Generative KI wie Sintra macht Versicherungsagenten schneller, präziser und kundenorientierter – von Beratung über Schadenbearbeitung bis Risikobewertung.
Warum österreichische Versicherer jetzt auf Generative KI setzen müssen
2,9 Stunden pro Arbeitstag verbringen Mitarbeiter im Schnitt mit Tätigkeiten, die nichts mit ihrer eigentlichen Arbeit zu tun haben. In der Versicherungswelt sind das oft genau jene Aufgaben, über die niemand spricht: Dokumente zusammensuchen, Formulare prüfen, interne Richtlinien nachschlagen, E-Mails formulieren. Sie bringen kaum Wert für den Kunden – blockieren aber Berater, Makler und Agenten.
Genau hier setzt Generative KI in der Versicherungsberatung an. Und zwar nicht als Spielzeug, sondern als produktives Werkzeug direkt im Alltag von Versicherungsagenten – von der Schadenbearbeitung über die Risikobewertung bis hin zu Beratung und Cross-Selling. Mit „Sintra“, dem Generative-AI-Modul der Zelros Insurance Copilot™ Plattform, gibt es bereits heute eine spezialisierte Lösung, die genau dieses Versprechen einlöst.
Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns in diesem Beitrag an, wie so eine Lösung praktisch funktioniert, was sie von einem normalen Chatbot unterscheidet und wie österreichische Versicherer und Maklerbetriebe daraus echten Geschäftsnutzen ziehen können.
Was Sintra aus klassischer KI im Versicherungswesen macht
Sintra ist im Kern eine versicherungsspezialisierte Generative-KI, die in die bestehenden Prozesse von Agenten und Beratern eingebettet wird. Der groĂźe Unterschied zu allgemein trainierten Sprachmodellen:
- Sie arbeitet auf Basis von Versicherungswissen, Tarifen, Produkten und Richtlinien des jeweiligen Hauses.
- Sie ist so konzipiert, dass sie regulatorische Anforderungen respektiert (IDD, DSGVO, Dokumentationspflicht etc.).
- Sie unterstützt gezielt Vertrieb, Beratung, Schadenbearbeitung und Kundendienst – also das Herz der Wertschöpfung im Versicherer.
Die Realität: Viele Häuser haben bereits Chatbots, FAQ-Tools oder regelbasierte „Expertensysteme“ ausprobiert. Meist bleiben diese Lösungen oberflächlich, weil sie nur ein paar Standardfragen beantworten. Sintra geht deutlich weiter: Die Lösung wird als „Insurance Copilot“ direkt in der Arbeitsoberfläche des Agenten verfügbar und begleitet ihn während des gesamten Kundendialogs.
1. EntscheidungsunterstĂĽtzung: Fachwissen in Sekunden statt in Stunden
Der wichtigste Hebel von Generative KI fĂĽr Versicherer ist Geschwindigkeit beim Zugriff auf Wissen.
Statt Suchläufe in SharePoint, Produktordnern und PDFs durchzuführen, kann der Agent in natürlicher Sprache fragen – und Sintra antwortet mit:
- einer konkreten, verständlichen Antwort,
- Verweis auf die Quelle (z. B. Bedingungswerk, interne Richtlinie),
- Kontext zum jeweiligen Kundenfall.
Typische Anwendungsfälle in österreichischen Versicherungsbüros
- „Gilt die Haushaltspolizze auch für das Homeoffice-Equipment?“
- „Welche Nachweise brauche ich für eine Berufsunfähigkeitsleistung bei einem selbständigen IT-Dienstleister?“
- „Welche Wartezeiten gelten bei dieser Kranken-Zusatzversicherung?“
Statt langer Recherche sehen Agenten binnen Sekunden eine versicherungszentrische Antwort, nachvollziehbar und zitierbar. Das erleichtert nicht nur die Beratung, sondern reduziert auch RĂĽckfragen an Underwriting, Fachabteilungen und Rechtsabteilung.
Warum das fĂĽr Ă–sterreich besonders spannend ist
Der österreichische Markt ist geprägt von:
- komplexen Kombiprodukten,
- stark regulierter Beratung,
- und einer traditionell hohen Rolle des persönlichen Vertrauens.
Wenn der Berater vor dem Kunden kompetent, schnell und sicher antwortet – ohne „ich melde mich dann noch einmal“ – stärkt das direkt die Kundenzufriedenheit und die Conversion-Rate im Abschlussgespräch.
2. Bedarfsanalyse: Kein wichtiges Risiko mehr ĂĽbersehen
Die zweite große Stärke von Sintra liegt in der strukturierten Bedarfserhebung. Viele Verkaufschancen gehen verloren, weil im Gespräch:
- kritische Fragen gar nicht gestellt werden,
- Lebenssituationen nur oberflächlich abgefragt werden,
- oder Berater aus Zeitdruck beim Standard bleiben.
Sintra unterstĂĽtzt hier mit dynamischen Fragen und Workflows, die sich an der individuellen Situation des Kunden orientieren.
Zero-Party-Daten sinnvoll nutzen
Im Versicherungsvertrieb sind Zero-Party-Daten (Daten, die der Kunde aktiv und bewusst gibt) Gold wert. Sintra hilft dabei, diese Daten systematisch zu erfassen, z. B. zu:
- Wohnsituation (Miete/Eigentum, Altbau/Neubau, Lage),
- Mobilität (Auto, Öffi, E-Bike, Carsharing),
- Familie (Kinder, Pflegeverantwortung, Absicherungsbedarf),
- finanziellen Plänen (Immobilienkauf, Unternehmensgründung, Pensionsvorsorge).
Auf dieser Basis kann die KI dem Agenten konkrete Deckungslücken und Chancen anzeigen – etwa:
- Unterversicherung bei Eigenheim & Elementarrisiken,
- fehlende Berufsunfähigkeitsabsicherung bei jungen Akademikern,
- Bedarf an Cyber- oder Rechtsschutzdeckungen bei EPUs und KMU.
Der Berater bleibt klar im Fahrersitz, aber er bekommt in Echtzeit Vorschläge, welche Themen er mit dem Kunden ansprechen sollte. Das erhöht:
- Beratungsqualität,
- Cross- und Upselling-Quote,
- und die ErfĂĽllung von Beratungs- und Dokumentationspflichten.
3. Voice-Analyse: Gespräche in strukturierte Insights verwandeln
Ein weiterer Baustein von Sintra ist die Sprach- bzw. Voice-Analyse. Gespräche zwischen Agent und Kunde werden dabei (mit entsprechender Einwilligung und unter Einhaltung der Datenschutzvorgaben) analysiert.
Die KI kann während oder direkt nach dem Gespräch:
- eine strukturierte Zusammenfassung erstellen,
- nächste Schritte vorschlagen (z. B. Unterlagen nachfordern, Alternativangebot erstellen),
- E-Mail-EntwĂĽrfe fĂĽr Follow-ups generieren,
- Coaching-Hinweise für den Agenten geben (z. B. ob wichtige Pflichtaufklärungen erwähnt wurden).
Was das fĂĽr den Vertrieb in Ă–sterreich bedeutet
Für österreichische Vermittler, die sehr stark auf persönliche Beziehungen setzen, ist das ein großer Hebel:
- Das Gespräch bleibt menschlich und persönlich,
- die Nachbearbeitung läuft aber weitgehend automatisiert,
- die Dokumentation gegenĂĽber Aufsicht und Compliance wird leichter.
Gerade in komplexen Sparten wie Lebensversicherung, Krankenversicherung oder Gewerbeversicherungen reduziert das Risiko, dass entscheidende Punkte im Protokoll fehlen. Gleichzeitig steigt die Zahl der Termine, die ein Agent pro Tag qualitativ gut abwickeln kann.
4. Geo- und Immobiliendaten: Bessere Risikobewertung und Prävention
Sintra bringt zudem geografische und immobilienbezogene Empfehlungen in die Beratung. Das spielt direkt in die Themen Risikobewertung, Schadenprävention und Tarifierung hinein – also in die Kernfragen jedes Versicherers.
Anhand von Standort- und Objektdaten kann die KI z. B. einschätzen:
- Hochwasser- oder Sturmexponierung,
- Gebäudetyp, Bauweise, Energiethema (z. B. PV-Anlage am Dach),
- mögliche Präventionsmaßnahmen (Sicherheitsvorkehrungen, bauliche Anpassungen).
Für österreichische Versicherer, die sich mit Starkregen, Hangrutschungen und zunehmenden Naturgefahren beschäftigen, ist das hochrelevant. Der Agent kann dem Kunden so nicht nur eine Prämie nennen, sondern auch konkrete Hinweise geben, wie sich Schäden vermeiden oder reduzieren lassen.
Das Ergebnis:
- bessere Risikoselektion,
- aktiv gelebte Kundenprävention,
- langfristig stabilere Schaden-Kosten-Quote.
5. Praxisleitfaden: So starten österreichische Versicherer mit Generative KI für Agenten
Die Einführung einer Generative-KI-Lösung wie Sintra ist kein IT-Gimmick, sondern ein strategisches Transformationsprojekt. Aus meiner Erfahrung funktionieren Projekte in Versicherungen dann gut, wenn sie in überschaubaren, klar definierten Schritten aufgesetzt werden.
Schritt 1: Klare Use Cases definieren
Statt „Wir machen jetzt KI“ braucht es konkrete Ziele, zum Beispiel:
- Reduktion der Bearbeitungszeit in der Schadenbearbeitung um X %,
- VerkĂĽrzung der Einarbeitungszeit neuer Agenten von 12 auf 6 Monate,
- Steigerung der Abschlussquote in ausgewählten Sparten um Y %,
- Verbesserung der Beratungsdokumentation bei Maklerpartnern.
Schritt 2: Datenbasis und Compliance klären
Für österreichische Häuser führt kein Weg an Datenschutz, IT-Sicherheit und Aufsichtsvorgaben vorbei. Das heißt konkret:
- Klärung, welche Dokumente und Systeme angebunden werden dürfen,
- saubere Zugriffskonzepte und Rollenmodelle,
- Abstimmung mit Datenschutzbeauftragten und Compliance,
- Pilotierung in klar abgegrenzten Testumgebungen.
Schritt 3: Agenten von Anfang an einbinden
Die User Experience entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Laut einer Studie sagen 71 % der Befragten, dass ihre Versicherungsplattform nicht leicht in andere IT-Systeme integrierbar ist. Genau deshalb sollten:
- erfahrene Agenten frĂĽh in die Konzeption eingebunden werden,
- Oberflächen in bestehenden Tools (Maklerportal, Agentensystem, CRM) integriert werden,
- Feedbackschleifen im Pilotbetrieb fix eingeplant werden.
Schritt 4: Messen, lernen, skalieren
Wer den ROI von KI in der Versicherung zeigen will, braucht harte Zahlen:
- durchschnittliche Gesprächsdauer,
- Zeit pro Angebot oder Schadenfall,
- Abschlussraten,
- NPS/Kundenzufriedenheit,
- Fehler- und Reklamationsquoten.
Mit diesen Kennzahlen können Vorstände, Bereichsleiter und Vertriebschefs faktenbasiert entscheiden, wo Sintra & Co. weiter ausgerollt werden.
6. Warum „happy agents“ die beste KI-Strategie für Versicherer sind
Viele KI-Projekte im Versicherungswesen scheitern, weil sie primär auf Kostensenkung durch Automatisierung ausgerichtet sind – und die Menschen, die täglich mit Kunden sprechen, nur als „Effizienzfaktor“ sehen.
Der Ansatz von Sintra ist ein anderer:
„Happy agents make happy and loyal customers.“
Wenn Agenten spĂĽrbar entlastet werden,
- weniger Zeit in unproduktiven Recherchen verbringen,
- bessere Verkaufsgespräche führen,
- fachlich sicher auftreten,
- und nicht von IT-Systemen gebremst werden,
entsteht automatisch ein besseres Kundenerlebnis. Und genau darum geht es im Wettbewerb der kommenden Jahre: Kundenerlebnis, Geschwindigkeit, Fachlichkeit – unterstützt durch KI, nicht ersetzt.
Für die österreichische Versicherungsbranche heißt das: Wer Generative KI gezielt für Beratung, Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Betrugserkennung einsetzt, wird sich im InsurTech-Wettbewerb durchsetzen. Lösungen wie Sintra zeigen, dass diese Zukunft nicht theoretisch ist – sie ist bereits live und produktiv.
Nächster Schritt: Wie Sie Generative KI im eigenen Haus testen können
Wer jetzt im Vorstand, in der IT oder im Vertrieb sitzt und sich fragt: „Wie fangen wir konkret an?“, sollte mit einem klar begrenzten Pilot starten – idealerweise mit einer ausgewählten Agentengruppe oder einem regionalen Vertriebsnetz.
- Wählen Sie 2–3 konkrete Anwendungsfälle (z. B. Entscheidungsunterstützung im Privatkundengeschäft, Bedarfsanalyse im Gewerbebereich).
- Binden Sie Ihre Top-Agenten als Co-Designer ein.
- Arbeiten Sie mit einem Anbieter, der versicherungsspezialisierte Generative KI und europäische Compliance-Standards vereint.
Die Realität: Der Markt bewegt sich schnell. Wer 2026 noch überlegt, startet von hinten. Wer 2025 pilotiert, sammelt jetzt Erfahrungen – und verschafft sich einen klaren Vorsprung.
Fazit: Generative KI wie Sintra ist kein Zukunftsszenario, sondern ein praktisches Werkzeug, das österreichischen Versicherern heute hilft, Beratung, Schadenbearbeitung und Risikobewertung auf ein neues Niveau zu heben. Wer die Menschen im Vertrieb in den Mittelpunkt stellt und KI als Copilot versteht, schafft das, worum es in dieser Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ letztlich geht: bessere Entscheidungen, zufriedenere Kunden und ein Geschäftsmodell, das auch in fünf Jahren noch trägt.