Der InsurLab Germany Jahresbericht 2024 zeigt, wie Versicherer KI und InsurTech konkret nutzen. Was österreichische Versicherungen jetzt daraus lernen sollten.
Warum der InsurLab Jahresbericht 2024 für Österreich spannend ist
2024 war für Versicherungen in DACH kein gemütliches Verwaltungsjahr, sondern ein Stresstest: steigende Schäden, Kostendruck, Regulatorik – und gleichzeitig ein rasanter Produktivstart von KI in Vertrieb, Schadenbearbeitung und Risikoprüfung. Wer da noch ohne klare Innovationsagenda unterwegs ist, zahlt doppelt: mit höheren Kosten und mit verlorenen Kund:innen.
Der InsurLab Germany Jahresbericht 2024 zeigt ziemlich gut, wie deutsche Versicherer und InsurTechs genau damit umgehen: Kooperation statt Alleingang, klare Fokusthemen, viel Experimentierfreude – und sehr konkrete Use Cases rund um Künstliche Intelligenz. Für österreichische Versicherungen ist das kein „Nice to have“-Lesestoff, sondern im Grunde eine Roadmap, wie man 2025/2026 im Markt konkurrenzfähig bleibt.
In diesem Beitrag ordne ich den Jahresbericht in den Kontext unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ein: Was machen die Deutschen anders? Welche Formate funktionieren? Und – vor allem – welche Learnings lassen sich 1:1 auf den österreichischen Markt und auf KI-Projekte in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife übertragen?
1. Kernbotschaft des Jahresberichts: Kooperation schlägt Einzelkampf
Die zentrale Aussage des InsurLab-Jahresberichts ist klar: Innovation in der Versicherungsbranche entsteht im Netzwerk, nicht im Silo. 2024 war geprägt von Kooperationen zwischen etablierten Versicherern, InsurTechs, Technologiepartnern und Hochschulen.
Für österreichische Häuser ist das hochrelevant, weil viele KI-Initiativen noch intern „im stillen Kämmerchen“ laufen. Der Jahresbericht zeigt das Gegenteil:
- Corporates bringen Kundenzugang, Daten, Regulatorik-Know-how.
- Start- und Scale-ups liefern KI-Modelle, moderne Architekturen, UX-Kompetenz.
- Hubs wie InsurLab orchestrieren Scouting, Matching und gemeinsame Projekte.
Die Lehre daraus: Wer KI-Projekte in der Versicherung alleine baut, braucht länger, zahlt mehr und landet oft bei Proof-of-Concepts, die nie in den produktiven Betrieb kommen. Ein orchestriertes Ökosystem beschleunigt Time-to-Market massiv.
„Innovation in der Versicherung ist Teamsport. Wer das verstanden hat, reduziert Projektlaufzeiten von Jahren auf Monate.“
Gerade im kleinen österreichischen Markt bietet es sich an, sich an solche Strukturen anzulehnen – sei es über Kooperationen in Deutschland oder durch den Aufbau eines eigenen, fokussierten InsurTech-Ökosystems in Österreich.
2. Formate, die tatsächlich Innovation erzeugen – nicht nur Events
Der Jahresbericht 2024 listet zahlreiche Formate: Topic Days, Masterclasses, Webinare, Peer Meetups, Topic Groups, Bootcamps, Zukunftsworkshops. Das wirkt auf den ersten Blick nach bunter Eventwolke. Wenn man genauer hinschaut, erkennt man ein System dahinter.
2.1 Von Impuls bis Umsetzung: der rote Faden
Die Formate decken den kompletten Innovationszyklus ab:
- Impulse & Denkanstöße – z.B. Topic Days, Webinare, insureNXT
- Ziel: Bewusstsein und Orientierung. Welche KI-Trends sind relevant? Welche Use Cases funktionieren wirklich? Wer hat schon Erfahrungen?
- Vernetzung & Synergien – z.B. Peer Meetups, Scouting & Matching
- Ziel: Die richtigen Leute an einen Tisch bringen – Fachbereich, IT, Start-ups, Fachanwält:innen, Aktuar:innen.
- Austausch & Lösungen – z.B. Topic Groups, gemeinsame Projektinitiativen
- Ziel: Von der PowerPoint-Idee zur umsetzbaren Lösungskonzeption.
- Zukunft & Trends – z.B. Bootcamps, Zukunftsworkshops, Trendradar
- Ziel: Mittelfristige Roadmaps entwickeln, um nicht nur heute, sondern auch 2027/2030 wettbewerbsfähig zu sein.
Für österreichische Versicherer, die mit KI starten oder ihre bestehenden Initiativen strukturieren wollen, lässt sich daraus ein klares Vorgehen ableiten.
2.2 Wie ein österreichischer Versicherer diese Struktur nutzen kann
Ein praxistauglicher Ablauf – angelehnt an die InsurLab-Logik – könnte so aussehen:
- Bewusstsein schaffen: interne „KI Topic Days“ für Schaden, Vertrieb, Underwriting – praxisorientiert, mit konkreten InsurTech-Beispielen aus DACH.
- Use Cases fokussieren: in kleinen, bereichsübergreifenden Gruppen 3–5 priorisierte KI-Anwendungsfälle auswählen (z.B. automatisierte Erstprüfung in der Kfz-Schadenbearbeitung, Betrugsindikationen in der Haftpflicht, dynamische Tarifgestaltung in der Reiseversicherung).
- Partner scouten: aktiv nach Start-ups und Technologiepartnern suchen, die genau diese Use Cases bereits umgesetzt haben – idealerweise mit erprobten Lösungen aus Deutschland.
- Bootcamps & Sprints: in 4–8 Wochen gemeinsam Prototypen bauen, Datenanbindung klären, Compliance und aktuarielles Setup bewerten.
- Skalieren statt versanden: von Pilot direkt in eine klar geplante Roll-out-Strategie überleiten – mit Change-Begleitung für Schadenteams und Vertrieb.
Das Entscheidende: Formate sind kein Selbstzweck. Sie sind Werkzeuge, um in kurzer Zeit von Theorie zu produktiven KI-Lösungen zu kommen.
3. KI-Fokus im Jahresbericht: Was für Österreich besonders relevant ist
Der InsurLab-Jahresbericht 2024 legt einen deutlichen Schwerpunkt auf Technologie- und Trendthemen, allen voran Künstliche Intelligenz. Viele der beschriebenen Aktivitäten drehen sich um genau die Themen, die wir in Österreich gerade intensiv diskutieren.
3.1 Schadenbearbeitung: von Tagen zu Minuten
In mehreren Projekten der Mitgliedsunternehmen geht es um KI-gestützte Schadenbearbeitung:
- automatisierte Dokumentenerkennung (z.B. Rechnungen, Gutachten)
- Vorprüfung und Routing: Welcher Schadenfall ist hochkomplex, welcher „Straight Through“?
- Bilderkennung für Kfz- oder Sachschäden
Was heißt das für österreichische Versicherer?
- Zielgröße definieren: z.B. „70 % der Standard-Kfz-Schäden innerhalb von 24 Stunden regulieren“.
- Datenqualität prüfen: Ohne strukturierte Historie wird jedes KI-Projekt zäh. Früh auf Datenbereinigung und einheitliche Schaden-Codierung setzen.
- Start mit eng begrenztem Segment: etwa Glas- oder Kleinschäden, bevor man den kompletten Schadenkosmos angreift.
Wer sich hier an erfolgreichen DACH-Projekten orientiert, spart 6–12 Monate Lernkurve.
3.2 Risikobewertung: feiner als Standardtarife
Im Bereich Risikoprüfung und Underwriting zeigen die InsurLab-Aktivitäten, wie Modelle mit externen Datenquellen, Verhaltensdaten und dynamischen Merkmalen angereichert werden. Der Effekt: Tarife werden granularer, ohne automatisch unverständlich oder intransparent zu werden.
Für Österreich sind vor allem zwei Punkte interessant:
- Kleinere Märkte sind kein Nachteil, wenn Daten sauber strukturiert und mit externen Quellen (z.B. Geo-, Wetter-, Mobilitätsdaten) kombiniert werden.
- Regulatorik ist gestaltbar, wenn Aktuariat, Recht und Data Science von Beginn an an einem Tisch sitzen und ein gemeinsames Zielmodell entwickeln.
3.3 Betrugserkennung: vom Bauchgefühl zu Mustern
Mehrere deutsche Projekte nutzen KI, um Auffälligkeiten in Schadenfällen zu erkennen – nicht als Automatismus zur Ablehnung, sondern als Hinweis für spezielle Prüfungsteams. Typische Signale:
- ungewöhnliche Häufung ähnlicher Schäden
- Auffälligkeiten bei beteiligten Werkstätten oder Dienstleistern
- untypische Kombinationen aus Schadenart, Zeitpunkt und Historie
Für österreichische Versicherer, die traditionell stark auf erfahrene Sachbearbeiter:innen setzen, ist hier der entscheidende Punkt:
KI ersetzt das Bauchgefühl nicht, sie skaliert es.
Gut gemachte Betrugserkennung bedeutet: Die erfahrensten Leute konzentrieren sich auf die wirklich relevanten Fälle, statt im Massengeschäft unterzugehen.
3.4 Personalisierte Tarife: fairer, nicht nur teurer
Der Jahresbericht greift immer wieder das Thema kundenzentrierte, personalisierte Tarife auf – getrieben durch Daten und KI. Entscheidend ist dabei die Haltung: Es geht nicht darum, jeden Euro Mehrprämie zu heben, sondern fairere, verständliche Tarife zu gestalten.
Für Österreich, wo Vertrauen in Versicherer traditionell hoch, aber auch sensibel ist, funktioniert das vor allem dann gut, wenn drei Bedingungen erfüllt sind:
- Transparenz: Kunden verstehen, warum sie profitieren.
- Freiwilligkeit: insbesondere bei datenintensiven Modellen (Telematik, Gesundheitsdaten).
- Mehrwert: z.B. Assistance-Leistungen, Präventionsservices, Coaching statt nur „andere Prämie“.
4. Was österreichische Versicherer konkret vom InsurLab-Modell übernehmen können
Die spannendste Frage für die Praxis lautet: Wie übersetzt man die Erkenntnisse aus dem InsurLab Jahresbericht 2024 in eine österreichische Realität? Drei Ansatzpunkte halte ich für besonders wirksam.
4.1 Ein eigenes, kleines „InsurLab Österreich“ im Unternehmen bauen
Man braucht nicht sofort einen nationalen Hub. Viele Elemente lassen sich intern nachbilden:
- eine interne Topic Group „KI & InsurTech“ mit Vertreter:innen aus Schaden, Vertrieb, Produkt, IT, Recht, Aktuariat
- ein klarer Use-Case-Funnel: von Ideen über Proof-of-Concept bis zum produktiven Betrieb
- ein jährlicher Innovationsbericht nach Vorbild des InsurLab-Jahresberichts, der offen zeigt: Was haben wir getestet? Was hat funktioniert? Was nicht – und warum?
Das schafft Transparenz, Prioritäten und verhindert die berühmten „Schattenprojekte“, die am Ende niemand verantwortet.
4.2 Gezielte Kooperation mit DACH-InsurTechs
Österreichische Versicherer müssen das Rad nicht neu erfinden. Der Jahresbericht zeigt, wie viele reife InsurTech-Lösungen bereits produktiv bei deutschen Häusern laufen – von KI-Schadenstrecken über OCR-Plattformen bis zu Underwriting-Engines.
Sinnvoll ist ein strukturierter Ansatz:
- Scouting: Welche InsurTechs haben Use Cases, die zu unseren strategischen Zielen 2025–2027 passen?
- Matching: Wer passt kulturell, technologisch (Cloud, Schnittstellen) und regulatorisch (EU-/DACH-Setup)?
- Pilot & Skalierung: lieber ein Pilot mit echter Skalierungsperspektive als fünf Showcases ohne Anschlussfähigkeit.
4.3 Vom PDF zur Roadmap: den Jahresbericht aktiv nutzen
Der InsurLab Jahresbericht 2024 ist mehr als ein Marketingdokument. Richtig genutzt, wird er zu einem praktischen Arbeitswerkzeug:
- als Diskussionsgrundlage im Vorstand: Welche der beschriebenen Trends betreffen unser Geschäftsmodell direkt?
- als Inspiration für die Jahresplanung 2026: Welche Formate (Bootcamps, Peer Meetups, Topic Groups) brauchen wir intern oder im österreichischen Markt?
- als Benchmark: Wo stehen wir im Vergleich zu den im Bericht genannten Aktivitäten? Eher im Experimentmodus oder schon in der Skalierung?
Wer den Bericht nur ablegt, verschenkt Potenzial. Wer ihn als Spiegel und Ideenspeicher nutzt, beschleunigt die eigene KI- und InsurTech-Agenda deutlich.
5. Nächste Schritte für KI in österreichischen Versicherungen
Der InsurLab Germany Jahresbericht 2024 zeigt sehr klar, wohin die Reise geht: KI ist in der DACH-Versicherungswelt längst aus dem Experimentierstatus raus. Sie sitzt in Schadenworkflows, Risikomodellen, im Vertrieb – oft unsichtbar für den Kunden, aber spürbar in Geschwindigkeit, Kosten und Servicequalität.
Für österreichische Versicherungen, die in den nächsten 12–24 Monaten ernsthaft aufschließen wollen, ergeben sich daraus drei unmittelbare Schritte:
- Statuscheck: Wo steht unser Haus heute bei KI in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierten Tarifen – ehrlich, ohne Hochglanzfolien?
- Fokus setzen: 3–5 konkrete Use Cases auswählen, statt 20 Ideen lose anzutesten.
- Ökosystem nutzen: aktiv Kooperationen mit InsurTechs und Hubs in DACH suchen, statt alles allein zu entwickeln.
Wer diese Schritte geht, wird feststellen: Die Lücke zu den Vorreitern ist kleiner als gedacht – sofern man ins Tun kommt und nicht im Theoretisieren stecken bleibt.
Die eigentliche Frage für 2026 lautet also weniger „Ob KI unsere Branche verändert?“, sondern: „Mit welcher Rolle wollen wir in dieser neuen Versicherungswelt auftreten – Nachzügler oder Mitgestalter?“