Warum InsurTech & KI für österreichische Versicherer 2025 entscheidend sind – von Daten im Underwriting über Schadenautomatisierung bis zu personalisierten Tarifen.
Warum InsurTech für österreichische Versicherer jetzt zur Chefsache wird
37 % – so groß kann laut Accenture die Umsatzlücke zwischen Innovationsführern und Nachzüglern in der Schaden-/Unfallversicherung bis Ende 2025 werden. In absoluten Zahlen sind das bis zu 200 Milliarden US‑Dollar, die vor allem mit neuen Risiko-Produkten und Services verdient werden.
Für österreichische Versicherer ist das keine abstrakte globale Zahl. Sie steht sinnbildlich für eines: Wer KI und InsurTech nur beobachtet, verliert Marktanteile. Wer smart kooperiert, gewinnt Kund:innen.
In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, wie künstliche Intelligenz Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife verändert. Dieser Beitrag fokussiert auf einen zentralen Hebel: die Zusammenarbeit zwischen etablierten Versicherern und InsurTechs – und was das konkret für den österreichischen Markt bedeutet.
Von Konkurrenz zu Kooperation: Das neue Betriebssystem der Branche
InsurTechs sind heute weniger Angreifer, sondern Innovationstreiber für traditionelle Versicherer. Die Zeiten, in denen jedes Start-up als Bedrohung gesehen wurde, sind vorbei.
Was InsurTechs konkret einbringen
InsurTechs bringen Fähigkeiten ein, die klassische Versicherer oft nur langsam aufbauen können:
- KI-gestützte Datenanalyse für Underwriting und Tarifierung
- Automatisierte Schadenprozesse (End-to-End, inkl. Reserven und Auszahlung)
- Personalisierte Empfehlungen in Echtzeit über alle Kanäle
- Nutzung neuer Datenquellen (Telematik, IoT, Wearables, offene Daten)
- Schnelle Experimente mit neuen Produkten (Pay-per-Use, Embedded Insurance, On‑Demand‑Deckungen)
Versicherer wiederum bringen Dinge ein, die Start-ups nicht haben:
- Zulassung, regulatorische Expertise und Compliance-Strukturen
- Historische Bestands- und Schaden-Daten
- Kapitalstärke und Risikotragfähigkeit
- Vertriebsnetze, Maklerkanäle und starken Markenvertrauen
Die Kombination erzeugt neue Wertangebote, die alleine kaum jemand bauen kann: hochregulierte, vertrauenswürdige Produkte, die sich dank KI und InsurTech „anfühlen wie Amazon“ – einfach, verständlich und personalisiert.
Für Österreich bedeutet das: Statt die „eine große Eigenentwicklung“ anzustreben, lohnt es sich, gezielte Partnerschaften mit InsurTechs einzugehen – idealerweise über kuratierte Ökosysteme oder Partnerprogramme, wie sie international bereits erfolgreich laufen.
Daten als Gamechanger: Wie KI Underwriting & Schadenbearbeitung verändert
Das Herz von InsurTech ist nicht die App, sondern der Umgang mit Daten. Wer Daten richtig nutzt, beschleunigt Prozesse, senkt Schadenkosten und verbessert Kundenerlebnisse – gleichzeitig.
Neue Datenquellen für Underwriting
Ein Beispiel, das international bereits Standard wird und in Österreich an Fahrt aufnimmt: Usage-based Insurance (UBI) – also Tarife nach Fahrverhalten und Nutzung.
Dafür greifen InsurTech-Ökosysteme auf:
- Telematik-Daten aus OBD‑Steckern oder direkt aus vernetzten Fahrzeugen
- Smartphone-Sensoren (Bremsverhalten, Kurven, nächtliche Fahrten)
- Kontextdaten wie Wetter, Verkehrslage, Unfallhäufung entlang der Strecke
In Verbindung mit einem modernen Bestands-/Policensystem und KI-Algorithmen entsteht:
- Feinere Risikoselektion: nicht nur Alter und PS, sondern reales Fahrverhalten
- Dynamische Tarifierung: Anpassung bei geändertem Nutzungsverhalten
- Incentivierung von Sicherheit: Boni für defensives Fahren statt reinem Preiswettbewerb
Gerade im österreichischen Markt mit starkem Kfz-Wettbewerb kann UBI eine sinnvolle Differenzierung sein – vor allem für jüngere Zielgruppen, die bereit sind, Daten zu teilen, wenn der Preis stimmt.
Eine Umfrage, auf die sich Laura Drabik bezieht, zeigt: Rund 60 % der Kund:innen sind bereit, Daten zu teilen, wenn sie dafür personalisierte Preise erhalten.
KI im Schaden: Von der Meldung bis zur Auszahlung
Auch in der Schadenbearbeitung liegen enorme Potenziale:
- Automatischer First Notice of Loss (FNOL): Sensoren im Fahrzeug oder Smart‑Home‑Geräte melden einen Schaden automatisch.
- Echtzeit-Triage: KI entscheidet, ob ein Schaden direkt reguliert, an ein Sachverständigennetz geschickt oder manuell geprüft werden soll.
- Automatisierte Reserven: Algorithmen schätzen basierend auf Bilddaten, Historie und Textinformationen den erwarteten Schadenaufwand.
- Direktauszahlungen bei einfachen Schäden (z.B. Glasbruch, Kleinschäden im Haushalt) innerhalb von Minuten statt Tagen.
Für österreichische Versicherer, die mit stark ausgelasteten Schadenabteilungen und Fachkräftemangel kämpfen, sind KI-gestützte InsurTech-Lösungen nicht nur „nice to have“, sondern ein Instrument zur Entlastung von Mitarbeitenden – damit diese sich auf komplexe, beratungsintensive Fälle konzentrieren können.
Omnikanal, Personalisierung, Vertrauen: Was Kund:innen wirklich wollen
Rund 70 % der Kund:innen holen sich ein Angebot online – aber weniger als 30 % schließen die Versicherung dann auch online ab. Diese Quote hat sich in den letzten Jahren nur geringfügig verbessert.
Das sagt viel über die Realität im Markt:
- Online reicht für den Einstieg.
- Beim Abschluss – vor allem bei komplexen Produkten – wollen viele Menschen weiterhin einen Menschen.
Warum Abschlüsse trotzdem stocken
Zwei Gründe sind besonders relevant:
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Komplexität der Produkte
Viele Deckungen sind für Laien schwer verständlich. Bei großen Risiken wie Leben, Berufsunfähigkeit oder Unternehmensversicherungen wollen Kund:innen sicher sein, dass nichts übersehen wurde. -
Vertrauen in Marke und Technologie
Ein Flugticket über mehrere hundert Euro online zu buchen ist völlig normal. Bei Versicherungssummen in ähnlicher Höhe wirkt der Markt dagegen oft altmodisch. Wer seine Kreditkarte bei einer Airline hinterlegt, hat das Gefühl, dass Rückerstattung, Umbuchung und Support funktionieren. Bei vielen Versicherern fehlt dieses digitale Vertrauenslevel noch.
Wie InsurTechs hier ansetzen
Drei Erfolgsfaktoren stechen heraus:
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Echter Omnikanal statt „Online oder Offline“
- Kund:innen starten auf dem Portal oder Vergleichsrechner,
- wechseln in den Chatbot,
- landen bei einer Beraterin am Telefon oder in der Filiale – und alle sehen denselben Informationsstand.
Niemand muss Angaben doppelt machen. Was im E‑Commerce Standard ist (man denke an Warenkörbe), muss in der Versicherung genauso funktionieren.
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Personalisierung durch KI-Empfehlungen
McKinsey zeigt: Unternehmen mit exzellenter Personalisierung steigern den Umsatz im Schnitt um 25 %.
Im Versicherungsbereich heißt das:- Produktempfehlungen, die zur Lebenssituation passen (z.B. Geburt eines Kindes, Immobilienkauf, Unternehmensgründung)
- Cross‑ und Up‑Selling, das sinnvolle Lücken schließt, statt einfach nur mehr Prämie zu erzeugen
- Intelligente Gesprächsunterstützung für Berater:innen, die passende Produkte im Moment des Kundendialogs vorschlägt
KI-Plattformen wie Empfehlungssysteme (Recommendation Engines) sind hier der Dreh- und Angelpunkt – gerade für österreichische Häuser mit starkem persönlichen Vertrieb.
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Integration mit einer modernen Kernplattform
Personalisierung, IoT-Daten, Omnikanal-Kommunikation – das alles bringt wenig, wenn die Datenlandschaft fragmentiert ist.Wer ernsthaft KI für österreichische Versicherungen einsetzen will, braucht:
- eine zentrale Kundensicht,
- konsistente Produkt- und Tarifdaten,
- saubere Schnittstellen zu InsurTech-Lösungen.
Viele internationale Versicherer arbeiten hier mit kuratierten Partner-Programmen oder InsurTech-Inkubatoren, um geprüfte Lösungen schneller an die Kernsysteme anbinden zu können.
Die größten Hürden für traditionelle Versicherer – und wie man sie räumt
Die meisten Häuser scheitern nicht an der Technologie, sondern an Auswahl, Integration und Organisation.
1. Überblick im InsurTech-Dschungel
Es gibt hunderte Lösungen für jeden Teilprozess: Pricing, Schaden, Vertrieb, Betrugserkennung, Customer Service. Für ein österreichisches Versicherungsunternehmen ist es nahezu unmöglich, alle zu kennen und fundiert zu bewerten.
Pragmatische Ansätze:
- Teilnahme an kuratierten Ökosystemen (z.B. Partnerprogramme großer Softwareanbieter)
- Aufbau einer kleinen, fokussierten InsurTech-Scouting-Einheit statt eines überdimensionierten „Innovation Lab“
- Nutzung von Pilotprojekten mit klarer Fragestellung (z.B. „Schadenlaufzeit in Sparte X um 20 % reduzieren“)
2. Integration in bestehende IT-Landschaften
Alt-Systeme, monolithische Anwendungen und gewachsene Schnittstellenlandschaften machen viele KI- und InsurTech-Projekte zäh.
Wie Versicherer gegensteuern können:
- konsequenter Ausbau von API-Layern als Fassade vor Altsystemen
- Modernisierung kritischer Kernsysteme Schritt für Schritt (statt Big Bang)
- klare Priorisierung: erst Datenqualität, dann KI-Projekte in der Breite
Vor allem für Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Betrugserkennung lohnt sich eine frühzeitige Integration: Dort ist der ROI am schnellsten sichtbar.
3. Kultur und Organisation
Selbst die beste InsurTech-Lösung hilft wenig, wenn:
- Fachbereiche sie nicht verstehen,
- Vertrieb sie als Bedrohung sieht,
- oder niemand Verantwortung für Skalierung übernimmt.
Was ich in vielen Projekten als wirksam erlebt habe:
- klare Business-KPIs pro Use Case (z.B. „+10 % Cross-Sell in Bestand“, „−30 % Bearbeitungszeit im einfachen Schaden“)
- gemischte Teams aus Fachbereich, IT und Vertrieb, die gemeinsam entscheiden
- Transparenz gegenüber Mitarbeitenden, wie KI-Tools sie entlasten statt ersetzen
DEI & Talent: Ohne Vielfalt keine guten KI-Produkte
Ein Aspekt, der in Tech- und InsurTech-Diskussionen zu kurz kommt: Wer baut die KI eigentlich – und mit welcher Perspektive?
Versicherung ist für alle da. Produkte, die nur aus der Sicht einer homogenen Gruppe entwickelt werden, sind automatisch lückenhaft:
- Schadenkommunikation, die an bestimmten Zielgruppen vorbeiredet
- Tarife, die Lebensrealitäten von Frauen, Migrant:innen oder Selbstständigen nicht abbilden
- Betrugsmodelle, die unbewusst diskriminierende Muster verstärken
Organisationen wie Girls in Tech zeigen, wie wichtig es ist, mehr und vielfältigere Frauen in Tech-Rollen zu bringen – von Data Science bis Produktmanagement. Für österreichische Versicherungen bedeutet das ganz konkret:
- gezielte Programme, um Frauen in IT- und Data-Rollen zu entwickeln
- Mentoring und sichtbare Role Models in Führungspositionen
- gemischte Projektteams, wenn es um KI-Modelle, Pricing und Kommunikation geht
Wer KI für österreichische Versicherungen ernst nimmt, muss DEI als Qualitätsfaktor begreifen – nicht als „nice to have“ aus der HR-Abteilung.
Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten
Die Realität: Die Basis für KI und InsurTech ist oft schon vorhanden – sie wird nur nicht konsequent genutzt.
Drei sinnvolle Schritte für die nächsten 6–12 Monate:
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Use Cases priorisieren, die schnell Wirkung zeigen
- KI-gestützte Produktempfehlungen im Vertrieb (Agentur, Makler, Call Center)
- Teilautomatisierung von Standard-Schäden
- Betrugsindikatoren im Kfz‑ oder Haushaltbereich
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2–3 InsurTech-Partner gezielt auswählen
- Fokus auf klaren Mehrwert (z.B. Personalisierung, Schaden-Automatisierung)
- Technische Anschlussfähigkeit an bestehende Systeme prüfen
- mit Pilotprojekten starten, aber Skalierung von Anfang an mitdenken
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Organisation vorbereiten
- Verantwortlichkeiten für „KI & InsurTech“ klar verankern (nicht nur „Innovation“, sondern im Kerngeschäft)
- Vertrieb und Schaden früh einbinden und als Mitgestalter positionieren
- Fachliche Schulungen zu KI-Grundlagen, Datenkompetenz und ethischen Fragen anbieten
Wer diese Schritte geht, ist deutlich besser aufgestellt, um von den Wachstumschancen im InsurTech-Bereich zu profitieren – statt nur zuzusehen, wie andere den Markt neu verteilen.
Die gute Nachricht: Die Kombination aus starker Versicherungs-Tradition in Österreich und gezielter InsurTech-Zusammenarbeit ist kein Widerspruch. Sie ist wahrscheinlich das stärkste Setup, das man 2025 haben kann.
Ausblick: KI für österreichische Versicherungen – der nächste Schritt
Dieser Beitrag hat gezeigt, wie Zusammenarbeit mit InsurTechs und der Einsatz von KI Underwriting, Schadenbearbeitung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife verändern. In den nächsten Teilen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ gehen wir noch tiefer in konkrete Use Cases:
- Wie KI die Schadenbearbeitung in Österreich messbar beschleunigt
- Welche Daten für faire, personalisierte Tarife wirklich relevant sind
- Wie sich Betrugserkennung mit KI von „Kontrolle“ zu „Schutz des Kollektivs“ entwickelt
Die entscheidende Frage für jedes österreichische Versicherungsunternehmen bleibt: Wollen wir beim Thema KI und InsurTech mitgestalten – oder später erklären, warum andere schneller waren?