Insurance Copilot: Wie Gen KI österreichische Makler stärkt

Insurance Copilot: Wie Gen KI österreichische Makler stärkt

Die Produktivität in der Versicherungsberatung ist im Keller: Interne Analysen vieler Häuser in DACH zeigen, dass Berater:innen bis zu 3–4 Stunden pro Tag mit Suchen, Nachlesen und Dokumentieren verbringen – statt mit Kund:innen. Gleichzeitig steigen Schadenaufwände durch Naturkatastrophen, Inflation und immer strengere Regulierung. Für österreichische Versicherungen ist das eine toxische Kombination.

Genau an diesem Punkt setzt ein neues Werkzeug an: spezialisierte „Insurance Copilots“ auf Basis generativer KI, wie sie Plattformen à la Zelros einführen. Sie versprechen, Makler, Außendienst und Contact Center im Alltag so zu unterstützen, dass Beratung schneller, präziser und deutlich persönlicher wird.

In diesem Beitrag aus unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ zeige ich, was hinter einem Insurance Copilot steckt, welche Funktionen für den heimischen Markt wirklich relevant sind und wie Sie damit ganz konkret Abschlüsse, Schadenbearbeitung und Kundenzufriedenheit verbessern können.

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Was ein Insurance Copilot im Alltag tatsächlich leistet

Ein Insurance Copilot ist im Kern eine KI-Assistenz, die speziell für Versicherungsgeschäft, Produkte und Prozesse trainiert ist – kein generischer Chatbot. Er sitzt direkt in den bestehenden Systemen (Maklerportal, CRM, Bestandssystem, Schadenplattform) und unterstützt dort, wo heute die meiste Zeit verloren geht.

Die wichtigsten Aufgaben auf einen Blick:

• Echtzeit-Entscheidungsunterstützung in Beratungsgesprächen
• Suche und Zusammenfassung von Informationen aus Verträgen, Bedingungen, E-Mails und internen Leitfäden
• Personalisierte Empfehlungen für Produkte, Tarife und „Next Best Action“
• Unterstützung bei Dokumentation und Kommunikation (E-Mails, Gesprächsnotizen, Beschwerdeantworten)

Der große Unterschied zu klassischen Wissensdatenbanken: Der Copilot kombiniert strukturierte Daten (Vertragsdaten, Schäden, Prämien, Risikoklassen) mit unstrukturierten Daten (PDF-Bedingungen, E-Mails, Gesprächsnotizen, Protokolle) und erzeugt daraus in Sekunden konkrete Antworten – inklusive Handlungsvorschlägen.

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Echtzeit-KI im Beratungsgespräch: Strukturierte + unstrukturierte Daten nutzen

Der stärkste Hebel für österreichische Versicherer liegt in der Gen KI Entscheidungsunterstützung in Echtzeit. Hier spielen Insurance Copilots wie der von Zelros ihre Stärken aus.

Kontextualisierte Antworten statt „generischer KI-Chat“

Ein typisches Szenario aus einer Wiener Filiale:

Eine Kundin ruft an, weil sie wissen möchte, ob ihr E‑Bike im Rahmen der Haushaltsversicherung ausreichend abgesichert ist – und ob es eine bessere Variante gibt.

Der Copilot kann in diesem Moment:

• die aktuelle Polizze und Deckungsbausteine lesen,
• relevante Passagen aus den AVB und Sonderbedingungen extrahieren,
• erkennen, ob bereits Schäden oder Auffälligkeiten im Bestand vorhanden sind,
• auf Basis interner Regeln Upgrade-Optionen und passende Produkte vorschlagen.

Statt „KI sagt: E‑Bikes sind oft versichert“ erhält die Beraterin eine konkrete, auf diese Kundin bezogene Antwort:

„Das E‑Bike ist derzeit bis 2.000 € mit Selbstbehalt von 300 € gegen Diebstahl in der Haushaltsversicherung inkludiert. Aufgrund der Nutzung (Pendlerin, urban) ist das Paket ‚Haushalt Plus Mobilität‘ eine passende Option. Empfohlene Formulierung für den Upsell …“

Laufend aktuelles Fachwissen

In der Versicherungsbranche ist Wissen nur so gut wie sein Aktualitätsgrad. Tarife ändern sich, Regulatorik (IDD, ESG, FMA-Rundschreiben) wird nachgeschärft, neue Produkte kommen dazu.

Ein spezialisierter Insurance Copilot:

• aktualisiert sein Wissen automatisch, sobald neue Produktunterlagen, Rundschreiben oder Pricing-Modelle eingespielt werden,
• zeigt transparent an, aus welchen Dokumenten eine Antwort stammt,
• verhindert, dass Berater:innen mit veralteten Info-Sheets arbeiten.

Gerade mit Blick auf die FMA- und IDD-Vorgaben zur Geeignetheitsprüfung und Beratungsdokumentation ist das ein wesentlicher Compliance-Vorteil.

Zentrale Schnittstelle statt Tool-Wildwuchs

Viele österreichische Versicherer kämpfen mit einem Zoo aus Systemen: Bestandsführung, CRM, Tarifierung, Schaden, DMS, E‑Mail, manchmal noch ein separates Maklerportal.

Der Copilot sitzt als zentrale Intelligenzschicht darüber und verbindet:

• Drittanbieter-Daten (Bonität, Geo-Risiko, Wetter, Unternehmenregister)
• interne Systeme (Vertrag, Schaden, Provisionsabrechnung)
• Dokumentenarchive (Polizzen, AVB, Protokolle)

Für Makler und Agenturen heißt das: eine Anlaufstelle, statt fünf Masken parallel offen zu haben.

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Marketplace & Use Cases: Wie Gen KI die Skills von Agenten ausbaut

Ein weiterer spannender Aspekt sind vorkonfigurierte Use Cases, wie sie z.B. der Zelros Marketplace anbietet. Dahinter steckt die Idee, dass Versicherer nicht bei null starten müssen, sondern erprobte Szenarien nutzen und anpassen können.

Typische Einsatzfelder für österreichische Versicherer

1. Risikobewertung verbessern

   • KI analysiert Kundendaten, Branchenrisiko, regionale Wetter-/Katastrophendaten.
   • Berater erhält eine verständliche Risikozusammenfassung plus Vorschlag für Deckungssummen und Obliegenheiten.

2. Schadenbearbeitung beschleunigen

   • Copilot erstellt Echtzeit-Zusammenfassungen von Telefonaten (Voice-to-Text),
   • schlägt fehlende Angaben vor („Nächste sinnvolle Frage“),
   • empfiehlt die nächste Prozessaktion (Rückfrage, Gutachter, Sofortzahlung).

3. Betrugserkennung unterstützen

   • KI erkennt ungewöhnliche Muster im Vergleich zu ähnlichen Fällen,
   • liefert der Sachbearbeitung konkrete Hinweise, worauf zu achten ist (z.B. Netzwerke, Schadenhäufigkeit, auffällige Dokumente).

4. Personalisierte Tarife & Cross-Selling

   • Copilot nutzt Kundensegmente, Lebensphase und vorhandene Produkte,
   • generiert konkrete Cross- & Upsell-Empfehlungen, die regulatorisch sauber sind.

Gerade im KMU- und Freiberufler-Segment, das in Österreich stark von regionalen Maklern betreut wird, lassen sich so komplexe Deckungskonzepte verständlich aufbereiten.

Next-Best-Question & Next-Best-Action

Besonders spannend ist die Funktion „Dynamic Next Best Question“:

• Die KI hört (bei Einwilligung) im Call Center mit,
• erkennt anhand der Antworten, welche Informationslücken noch bestehen,
• schlägt der Mitarbeiterin die nächste, fachlich sinnvolle Frage vor.

Beispiel in der Kfz-Schadenmeldung:

„Fragen Sie nach, ob ein Mietwagen benötigt wird und ob bereits eine Reparaturwerkstatt kontaktiert wurde.“

Dadurch werden Schadenmeldungen vollständiger, Rückfragen sinken und der Kunde hat das Gefühl, strukturiert und sicher durch den Prozess geführt zu werden.

Textbausteine, E‑Mails und Einwände

Generative KI eignet sich hervorragend für personalisierte Kommunikation, solange sie eingebettet und kontrolliert ist. Ein Insurance Copilot kann u.a.:

• E‑Mail-Entwürfe auf Basis von Gesprächsnotizen erstellen (z.B. Angebotszusendung, Nachfass-Mail),
• Argumentationshilfen liefern, um typische Einwände („zu teuer“, „brauche ich nicht“) sachlich und kundenorientiert zu beantworten,
• juristisch sensible Formulierungen auf Compliance prüfen.

Für österreichische Kund:innen, die Wert auf verständliche Sprache legen, ist das ein entscheidender Pluspunkt – weg von unverständlichem Versicherungsdeutsch.

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7.000+ Empfehlungen: Skalierte Expertise für P&C, Leben und KMU

Plattformen wie Zelros bringen out-of-the-box tausende vordefinierte Empfehlungen mit – laut Anbieter über 7.000, verteilt über Sparten wie Sach/Haftpflicht (P&C), Leben und KMU.

Was bringt das konkret für österreichische Versicherungen?

• Schneller Start: Statt jedes Regelwerk in Projekten neu zu modellieren, können Standard-Use-Cases (z.B. Eigenheim, Haushalt, Kfz, Unfall, Berufsunfähigkeit, KMU-Betriebsbündel) übernommen und lokalisiert werden.
• Best Practices eingebaut: Die empfohlenen Produkte und Argumente basieren auf internationalen Erfahrungswerten, die an regionale Vorgaben (österreichisches Recht, Steuerrecht, Sozialversicherung, FMA-Richtlinien) angepasst werden können.
• Proaktive Prävention: Der Copilot schlägt nicht nur Produkte, sondern auch Präventionsmaßnahmen vor (z.B. Elementarschutz, Cyber-Hygiene im KMU, Sicherheitsmaßnahmen in der Landwirtschaft) – das zahlt direkt auf Schadenquote und Risikomanagement ein.

Für kleinere Versicherer und wechselseitige Versicherungsvereine ist das besonders attraktiv: Sie erhalten KI-gestützte Expertise, die bisher oft nur großen internationalen Gruppen zur Verfügung stand.

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Implementierung in Österreich: Worauf es wirklich ankommt

Die Technologie ist nur die halbe Miete. Entscheidend ist, wie ein Insurance Copilot eingeführt wird.

1. Einsatzfelder fokussieren

Statt „alles auf einmal“ empfehle ich, mit 2–3 klar umrissenen Use Cases zu starten, zum Beispiel:

• Kfz- und Haushaltberatung im Call Center
• Schadenaufnahme bei Naturkatastrophen (z.B. Hochwasser, Sturm)
• Cross-Selling von Unfall- und Berufsunfähigkeitsversicherungen im Außendienst

Damit lassen sich schnell messbare Effekte erzielen (z.B. kürzere Gesprächsdauer, höhere Abschlussquote, weniger Rückfragen in Schadenfällen).

2. Makler, Agenturen und Innendienst einbeziehen

Der Copilot muss die Sprache der Anwender:innen sprechen. Das heißt konkret:

• Workshops mit Maklern, Außendienst und Sachbearbeitung,
• Sammlung typischer Fragen, Einwände und Formulierungen,
• gemeinsames Feintuning der Antworten, bevor die KI flächig ausgerollt wird.

Wer das ernst nimmt, erhöht die Akzeptanz der KI massiv – und verhindert den Eindruck „neues Tool von oben“.

3. Datenschutz & FMA-Konformität sicherstellen

Österreichische Versicherer stehen unter genauer Beobachtung, wenn es um Datenschutz und algorithmische Entscheidungen geht.

Wichtige Punkte:

• Datenverarbeitung strikt nach DSGVO und österreichischem Datenschutzrecht,
• klare Regeln, welche Kundendaten der Copilot sehen darf,
• Auditierbarkeit der KI-Entscheidungen (warum wurde welche Empfehlung gegeben?),
• keine vollautomatisierten Ablehnungen ohne menschliche Kontrolle, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Leben und Kranken.

Seriöse Anbieter bringen hierfür Security- und Compliance-Konzepte inklusive ISO-Zertifizierungen und Rollen-/Rechtemanagement mit.

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Warum sich ein Insurance Copilot für österreichische Versicherer jetzt lohnt

Insurance Copilots verbinden Generative KI, Versicherungs-Know-how und Datenintegration in einem Werkzeug, das Makler, Agenturen und Innendienst täglich nutzen können. Für den österreichischen Markt sind vor allem drei Effekte entscheidend:

1. Produktivität: Weniger Zeit mit Suchen, mehr Zeit für Kundengespräche und Beratung.
2. Qualität & Compliance: Konsistente, aktuelle Antworten, dokumentierte Entscheidungswege und bessere Erfüllung von IDD- und FMA-Anforderungen.
3. Kundenerlebnis: Spürbar schnellere, persönlichere und verständlichere Interaktionen – vom Erstkontakt bis zur Schadenregulierung.

Wer als österreichischer Versicherer oder Maklerbetrieb ohnehin darüber nachdenkt, KI in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife einzusetzen, sollte einen Insurance Copilot als zentrale Komponente der eigenen InsurTech-Strategie betrachten – nicht als nettes Zusatztool.

Der nächste logische Schritt? Identifizieren Sie einen konkreten Pilotbereich (z.B. Kfz-Schaden oder Haushaltsberatung), definieren Sie 3–4 Kennzahlen (Bearbeitungszeit, Erstlösungsquote, NPS, Abschlussrate) und testen Sie, wie weit Sie mit einem spezialisierten Insurance Copilot in 100 Tagen kommen.

Die Erfahrung aus anderen Märkten zeigt: Wer früh startet, setzt den Standard, an dem sich der Rest messen lassen muss.