das E‑Book „Transforming Insurance with Generative AI and Personalized Experiences“ von Zelros an. Statt über abstrakte Zukunftsvisionen zu sprechen, zeigt es, wie Generative KI heute schon personalisierte Kundenerlebnisse ermöglicht und Prozesse in Versicherungen messbar verbessert. In dieser deutschen Einordnung für den Schwerpunkt „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ziehe ich die wichtigsten Fäden zusammen – und übersetze sie in konkrete Ansatzpunkte für den österreichischen Markt.
Wer im Vertrieb, Produktmanagement, in der IT oder im Datenbereich einer Versicherung arbeitet, steht vor denselben Fragen: Wo anfangen? Welche Use Cases lohnen sich wirklich? Wie bleibe ich compliant – gerade mit DSGVO und FMA‑Erwartungen? Die gute Nachricht: Man muss das Rad nicht neu erfinden. Generative KI lässt sich strukturiert und risikoarm in bestehende InsurTech‑Landschaften integrieren.
Was Generative KI fĂĽr Versicherer konkret bringt
Generative KI ist für Versicherer vor allem dort stark, wo unstrukturierte Informationen, Kommunikation und personalisierte Beratung im Spiel sind. Sie ergänzt klassische Machine‑Learning‑Modelle, die eher Zahlen und Wahrscheinlichkeiten berechnen.
Drei Nutzenbereiche, die sofort relevant sind
1. Persönlichere Kundenerlebnisse in allen Kanälen
Generative KI kann in Echtzeit Texte, Vorschläge und Antworten erzeugen, die auf den individuellen Kontext des Kunden zugeschnitten sind:
- Chatbots und virtuelle Assistenten, die komplexe Versicherungsfragen verständlich beantworten
- E‑Mail‑ und Briefvorlagen, die automatisch zum Kundenprofil, Tarif und Anlass passen
- Website- oder Portaltexte, die Tarife und Deckungen in einfacher Sprache erklären
Statt generischer Standardantworten erhalten Kund:innen Inhalte, die sich anfühlen, als kämen sie von einer sehr gut vorbereiteten Beraterin.
2. Effizientere Prozesse in Schadenbearbeitung und Backoffice
Im E‑Book wird deutlich: Intelligente Automatisierung ist der stille Hebel hinter vielen ROI‑Cases. Generative KI kann etwa:
- Schadenmeldungen aus Freitext (E‑Mail, Formular, Chat) strukturieren und vorbefüllen
- fehlende Informationen identifizieren und automatisch nachfragen
- erste EntwĂĽrfe fĂĽr Ablehnungsschreiben, RĂĽckfragen oder Deckungszusagen formulieren
Die finale Entscheidung bleibt beim Menschen – aber die Vorbereitung wird radikal beschleunigt.
3. Bessere Unterstützung für Agenten, Makler und Call‑Center
Gerade im österreichischen Markt mit starker Ausschließlichkeitsorganisation und Maklerlandschaft ist das spannend:
- „Next Best Action“-Vorschläge während des Kundengesprächs
- automatische Gesprächsnotizen und CRM‑Updates
- Vorschläge für Cross- und Upselling, abgestimmt auf Lebenssituation und bestehenden Schutz
Das E‑Book betont: Vertikale KI‑Plattformen wie Zelros bündeln Branchenwissen, Modelle und Datenkonnektoren, damit Agenten nicht mit generischen Tools arbeiten müssen, sondern mit versicherungsspezifischer KI.
Ă–sterreichischer Kontext: regulatorisch sauber, wirtschaftlich sinnvoll
Für österreichische Versicherungen reicht ein Blick auf internationale E‑Books allein nicht. Die Frage ist: Was passt in unsere Aufsichtswelt und Marktstruktur?
Datenschutz, FMA & Governance – kein Showstopper, wenn man es richtig angeht
Die EinfĂĽhrung von Generative KI muss mit klaren Leitplanken erfolgen:
- DSGVO & Datensparsamkeit: Kundendaten nur in KI‑Systemen verarbeiten, die klar abgegrenzte Zwecke, Speicherdauern und Zugriffskonzepte haben.
- Nachvollziehbarkeit: Auch wenn Modelle generativ sind, braucht es geprüfte Prompt‑Vorlagen, Logging und Freigabeprozesse für sensible Schreiben.
- FMA‑Erwartungen: Für relevante Modelle (z. B. in Pricing oder Risikoselektion) sind Modellrisikomanagement, Validierung und Dokumentation Pflicht.
Viele im E‑Book beschriebenen Ansätze setzen genau da an: vertical AI Service Provider liefern nicht nur Modelle, sondern auch Governance‑Bausteine, Rollen- und Rechtemodelle und Audit‑Fähigkeit.
Warum der österreichische Markt besonders spannend ist
Der österreichische Versicherungsmarkt bringt drei Besonderheiten mit:
- Starke persönliche Beratung – Agenturen, Makler, Banken: Generative KI kann hier die Qualität der Beratung steigern, ohne den Menschen zu ersetzen.
- Hoher Wettbewerbsdruck in Standardsparten – Kfz, Haushalt, Unfall: Personalisierte Tarife und Angebote werden zum Differenzierungsfaktor.
- Regionale und sprachliche Nuancen – Dialekte, Rechtstexte, länderspezifische Produkte: Vertikale InsurTech‑Lösungen können diese Feinheiten in ihre Modelle einfließen lassen.
Wer das mit generativer KI intelligent verbindet, schafft erlebbare Vorteile für Kund:innen – nicht nur interne Effizienzgewinne.
Zentrale Use Cases: von personalisierten Tarifen bis Betrugserkennung
Die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ dreht sich um konkrete Felder wie Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife. Das E‑Book liefert dafür die konzeptionelle Grundlage. Wie sieht das in der Praxis aus?
Personalisierte Tarife und Angebote
Personalisierung heißt nicht nur: „Du bekommst -10 % Rabatt.“ Sie bedeutet, Relevanz herzustellen.
Beispiele:
- Ein junger Familienvater erhält im Online‑Portal nicht die komplette Produktpalette, sondern drei passende Paketvorschläge (Haushalt, Unfall, Risikoableben) mit kurzen, generierten Erklärungen.
- Eine Kundin, die gerade ein E‑Auto gekauft hat, bekommt im Beratungsgespräch automatisch einen Tarifvorschlag mit E‑Mobilitäts‑Bausteinen und Wallbox‑Deckung.
Generative KI hilft hier, Komplexität in verständliche Sprache zu übersetzen. Das Pricing selbst basiert weiterhin auf klassischen, aktuariell geprüften Modellen – die KI kümmert sich um Darstellung, Begründung und individuelle Verpackung.
Schadenbearbeitung: schneller, konsistenter, kundenfreundlicher
Im Schadenbereich lassen sich mehrere Schritte mit generativer KI unterstĂĽtzen:
- Intelligente Ersterfassung: E‑Mails, PDFs und Chat‑Nachrichten werden in strukturierte Daten umgewandelt.
- Automatisierte Kommunikation: Entwürfe für Empfangsbestätigungen, Nachfragen, Gutachteraufträge oder Entscheidungsschreiben.
- Wissensmanagement: Sachbearbeiter:innen erhalten auf Knopfdruck Zusammenfassungen ähnlicher Fälle oder Auszüge aus Richtlinien.
Der Effekt: Bearbeitungszeiten sinken, die Kommunikation wird einheitlicher, und Kund:innen erleben ein professionelles, zĂĽgiges Handling.
Betrugserkennung und Risikobewertung – mit generativer Unterstützung
Klassische Betrugserkennung nutzt Mustererkennung in strukturierten Daten. Generative KI bringt einen neuen Baustein:
- Auffällige Formulierungen in Freitexten, widersprüchliche Angaben oder ungewöhnliche Dokumentkonstellationen lassen sich automatisiert hervorheben.
- Gutachten, Arztberichte oder Rechnungen können zusammengefasst und auf Inkonsistenzen geprüft werden.
In der Risikoprüfung unterstützt generative KI Underwriter, indem sie Antragsunterlagen, E‑Mails und Spezialklauseln verständlich zusammenfasst und auf konkrete Richtlinien abbildet. Die Entscheidung trifft weiterhin der Mensch – aber deutlich schneller und besser informiert.
So starten österreichische Versicherer pragmatisch
Viele Häuser haben bereits Pilotprojekte, bleiben aber im „Lab‑Modus“ stecken. Aus dem, was im E‑Book beschrieben wird, und aus Projekterfahrungen lassen sich vier pragmatische Schritte ableiten.
1. Klaren Business Case definieren
Statt „Wir wollen auch Generative KI“ braucht es Kennzahlen:
- Reduktion der durchschnittlichen Bearbeitungszeit im Schaden um z. B. 20 %
- Erhöhung der Abschlussquote im Online‑Kanal um x Prozentpunkte
- Verkürzung der Einarbeitungszeit für neue Service‑Mitarbeiter:innen um mehrere Wochen
Ohne messbares Ziel wird KI schnell zum Prestigeprojekt.
2. Einen fokussierten Use Case auswählen
Bewährt haben sich Use Cases, die:
- häufig vorkommen (hoher Volumenhebel),
- mittleres Risiko haben (nicht hochkritisch, aber relevant) und
- sauber isolierbar sind.
Typische Kandidaten:
- Entwurf von Standard‑Kundenkorrespondenz im Schaden
- Unterstützung von Call‑Center‑Mitarbeiter:innen mit Antwortvorschlägen
- Personalisierte Produktbeschreibungen im Kundenportal
3. Vertikale InsurTech‑Plattform nutzen statt Eigenbau
Das E‑Book betont den Wert vertikaler AI‑Service‑Provider. Aus meiner Sicht trifft das besonders auf regulierte Märkte wie Österreich zu:
- Vorgefertigte, versicherungsspezifische Sprachmodelle
- Branchenbest Practices fĂĽr Prompting, Rollenmodelle und Monitoring
- Schnittstellen zu gängigen Bestands- und CRM‑Systemen
So kommen Sie schneller in die Umsetzung und vermeiden viele typische Fehler aus generischen KI‑Projekten.
4. Governance, Schulung und Change von Anfang an mitdenken
Technik ist nur die halbe Miete. Erfolgreiche Projekte haben drei gemeinsame Merkmale:
- Klare Richtlinien: Welche Inhalte darf die KI erzeugen, welche nicht? Wer gibt finale Freigaben?
- Schulung: Mitarbeitende lernen, wie sie KI‑Outputs prüfen, anpassen und verantwortungsvoll nutzen.
- Transparenz gegenüber Kund:innen: Wo KI unterstützt, darf das offen kommuniziert werden – idealerweise im Sinne von „bessere Erreichbarkeit und schnellere Bearbeitung“.
Warum sich ein Blick in das E‑Book lohnt – und wie es in die Serie passt
Das Zelros‑E‑Book liefert einen guten Überblick darüber, wie Generative KI, personalisierte Versicherung und spezialisierte InsurTech‑Plattformen zusammenspielen. Für österreichische Versicherer lässt sich daraus eine klare Botschaft ableiten:
Generative KI ist kein Experiment mehr, sondern ein Werkzeug, um Kundenerlebnis, Effizienz und Risikosteuerung gleichzeitig zu verbessern – vorausgesetzt, sie wird gezielt, regulierungskonform und mit InsurTech‑Partnern eingesetzt.
In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns in den weiteren Beiträgen im Detail an:
- wie KI‑gestützte Schadenbearbeitung End‑to‑End aussehen kann,
- wie sich Risikobewertung und Underwriting verändern,
- welche neuen Methoden in der Betrugserkennung entstehen,
- und wie personalisierte Tarife ohne „Black Box“-Gefühl für Kund:innen funktionieren.
Wer heute mit einem klar definierten Use Case und einem vertikalen KI‑Partner startet, kann schon 2025 spürbare Effekte in Kennzahlen wie Schaden‑Bearbeitungsdauer, Abschlussquote oder Kundenzufriedenheit sehen. Die Frage ist weniger, ob Generative KI kommt, sondern mit wem und in welchem Tempo Sie sie in Ihr Geschäftsmodell integrieren.
Wenn Sie intern gerade darüber diskutieren, welcher Use Case sich für den Einstieg eignet, starten Sie mit einer einfachen Frage: An welchem Punkt im Kundenerlebnis wäre ein intelligenter, individuell formulierter Hinweis oder eine spürbar schnellere Antwort für Ihre Kund:innen heute am wertvollsten? Genau dort gehört Generative KI als Nächstes hin.