Guidewire Olos: Was österreichische Versicherer jetzt tun sollten

KI für österreichische Versicherungen: InsurTech••By 3L3C

Guidewire Olos bringt KI in Pricing, Underwriting und Schaden auf ein neues Niveau. So können österreichische Versicherer die neuen Funktionen konkret nutzen.

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Warum der neue Guidewire-Release für Österreich relevant ist

Die meisten Versicherer in Österreich haben ein Problem: Tarifanpassungen dauern Monate, Schadenprozesse sind Stückwerk, und KI-Initiativen hängen zwischen Aktuariat, IT und Fachbereich fest. Gleichzeitig erwartet der Markt – von Kfz bis Betriebshaftpflicht – flexible, faire und transparente Prämien in Echtzeit.

Genau hier setzt der neue Guidewire-Release Olos an. Er bündelt KI-Funktionen, Pricing-Tools und neue Komponenten für Underwriting und Schadenbearbeitung in einer Plattform. Für österreichische Kompositversicherer, die bereits auf Guidewire setzen oder es evaluieren, ist das eine sehr konkrete Chance: Weniger manuelle Arbeit, schnellere Produkteinführungen, deutlich präzisere Entscheidungen.

In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ sehen wir uns an, was Olos kann – und vor allem, wie sich diese Funktionen pragmatisch in österreichische Organisationen übersetzen lassen.

1. PricingCenter: Von Monaten zu Tagen bei Tarifanpassungen

Der Kern von Olos ist klar: Guidewire PricingCenter soll Pricing und Rating in einer Plattform bündeln und automatisieren.

Was PricingCenter fachlich bringt

Laut Guidewire verbindet PricingCenter:

  • einheitliche Pricing- und Rating-Prozesse,
  • dynamische Modelle (inkl. KI- und Machine-Learning-Ansätzen),
  • zentrale Modellierung, Testing und Deployment von Tarifänderungen.

Das Ziel ist ambitioniert, aber realistisch: Rate-Changes, die früher Monate gebraucht haben, sollen in Tagen möglich sein.

Für österreichische Versicherer ist das aus drei Gründen spannend:

  1. Inflation & Kostenentwicklung: Reparaturkosten, Gesundheitskosten, Handwerkerpreise – alles bewegt sich dynamisch. Wer Tarife nur ein- bis zweimal pro Jahr ernsthaft nachzieht, verliert Marge oder Marktanteile.
  2. Regulatorische Anforderungen (FMA, IDD, Fair Pricing): Transparente, nachvollziehbare Tariflogik ist Pflicht. Ein zentrales Pricing-System unterstützt Dokumentation, Governance und Auditfähigkeit.
  3. Wettbewerb mit Direktanbietern & InsurTechs: Marktteilnehmer mit schneller Tarifsteuerung können Nischen (z.B. E-Mobilität, Mikro-Betriebe, Cyber) viel agiler bedienen.

Wie sich PricingCenter konkret in Österreich nutzen lässt

Wer PricingCenter ernsthaft nutzen will, sollte nicht nur die Technik sehen, sondern auch die Organisation:

  • Aktuariat als „Owner“ der Tariflogik: Aktuare brauchen die Hoheit über Modelle und Parameter – ohne bei jeder Änderung durch lange IT-Sprints zu müssen.
  • Klare Trennung von Fachlogik und Code: Fachliche Regeln und Modelle gehören in PricingCenter, nicht hart in den Policy-Admin-Code geschrieben.
  • Testen wie im E-Commerce: Systematische A/B-Tests für Preisstrategien, Simulationen von Schadeninflation oder Provisionsanpassungen.

Ein praktikabler Einstieg in einem österreichischen Kompositversicherer:

  1. Start mit einer einzelnen Sparte, z.B. Kfz oder Haushalt.
  2. Bestehende Tariflogik in PricingCenter nachziehen und vereinfachen.
  3. Parallel ein erstes Machine-Learning-Modell einführen (z.B. bessere Segmentierung von Risikogruppen).
  4. Governance-Regeln definieren: Wer darf was anpassen, wie werden Änderungen freigegeben und dokumentiert?

So wird aus einem IT-Projekt ein kontinuierlicher Pricing-Prozess, der zu Ihrer Strategie passt.

2. Underwriting Assistant: KI als Co-Pilot, nicht als Richter

Mit Olos führt Guidewire einen Underwriting Assistant als Early-Access-Funktion ein – Teil des künftigen UnderwritingCenters. Die Idee: KI unterstützt die Annahme von Risiken, statt nur Checklisten abzuarbeiten.

Welche Probleme im österreichischen Underwriting adressiert werden

Viele österreichische Versicherer kämpfen im Industrie- und Gewerbegeschäft mit ähnlichen Mustern:

  • E-Mails mit unstrukturierten Angebotsanfragen
  • PDF-Dokumente, Excel-Listen, Fotos, Verträge
  • Medienbrüche zwischen Vertrieb, Maklerbetreuung und Underwriting
  • Intransparente Priorisierung: Welcher Antrag muss zuerst bearbeitet werden?

Der Underwriting Assistant setzt genau dort an:

  • Automatisierte Submission Intake: Extraktion relevanter Daten aus E-Mails und Dokumenten
  • Triage und Priorisierung: Welche Submission ist attraktiv, welche komplex oder zeitkritisch?
  • Entscheidungshilfen für Risikoselektion, z.B. anhand von Branchen, Summen, Schadenhistorie

Worauf österreichische Versicherer achten sollten

Ich bin überzeugt: KI im Underwriting kann viel Wert schaffen – aber nur, wenn drei Punkte klar geregelt sind:

  1. Klare Rolle der KI: KI ist Co-Pilot. Die letztgültige Entscheidung bleibt beim Underwriter. Das sollte intern und gegenüber Maklern offen kommuniziert werden.
  2. Transparenz und Erklärbarkeit: Underwriter müssen nachvollziehen können, warum die KI einen Fall hoch oder niedrig priorisiert. Blackbox-Modelle erzeugen Widerstand.
  3. Pilotieren mit Fokus-Segmenten: Ein überschaubares Segment wählen (z.B. Kleingewerbe in bestimmten Branchen), saubere Trainingsdaten aufbauen, Feedback-Schleifen etablieren.

Wer das sauber aufsetzt, profitiert doppelt: höhere Bearbeitungsgeschwindigkeit und bessere Qualität der Risikoselektion.

3. ClaimCenter & Workers’ Compensation: Vorbild für österreichische Sparten

Olos bringt neue Funktionen im ClaimCenter speziell für Workers’ Compensation (Arbeitnehmerunfall/Workers’ Comp):

  • feinere Segmentierung von Fällen
  • eingebettete Predictive Analytics
  • bessere Return-to-Work-Einsichten mit Fokus auf
    • rechtliche Exposition
    • medizinische Schwere
    • Zahlungswahrscheinlichkeit

In Österreich ist Workers’ Comp anders organisiert (AUVA & gesetzliche Unfallversicherung), aber die Konzepte lassen sich direkt auf Kfz, Haushalt oder Gewerbe anwenden.

Was sich übertragen lässt

  1. Granulare Segmente in der Schadenbearbeitung

    • einfache vs. komplexe Kfz-Schäden
    • potenziell strittige Haftpflichtfälle
    • Betrugsverdacht in bestimmten Mustern

  2. Embedded Analytics direkt im Schaden-Workflow

    • Vorschläge zur optimalen Reservierung
    • Hinweise auf sinnvolle Partner (Werkstatt, Gutachter, Mediziner)
    • Prognosen zu Bearbeitungsdauer und Kosten

  3. Return-to-Work als Blaupause für „Return-to-Normal“

    • In Sach- und Kfz-Sparten: Wie schnell kommt der Kunde zurück in einen normalen Alltag? Leihwagen, Sofortzahlungen, digitale Dokumentation – alles lässt sich datengetrieben optimieren.

Warum das für österreichische Schadenbereiche spannend ist

Österreichische Kunden sind anspruchsvoll, aber loyal, wenn Schadenprozesse fair, schnell und transparent sind. KI-gestützte Schadenbearbeitung kann helfen:

  • Regulierungsgeschwindigkeit zu erhöhen
  • Reserven realistischer zu setzen
  • Betrugsfälle gezielter zu identifizieren, ohne ehrliche Kunden zu nerven

Wer bereits ClaimCenter einsetzt, sollte prüfen, welche Analytics-Modelle durch Olos hinzukommen und wie diese mit lokal verfügbaren Daten (Schadenhistorie, Partnernetzwerke, Rechtsprechung in Österreich) kombiniert werden können.

4. Regeln, Migration, GenAI: Die unspektakulären, aber entscheidenden Bausteine

Neben den „großen“ Themen bringt Olos einige Features, die im Alltag extrem wichtig sind – auch wenn sie weniger Marketing-Glanz haben.

Zentrales Regelwerk mit Rules Service

Der neue Rules Service mit visuellem Rules Designer verspricht zentrale Verwaltung von Fachregeln, ohne jedes Mal Code anfassen zu müssen. Für österreichische Versicherer ist das ein Hebel für:

  • schnellere Anpassung an FMA-Vorgaben und rechtliche Änderungen
  • einheitliche Regeln über Sparten und Kanäle hinweg
  • bessere Zusammenarbeit von Fachbereich und IT

Für die Praxis empfiehlt sich ein Ansatz in drei Schritten:

  1. Identifikation von „Regel-Hotspots“ (z.B. Annahmerichtlinien, Rabattlogiken, Maklercourtage-Konfigurationen)
  2. Migration dieser Regeln in den Rules Service
  3. Aufbau eines zentralen Governance-Prozesses für Regelfreigaben

APD Conversion: Weg in die Cloud verkürzen

Mit der APD Conversion (Advanced Product Designer Conversion) adressiert Guidewire ein Dauerproblem vieler Häuser: Wie bringt man bestehende Produkte strukturierter und schneller in die Guidewire Cloud?

Wer aktuell noch On-Premise unterwegs ist oder eine hybride Landschaft hat, kann durch APD Conversion:

  • Produktmodelle vereinheitlichen,
  • alte Speziallösungen ablösen,
  • die Basis für standardisiertere, aber immer noch differenzierbare Produkte legen.

Gerade für österreichische Kompositversicherer mit vielen Tarifen aus den 90ern und 2000ern ist das die Chance, bei einer Cloud-Migration nicht nur „Lift & Shift“ zu machen, sondern wirklich zu modernisieren.

GenAI Service & Agentic Framework: Chancen und Grenzen

Olos bringt außerdem ein Early-Access-GenAI Service und Agentic Framework, mit dem KI-Agenten entlang des gesamten Versicherungszyklus eingesetzt werden können.

Anwendungsfälle, die ich für österreichische Versicherer besonders relevant finde:

  • KI-Assistenten für Sachbearbeiter (Schaden, Underwriting, Vertrieb) mit kontextbezogenen Vorschlägen
  • Dokumentenverständnis (Gutachten, Arztberichte, Verträge) mit strukturierter Aufbereitung
  • Kundendialog im Self-Service, der Fachlogik aus Guidewire berücksichtigt

Wichtig ist hier eine nüchterne Perspektive:

  • GenAI ersetzt keine Kernsysteme, sondern erweitert sie.
  • Datenschutz (DSGVO), Betriebsrat und FMA-Anforderungen müssen von Anfang an mitgedacht werden.
  • Erfolgreiche Projekte starten klein, z.B. mit einem internen KI-Copilot für Schadenbearbeiter, bevor man in Richtung Endkunde geht.

5. Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten

Die Olos-Ankündigung zeigt klar: KI wird im Guidewire-Ökosystem zum Standard, nicht zum Zusatzfeature. Wer in Österreich auf Guidewire setzt oder dorthin möchte, sollte Olos nicht als „Release-Note“ abtun, sondern als strategischen Wendepunkt sehen.

Drei konkrete Schritte, die ich empfehlen würde:

  1. Strategieworkshop „KI & Guidewire“ aufsetzen
    Beteiligte: Vorstand, Aktuariat, Schaden, Underwriting, IT, Compliance. Ziel: Wo soll KI in den nächsten 24 Monaten wertschaffend wirken? Pricing? Schaden? Vertrieb?

  2. Zwei bis drei fokussierte Use Cases definieren
    Beispielsweise:

    • schnellere Tarifanpassung in Kfz mit PricingCenter
    • KI-gestütztes Triage im Gewerbe-Underwriting
    • Predictive Analytics für Reserven in Kfz- oder Haushalt-Schäden

  3. Pilot mit klaren Metriken aufsetzen

    • „Time-to-Rate-Change“ um 50 % reduzieren
    • Bearbeitungszeit im Underwriting um 30 % senken
    • Reserven-Trefferquote messbar verbessern

Damit fügt sich Olos schlüssig in unsere Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ein: Es geht nicht um bunte KI-Demos, sondern um durchgängig integrierte Prozesse – vom Pricing über das Underwriting bis in den Schaden. Die Technologie ist da. Entscheidend ist jetzt, wer sie zuerst konsequent in österreichische Realität übersetzt.