Österreichische Versicherer können mit KI und Telematik versteckte Risiken im gewerblichen Kfz-Bereich sichtbar machen, Tarife präzisieren und Schäden deutlich senken.
Warum versteckte Risiken im Fuhrpark 2025 zum Problem werden
Ein Drittel der gewerblichen Kfz-Schäden geht in vielen Märkten auf wenige, immer gleiche Fahrer zurück. Nicht wegen Pech – sondern wegen Verhaltensmustern, die Versicherer und Fuhrparkleiter zu spät erkennen. Genau hier setzt moderne KI im Versicherungswesen an.
Für österreichische Versicherer, Flottenkunden und Makler ist das nicht nur eine spannende Technologiefrage. Es geht um Margen in der Kfz-Sparte, um steigende Ersatzteilpreise, um ESG-Ziele – und letztlich darum, ob ein Unternehmen seine Transport- und Servicelogistik stabil betreiben kann.
In dieser Ausgabe unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, wie KI dabei hilft, die versteckten Treiber von Kfz-Risiko im gewerblichen Bereich zu identifizieren – und was davon heute schon in Österreich praktikabel ist.
Was sind „versteckte Treiber“ im Kfz-Risiko – und warum übersieht man sie?
Versteckte Treiber sind Verhaltens- und Kontextmuster, die das Schadenrisiko stark beeinflussen, in klassischen Tarifen aber kaum sichtbar sind.
Typische Beispiele aus dem gewerblichen Verkehrsrisiko:
- Fahrer mit überdurchschnittlich vielen Beinahe-Unfällen (hartes Bremsen, riskante Spurwechsel), aber ohne gemeldeten Schaden
- Teams mit massiven Unterschieden im Schadenaufkommen, obwohl Alter, Fahrzeugtyp und Region gleich sind
- Einsatzmuster, die riskant sind: viel Nachtfahrt, enge Lieferfenster, hoher Zeitdruck, wiederholte Fahrten ĂĽber bekannte Unfall-Hotspots
- Organisatorische Faktoren: fehlende Sicherheitstrainings, schlechte Routenplanung, Bonusmodelle, die zu Risiko-Verhalten anreizen
Klassische Underwriting-Modelle sehen meist nur:
- Fahrzeugdaten (Typ, Alter, Wert)
- Standard-Risikomerkmale (Region, Branche, Schadenhistorie)
- sehr grobe Fahrleistungsschätzungen
Der Haken: Das wirklich relevante Verhalten auf der Straße findet fast vollständig außerhalb dieser Daten statt. Genau hier bieten Telematik und KI einen anderen Blick auf dasselbe Risiko.
Wie KI im gewerblichen Autoportfolio neue Risikomuster sichtbar macht
KI im gewerblichen Kfz-Geschäft ist dann sinnvoll, wenn sie Rohdaten in handlungsfähige Einsichten übersetzt. Dafür braucht es drei Ebenen.
1. Datengrundlage: Von Telematik bis Werkstattrechnung
Moderne Risikoanalysen kombinieren mehrere Datenquellen:
- Telematik-Daten: Geschwindigkeit, Beschleunigung, Bremsverhalten, Kurvenverhalten, Fahrzeiten, Streckenprofile
- Kontextdaten: Wetter, Tageszeit, StraĂźentyp (Autobahn vs. innerorts), Baustellen, bekannte Gefahrenstellen
- Schaden- und Werkstattdaten: Schadenart, Schadenhöhe, Standzeiten, Reparaturlogik
- Flotten- und HR-Daten: Schichtpläne, Fahrerschulungen, Einsatzarten (z.B. Winterdienst, Expresszustellung)
In Österreich sind viele dieser Daten bereits verfügbar – etwa über Bordcomputer, Tachodaten, Werkstätten und Flottenmanagementsysteme. Entscheidend ist, sie rechtlich sauber (DSGVO, Datenschutzgesetz) und technisch konsistent zusammenzuführen.
2. Machine-Learning-Modelle fĂĽr Risiko-Scoring
Aus diesen Daten leitet KI Fahrerrisiko- und Flottenrisikoscores ab. Typische Fragestellungen:
- Welche Fahrer haben ein vierfach erhöhtes Unfallrisiko in den nächsten 12 Monaten?
- Welche Kombination aus Fahrzeit, Streckenprofil und Fahrverhalten führt bei dieser Flotte zu den teuersten Schäden?
- Welche Schadenarten sind früh erkennbar – etwa Parkschäden oder Auffahrunfälle?
Modelle, die Versicherer heute einsetzen, umfassen u.a.:
- Klassifikationsmodelle: „hohes vs. niedriges Risiko“ auf Basis von Verhaltensmustern
- Regressionsmodelle: Prognose der erwarteten Schadenhöhe je Fahrzeug oder Fahrer
- Clustering-Verfahren: Bildung von Fahrertypen – zum Beispiel „nachtsicher, aber aggressiv im Stadtverkehr“
Die Kunst liegt weniger im Algorithmus selbst als in der domänenspezifischen Modellierung: Welche Features sind wirklich aussagekräftig? Welche Wechselwirkungen sind versicherungstechnisch plausibel?
3. Erklärbare KI statt Black Box
Für österreichische Versicherer und Flottenbetreiber ist Transparenz entscheidend – auch regulatorisch. Niemand akzeptiert einen Risikotarif, den man nicht nachvollziehen kann.
Deshalb setzen sich Methoden der erklärbaren KI (XAI) durch, etwa:
- Anzeige, welche Verhaltensmuster zum hohen Risikoscore geführt haben (z.B. „über 25 % der Fahrten mit >10 km/h über Tempolimit“)
- Szenarioanalysen: Wie verändert sich der Score, wenn Nachtfahrten um 30 % sinken?
- Visualisierungen, die Flottenleitern konkrete Hebel aufzeigen
So wird aus KI kein „orakelhaftes“ Tool, sondern ein nachvollziehbares Instrument für Underwriting und Risk Management.
Konkrete Einsatzszenarien für österreichische Versicherer und Flotten
Wer im gewerblichen Kfz-Geschäft in Österreich vorne sein will, sollte mit klar umrissenen Use Cases starten, statt alles auf einmal digitalisieren zu wollen.
1. Smarteres Underwriting im Flotten- und KMU-Geschäft
Im Zeichnungsprozess kann KI helfen, das Startniveau des Risikos besser einzuschätzen.
Mögliche Schritte:
- Pre-Check beim Angebot: Kurze Datenerhebung zum Einsatzprofil (Branche, typischer Tag, Nachtanteil, Routen), kombiniert mit historischen Branchenbenchmarks.
- Risikoklassenbildung: Flotten werden nicht nur nach Größe, sondern nach Verhaltens-Cluster eingestuft.
- Telematik-Option: Kunden mit hohem, aber beeinflussbarem Risiko erhalten ein Angebot mit Telematik-basiertem Tarif und Sicherheitsprogramm statt Ablehnung oder Hochprämie.
Ergebnis: Bessere Selektion, mehr Tarifgerechtigkeit – und weniger Überraschungen im Schadenverlauf.
2. Dynamische Prävention im laufenden Portfolio
Der echte Hebel entsteht, wenn KI nicht nur bei Vertragsabschluss, sondern laufend eingesetzt wird:
- Monatliche Risikoberichte pro Flotte mit klaren Ampelfarben und konkreten Handlungsempfehlungen
- Identifikation von Top-Risikofahrern, bevor der erste GroĂźschaden passiert
- Erkennung von Ereignis-Häufungen: z.B. viele harte Bremsmanöver auf einzelnen Streckenabschnitten
Ein einfaches, aber wirksames Paket für Flotten könnte so aussehen:
- Fahrerschulungen fokussiert auf konkrete Muster (z.B. Umgang mit Kreisverkehren, Fahren im Winter)
- Anpassung von Dienstplänen, um Übermüdung zu reduzieren
- Alternativrouten fĂĽr erkannte Unfallschwerpunkte
Erfahrung aus anderen Märkten zeigt: Wer solche Programme ernsthaft umsetzt, erreicht Schadenrückgänge von 20–40 % innerhalb von 12–24 Monaten. Für österreichische Fuhrparks mit hohen Kaskoprämien ist das massiv.
3. Schnellere, fairere Schadenbearbeitung
Auch in der Schadenbearbeitung hebt KI versteckte Muster:
- Abgleich von Telematik-Daten mit Schadenmeldung: Geschwindigkeit, Bremsverhalten, Kollisionszeitpunkt
- Erkennung typischer Betrugsmuster (z.B. immer gleiche Konstellationen, unplausible Bewegungsmuster)
- Prognose des optimalen Reparaturpfades: OEM-Werkstatt vs. Partnerbetrieb, voraussichtliche Dauer, TeileverfĂĽgbarkeit
Der Mehrwert fĂĽr den Kunden: schnellere Regulierung, klare Kommunikation, weniger RĂĽckfragen. FĂĽr Versicherer: geringere Schadenbearbeitungskosten und eine deutlich sauberere Schadenstatistik.
Was heißt das konkret für österreichische Versicherer?
Viele Häuser in Österreich stehen beim Thema KI im Kfz-Flottenbereich noch am Anfang, haben aber bereits Telematik-Pilotprodukte, Datenkooperationen oder erste KI-Projekte.
Ich wĂĽrde den Weg in drei Etappen aufteilen.
Etappe 1: Grundlagen schaffen (0–12 Monate)
- Dateninventur: Welche Daten sind heute verfügbar? In welcher Qualität? Wer ist Eigentümer?
- Use-Case-Fokus: Zwei bis drei konkrete Anwendungsfälle definieren (z.B. Risikoscoring für Flotten bis 50 Fahrzeuge, Betrugsindikatoren bei Parkschäden)
- Rechtliche Klärung: Datenschutz, Einwilligungen, Arbeitnehmerrechte bei Fahrerdaten
- Pilotkunden auswählen: Ideal sind mittlere Flotten mit hoher Schadenhistorie und klarer Bereitschaft zur Zusammenarbeit
Etappe 2: Produkt- und Prozessintegration (12–24 Monate)
- Telematik-basierte Tarife im KMU- und Flottensegment einfĂĽhren
- KI-Risikoscoring fest in Underwriting-Guidelines und Pricinglogik verankern
- Schadenworkflow teil-automatisieren: VorprĂĽfung, Priorisierung, Routing an spezialisierte Teams
- Dashboards fĂĽr Vertrieb, Underwriting und Risk Engineering bereitstellen
Etappe 3: Skalierung und Ă–kosystem (24+ Monate)
- Aufbau eines Partnernetzwerks: Telematik-Anbieter, Flottenmanagement-Software, Werkstattketten
- Entwicklung von Mehrwert-Services fĂĽr Flottenkunden: Coaching, Benchmarking, ESG-Reporting
- Integration in unternehmensweite KI-Strategie: Einheitliche Plattform, Governance, ModellĂĽberwachung
Wer das konsequent umsetzt, schafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil – nicht nur über den Preis, sondern über bessere Risikoqualität und messbaren Kundennutzen.
Häufige Stolpersteine – und wie man sie vermeidet
Die meisten KI-Projekte im gewerblichen Kfz-Bereich scheitern nicht an der Mathematik, sondern an Organisation und Kommunikation.
Typische Fehler:
- „Wir sammeln erst mal alle Daten“ – ohne klares Ziel
- Ăśberfrachtete Piloten mit zu vielen KPIs und kein klares Erfolgskriterium
- Mangelnde Einbindung von Maklern, AuĂźendienst oder Flottenkunden
- Unklare Kommunikation Richtung Fahrer: Ăśberwachung statt Sicherheit wird wahrgenommen
Was besser funktioniert:
- Klein starten, fokussiert messen – z.B. „Parkschäden um 25 % senken in 18 Monaten bei drei Testflotten“.
- Früh und offen kommunizieren – auch mit Betriebsräten und Fahrern. Ziel ist Sicherheit und Fairness, nicht Kontrolle aus Prinzip.
- Nutzwert zeigen – Dashboards und Berichte müssen nicht „schön“, sondern nützlich sein: Klar, konkret, mit Empfehlungen.
Fazit: KI macht gewerbliche Kfz-Risiken kalkulierbarer – wenn man die Daten nutzt
Gewerbliche Kfz-Portfolios in Österreich leiden seit Jahren unter Margendruck, teuren Kumulschäden und stark schwankenden Schadenquoten. KI-basierte Risikoanalyse, gestützt auf Telematik, Schaden- und Kontextdaten, ist ein praktikabler Weg, diese Unsicherheit deutlich zu reduzieren.
Für Versicherer im Rahmen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ heißt das:
- Versteckte Treiber wie Fahrverhalten, Routenprofile und organisatorische Faktoren werden messbar.
- Underwriting wird differenzierter, Schadenbearbeitung zielgerichteter, Prävention konkreter.
- Flottenkunden erhalten nicht nur eine Police, sondern ein Risiko-Management-Paket, das Unfälle und Kosten spürbar senken kann.
Die eigentliche Frage ist daher weniger, ob sich KI im gewerblichen Kfz-Bereich durchsetzt, sondern wer in Österreich früh genug die richtigen Weichen stellt – und damit die profitabelsten Kunden an sich bindet.