Generative KI entlastet österreichische Versicherungsagenturen im Alltag: weniger Routinearbeit, bessere Beratung, sichere Compliance. So wird KI zum echten Copilot.
Generative KI als Copilot fĂĽr Versicherungsagenten in Ă–sterreich
Fast ein Drittel des Arbeitstags geht bei vielen Sachbearbeiter:innen für Tätigkeiten drauf, die nichts mit echter Wertschöpfung zu tun haben – Dokumente suchen, Daten nachtragen, E-Mails formulieren. In der österreichischen Versicherungsbranche ist das nicht anders: komplexe Produkte, strenge Regulierung, historisch gewachsene IT-Landschaften. Genau hier entscheidet sich, wer in den nächsten Jahren wettbewerbsfähig bleibt.
In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es heute darum, wie generative KI ganz konkret im Vertrieb und in der Beratung hilft. Am Beispiel von Sintra, dem Generative-AI-Copilot von Zelros, sieht man sehr gut, welche Funktionen für Agenturen, Maklerbüros und Ausschließlichkeitsorganisationen spannend sind – und wie sich das in einem österreichischen Kontext nutzen lässt.
Die Frage ist nicht mehr, ob generative KI in der Versicherungswelt ankommt, sondern wie man sie so einsetzt, dass sie fachlich korrekt, regulatorisch sauber und fĂĽr Agent:innen wirklich hilfreich ist.
Warum generative KI gerade fĂĽr Versicherungsagenturen spannend ist
Generative KI passt besonders gut zu Versicherungen, weil sie genau dort ansetzt, wo heute die größten Reibungsverluste sitzen: unstrukturierte Informationen, lange Texte, komplexe Tarife.
Konkret bringt generative KI fĂĽr Agenturen und Makler:innen:
- Weniger manuelle Dokumentenarbeit (Bedingungen, Anhänge, E-Mails, Protokolle)
- Schnellere, konsistente Beratung trotz komplexer Produkte
- Bessere Nutzung vorhandener Daten (Bestände, Schadenhistorie, Gesprächsnotizen)
- Weniger Fehlerrisiko bei Deckungs- und Produktfragen
Für den österreichischen Markt kommen noch zwei Punkte dazu:
- Starke Regulierung (IDD, ESG, Nachhaltigkeitspräferenzen, Datenschutz) – Abweichungen oder falsche Auskünfte werden schnell teuer.
- Hoher persönlicher Beratungsanspruch – Kund:innen erwarten Top-Service, auch wenn Budgets und Personaldecke eher enger werden.
Ein KI-Copilot wie Sintra adressiert genau diese Spannungsfelder: Er kombiniert ein auf Versicherung spezialisiertes Sprachmodell mit Funktionen, die direkt in den Alltag von AuĂźendienst, Agenturen und Contact Centern passen.
1. EntscheidungsunterstĂĽtzung: Fachliche Antworten in Sekunden
Der wichtigste Hebel für Produktivität ist, dass Agent:innen sofort verlässliche Antworten bekommen – ohne sich durch zig PDFs und interne Wikis zu kämpfen.
Wie EntscheidungsunterstĂĽtzung mit Generative KI funktioniert
Sintra nutzt ein auf Versicherungen spezialisiertes Large Language Model (LLM) und kann:
- Versicherungsbedingungen, AVB, Tarifinformationen und interne Richtlinien durchsuchen
- strukturierte und unstrukturierte Daten kombinieren (z.B. Kundendaten + Produktdokumente)
- Antworten mit Quellenangabe liefern, damit jederzeit nachvollziehbar bleibt, woher die Information stammt
Beispiel aus einer österreichischen Agentur:
„Darf ich in der bestehenden Eigenheimversicherung den Elementarschutz nachträglich einschließen – und ab wann gilt der Schutz?“
Statt im Intranet zu suchen, tippt die Mitarbeiterin die Frage in den KI-Copilot. Die Antwort kommt mit Verweis auf die relevanten Paragraphen in den Bedingungen und – falls vorhanden – auf eine interne Prozessrichtlinie.
Die Folge:
- Kürzere Gesprächszeiten im Kundenkontakt
- Höhere Erstlösungsquote im Callcenter
- Weniger RĂĽckfragen an Underwriting und Fachabteilungen
Warum das fĂĽr Compliance wichtig ist
Versicherungen bewegen sich in einem hoch regulierten Umfeld. Ein generisches KI-Modell „von der Stange“ ist hier riskant. Speziallösungen wie Sintra sind:
- auf Versicherungsprodukte trainiert, keine generische Web-Suche
- mit Erklärbarkeits-Frameworks ausgestattet (Antwort + Quelle)
- so konfigurierbar, dass lokale regulatorische Vorgaben (z.B. IDD, Dokumentationspflicht) abgebildet werden können
Genau dieser Mix macht generative KI für Vorstände und Compliance-Verantwortliche akzeptabel.
2. Bedarfserhebung: Keine wichtigen Fragen mehr vergessen
Die ehrliche Realität im Vertrieb: Unter Zeitdruck werden im Beratungsgespräch oft wichtige Fragen zur Risikosituation nicht gestellt. Das führt zu Unterversicherung, falschen Erwartungen und späteren Streitigkeiten im Schadenfall.
Generative KI kann hier wie ein intelligenter Gesprächsleitfaden agieren, der live mitdenkt.
Strukturierte Bedarfserhebung statt BauchgefĂĽhl
Sintra unterstützt Agent:innen dabei, systematisch Zero-Party-Data zu erfassen – also Informationen, die Kund:innen aktiv bereitstellen, etwa zu:
- Wohnsituation (Eigenheim, Wohnung, Lage, Baujahr)
- Lebensgewohnheiten (Reisen, Hobbys, Mobilität)
- Finanz- und Vorsorgezielen (Pension, Familie, Vermögensplanung)
Die KI schlägt im Gespräch kontextsensitive Fragen vor, etwa:
- „Sie haben erwähnt, dass Sie Ihr Haus sanieren – planen Sie Photovoltaik? Dann sollten wir uns den Deckungsumfang in der Haushaltsversicherung ansehen.“
- „Sie fahren regelmäßig mit dem Auto nach Italien – sprechen wir kurz über den Auslandsschutz und Absicherung bei Pannen.“
Das Ergebnis:
- vollständigere Beratungsdokumentation (wichtig für IDD und Haftung)
- bessere Cross- und Upselling-Chancen ohne aufdringlich zu wirken
- klar nachvollziehbare Empfehlung fĂĽr Kund:innen und PrĂĽfer:innen
Gerade in Österreich, wo viele Kund:innen seit Jahrzehnten bei derselben Versicherung sind, hilft diese strukturierte Bedarfserhebung, die Bestände schrittweise in Richtung bedarfsgerechter, moderner Absicherung zu entwickeln.
3. Voice-Analyse: Aus Gesprächen Wissen machen
Telefon- und Beratungsgespräche sind Gold wert – werden aber im Alltag oft nicht ausgewertet. Generative KI kann genau hier punkten, weil sie Sprache in Echtzeit versteht und verarbeitet.
Was Voice-Analyse im Versicherungsvertrieb leisten kann
Sintra zeigt, wohin die Reise geht. Typische Funktionen:
- Live-Zusammenfassung von Gesprächen
- automatische To-do-Listen fĂĽr die Nachbearbeitung
- Vorschläge für Follow-up-E-Mails im passenden Tonfall
- Hinweise auf Themen, die noch offen oder unklar sind
Ein Beispiel aus einem österreichischen Kundencenter:
Nach einem 15-minütigen Gespräch erzeugt die KI automatisch:
- eine stichpunktartige Gesprächszusammenfassung
- markierte Schlüsselthemen (z.B. „Berufsunfähigkeit“, „Kinderabsicherung“)
- einen Entwurf fĂĽr eine E-Mail mit Angebot, Produktinformationsblatt und Beratungsprotokoll
Coaching-Effekt fĂĽr Agent:innen
Spannend ist auch der Lerneffekt im Team:
- Häufige Einwände und Fragen werden sichtbar
- Erfolgreiche Gesprächsmuster lassen sich identifizieren
- Neue Mitarbeiter:innen kommen schneller auf ein hohes Niveau, weil sie mit konkreten Beispielen und Formulierungen arbeiten
Gerade für österreichische Versicherer mit großen Außendienstorganisationen kann dies die Schulungsaufwände deutlich senken und die Beratungsqualität vereinheitlichen.
4. Geodaten & Immobilien: Smartere Risikobewertung und Beratung
Ein weiterer spannender Baustein sind Geodaten und Immobilieneigenschaften, die in Lösungen wie Sintra direkt in den Beratungsprozess einfließen.
Klimarisiken, Nachhaltigkeit und ESG im Blick
FĂĽr Sach- und Eigenheimversicherungen werden Standortdaten immer wichtiger:
- Hochwasser- und Unwetterrisiko
- Hanglagen, Lawinen- oder Murengefährdung
- Nähe zu Gewässern, Industrieanlagen oder Verkehrsknoten
Generative KI kann diese Informationen verständlich aufbereiten und in Empfehlungen übersetzen, zum Beispiel:
„Aufgrund der Lage im bezugsfertigen Gebiet mit erhöhtem Hochwasserrisiko empfehle ich eine Ergänzung des Elementarschadenschutzes mit höherer Versicherungssumme.“
Das zahlt direkt auf mehrere strategische Themen ein:
- Risikoselektion und -bepreisung werden präziser
- Schadenquoten lassen sich langfristig stabilisieren
- Nachhaltigkeit und Klimarisiken werden transparent adressiert – ein Punkt, den Aufsicht und Öffentlichkeit in Österreich verstärkt einfordern
Mehrwert fĂĽr Kund:innen
Kund:innen erleben die Beratung nicht mehr nur als Produktverkauf, sondern als echte Risikoberatung:
- Wo besteht erhöhtes Risiko?
- Welche baulichen oder organisatorischen MaĂźnahmen sind sinnvoll?
- Wie ändert sich die Prämie durch bestimmte Optionen?
Die KI liefert dem Agenten die Basis, um diese Fragen konkret und anschaulich zu beantworten – gerade im ländlichen Raum ein starkes Differenzierungsmerkmal.
5. Was österreichische Versicherer vor der Einführung klären sollten
Bevor generative KI flächendeckend für Agenturen und Makler:innen ausgerollt wird, sollten einige Punkte sauber vorbereitet sein.
Technische und organisatorische Hausaufgaben
- Systemintegration: Anbindung an BestandsfĂĽhrungs- und CRM-Systeme, ohne das ganze Kernsystem umbauen zu mĂĽssen.
- Datenqualität: Schlechte oder veraltete Produktdokumente führen zwangsläufig zu schlechten KI-Antworten.
- Rollen- und Rechtemanagement: Wer darf was sehen? Wie werden sensible Daten behandelt?
Regulatorik und Governance
- Transparenzanforderungen: Die KI muss erklärbar bleiben (Quellen, Entscheidungslogik).
- Datenschutz (DSGVO): Verarbeitung von Gesprächsdaten und Kundeninformationen braucht klare Rechtsgrundlagen und Prozesse.
- Haftungsfragen: KI ist ein Werkzeug, die Verantwortung bleibt beim Unternehmen. Das muss vertraglich und organisatorisch abgebildet sein.
Wer diese Hausaufgaben ernst nimmt, kann generative KI sicher, skalierbar und kontrolliert einsetzen – und hat im österreichischen Markt einen klaren Vorsprung.
Fazit: Vom Tool zum echten Copilot – jetzt Weichen stellen
Der Kernnutzen von generativer KI fĂĽr Versicherungsagenturen ist klar: Weniger Routine, mehr Zeit fĂĽr Beziehung und Beratung. EntscheidungsunterstĂĽtzung, strukturierte Bedarfserhebung, Voice-Analyse und Geodaten machen aus einer klassischen Vertriebsorganisation eine datengetriebene, aber dennoch menschliche Beratung.
Für die österreichische Versicherungsbranche heißt das:
- Wer früh auf spezialisierte Lösungen wie Sintra oder vergleichbare KI-Copilots setzt, kann Produktivität und Beratungsqualität gleichzeitig erhöhen.
- Wer zu lange wartet, wird beim Thema Effizienz, Schadenquote und Kundenerlebnis kaum noch aufholen.
Wenn Sie in einem österreichischen Versicherungsunternehmen Verantwortung tragen – ob im Vertrieb, in der IT, in der Produktentwicklung oder im Innovationsbereich –, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, konkrete Pilotprojekte zu starten:
- einen KI-Copilot zunächst in einem Teil der Agenturen
- ein Voice-Analyse-Pilot im Kundencenter
- ein Use Case mit Geodaten in der Eigenheimversicherung
Die Richtung ist klar: KI wird zum festen Bestandteil der täglichen Arbeit von Versicherungsagent:innen. Die spannende Frage ist nur, wer in Österreich diese Entwicklung aktiv gestaltet – und wer später hinterherläuft.