Wie KI-Assistenten Versicherer wirklich schneller machen

Warum KI-Assistenten jetzt zum Pflichtprogramm werden

Ein mittlerer Versicherer in Zentraleuropa verbringt laut McKinsey-Studien rund 60–70 % der Wissensarbeiter-Zeit mit Suchen, Nachlesen, Dokumentieren und Abstimmen. Nur der kleinere Rest fließt in echte Wertschöpfung: Beratung, Entscheidungen, Produktentwicklung.

Genau hier setzen moderne KI-Assistenten wie Claude an – und zwar nicht als Spielerei im Browser, sondern direkt integriert in Kernsysteme wie Bestandsführung, Schadenplattformen oder Angebotsstrecken. International ist dieser Trend bereits sichtbar: Anbieter wie Equisoft koppeln generative KI eng an ihre Versicherungssoftware, um Modernisierungsprogramme zu beschleunigen.

Für österreichische Versicherer, die 2025 mitten in Sanierung von Altsystemen, Kostendruck und Fachkräftemangel stecken, ist das eine klare Chance: Wer KI-Assistenten sauber in die eigene Systemlandschaft integriert, verkürzt Projekte, entlastet Teams und verbessert Kundenerlebnisse. In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es genau darum – mit Fokus auf Praxis, nicht auf Buzzwords.

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Was hinter „KI im Kernsystem“ wirklich steckt

KI bringt erst dann echten Hebel, wenn sie als Bestandteil der Versicherungs-IT gedacht wird – nicht als separates Spielzeug.

Statt ein Chatfenster nebenbei zu öffnen, entsteht im Idealfall ein kontextsensitiver Assistent, der:

• auf Vertrags-, Schaden- und Kundendaten zugreifen darf (kontrolliert),
• die jeweilige Benutzeroberfläche kennt (z.B. Schadenmaske, Tarifierung, Courtageabrechnung),
• und die nächsten sinnvollen Arbeitsschritte aktiv vorschlägt.

Typische Einsatzfelder in Bestands- und Polizzensystemen

In Policy-Administration-Systemen und Bestandsführung lassen sich mit Claude & Co unter anderem automatisieren:

• Vertragsanalyse: Zusammenfassungen komplexer Verträge für Underwriter oder Maklerbetreuung.
• Tarif- und Bedingungsvergleich: Unterschiede zwischen alten und neuen Tarifgenerationen in Klartext.
• Dokumentgenerierung: Vorbefüllte Kundenanschreiben, Nachtragsangebote, interne Memos.
• Regel-Monitoring: Unterstützung bei der Prüfung, ob Zeichnungsrichtlinien, Annahmerichtlinien oder Compliance-Vorgaben eingehalten werden.

Die Realität: Viele österreichische Häuser kämpfen mit heterogenen Kernsystemen, historisch gewachsenen Produktbeständen und „Makrolandschaften“ in Excel. Genau hier entfaltet eine gut integrierte KI ihre Wirkung, weil sie die Komplexität verdeckt und Mitarbeitende entlastet.

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Drei konkrete Hebel für österreichische Versicherer

Wer KI-Assistenten ernsthaft einführt, sollte sich auf drei Kernnutzen konzentrieren: schnellere Modernisierung, effizientere Schadenbearbeitung und bessere Entscheidungsqualität.

1. Modernisierung von Altsystemen beschleunigen

Große Bestandsmigrationen und Systemablösungen sind in Österreich längst Alltag – gerade in Komposit und Leben. Klassische Probleme:

• unvollständige Dokumentation von Altsystemen,
• inkonsistente Produktlogiken,
• Know-how in Köpfen einzelner Senior-Experten.

Ein integrierter KI-Assistent kann hier:

• Legacy-Dokumentation analysieren und in verständliche Struktur bringen,
• Regeln aus Altverträgen beschreiben, die dann in das neue Kernsystem übertragen werden,
• User Stories und Testfälle generieren, basierend auf echten Vertragskonstellationen,
• Mitarbeitende schulen, indem er Fragen zum neuen System in Alltagssprache beantwortet.

Die Folge: Fachbereiche werden endlich vom „Bottleneck“ zum Taktgeber, weil sie nicht mehr jedes einzelne Dokument von Hand zerlegen und erklären müssen. Migrationswellen können dichter geplant werden – das spart Monate Projektlaufzeit.

2. Schadenbearbeitung messbar beschleunigen

In unserer Themenreihe spielt die KI-gestützte Schadenbearbeitung ohnehin eine Hauptrolle. Mit Integration in die Schadenplattform ergeben sich u.a. diese Optionen:

• Ersteinschätzung: KI liest die Schadenmeldung, schlägt Schadenart, Deckungsprüfung und Priorität vor.
• Korrespondenz: Entwurf von Antwortschreiben an Kund:innen, Werkstätten oder Ärzte als Vorschlag.
• Informationsabruf: Auf eine natürliche Frage wie „Zeig mir alle relevanten Fristen zu diesem Kfz-Schaden“ liefert die KI die passende Liste aus Systemfeldern.
• Lernende Checklisten: Aus bisherigen Vorgängen werden Checklisten erzeugt, die die Bearbeitung standardisieren.

Versicherer, die solche Funktionen international im Einsatz haben, berichten von Bearbeitungszeitverkürzungen im ein- bis zweistelligen Prozentbereich – ohne zusätzliche Köpfe. Der Clou: Die Qualität steigt, weil weniger vergessen wird und die Dokumentation automatisch vollständiger wird.

3. Bessere Entscheidungen in Underwriting und Produktentwicklung

Risikoprüfung und Produktmanagement leben von konsistenter Informationsbasis. KI-Assistenten unterstützen hier, indem sie:

• Regionale Risiken und historische Schadenhäufigkeit in Reports verdichten,
• Produktideen testen, z.B. „Wie würde sich ein neuer E-Mobilitäts-Baustein auf unser derzeitiges Portfolio auswirken?“ (basierend auf annähernden Szenarien),
• Vertriebsunterlagen vereinheitlichen, indem sie aus Fachkonzepten präzise Kurzfassungen für Makler oder Bancassurance-Partner erstellen.

Gerade im österreichischen Markt, in dem einige Häuser stark regional verankert sind und Nischenprodukte anbieten, hilft diese Art von KI dabei, Entscheidungen datenbasiert und schneller zu treffen – ohne jedes Mal ein komplettes BI-Projekt aufsetzen zu müssen.

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Datenschutz, Aufsicht & Fachwissen: die kritischen Fragen ehrlich beantworten

Wer in Österreich KI im Versicherungskontext einführt, kommt an Datenschutz und Aufsicht nicht vorbei. Das ist kein Hemmnis, sondern ein Designkriterium.

Wie bleibt KI DSGVO-konform?

Aus meiner Sicht funktionieren zukunftsfähige Setups nur, wenn:

1. Daten im eigenen oder europäischen Rechtsraum verarbeitet werden,
2. kein unkontrollierter Lern-Effekt mit Kunden- oder Vertragsdaten stattfindet,
3. klare Rollen- und Berechtigungskonzepte greifen (Schadenbearbeiter sieht nur, was er sonst auch sieht),
4. Transparenz herrscht, welche Prompts und Antworten protokolliert werden.

Die Integration von Claude oder einem ähnlichen Modell in Versicherungssoftware bedeutet daher praktisch immer: Private, kontrollierte Instanz, kein offener Zugriff auf öffentliche KI-Dienste mit Echtdaten.

Rolle der FMA und Governance

Die Finanzmarktaufsicht erwartet von Versicherern nachvollziehbare Prozesse. Für KI heißt das:

• Dokumentierte Modell-Governance (Versionen, Trainingsstand, Verantwortlichkeiten),
• Risikobewertung: Wo liegt die KI nur beratend, wo hat sie faktisch Einfluss auf Entscheidungen?
• Monitoring von Output-Qualität und Fehlerquoten,
• Klare Regeln zur menschlichen Letztentscheidung in kritischen Fällen (z.B. Leistungsablehnung in der Krankenversicherung).

Wer das von Anfang an mitdenkt und früh den Dialog mit Compliance, Datenschutz und Betriebsrat sucht, verkürzt später die Freigabeprozesse massiv.

Bleibt Fachwissen dann noch wichtig?

Ja – und zwar mehr als zuvor. Gute Ergebnisse entstehen, wenn:

• Fachbereiche Prompts und Use Cases mitgestalten,
• Produkt- und Schadenexpert:innen Feedback geben, wo Antworten fachlich falsch oder unpräzise sind,
• Lernschleifen aufgebaut werden: Was funktioniert im Alltag? Was nicht?

KI ersetzt keine Underwriter:innen oder Schadenprofis. Sie macht deren Know-how skalierbar. Wer heute die Mischung aus Fachlichkeit und KI-Verständnis aufbaut, wird in zwei bis drei Jahren die internen Standards setzen.

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Wie österreichische Versicherer pragmatisch starten können

Der sinnvollste Einstieg: kleine, klar umrissene Piloten mit echter Fachbereichsverantwortung – nicht ein weiteres IT-Experiment.

1. Use Cases auswählen, die schnell Wirkung zeigen

Erprobte Kandidaten für den Start:

• Schaden-Korrespondenz in Kfz oder Haushalt (Textvorschläge, die von Sachbearbeitenden freigegeben werden),
• Vertragszusammenfassungen in der Lebensversicherung (Stichpunkte für Kundenhotline und Maklerservice),
• Migration-Support im Rahmen einer laufenden Systemablösung (Dokumentanalyse, Testfallerstellung),
• Interner Wissensassistent für Produkte und Prozesse (FAQ für neue Mitarbeitende).

Wichtig ist, von Beginn an Messgrößen zu definieren: Minuten pro Vorgang, Durchlaufzeit, First-Time-Right-Quote, Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

2. Technische Integration strukturiert aufsetzen

Technisch sollten österreichische Versicherer sicherstellen, dass:

• eine sichere KI-Plattform (on-premise oder EU-Cloud) verfügbar ist,
• Schnittstellen zu Kernsystemen existieren (Bestand, Schaden, DMS),
• die KI nur auf freigegebene Datenbereiche zugreifen kann,
• es eine Fallback-Strategie gibt, falls das Modell temporär nicht erreichbar ist.

In vielen Fällen bietet sich an, zunächst über einen spezialisierten InsurTech-Partner zu gehen, der Integration und Use-Case-Design aus einer Hand begleitet – statt alle Schnittstellen selbst zu bauen.

3. Mitarbeitende aktiv einbinden

Akzeptanz entsteht nicht durch PowerPoint, sondern durch konkrete Entlastung. Erfolgreiche Häuser:

• holen Pilot-Teams früh ins Boot und lassen sie Feedback zum Assistenten geben,
• schulen nicht nur „wo klicke ich“, sondern erklären Stärken und Grenzen von KI,
• belohnen Vorschläge für neue Use Cases aus dem Team.

Wer offene Kommunikation pflegt („KI nimmt euch monotone Aufgaben, nicht den Job“), baut Vertrauen auf – und vermindert Widerstände, bevor sie entstehen.

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Was das für die Serie „KI für österreichische Versicherungen“ bedeutet

Wenn internationale Anbieter wie Equisoft Claude direkt in ihre Versicherungsplattformen einbauen, zeigt das: Generative KI ist vom Experiment in die Infrastruktur gewandert. Für Österreich heißt das nicht, blind nachzuahmen, sondern jetzt strategische Leitplanken zu setzen.

Für unsere Themenreihe ergeben sich damit drei klare Lehren:

1. Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife profitieren alle von integrierten KI-Assistenten – nicht von isolierten Insellösungen.
2. Der wahre Wettbewerbsvorteil entsteht, wenn Fachlichkeit und KI-Integration zusammengedacht werden: Produkte, Prozesse und Systeme werden gemeinsam neu gestaltet.
3. Wer 2025 beginnt, systematisch Erfahrung mit KI im Kernsystem zu sammeln, hat 2027 einen spürbaren Abstand – bei Kosten, Time-to-Market und Kundenerlebnis.

Für Versicherer in Österreich stellt sich damit weniger die Frage, ob KI-Assistenten wie Claude im Einsatz sein werden, sondern wie gut sie ans eigene Geschäft angepasst sind.

Wer sich jetzt strukturiert an das Thema wagt, Pilotbereiche klug auswählt und Datenschutz sowie Governance von Beginn an mitnimmt, hat eine realistische Chance, KI von einem Risiko zu einem echten Wettbewerbsvorteil zu machen.