Wie Claude & Co. die Versicherungs-IT endlich beschleunigen

Warum KI jetzt zum Pflichtprogramm für Versicherer wird

Die meisten österreichischen Versicherer kämpfen 2025 mit demselben Problem: Modernisierung der IT kostet Jahre, verschlingt Millionen und blockiert gleichzeitig jede echte Innovation in Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Vertrieb. Währenddessen erwarten Kund:innen digitale Services auf dem Niveau von Banking-Apps – rund um die Uhr, selbsterklärend, fehlerfrei.

Der spannende Punkt: Anbieter wie Equisoft integrieren inzwischen KI-Systeme wie Claude direkt in ihre Versicherungsplattformen, um genau diese Altlasten schneller in die Zukunft zu holen. Die Story aus Nordamerika ist für Österreich hochrelevant, weil die Herausforderungen nahezu ident sind: historisch gewachsene Bestände, Host-Systeme, verstreute Daten, Fachkräftemangel in IT und Aktuariat.

In dieser Ausgabe unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, was KI-gestützte Plattformen für Bestandssysteme und Policenverwaltung konkret leisten – und wie österreichische Versicherer das Thema strategisch nutzen können, statt nur „auch irgendwas mit KI“ zu machen.

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Was hinter „KI-gestützter Versicherungsmodernisierung“ wirklich steckt

Der Kern ist simpel: Generative KI wie Claude beschleunigt die Modernisierung von Kernsystemen, indem sie repetitive Wissensarbeit übernimmt – von der Analyse alter Vertragsbestände bis zur Spezifikation neuer Produktlogiken.

Typische Baustellen in österreichischen Versicherungs-IT-Landschaften

Wer in einem österreichischen Versicherungsunternehmen arbeitet, kennt die Klassiker:

• Verträge liegen in mehreren Bestandssystemen, teils noch Host, teils Java, teils Excel
• Produktdokumentation ist verstreut: PDF, E-Mail, Word, „Wissensinseln“ bei Einzelpersonen
• Fachbereich und IT sprechen unterschiedliche Sprachen und verlieren Monate in Abstimmungsschleifen
• Regulatorik (IDD, ESG, DORA, EIOPA-Guidelines) erhöht die Komplexität weiter

Genau hier setzen Anbieter wie Equisoft mit Claude-Integration an: KI wird in die bestehenden Workflows eingebettet und unterstützt Fachbereiche, IT und Aktuariat dort, wo bislang viel manuelle Expertenzeit verbrannt wurde.

Was KI konkret übernimmt – und was nicht

Generative KI in Versicherungsplattformen ist kein „Magieknopf“, der ein Host-System über Nacht ersetzt. Sie übernimmt aber gezielt Aufgaben, bei denen Mustererkennung, Textverständnis und Zusammenfassung gefragt sind:

• Analyse von Bestandsverträgen: Klauseln vergleichen, Lücken erkennen, Abweichungen zu neuen Produktbedingungen markieren
• Dokumentation & Mapping: Altes Produkt A in neues Produkt B „übersetzen“, inklusive Mapping der Datenfelder
• Technische Spezifikation: Aus fachlichen Produktbeschreibungen strukturierte Anforderungen für IT-Abteilungen generieren
• Qualitätssicherung: Testfälle vorschlagen, Randfälle identifizieren, Inkonsistenzen in Berechnungslogiken aufzeigen

Die Hoheit über Produktdesign, Pricing und finale Entscheidung bleibt klar im Fachbereich. Aber der Weg dorthin wird um 30–50 % schneller – und genau das ist der Hebel für Modernisierung.

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Praxisnahe Einsatzszenarien: Von Legacy-Bestand zur KI-gestützten Plattform

Wer verstehen will, ob sich KI in der eigenen Umgebung lohnt, sollte mit konkreten Use Cases starten. Drei Szenarien sind für österreichische Versicherer besonders spannend.

1. Bestandsmigration: Lebensversicherung neu aufstellen

Lebensversicherung ist in Österreich besonders „historisch gewachsen“: Garantiezinsen, Altprodukte, steuerliche Altregelungen, Fondsgebundene – alles im selben Portfolio.

Wie KI hilft:

1. Die KI liest tausende Altpolicen (PDF, Scans, Datenexporte) und extrahiert relevante Merkmale: Tarif, Klauseln, Zusatzversicherungen, Optionsrechte.
2. Sie gruppiert Verträge in Migrationscluster – etwa nach Tarifgeneration, Garantiezins oder Komplexität.
3. Sie schlägt Regeln vor, wie diese Cluster in das neue System oder ein neues Produkt überführt werden können.
4. Fachabteilungen prüfen, korrigieren und geben die migrierbaren Regeln frei.

Statt monatelanger manueller Listenarbeit entsteht ein kontrollierter, nachvollziehbarer Migrationsplan, bei dem die Expertenzeit dort eingesetzt wird, wo wirklich Entscheidungen gefragt sind.

2. Produktentwicklung: Von der Idee zum kalkulierbaren Tarif

Marktdruck, Vergleichsportale und ein preissensibles Umfeld sorgen dafür, dass neue Produkte schneller in den Markt müssen: etwa flexible Kfz-Tarife mit Telematik, modulare Haushaltsversicherungen oder cyber-spezifische KMU-Lösungen.

KI-gestützte Plattformen unterstützen hier in mehreren Schritten:

• Produktentwurf: Der Fachbereich beschreibt das gewünschte Produkt auf fachlicher Ebene. Die KI strukturiert diese Beschreibung in klar definierte Leistungsbausteine, Ausschlüsse und Bedingungen.
• Tarifierungsvorschläge: In Kombination mit bestehenden Pricing-Modellen können Vorschläge für Tarifzonen, Zuschläge und Rabattlogiken erstellt werden.
• Variantenvergleich: Die KI zeigt, wie sich bestimmte Klauseln oder Deckungserweiterungen im Vergleich zu bestehenden Produkten im Markt positionieren.

Dadurch verkürzt sich die Zeit „von der Idee zur implementierbaren Produktdefinition“ massiv – ein entscheidender Vorteil gegenüber international tätigen Playern, die den österreichischen Markt zunehmend adressieren.

3. Schadenbearbeitung & Betrugserkennung

Auch wenn der Fokus von Plattformen wie Equisoft eher auf Bestand und Policy Administration liegt, spielt KI in Schaden und Fraud Detection in derselben Modernisierungsstrategie mit.

Beispiele, die wir in Projekten in DACH-Region häufig sehen:

• Erste Schadeneinschätzung: KI bewertet Schadenmeldungen (Text, Bilder) und ordnet sie Risikoklassen zu.
• Anomalieerkennung: Muster, die auf Betrug hindeuten (ungewöhnliche Kombination von Schadenart, Ort, Zeitpunkt) werden proaktiv markiert.
• Automatisierte Kundenkommunikation: Vorschläge für Schreiben, E-Mails und Chat-Antworten auf Basis der individuellen Schadensituation.

Für österreichische Versicherer ist das Thema besonders interessant, weil sich Schadenaufwände im zweistelligen Prozentbereich beeinflussen lassen, wenn Dunkelverarbeitung und Betrugserkennung vernünftig zusammenspielen.

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Was die Claude-Integration uns über die Zukunft der Versicherungsplattformen verrät

Die Entscheidung eines etablierten Softwareanbieters, Claude direkt zu integrieren, zeigt einen klaren Trend: KI wird zum festen Bestandteil moderner Policy-Administration-Systeme, nicht zum „Bonus-Tool“ daneben.

Drei Konsequenzen für die IT-Strategie in Österreich

1. Plattformwahl wird zur KI-Strategie
   Wer heute ein neues Bestandssystem oder eine neue Maklerplattform auswählt, entscheidet automatisch auch über den künftigen KI-Spielraum. Fragen wie „Welche Foundation Models sind integriert?“ oder „Wie werden unsere Daten für KI aufbereitet?“ gehören in jede Ausschreibung.

2. Datenqualität wird vom Bremser zum Beschleuniger
   KI-gestützte Systeme funktionieren nur so gut wie die Daten, die sie bekommen. Gleichzeitig können sie gerade beim Aufräumen helfen: Dubletten erkennen, fehlende Felder markieren, unplausible Werte hervorheben. Wer Modernisierung und KI kombiniert, kann Datenqualität erstmals als kontinuierlichen Prozess etablieren, nicht als lästiges Einzelprojekt.

3. Mensch + KI statt „KI ersetzt Fachbereich“
   Die sinnvollsten Szenarien sehen KI als „Co-Pilot“ für Aktuariat, Produktentwicklung, Underwriting und Schaden. Das reduziert Engpässe in Experten-Teams, ohne Verantwortung aus der Hand zu geben. Unternehmen, die das klar kommunizieren, tun sich auch kulturell deutlich leichter.

Warum Claude speziell interessant ist

Ohne auf technische Details einzugehen: Claude ist für Versicherer interessant, weil es sich besonders gut für lange, komplexe Dokumente eignet – genau das tägliche Brot von Versicherungen:

• Allgemeine Versicherungsbedingungen (AVB)
• Tarifhandbücher und Zeichnungsrichtlinien
• Rückversicherungsverträge
• Regulatorische Rundschreiben und interne Richtlinien

Ein System, das diese Dokumente versteht, miteinander verknüpft und auf konkrete Fragen anwenderfreundlich antwortet, ist für Fachabteilungen ein massiver Produktivitätshebel.

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So starten österreichische Versicherer praxisnah – ohne Großprojekt-Falle

Der größte Fehler, den ich bei KI-Projekten in Versicherungen sehe: Man will zu viel auf einmal. Besser funktioniert ein fokussierter, klar messbarer Einstieg.

1. Einen konkreten Geschäftsfall auswählen

Geeignete Startfelder sind etwa:

• Harmonisierung von Produktbedingungen in einem Spartencluster (z.B. Haushalt/Haftpflicht)
• Teilmigration eines klar abgegrenzten Bestandssegments
• Unterstützung in der Schaden-Sachbearbeitung bei Standardfällen

Wichtig: Ein Szenario wählen, in dem Fachbereich, IT und Datenverantwortliche gemeinsam profitieren.

2. KI in bestehende Prozesse einbetten – nicht danebenstellen

Anstatt ein neues „KI-Portal“ zu bauen, sollte KI direkt dort auftauchen, wo Menschen bereits arbeiten:

• im Bestandssystem (z.B. Vorschläge für nächste Aktionen im Kundenfall)
• im Schadenbearbeitungssystem (z.B. Risikohinweise, Textvorschläge)
• im Produktmanagement-Tool (z.B. Generierung von Varianten, Vergleich von Bedingungen)

Genau das ist die Stärke von Plattformen, die Claude & Co. eingebettet anbieten: Die KI wird Teil des Tools, nicht noch ein zusätzliches Tool.

3. Governance, Datenschutz und Compliance von Anfang an mitdenken

Für österreichische Versicherer sind DSGVO, Versicherungsvertragsgesetz, FMA-Vorgaben und interne Richtlinien nicht verhandelbar. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich durch drei Punkte aus:

• Klare Trennung von Trainingsdaten und Produktivdaten
• Durchgängige Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen (Audit-Trail)
• Rollen- und Berechtigungskonzepte, wer welche KI-Funktionen wofür nutzen darf

Unternehmen, die das im ersten Projekt sauber umsetzen, können spätere KI-Rollouts deutlich schneller skalieren.

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Ausblick: KI als neuer Standard in der österreichischen Versicherungs-IT

Die Integration von Claude in Versicherungsplattformen wie bei Equisoft zeigt, wohin die Reise geht: Kernsysteme ohne KI-Unterstützung werden in fünf Jahren die Ausnahme sein. Wer jetzt noch ausschließlich auf klassische Softwaremodernisierung setzt, riskiert, hinter internationalen Wettbewerbern und InsurTechs zurückzufallen.

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ heißt das: Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife lassen sich nicht isoliert betrachten. Sie hängen alle an der Fähigkeit, Daten aus Beständen, Produkten und Prozessen intelligent zu nutzen – genau dort, wo KI-gestützte Policy-Administration-Systeme ansetzen.

Wer 2025/2026 konkrete Schritte setzen will, sollte sich drei Fragen stellen:

1. In welchen Prozessen verbrennen wir heute noch Expertenzeit mit Suchen, Vergleichen und Dokumentieren?
2. Welche unserer Bestandssysteme oder Plattformen bieten bereits KI-Integrationen – und nutzen wir sie konsequent?
3. Wie schaffen wir es, Fachbereich und IT hinter einem gemeinsamen, messbaren KI-Ziel zu versammeln?

Die Versicherer, die diese Fragen ehrlich beantworten und dann handeln, werden nicht nur ihre IT modernisieren. Sie werden in den nächsten Jahren auch die spannendsten Produkte, die effizienteste Schadenbearbeitung und die attraktivsten Tarife im österreichischen Markt bieten.