KI-Oma Hilde & Co.: Was Versicherer aus O2s Betrugsschutz lernen

KI für österreichische Versicherungen: InsurTech••By 3L3C

Telefónicas „KI-Oma Hilde“ zeigt, wie KI Kund:innen vor Betrug schützt. Was österreichische Versicherer daraus für Betrugserkennung, Produkte und Vertrieb lernen können.

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Warum „KI-Oma Hilde“ für Versicherer ein Weckruf ist

Telefonbetrug hat 2024 in Deutschland und Österreich fünf- bis sechsstellige Schäden pro Fall verursacht – oft bei besonders schutzbedürftigen Kund:innen. Telefónica O2 reagiert darauf mit einer charmant benannten Lösung: „KI-Oma Hilde“, einem KI-basierten System zum Schutz vor Telefon- und Onlinebetrug.

Für österreichische Versicherer ist das mehr als eine nette Tech-News. Es ist ein Blick in die Zukunft von Betrugsprävention und Kundenschutz, der direkt auf die Versicherungsbranche übertragbar ist – von Schadenbearbeitung bis InsurTech-Produkten.

In dieser Folge unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, was hinter solchen KI-Ansätzen steckt, wie sie funktionieren und wie Versicherungen sie konkret für Betrugserkennung, Risikobewertung und Kundenbindung nutzen können.

Was steckt hinter „KI-Oma Hilde“ – und warum ist das relevant?

Der Kern von „KI-Oma Hilde“ ist simpel beschrieben: Ein KI-System erkennt Muster von Betrugsversuchen in Echtzeit und schützt Kund:innen, bevor Schaden entsteht.

Im Telko-Umfeld bedeutet das zum Beispiel:

  • Erkennen auffälliger Anrufmuster (z.B. viele Auslandsanrufe in kurzer Zeit)
  • Warnhinweise bei verdächtigen SMS oder Phishing-Links
  • Automatisierte Hinweise fĂĽr besonders gefährdete Gruppen, etwa Senior:innen

FĂĽr Versicherungen ist das hochrelevant, weil das Grundprinzip identisch ist:

Verdächtiges Verhalten wird nicht erst nach dem Schaden analysiert, sondern proaktiv erkannt – mit KI-Modellen, die aus Millionen Datenpunkten lernen.

Genau das brauchen auch Versicherer, um klassischen Versicherungsbetrug, aber auch Social-Engineering-Angriffe auf Kund:innen und Mitarbeitende zu verhindern.

Ăśbertrag auf Versicherungen: Von Telefonbetrug zu Versicherungsbetrug

1. Echtzeit-Erkennung von Betrugsversuchen

Versicherungsbetrug passiert längst nicht mehr nur beim „klassischen“ fingierten Autounfall. Typische Muster 2024:

  • Fake-Schäden bei Hausrat- oder Reiseschäden
  • Manipulierte Rechnungen im Gesundheitsbereich
  • Organisierte Betrugsringe bei Kfz-Schäden
  • Social Engineering ĂĽber E-Mail, Telefon oder Messenger, um Kundendaten zu stehlen

Was Telkos vormachen:

  • Sie analysieren Verhaltensdaten in Echtzeit (z.B. Anrufdauer, Zielnummern, Geodaten)
  • KI-Modelle bewerten, ob ein Vorgang
    • normal,
    • auffällig oder
    • hochkritisch ist.

Was Versicherer übernehmen können:

  • Echtzeit-Scoring bei Online-Schadenmeldungen (z.B. Foto-Uploads, Standort, Uhrzeit, Device)
  • Mustererkennung bei wiederkehrenden Akteuren (gleiches Gutachten, identische Werkstatt, bekannte Telefonnummern)
  • Risk-Flagging im Underwriting, wenn Antragsteller:innen auffällige Muster zeigen

Die Realität: Viele österreichische Versicherer prüfen heute noch stichprobenartig und manuell. Betrüger haben da leichtes Spiel.

2. Schutz besonders gefährdeter Kundengruppen

„KI-Oma Hilde“ spielt ganz bewusst mit dem Bild einer älteren, schutzbedürftigen Person. Das ist nicht nur Marketing – dahinter steckt eine wichtige Erkenntnis:

Nicht alle Kund:innen brauchen den gleichen KI-Schutz – manche brauchen deutlich mehr.

Ăśbertragen auf Versicherungen heiĂźt das:

  • Senior:innen sind anfälliger fĂĽr Phishing und Telefonbetrug
  • Selbstständige sind besonders gefährdet durch CEO-Fraud und Rechnungsbetrug
  • Digital-affine Kund:innen riskieren eher Datenverlust durch unsichere Apps und Portale

Konkrete Einsatzideen für österreichische Versicherer:

  • Spezielle „Safety Layer“ fĂĽr ältere Kund:innen in Kundenportalen (zusätzliche Warnhinweise, Double-Checks)
  • Optionale „Fraud-Guard“-Bausteine in Haushalts-, Rechtsschutz- oder Cyberpolicen
  • Proaktive Warnkampagnen, ausgelöst durch KI-Erkennung aktueller Betrugswellen

Wer hier nur auf allgemeine InformationsbroschĂĽren setzt, verliert zwei Dinge: Vertrauen und Kunden.

Technische Bausteine: Wie KI-Betrugserkennung in Versicherungen funktioniert

Die gute Nachricht: Versicherer müssen das Rad nicht neu erfinden. Die Muster aus der Telko-Welt sind übertragbar – die Datenquellen sind andere, aber die Logik ist identisch.

Wichtige Datenquellen fĂĽr Versicherungs-KI

Ein praktischer KI-Ansatz fĂĽr Betrugserkennung im Versicherungsbereich greift typischerweise auf diese Daten zu:

  • Schadenhistorie: Häufigkeit, Art, Zeitpunkt, Höhe der Schäden
  • Kundendaten: Alter, Beruf, Region, Produktmix
  • Verhaltensdaten: Nutzung von Apps, Portalen, Chat, Hotline
  • Dokumente & Bilder: Rechnungen, Gutachten, Fotos, PDFs
  • Externe Daten: Wetterdaten (Sturm/Hagel), Verkehrslage, öffentliche Register

Je besser die Datenqualität und -verknüpfung, desto präziser kann KI echte von falschen Schäden unterscheiden.

Drei zentrale KI-Methoden fĂĽr Versicherer

  1. Anomalieerkennung (Outlier Detection)
    Modelle lernen, was „normales“ Verhalten ist, und schlagen Alarm, wenn Muster stark davon abweichen. Beispiel: Fünfter Kfz-Schaden in 12 Monaten bei geringem Fahrprofil.

  2. Predictive Scoring
    Jeder Schadenfall oder Antrag erhält einen Risikowert (Score). Hohe Scores werden an Spezialteams weitergegeben, niedrigere automatisiert durchgewunken.

  3. NLP & Computer Vision

    • NLP (Sprachanalyse) erkennt Auffälligkeiten in Freitexten von Schadenmeldungen oder Gutachten.
    • Computer Vision prĂĽft, ob Fotos manipuliert, mehrfach verwendet oder unplausibel sind.

Genau wie „KI-Oma Hilde“ Muster im Kommunikationsverhalten erkennt, können Versicherungen Muster in Schäden und Anträgen analysieren – skalierbar und objektiv.

Praxisnah: Ein Anwendungsfall für eine österreichische Versicherung

Nehmen wir ein fiktives, aber realistisches Beispiel:

Ausgangslage
Eine große österreichische Schaden-/Unfallversicherung verzeichnet steigende Hausrat- und Reiseschäden mit Verdacht auf Betrug. Die Prüfquote ist gering, die Schadenbearbeitung dauert zu lange, ehrliche Kund:innen sind genervt.

KI-Projektidee
Das Unternehmen führt ein Fraud-Scoring-System ein, inspiriert von Ansätzen wie „KI-Oma Hilde“:

  • Alle neuen Schadenmeldungen werden automatisch durch ein Modell bewertet (0–100 Punkte)
  • Score > 80: Weiterleitung an Spezialteam Betrugsbekämpfung
  • Score 40–80: StandardprĂĽfung mit zusätzlichen RĂĽckfragen
  • Score < 40: Fast-Track-Regulierung

Genutzte Signale (vereinfachtes Beispiel):

  • Häufung von Schäden in kurzer Zeit
  • Sehr hohe Schadensummen im Vergleich zum Markt
  • Wiederkehrende Dienstleister:innen, Gutachter:innen oder Werkstätten
  • Unstimmigkeiten in Datum, Uhrzeit, Standort
  • Metadaten von hochgeladenen Fotos (Zeitstempel, Kameradaten)

Ergebnis nach 12 Monaten (realistische Größenordnung):

  • 20–30 % Reduktion der Betrugsquote in den betroffenen Sparten
  • 40–60 % schnellere Regulierung bei unkritischen Fällen
  • Deutlich bessere Kundenzufriedenheit in NPS- und App-Bewertungen

Damit wird KI nicht nur zum Sparhebel, sondern zum Differenzierungsmerkmal im Markt.

Kundenerlebnis: Warum Betrugsschutz ein Vertriebsargument wird

Hier kommt der Marketing- und Vertriebsaspekt ins Spiel, der in unserer Kampagne „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ zentral ist – und sich direkt auf Österreich übertragen lässt.

Betrugsschutz ist kein lästiges Compliance-Thema, sondern ein emotional starkes Verkaufsargument.

Versicherungen können, ähnlich wie Telefónica O2 mit „KI-Oma Hilde“, dieses Thema gezielt in der Kommunikation nutzen:

Positionierungsmöglichkeiten im Vertrieb

  • „Wir passen aktiv auf Sie auf“ – Positionierung als Schutzpartner, nicht nur als Zahler im Schadenfall
  • Premium-Features in Digitaltarifen (z.B. Cyber-Security-Bausteine, Betrugswarnungen, Identity-Protection)
  • Storytelling: Konkrete Beispiele, wie Kund:innen durch KI vor Betrug geschĂĽtzt wurden

Marketing-Ideen für den österreichischen Markt

  • Kampagnen zum Thema Sicherheit fĂĽr die Generation 60+ (TV, Print, Online)
  • Kooperationen mit Konsumentenschutz-Organisationen oder Seniorenverbänden
  • Content-Formate wie Betrugsradar, monatliche Updates zu aktuellen Maschen – verknĂĽpft mit der eigenen KI-Lösung

Versicherer, die Betrugsschutz transparent, verständlich und empathisch erklären, bauen Vertrauen auf – ein echter Wettbewerbsvorteil in einem oft austauschbaren Markt.

Governance & Ethik: Wo Versicherer klare Leitplanken brauchen

KI-gestützte Betrugserkennung klingt verlockend, birgt aber Risiken – vor allem, wenn Entscheidungen intransparent sind.

Drei Punkte, die österreichische Versicherungen sauber regeln sollten:

  1. Transparenz gegenĂĽber Kund:innen

    • Offen kommunizieren, dass KI zur RisikoprĂĽfung eingesetzt wird
    • Erklären, was das praktisch bedeutet und was nicht

  2. Kein „Black Box“-Alleinentscheider

    • KI liefert Scores und Empfehlungen
    • Menschen entscheiden in kritischen Fällen – insbesondere bei Ablehnung von AnsprĂĽchen

  3. Bias & Fairness

    • Vermeidung von Diskriminierung bestimmter Gruppen
    • Regelmäßige Audits der Modelle (z.B. unterschiedliche Ablehnungsquoten nach Altersgruppen, Regionen etc.)

Wer hier sauber arbeitet, stärkt seine Reputation – und verringert das Risiko regulatorischer Probleme, etwa im Kontext der EU-KI-Verordnung.

Nächste Schritte: Wie Versicherer jetzt starten sollten

Der Weg zu einer eigenen „Versicherungs-Oma Hilde“ ist kein Mammutprojekt, wenn man pragmatisch vorgeht. Ein sinnvoller Fahrplan sieht so aus:

  1. Use Case priorisieren

    • Welcher Bereich bietet die größte Hebelwirkung? Kfz, Hausrat, Reise, Gesundheit?

  2. Datenbasis klären

    • Welche Daten sind vorhanden? Welche Qualität? Wo fehlen Schnittstellen?

  3. Pilotprojekt definieren (6–12 Monate)

    • Kleiner, klar umrissener Bereich
    • Eindeutige KPIs: Betrugsquote, Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit

  4. Interdisziplinäres Team aufsetzen

    • Fachbereich Schaden, IT/Data, Recht/Compliance, Vertrieb/Marketing

  5. Kommunikation mitdenken

    • FrĂĽher Einbezug von Vertrieb & Marketing, um aus einem Technikprojekt ein Kundennutzen-Projekt zu machen

Wer das 2025 anpackt, ist dem Markt in zwei bis drei Jahren deutlich voraus – und wird mittelfristig auch bei Tarifgestaltung, Risikobewertung und personalisierten Angeboten aus KI deutlich mehr herausholen.

Fazit: Von „Oma Hilde“ zur smarten InsurTech-Strategie

„KI-Oma Hilde“ zeigt sehr anschaulich, wohin die Reise geht: KI-Systeme schützen Kund:innen proaktiv vor Betrug – und schaffen Vertrauen in digitale Services.

Für österreichische Versicherer ist das eine Steilvorlage:

  • KI-basierte Betrugserkennung reduziert Schäden und Kosten
  • Proaktiver Schutz wird zum starken Vertriebsargument
  • Intelligenter Umgang mit Daten und Governance stärkt Marke und Regulatorik-Compliance

Wer KI nur als Effizienztool in der Schadenbearbeitung sieht, greift zu kurz. Der spannendste Hebel liegt dort, wo sich Betrugsschutz, Kundenerlebnis und InsurTech-Innovation treffen. Genau da sollten Versicherungen jetzt investieren – bevor andere den Platz besetzen.