KI-Fehler können Millionenschäden verursachen. Wie österreichische Versicherer mit smarter KI-Haftpflichtdeckung neue Risiken absichern – und daraus ein Geschäft machen.
KI-Haftpflicht: Warum Versicherer jetzt handeln müssen
Ein einziger Fehlentscheid eines KI-Systems kann heute Millionenschäden auslösen – von fehlerhaften Kreditentscheidungen bis zu diskriminierenden Pricing-Algorithmen. Genau hier reagiert der internationale Markt: In den USA erweitern Anbieter wie Counterpart bereits ihre Haftpflichtprodukte um spezielle AI Coverage.
Für österreichische Versicherer ist das ein deutliches Signal. Wer in den nächsten Jahren mit KI in Underwriting, Schadenbearbeitung oder Vertrieb arbeitet (also praktisch jeder größere Player), braucht klare Antworten auf die Frage: Wer haftet, wenn KI Fehler macht – und wie versichere ich dieses Risiko?
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, was hinter erweiterter KI-Haftpflichtdeckung steckt, welche Chancen sich daraus für den österreichischen Markt ergeben und wie Versicherer daraus ein profitables Produkt- und Beratungsfeld entwickeln können.
Was KI-Deckung in der Haftpflicht eigentlich leisten muss
Eine zeitgemäße Betriebshaftpflicht ohne KI-Baustein ist für digital arbeitende Unternehmen faktisch lückenhaft. Denn KI-Risiken fallen heute quer durch mehrere Versicherungssparten.
Typische KI-Schaden-Szenarien
Ein KI-spezifischer Haftpflichtbaustein adressiert vor allem diese Bereiche:
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Fehlentscheidungen von KI-Systemen
z. B. ein Scoring-Modell, das systematisch falsche Risikobewertungen liefert und zu Fehlprämien oder ungerechtfertigten Ablehnungen führt. -
Diskriminierung und Bias
etwa bei automatisierten Pricing-Algorithmen, die bestimmte Gruppen benachteiligen – ein Thema, das mit EU-AI-Act und Gleichbehandlungsgesetzen noch heißer wird. -
Produkthaftung für KI-Funktionen
z. B. wenn ein InsurTech eine Schaden-App mit Bilderkennung anbietet, die falsche Reparaturpfade auslöst und dadurch Mehrkosten verursacht. -
Datenschutzverletzungen durch KI
zum Beispiel, wenn Trainingdaten unsauber anonymisiert wurden und Personendaten „re-identifizierbar“ sind.
Die Kernaufgabe einer KI-Haftpflichtdeckung ist daher:
Klare, verlässliche Deckung für Schäden, die durch den Einsatz von KI-Anwendungen, -Modellen oder -Entscheidungssystemen entstehen, inklusive Abwehr unbegründeter Ansprüche.
Damit wird KI nicht nur zum technischen Thema, sondern zu einem zentralen Baustein im Risikomanagement vieler Kunden – vom Einzelunternehmer mit Chatbot bis zum Konzern mit eigenem Data-Science-Team.
Warum der Trend aus den USA für Österreich relevant ist
Counterpart ist ein Beispiel aus dem US-Markt: Der Anbieter erweitert seine Haftpflichtprodukte um spezielle AI-Deckungen und adressiert damit vor allem KMU mit hohem Digitalisierungsgrad. Auch wenn die Details des Produkts hinter einer Captcha-Schranke stecken: Die Stoßrichtung ist klar.
Für den österreichischen Markt bedeutet das:
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Der Bedarf ist real.
Wenn US-Haftpflichtversicherer eigene AI-Erweiterungen bauen, ist das kein Marketinggag, sondern Reaktion auf konkrete Schadenbilder und Kundenanfragen. -
Regulatorischer Druck steigt.
Mit dem EU AI Act (voraussichtlich volle Wirkung ab 2026) werden europäische Unternehmen klarer definierte Pflichten beim KI-Einsatz haben. Wer diese Pflichten verletzt, erzeugt versicherbare Haftungsrisiken. -
First Mover haben einen Vertrauensvorsprung.
Österreichische Versicherer, die früh klare KI-Deckungskonzepte anbieten, positionieren sich als kompetente Partner im Umgang mit digitalen Risiken – nicht nur als reaktive Kostenerstatter.
Ich sehe hier vor allem drei Kundengruppen, bei denen der Beratungsbedarf in den nächsten 12–24 Monaten explodieren wird:
- InsurTechs und FinTechs mit eigenen Modellen
- Mittelständische Unternehmen mit stark automatisierten Prozessen
- Beratungs- und IT-Dienstleister, die KI-Lösungen für Dritte entwickeln
Wer diese Zielgruppen nicht aktiv anspricht, überlässt das Feld internationalen Spezialanbietern – inklusive Daten- und Beziehungszugang.
Kernbausteine einer KI-Haftpflichtdeckung für österreichische Versicherer
Eine gute KI-Deckung ist mehr als ein Zusatzsatz in den AVB. Sie braucht klare, verständliche Struktur, die Vertrieb, Underwriting und Kunde gleichermaßen nachvollziehen können.
1. Saubere Begriffsdefinitionen
Der wichtigste Schritt kommt erstaunlich früh: Definitionen.
- Was gilt als Künstliche Intelligenz bzw. automatisiertes Entscheidungssystem?
- Sind nur trainierte Modelle erfasst oder auch regelbasierte Systeme?
- Werden Fremd-APIs (z. B. generative KI-Dienste) mitversichert?
Je klarer die Begriffe, desto einfacher ist später die Schadenbearbeitung.
2. Umfang der Deckung
Ein sinnvoller KI-Baustein sollte zumindest folgende Punkte adressieren:
- Vermögensschäden Dritter durch fehlerhafte oder diskriminierende KI-Entscheidungen
- Verteidigungskosten bei behördlichen Verfahren oder Sammelklagen
- Mitversicherung von Subunternehmern (z. B. externe Data-Science-Beratungen)
- Deckung bei Nutzung von Dritt-KI (Cloud-Modelle, SaaS-Lösungen)
Spannend wird es bei Kombinationsprodukten:
- Betriebshaftpflicht + Cyberversicherung + Berufshaftpflicht,
- gebündelt in einem „KI-Risiko-Package“.
So lassen sich auch Cross-Selling-Potenziale heben, etwa vom klassischen Cyberprodukt zur erweiterten KI-Haftpflicht.
3. Ausschlüsse – aber intelligent
Natürlich braucht es Ausschlüsse, doch pauschale „KI-Ausschlüsse“ sind aus meiner Sicht ein Fehler. Smarte Varianten wären:
- Ausschluss bei vorsätzlicher Missachtung regulatorischer Vorgaben (z. B. EU AI Act, DSGVO)
- Begrenzung bei nicht dokumentierten Modellen („Black Box ohne Governance“)
- Reduzierte Deckung, wenn Trainingsdaten nicht nachvollziehbar sind
Damit schicken Versicherer ein klares Signal:
Wer seine KI sauber dokumentiert, validiert und überwacht, bekommt bessere Konditionen.
Genau das ist der Hebel, mit dem Versicherer Risikomanagement bei ihren Kunden aktiv verbessern können.
Auswirkungen auf Underwriting, Schadenbearbeitung und Vertrieb
KI-Haftpflichtrisiken lassen sich nicht mit klassischen Fragebögen von 2015 einschätzen. Hier braucht es ein Update auf allen Ebenen – intern wie extern.
Underwriting: neue Fragen, neue Daten
Für das Underwriting von KI-Risiken sind aus meiner Sicht vor allem fünf Themen entscheidend:
- Use Cases: Welche Prozesse werden mit KI unterstützt (Pricing, Kundenservice, Schaden, HR, Kreditrisiko …)?
- Datenqualität: Herkunft, Anonymisierung, Rechte an Trainingsdaten.
- Modell-Governance: Gibt es ein Modellregister, Freigabeprozesse, Monitoring?
- Menschliche Kontrolle: Wo haben Mitarbeiter noch Veto- oder Prüfungshoheit?
- Vorherige Schadenfälle / Near-Misses: Gab es bereits kritische Vorfälle?
Wer hier strukturierte Informationen einsammelt, kann tarifierbare Muster erkennen – und mittelfristig eigene KI-Modelle für KI-Risiken aufbauen.
Schadenbearbeitung: Ursachenanalyse wird datengetrieben
Bei einem KI-Schaden muss die Schadenbearbeitung plötzlich Fragen beantworten wie:
- Lag der Fehler im Modell, in den Daten oder im Prozessdesign?
- War der Schaden auch ohne KI-Einsatz eingetreten?
- Wurde die KI bestimmungsgemäß genutzt?
Das erfordert technisches Verständnis im Claims-Team und gute Zusammenarbeit mit externen Experten.
Gleichzeitig ist KI selbst ein Werkzeug in der Schadenbearbeitung: Text- und Dokumentenanalyse, Mustererkennung in Serien-Schäden, schnellere Regressprüfungen. Wer hier investiert, reduziert Bearbeitungskosten und verbessert Kundenzufriedenheit.
Vertrieb: vom Produktverkauf zur Risiko-Beratung
Für Makler und Ausschließlichkeitsvermittler eröffnet KI-Haftpflicht ein dankbares Beratungsfeld:
- Risiko-Workshops mit Firmenkunden zu KI-Nutzung und Haftung
- Checklisten: „10 Fragen, die Sie beantworten können sollten, bevor Sie KI im Unternehmen einsetzen“
- Branchen-spezifische Best-Practice-Pakete (z. B. für Kanzleien, Steuerberater, E‑Commerce)
Genau hier können österreichische Versicherer Leads generieren: Wer fundierte KI-Risikoanalyse plus passenden Deckungsbaustein anbietet, wird zum bevorzugten Ansprechpartner für digitale Transformation.
Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten
Der Sprung von Theorie zu konkreten Produkten ist kleiner, als viele glauben. Drei Schritte bringen Tempo und Struktur in das Thema KI-Haftpflicht.
1. Bestandsanalyse & Risiko-Landkarte
- Bestehen bereits stillschweigende KI-Risiken in bestehender Haftpflicht- oder Cyberdeckung?
- Gibt es aktuelle Schadenfälle, in denen KI eine (Neben‑)Rolle spielt?
- Welche Kundensegmente im Bestand nutzen bereits heute intensiv KI (z. B. Softwarehäuser, E‑Commerce, FinTechs)?
Darauf aufbauend lässt sich eine Prioritätenliste erstellen, welche Branchen zuerst adressiert werden sollen.
2. Pilotprodukt „KI-Haftpflicht“ entwickeln
- Einen klar abgegrenzten Deckungsbaustein KI definieren (inkl. Prämienkorridor)
- Lean starten: begrenzte Zielgruppe, limitierte Versicherungssummen, enge Kooperation mit ausgewählten Maklern
- Feedback aus Underwriting, Vertrieb und Kunden nach 6–12 Monaten auswerten und Produkt anpassen
Pilotprodukte haben einen Vorteil: Sie erlauben Lernen mit überschaubarem Risiko – und schaffen intern Momentum für weitere KI-Initiativen.
3. Kompetenzen sichtbar machen
- Schulungen für Vertrieb, Underwriting und Schaden zum Thema KI-Risiken
- Erstellung von Informationsmaterial für Firmenkunden (Whitepaper, Webinare, FAQ)
- Aktive Kommunikation: „Wir bieten KI-kompatible Haftpflichtlösungen an“
Wer sich heute positioniert, wird morgen nicht mehr nur als „Versicherer“, sondern als Partner für digitale Geschäftsmodelle wahrgenommen.
Fazit: KI-Risikoabsicherung als strategische Chance
KI verändert die Versicherungsbranche – nicht nur durch automatisierte Schadenbearbeitung, verbesserte Risikobewertung oder Betrugserkennung, sondern auch durch neue Haftungsrisiken bei den Kunden. Internationale Beispiele wie die erweiterte AI-Deckung von Counterpart zeigen, wohin der Markt steuert.
Für österreichische Versicherer ist das eine Chance: Wer früh klare, verständliche KI-Haftpflichtprodukte entwickelt, verbindet technische Innovation mit einem greifbaren Kundennutzen – und stärkt gleichzeitig das eigene Profil als InsurTech-orientierter Anbieter.
Wer sich jetzt fragt: „Wo stehen wir eigentlich beim Thema KI-Risiken unserer Kunden?“, ist bereits beim richtigen Einstiegspunkt. Der nächste Schritt ist, diese Frage nicht nur intern zu diskutieren, sondern sie in marktreife Produkte und eine aktive Beratungsoffensive zu übersetzen.