Generative KI als Versicherungscopilot für Österreich

Generative KI als Versicherungscopilot für Österreich

44,9 Milliarden US‑Dollar Marktvolumen – so hoch wurde der globale Markt für Generative KI laut Wavestone bereits 2023 bewertet. Für 2024 wird ein Wachstum von 24,4 % erwartet. Wer in der österreichischen Versicherungswelt heute noch glaubt, KI sei ein „Zukunftsthema“, verpasst gerade die entscheidende Kurve.

Die Realität: Generative KI und InsurTech verändern schon jetzt, wie Schäden bearbeitet, Risiken bewertet, Betrug erkannt und Tarife personalisiert werden. Kund:innen erwarten digitale Erlebnisse wie bei Streaming‑Diensten oder Neo‑Banken – und zwar auch bei Kfz‑, Haushalts- oder Krankenversicherung. Viele Versicherer spüren den Druck, wissen aber nicht, wie sie von PoC‑Spielwiese zu messbarem Geschäftswert kommen.

In diesem Beitrag – als Teil unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ – zeige ich, wie Generative KI in Verbindung mit personalisierten Versicherungserlebnissen funktioniert, was hinter dem Konzept des Versicherungscopiloten steckt und wie österreichische Häuser das Thema pragmatisch angehen können.

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1. Warum Generative KI für Versicherungen mehr ist als ein Chatbot

Generative KI ist im Versicherungskontext vor allem eins: ein Produktivitäts- und Personalisierungs-Booster entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Vertrieb über Underwriting bis Schaden.

Konkrete Nutzen für österreichische Versicherer

Für den österreichischen Markt sehe ich vier Kernhebel:

1. Schadenbearbeitung beschleunigen
   Modelle fassen Schadenmeldungen zusammen, prüfen Deckungen auf Basis der Polizzen, schlagen Rückfragen vor und generieren begründete Entscheidungsvorschläge. Bearbeitungszeiten sinken von Tagen auf Stunden oder Minuten.

2. Risikobewertung präzisieren
   Generative KI kann unstrukturierte Informationen (Gutachten, Mailverläufe, Dokumente) strukturieren, relevante Datenpunkte extrahieren und Underwritern in verständlicher Form präsentieren. So wird Risikoprüfung transparenter und konsistenter.

3. Betrugserkennung intelligenter machen
   Statt nur starre Regeln zu nutzen, erkennt KI sprachliche Muster, Auffälligkeiten in Beschreibungen oder wiederkehrende Konstellationen in Schadenmeldungen – und speist diese Insights in bestehende Fraud‑Engines ein.

4. Personalisierte Tarife und Angebote entwickeln
   Aus Kundenhistorien, Interaktionsdaten und externen Informationen lassen sich präzise Bedarfsprofile erstellen. Generative KI formuliert daraus individuelle Produktvorschläge in verständlicher Sprache – passend zu österreichischem Markt, Recht und Alltag.

Die große Chance: KI wird nicht Kund:innen ersetzen, sondern Mitarbeitende unterstützen – als intelligenter Copilot, der repetitive Arbeit abnimmt und Raum für Beratung, Empathie und komplexe Entscheidungen schafft.

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2. Der Versicherungscopilot: Was dahinter steckt

Der Bericht „Transforming Insurance with Generative AI & Personalized Experiences – 2024“ spricht vom „insurance copilot“. Dieses Bild trifft den Punkt: KI sitzt nicht am Steuer, sondern auf dem Nebensitz.

Ein Versicherungscopilot ist eine Generative‑KI‑Lösung, die Mitarbeitende im Vertrieb, Service, Underwriting und Schadenbearbeitung kontextbezogen unterstützt – in Echtzeit und auf Basis der Unternehmensdaten.

Typische Einsatzszenarien eines Versicherungscopiloten

1. Im Vertrieb und in der Beratung

• Echtzeit‑Vorschläge für Cross‑ und Up‑Selling während des Kundengesprächs
• Automatisch generierte, individuelle Angebotsunterlagen
• Zusammenfassungen von Kundengesprächen inklusive To‑dos für Nachbetreuung

2. Im Contact Center und Backoffice

• KI‑gestützte Antwortvorschläge auf E‑Mails, Chats und Beschwerden
• Automatische Klassifikation und Priorisierung von Anfragen
• Zusammenführung von Informationen aus Bestandssystemen in einer 360°‑Sicht

3. In Schaden und Leistungsprüfung

• Strukturierung von Freitext-Schadenmeldungen (Telefonprotokolle, E‑Mails)
• Abgleich mit Deckungsumfang, Bedingungen und Sonderregelungen
• Textbausteine für kundenfreundliche und rechtssichere Schreiben

Für österreichische Versicherungen ist entscheidend: Der Copilot muss österreichisches Recht, lokale Produkte, Sprachgebrauch und Datenschutzanforderungen kennen. Reine US‑Standardmodelle reichen nicht.

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3. Personalisierte Versicherungserlebnisse: Von der Police zum Service

Die meisten Versicherer in Österreich haben sehr ähnliche Herausforderungen: hohe Austauschbarkeit der Produkte, steigender Kostendruck, anspruchsvolle Kund:innen. Klassische Tarifrechner auf der Website reichen nicht mehr.

Personalisierte Versicherung bedeutet:

• Individuelle Ansprache statt Massenmailing
• Dynamische Tarife statt starrer Preislisten
• Kontextbezogene Empfehlungen statt Produktkatalog

Was Generative KI hier konkret leisten kann

1. Hyperpersonalisierte Kommunikation

Generative KI passt Tonalität, Detailtiefe und Inhalt an:

• junge Zielgruppe in Wien mit Fokus auf Mobilität und Reisen
• Familie im Speckgürtel mit Haus, Auto, Kinderabsicherung
• KMU im Tourismus mit saisonalen Risiken

Ein und dieselbe Produktlogik wird so in verschiedenen, passgenauen Sprachen ausgespielt – von der Angebotsmail bis zur Schadeninformation.

2. Smarte Tarifgestaltung

In Verbindung mit Pricing‑Systemen können personaliserte Tarife entstehen, z. B.:

• Telematik‑basierte Kfz‑Tarife („Pay how you drive“)
• dynamische Haushaltsversicherung je nach Wohnsituation und Werten
• modulare Cyber‑Deckungen für KMU

Generative KI hilft dabei, die oft komplexen Pricing‑Modelle verständlich zu erklären, Varianten zu simulieren und für Kund:innen nachvollziehbar aufzubereiten.

3. Proaktive Betreuung statt reiner Schadenzahlung

Auf Basis von Kundendaten, Lebensereignissen und externen Signalen erkennt KI Situationen, in denen Kontakt sinnvoll ist:

• Hinweis auf Anpassung der Haushaltsversicherung nach Umzug
• Angebot zur Einkommensabsicherung bei Jobwechsel
• Präventionshinweise vor Unwettern oder Reisewarnungen

So wird Versicherung vom Produkt zum Service – ein wichtiger Unterschied in einem saturierten Markt wie Österreich.

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4. Praxisleitfaden: Wie österreichische Versicherer starten sollten

Viele Häuser hängen in der „Use‑Case‑PowerPoint‑Phase“ fest. Dabei ist der Weg zu ersten produktiven Lösungen überschaubar, wenn man strukturiert vorgeht.

Schritt 1: Reifegrad ehrlich einschätzen

• Wie gut sind Datenquellen (Bestandssysteme, DMS, CRM) angebunden?
• Gibt es bereits KI‑/Analytics‑Projekte (z. B. Fraud, Pricing)?
• Welche Teams sind offen und experimentierfreudig (z. B. Contact Center, Bancassurance‑Partner)?

Ohne diese Bestandsaufnahme landen Projekte schnell in der Sackgasse.

Schritt 2: Einen klaren, messbaren Use Case wählen

Für schnellen, sichtbaren Nutzen eignen sich:

• Schaden-Erstmeldung: KI erstellt strukturierte Schadenfälle aus Freitext und Anhängen.
• E-Mail‑Antwortvorschläge im Service: Verkürzung der Bearbeitungszeit, verbesserte Qualität.
• Unterstützung von Makler- oder Bankpartnern mit Copilot im Frontend.

Wichtig: Gleich zu Beginn KPIs definieren, z. B. Bearbeitungszeit, First‑Contact‑Resolution, NPS, Abschlussquote.

Schritt 3: Sicherheit, Datenschutz, Governance absichern

Gerade in Österreich mit hoher Sensibilität für Datenschutz ist das kein „Nice to have“, sondern Pflicht:

• Verarbeitung personenbezogener Daten strikt nach DSGVO und lokalen Vorgaben
• klare Richtlinien, welche Daten in KI‑Modelle fließen dürfen
• technische Schutzmaßnahmen (Maskierung, Zugriffskontrollen, Audit Trails)
• erklärbare KI‑Ergebnisse, um Entscheidungen nachvollziehbar zu machen

Mein Rat: KI‑Governance von Anfang an gemeinsam mit Compliance, Betriebsrat und Datenschutz aufsetzen, nicht erst kurz vor dem Roll‑out.

Schritt 4: Fachbereiche früh einbinden

Der häufigste Fehler: KI‑Projekte werden als reines IT‑Thema gesehen. Erfolgreiche InsurTech‑Initiativen funktionieren anders.

• Claims‑Expert:innen testen früh Prototypen und geben Feedback.
• Vertrieb und Agenturen definieren, wie Empfehlungen präsentiert werden sollen.
• Schulungen zeigen Nutzen und Grenzen des Copiloten – inklusive „No‑Go‑Beispiele“.

Wenn Mitarbeitende merken, dass der Copilot ihnen den Alltag erleichtert statt sie zu kontrollieren, steigt Akzeptanz sprunghaft.

Schritt 5: Vom Piloten in den skalierbaren Betrieb

Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt sollten Versicherer zügig klären:

• Welche weiteren Prozesse profitieren am meisten?
• Wie integrieren wir den Copilot sauber in Kernsysteme und Portale?
• Wie sieht ein Betriebsmodell aus (Monitoring, Modellpflege, Prompt‑Bibliothek)?

Hier kommen oft spezialisierte InsurTech‑Plattformen ins Spiel, die genau für Banking und Insurance optimiert sind – inklusive vordefinierter Use Cases, Sicherheitskonzept und Integrationen.

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5. Worauf österreichische Versicherer besonders achten müssen

Die Einführung von Generativer KI ist kein „Copy & Paste“ aus anderen Ländern. Der österreichische Markt hat einige Besonderheiten.

Lokale Anforderungen und Besonderheiten

• Sprach- und Kulturverständnis: Dialekte, Anredeformen, Nuancen zwischen B2C und B2B.
• Produktlandschaft: spezifische Produkte (z. B. Sonderlösungen im Gesundheits- und Pensionsbereich) müssen im Wissensmodell abgebildet sein.
• Vertriebsstruktur: starke Rolle von Makler:innen, Ausschließlichkeitsorganisationen und Banken. Der Copilot muss in deren Tools integrierbar sein.

Typische Stolpersteine – und wie man sie vermeidet

1. „Wir bauen alles selbst“
   Viele IT‑Abteilungen unterschätzen Aufwand und regulatorische Anforderungen. Sinnvoller ist meist ein Hybridansatz: Standardisierte InsurTech‑Lösungen plus gezielte Eigenentwicklungen.

2. Fehlende Datenbasis
   Generative KI braucht qualitativ gute Daten. Vor dem großen Wurf reicht oft ein pragmatischer Schritt: relevante Dokumente und Policies strukturiert verfügbar machen, erste RAG‑(Retrieval‑Augmented‑Generation‑)Use‑Cases umsetzen.

3. Zu große Projekte ohne Quick Wins
   Lieber mit einem überschaubaren, aber sichtbaren Use Case starten, Ergebnisse zeigen und dann ausbauen. Das erhöht Vertrauen bei Management und Mitarbeitenden.

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Fazit: Jetzt den Versicherungscopiloten auf den Beifahrersitz holen

Generative KI ist für österreichische Versicherer längst kein Experiment mehr, sondern ein handfestes Werkzeug: schnellere Schadenbearbeitung, präzisere Risikobewertung, smartere Betrugserkennung und wirklich personalisierte Tarife sind heute technisch machbar – und wirtschaftlich sinnvoll.

Der Schlüssel dazu ist nicht „mehr KI“, sondern der richtige Einsatz als Versicherungscopilot: eingebettet in Prozesse, abgestützt durch Governance und getragen von den Fachbereichen. InsurTech‑Plattformen, die speziell für Banking und Insurance entwickelt wurden, helfen dabei, von der Idee zum messbaren ROI zu kommen.

Wer jetzt handelt, kann sich im österreichischen Markt klar differenzieren – über Kundenerlebnis, Geschwindigkeit und Servicequalität, nicht nur über den Preis.

Wenn Sie prüfen wollen, wie ein Generative‑KI‑Copilot Ihre Schadenbearbeitung, Risikoprüfung oder den Vertrieb konkret unterstützen kann, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die ersten Schritte zu planen – bevor andere den Beifahrersitz schon besetzt haben.