Generative KI in Versicherungen: Von Leads zu Erlebnissen

Die meisten österreichischen Versicherer stecken gerade in einem Spannungsfeld: steigender Kostendruck, anspruchsvollere Kund:innen, regulatorische Vorgaben – und parallel dazu ein massiver Technologiesprung durch generative KI. Während einige Häuser abwarten, zeigen erste InsurTechs bereits, wie sich mit KI bessere Leads, effizientere Prozesse und spürbar persönlichere Kundenerlebnisse erzielen lassen.

Dieser Beitrag knüpft an unsere Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ an und greift die Kernideen des E-Books „Transforming Insurance with Generative AI and Personalized Experiences“ auf – übersetzt, erweitert und konkret auf den DACH‑Markt und speziell Österreich angewandt.

Wir schauen uns an, wie generative KI heute ganz praktisch genutzt wird: von personalisierten Angeboten über Schadenbearbeitung und Betrugserkennung bis hin zu neuen Beratungs-Erlebnissen im Vertrieb.

Was generative KI für Versicherer wirklich bringt

Generative KI ist nicht nur ein weiteres Automatisierungstool. Sie verschiebt die Art und Weise, wie Versicherer mit Kund:innen kommunizieren, Produkte entwickeln und Leads qualifizieren.

Konkret entstehen drei zentrale Hebel:

1. Personalisierte Kundenerlebnisse – Inhalte, Tarife und Beratung passen sich an Lebenssituation, Risiko und Kanal an.
2. Intelligentere Prozesse – von der Schadenmeldung über die Policen-Erstellung bis zur Vertragsänderung.
3. Bessere Entscheidungen – Underwriting, Risikobewertung und Betrugsabwehr basieren auf deutlich mehr Datenpunkten.

Das E‑Book betont besonders die Rolle von vertikalen KI‑Dienstleistern (InsurTechs, spezialisierte Plattformen), die branchenspezifische Modelle, vortrainiertes Fachwissen und Compliance-Funktionen mitbringen. Für viele österreichische Häuser ist das der realistischere Weg, als selbst ein KI‑Forschungszentrum aufzubauen.

Warum das gerade jetzt relevant ist

• Kund:innen in Österreich erwarten digitale Services auf dem Niveau von Banken, E‑Commerce und Mobility‑Apps.
• 2024/2025 haben große Sprachmodelle einen Reifegrad erreicht, der produktiven Einsatz im regulierten Umfeld ermöglicht – wenn Governance, Datenschutz und Modellsteuerung passen.
• Die ersten Anbieter nutzen KI bereits sichtbar im Markt. Wer zu spät kommt, konkurriert bald nur noch über Preis – eine undankbare Position.

Personalisierte Versicherungserlebnisse: Vom Tarif zur Lebenssituation

Der größte Mehrwert generativer KI liegt in echter Personalisierung – weit über „Du-Anrede“ und Standardsegmente hinaus.

Von Produktdenken zu Bedarfsszenarien

Traditionell denken Versicherungen in Sparten: Kfz, Haushalt, Rechtsschutz, Leben. Kund:innen denken in Situationen:

• „Wir ziehen zusammen.“
• „Unser Kind kommt zur Welt.“
• „Ich gründe ein Unternehmen.“

Generative KI kann genau hier ansetzen:

• Kundendaten (Policen, Interaktionen, Lebensereignisse) mit externen Signalen kombinieren.
• Wahrscheinliche Bedarfe erkennen (z.B. Unterversicherung bei Neuwagen, Lücken in der Berufsunfähigkeitsabsicherung).
• Individuelle Empfehlungen formulieren – im Dialog, per E‑Mail, im Portal oder im Makler-Frontend.

Ich habe in Projekten immer wieder gesehen: Sobald Empfehlungen als konkrete Alltagsszenarien beschrieben werden, steigt die Abschlussquote deutlich. Generative KI hilft, diese Szenarien automatisiert und dennoch natürlich zu formulieren.

Beispiele für personalisierte KI‑Anwendungen

• Beratungsunterstützung im Vertrieb
  Ein KI‑Assistent analysiert Bestand, Schadenhistorie und Gesprächsnotizen und schlägt der Beraterin in Echtzeit passende Produkte, Cross‑ und Upselling-Chancen sowie verständliche Erklärungen vor.

• Dynamische Tarifkommunikation
  Statt statischer Produktbroschüren erzeugt KI für jede Zielgruppe passende Texte: einfache Sprache für Endkund:innen, fachliche Tiefe für Gewerbekunden, Fokus auf Nachhaltigkeit für bestimmte Segmente.

• Next-Best-Action im Kundendienst
  Ruft ein Kunde mit einer Rechnungsfrage an, erkennt das System parallel mögliche relevante Aktionen: z.B. Anpassung der Selbstbeteiligung, Hinweis auf digitale Schadenmeldung oder Ergänzungsprodukte.

Von Leads zu loyalen Kund:innen: Generative KI im Vertrieb

Lead-Generierung in der Versicherungsbranche ist oft teuer, langsam und wenig treffsicher. Generative KI kann das deutlich verbessern – sofern Daten, Prozesse und Governance stimmen.

Bessere Leads durch KI-gestützte Segmentierung

Anstatt breite Zielgruppen pauschal anzusprechen, können Versicherer:

• Kund:innen nach Verhaltensmustern segmentieren (z.B. digital-affin, preisgetrieben, sicherheitsorientiert).
• Austritts- und Wechselrisiken früh erkennen und proaktiv gegensteuern.
• Kampagnen automatisiert an Kanäle und Tonalität anpassen – Website, Newsletter, Social Media, Partner‑Portale.

Generative KI kann die Inhalte dieser Kampagnen formulieren: von Headline bis CTA, in mehreren Varianten, auf Deutsch für Österreich zugeschnitten. Das spart Zeit im Marketing und erhöht die Relevanz.

KI-Copilot für Agent:innen und Makler:innen

Gerade im hybriden Vertrieb – der in Österreich enorm wichtig bleibt – ist ein KI‑Copilot spannend:

• Vorbereitung auf Termine: Kurze Zusammenfassung der Kundenhistorie, identifizierte Risiken, offene Themen, mögliche Einwände.
• Im Gespräch: Vorschläge für Erklärungen, Beispiele, Rechenbeispiele – situationsabhängig.
• Nachbereitung: Automatisierte Dokumentation, E‑Mail-Zusammenfassung, To‑Dos und Wiedervorlage.

Die Realität: Viele Außendienstmitarbeitende verlieren pro Tag 1–2 Stunden mit Dokumentation und Nacharbeit. Ein gut integrierter KI‑Copilot kann hier einen Großteil übernehmen – ohne die Beziehungsebene anzutasten.

Operative Exzellenz: Schadenbearbeitung, Risiko & Betrug

Die im E‑Book skizzierte „intelligente Automatisierung“ zeigt ihre Wirkung vor allem im Backend. Hier entscheidet sich, ob KI nur ein Marketingthema ist oder wirklich die Kostenquote verbessert.

Schadenbearbeitung mit generativer KI

Typische Einsatzfelder:

• Erstaufnahme von Schäden via Chatbot oder Voicebot, der Freitext versteht, nachfragt und strukturierte Schadenakten anlegt.
• Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, Gutachten, Fotos) mit automatischer Extraktion relevanter Daten, Plausibilitätsprüfung und Priorisierung.
• Entscheidungsvorbereitung: KI erstellt eine Empfehlung – Freigabe, Rückfrage, Prüfung wegen möglichem Betrug – die Sachbearbeiter:in trifft die finale Entscheidung.

Versicherer, die diesen Weg bereits gehen, berichten von:

• 30–50 % schnelleren Durchlaufzeiten bei einfachen Schäden.
• Deutlich reduzierter manueller Datenerfassung.
• Besserer Kundenzufriedenheit, weil Status und Entscheidungen schneller vorliegen.

Risikobewertung und Betrugserkennung

Klassische Predictive-Modelle gibt es hier seit Jahren. Neu ist, dass generative KI die Ergebnisse für Menschen besser verständlich machen kann.

• Underwriter erhalten natürliche Sprachzusammenfassungen komplexer Risikoprofile.
• Betrugshinweise werden nicht nur mit einem Score, sondern mit erklärenden Mustern präsentiert (z.B. Textähnlichkeit zu früheren Betrugsfällen, unübliche Abfolge von Schäden, auffällige Formulierungen im Schadenbericht).

Damit verbessert KI nicht nur die Trefferquote, sondern auch die Akzeptanz bei Fachabteilungen und Aufsicht, weil Entscheidungen nachvollziehbar bleiben.

Vertikale KI-Plattformen vs. Eigenentwicklung

Das E‑Book hebt die Rolle von vertikalen KI‑Dienstleistern und Systemanbietern hervor. Für österreichische Versicherer ist das ein zentraler Punkt.

Warum spezialisierte InsurTech‑Plattformen oft sinnvoller sind als reine Eigenentwicklung:

• Sie bringen vorgefertigte Modelle mit, die auf Versicherungssprache, Prozessen und Use Cases trainiert sind.
• Compliance, Datenschutz und Auditing sind bereits auf die Anforderungen von Finanzaufsichten ausgerichtet.
• Integrationen zu Bestandssystemen, CRM und Callcenter‑Lösungen sind oft schon erprobt.

Ein pragmatischer Weg, den ich empfehle:

1. Use Cases priorisieren: z.B. Schaden-First‑Notice, Agenten‑Copilot, E‑Mail-Klassifikation.
2. Pilot mit vertikalem Anbieter: klare Ziele, Zeitraum, Erfolgskriterien.
3. IT, Fachbereich und Compliance früh einbinden: Risiken, Datenflüsse, Rollen klären.
4. Lernen und skalieren: erfolgreiche Piloten industrialisieren, Governance etablieren.

So entsteht Schritt für Schritt eine KI‑fähige Organisation, ohne gleich ein Großprojekt mit hohem politischen Risiko loszutreten.

Governance, Ethik und Regulatorik: Die Basics müssen sitzen

Gerade im Finanz- und Versicherungssektor reicht „einfach ausprobieren“ nicht. Ohne klare Leitplanken wird generative KI schnell zum Risiko.

Wesentliche Bausteine für österreichische Häuser:

• Transparenz: Mitarbeitende wissen, wann sie mit KI arbeiten, Kund:innen erkennen KI‑Interaktionen klar.
• Datenschutz: Personenbezogene Daten bleiben im kontrollierten Umfeld, keine unkontrollierten Exporte in öffentliche Modelle.
• Qualitätssicherung: Fachliche Reviews, Stichproben, Monitoring auf Halluzinationen und Verzerrungen.
• Rollen & Verantwortung: Wer entscheidet über neue Use Cases, wer prüft Modelle, wer trägt die fachliche Letztverantwortung?

Die gute Nachricht: Viele dieser Strukturen ähneln dem, was für traditionelle Risikomodelle oder Outsourcing ohnehin schon existiert. Generative KI reiht sich dort ein – mit ein paar zusätzlichen Besonderheiten.

Wie österreichische Versicherer jetzt konkret starten können

Der Einstieg in generative KI muss kein Mehrjahresprojekt sein. Entscheidend ist, klein anzufangen – aber mit einem klaren Businessnutzen.

Praktische erste Schritte:

1. Quick Wins identifizieren

   • E‑Mail-Klassifikation im Service
   • Zusammenfassungen von Beratungsprotokollen
   • FAQ‑Chatbot für Standardanfragen

2. Pilot mit messbarem Ziel aufsetzen
   Beispiel: „Reduktion der Bearbeitungszeit für einfache Schäden um 30 % in 6 Monaten“.

3. Mitarbeitende einbinden und schulen
   KI als Assistenz positionieren, nicht als Konkurrenz. Workshops, Guidelines, Best‑Practice‑Beispiele.

4. Ergebnisse offen kommunizieren
   Erfolge sichtbar machen, aber auch Grenzen transparent halten. Das schafft Vertrauen intern und extern.

5. Roadmap für 2025/2026 definieren
   Ausgehend von den ersten Erfolgen: Ausbau in Richtung personalisierte Tarife, KI‑gestützte Risikobewertung, integrierte Betrugserkennung.

Ausblick: Vom Produktanbieter zum Begleiter im Alltag

Generative KI beschleunigt eine Entwicklung, die längst begonnen hat: Versicherer werden vom reinen Produktanbieter zum datengetriebenen Begleiter im Alltag ihrer Kund:innen.

Wer Personalisierung, intelligente Automatisierung und verantwortungsvolle KI‑Governance kombinieren kann, wird im österreichischen Markt klar im Vorteil sein. Die Frage ist nicht mehr, ob generative KI in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und Tarifierung eingesetzt wird – sondern wie professionell und kundenorientiert.

Wenn Sie Teil eines österreichischen Versicherungsunternehmens sind, ist jetzt ein guter Zeitpunkt, sich mit den im E‑Book beschriebenen Ansätzen auseinanderzusetzen, passende InsurTech‑Partner zu evaluieren und erste, klar umrissene Use Cases umzusetzen.
Die Kund:innen werden es spüren – und Ihre Combined Ratio am Ende auch.