Moderne Kernsysteme sind die Voraussetzung, damit KI in österreichischen Versicherungen wirklich wirkt – von Schadenbearbeitung über Betrugserkennung bis zu Leads.
Warum Kernsysteme ĂĽber Leads entscheiden
Die meisten Versicherer in Österreich haben ein klares Problem: Verträge, Schäden und Prämien hängen noch immer an Kernsystemen, die vor 15, 20 oder sogar 30 Jahren eingeführt wurden. Gleichzeitig erwarten Kund:innen bei Schadenbearbeitung, Tarifabschluss oder Polizzenerstellung ein digitales Erlebnis auf Niveau von Banking-Apps.
Der Dreh- und Angelpunkt für mehr Effizienz, bessere Kundenerlebnisse und neue Produkte ist nicht die nächste Kampagne, sondern die Modernisierung der Kernsysteme – idealerweise mit KI im Herzen. Genau das zeigt der US-Versicherer Heritage mit seiner Einführung einer modernen Plattform (Guidewire) für Police, Schaden und Billing. Das Beispiel lässt sich sehr gut auf österreichische Versicherungen übertragen, die 2025 vor denselben Entscheidungen stehen.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie eine solche Modernisierung konkret aussieht, welche Rolle KI spielt – und wie Sie daraus echte Leads und Neugeschäft machen, statt nur ein IT-Projekt abzuwickeln.
Was Heritage gemacht hat – und warum es relevant für Österreich ist
Kurz gesagt: Heritage hat seine Kernsysteme fĂĽr Policenverwaltung, Schadenmanagement und Billing auf eine moderne Standardplattform gestellt. In der Praxis bedeutet das:
- Ablöse von Legacy-Systemen
- Vereinheitlichung von Prozessen
- Standardisierte Datenmodelle
- Bessere Basis fĂĽr KI, Analytics und Automatisierung
Für österreichische Versicherer – ob Komposit, Leben oder Kranken – ist die Ausgangslage ähnlich. Unterschiedlich sind nur:
- Marktgröße und Regulatorik (FMA, IDD, DSGVO, VAG)
- starke Rolle von Maklern und AusschlieĂźlichkeitsorganisationen
- regionale Besonderheiten wie Naturgefahren (Sturm, Hochwasser, Muren)
Die Grundlogik bleibt aber gleich: Wer seine Kernsysteme modernisiert, schafft erst die technische Basis, auf der KI fĂĽr Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife sinnvoll eingesetzt werden kann.
KI ist kein Plugin, das man auf ein 30 Jahre altes Host-System klebt. KI braucht saubere Daten, klare Prozesse und integrierte Plattformen.
Baustein 1: Moderne Kernplattform als Fundament fĂĽr KI
Eine moderne Kernplattform (wie bei Heritage) löst drei zentrale Probleme, die in vielen österreichischen Häusern täglich spürbar sind.
1. Silos aufbrechen
Heute liegen Daten oft verteilt ĂĽber:
- BestandsfĂĽhrung (Host/Mainframe)
- Schaden-System
- Provisions- und Courtage-System
- CRM-Lösung
- Excel-Sammlungen in den Fachabteilungen
Eine integrierte Plattform fĂĽhrt diese Daten entlang des gesamten Customer Lifecycles zusammen: von der Antragsstrecke ĂĽber Underwriting bis zur Schadenabwicklung und Storno.
Warum das fĂĽr KI entscheidend ist:
- KI-Modelle für Risikobewertung benötigen historische Bestands- und Schadendaten.
- Betrugserkennung braucht Muster über viele Sparten, Kanäle und Zeiträume.
- Personalisierte Produktempfehlungen funktionieren nur mit konsistenter 360°-Kundensicht.
2. Standardisierte Prozesse
Wer KI einsetzen will, braucht stabile, wiederholbare Prozesse. Moderne Plattformen bringen:
- vorkonfigurierte Produktmodelle
- standardisierte Schaden-Workflows
- regelbasierte Entscheidungen (z.B. DeckungsprĂĽfung)
Diese Standards lassen sich schrittweise mit KI anreichern – etwa indem eine KI im Schadenprozess zuerst nur Vorschläge macht und später Teilentscheidungen automatisch übernimmt.
3. API-First – offen für Ökosysteme
Für österreichische InsurTechs, Maklerpools, Vergleichsplattformen und Bankassurance-Partner ist eines entscheidend: Schnittstellen.
Moderne Kernsysteme bieten:
- REST-APIs fĂĽr Antrags- und Tarifierungsdaten
- Event-Streams für Echtzeit-Trigger (z.B. Schadenanlage, Vertragsänderung)
- einfache Anbindung von KI-Services (z.B. Bildanalyse für Kfz-Schäden)
Damit wird der Versicherer anschlussfähig für digitale Ökosysteme, anstatt im eigenen Rechenzentrum eingesperrt zu bleiben.
Baustein 2: Konkrete KI-Anwendungen auf der neuen Plattform
Sobald die Kernsysteme modernisiert sind, wird KI vom Buzzword zu einem sehr handfesten Werkzeug. Drei Anwendungsfälle bringen in der Praxis den größten Hebel – und zwar messbar:
Schadenbearbeitung: Von Tagen zu Minuten
Auf einer modernen Plattform lassen sich KI-gestĂĽtzte Schadenprozesse deutlich einfacher ausrollen:
- Dokumenten- und E-Mail-Erkennung: KI liest Schadenmeldungen aus, klassifiziert sie (Sparte, Deckungsart, Dringlichkeit) und legt automatisch Vorgänge an.
- Bildanalyse: Bei Kfz-Schäden schätzt KI auf Basis von Fotos den Reparaturaufwand und erkennt Auffälligkeiten (z.B. bereits bekannte Bilder, unplausible Schäden).
- Steuerung der Workflows: Normalschäden gehen in den Fast-Track, komplexe Fälle direkt zu Spezialist:innen.
Versicherer, die das konsequent umsetzen, reduzieren laut Marktbeobachtungen Bearbeitungszeiten im einfachen Schaden um 40–60 %. Und das ist nicht nur ein Kostenthema: Schnelle Regulierung ist einer der stärksten Treiber für Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungen – also Leads.
Risikobewertung & Underwriting: Feiner, schneller, individueller
Auf Basis integrierter Daten und KI entstehen dynamische Risikomodelle:
- Nutzung von Geodaten fĂĽr Naturgefahren in Ă–sterreich (Hochwasserzonen, Hanglagen etc.)
- Einbezug von Verhaltensdaten, z.B. Telematik im Kfz-Bereich
- kontinuierliches Lernen aus Schadenquoten neuer Tarife
Das Ergebnis:
- feinere Risikosegmentierung statt grober Tarifklassen
- schnellere Underwriting-Entscheidungen für Maklergeschäft und Großrisiken
- bessere Balance aus Wachstum und Profitabilität
Betrugserkennung: Muster statt BauchgefĂĽhl
Eine moderne Plattform ermöglicht KI-Modelle, die Verdachtsmomente auf Basis von Mustern erkennen:
- wiederkehrende Kombinationen von Beteiligten (Werkstätten, Ärzt:innen, Vermittler:innen)
- ungewöhnliche Schadenverläufe oder Häufungen
- Textmuster in Schadenmeldungen
Statt jede Akte gleich tief zu prüfen, konzentrieren sich Spezialteams auf die auffälligen Fälle. Internationale Erfahrungswerte zeigen Einsparungen im niedrigen zweistelligen Prozentbereich bei betrugsbedingten Schadenzahlungen – bei minimal höherem Bearbeitungsaufwand.
Baustein 3: Personalisierte Tarife und echte Lead-Maschinen
Die spannendste Verbindung von moderner Kernplattform und KI betrifft das Thema Vertrieb und Leads. Hier trennt sich 2025 die Spreu vom Weizen.
Personalisierte Tarife statt GieĂźkanne
Mit integrierten Daten und KI werden Tarife:
- feiner kalkuliert (z.B. Wohngebäude nach Mikrolage und Gebäudetyp)
- dynamisch angepasst (z.B. Rabatte bei schadenarmem Verhalten)
- transparent simuliert fĂĽr Kund:innen und Makler
Beispiele fĂĽr Ă–sterreich:
- Kombination von Haushalts-, Eigenheim- und Cyber-Deckungen abhängig von Wohnform und digitalem Profil
- dynamische Rabatte bei Kfz-Telematik-Tarifen fĂĽr junge Lenker:innen
Die Kunst besteht darin, Personalisierung mit Verständlichkeit zu verbinden. KI sollte dem Vertrieb helfen, statt Tarife für Menschen undurchschaubar zu machen.
KI im Vertrieb: Vom Lead zur Police
Moderne Kernsysteme verknüpft mit CRM und KI ermöglichen:
- Next-Best-Offer-Empfehlungen: Welche Zusatzdeckung passt zum aktuellen Kundenmoment (z.B. Geburt eines Kindes, Immobilienkauf)?
- Lead-Scoring: Welche Anfragen haben die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit – und gehören daher zuerst zum Außendienst oder Makler-Service-Team?
- Automatisierte Kampagnen: Trigger aus dem Kernsystem (Polizenlaufzeit, Beitragsfreistellung, Schadenfälle) lösen gezielte Aktionen aus.
Wer das sauber aufsetzt, sieht typischerweise:
- höhere Cross-Selling-Quoten
- bessere Konversionsraten im Online-Abschluss
- weniger Storno in den ersten Vertragsjahren
Die Realität ist: Ohne modernisierte Kernplattform bleiben viele dieser Ideen im PowerPoint-Status hängen, weil die nötigen Daten und Events schlicht nicht verfügbar sind.
Typische Fallstricke – und wie man sie vermeidet
Viele Häuser starten Kernsystem- und KI-Projekte mit großem Anspruch und landen in langen, teuren Programmen ohne sichtbare Wirkung im Markt. Aus Projekterfahrungen kristallisieren sich ein paar Muster heraus.
Fallstrick 1: IT-Projekt ohne Business-Verantwortung
Wenn Modernisierung ausschlieĂźlich als IT-Transformation verstanden wird, fehlt die Verbindung zu:
- Vertriebszielen (Prämienwachstum, Leads, Storno-Reduktion)
- Underwriting-Strategie (Zielportfolios, Schadenquoten)
- Service-Zielen (NPS, First-Contact-Resolution)
Besser:
- klare Business-Cases pro Use Case (z.B. „Reduktion der Bearbeitungszeit im Kfz-Normalschaden um 50 %“)
- gemischte Teams aus Fachbereich, Vertrieb, Aktuariat, IT und Data Science
- Quartalsweise sichtbare Ergebnisse statt nur eines „Big Bang“ am Ende
Fallstrick 2: KI ohne Datenstrategie
Ohne Datenstrategie entstehen „KI-Pilotinseln“:
- ein Chatbot hier, ein Betrugsmodell dort, aber keine gemeinsame Basis
- unklare Data-Governance, unterschiedliche Datenqualitäten
Besser:
- zentrale Datenplattform auf Basis der neuen Kernsysteme
- definierte Datenverantwortliche im Fachbereich
- klare Richtlinien zu DSGVO, Einwilligungen und Transparenz
Fallstrick 3: Fokus nur auf Kosten – nicht auf Wachstum
Viele Business Cases drehen sich ausschließlich um Kostensenkung. Das ist kurzsichtig. Modernisierte Kernsysteme mit KI-Unterstützung können vor allem eines: Wachstum ermöglichen.
Wachstum durch:
- schnellere ProdukteinfĂĽhrungen
- attraktivere digitale Journeys (Online-Abschluss, Self-Service)
- bessere Leads-Qualität für Vertrieb & Makler
Wer die Modernisierung auf Kostenreduktion verengt, verpasst den eigentlichen Hebel.
Wie österreichische Versicherer 2026 dastehen wollen
Wer heute (12.12.2025) ĂĽber eine Modernisierung der Kernsysteme nachdenkt, entscheidet indirekt darĂĽber, wie das Unternehmen 2026 und 2027 wahrgenommen wird:
- als zögerlicher Nachzügler, der InsurTechs und Banken den Vortritt lässt
- oder als moderner Risikoträger, der KI, Daten und Plattformen aktiv nutzt
Der Weg dorthin ist klarer, als er auf den ersten Blick wirkt:
- Zielbild definieren: Welche Rolle soll KI in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierten Tarifen spielen?
- Kernplattform auswählen und planen: Greenfield, Brownfield oder Hybrid – aber mit klarer Roadmap.
- Priorisierte KI-Use-Cases festlegen: z.B. Fast-Track-Kfz-Schaden, Betrugsscreening, Next-Best-Offer im Bestand.
- Schrittweise umsetzen und messen: kleine, fokussierte Releases, klare KPIs, enger Austausch mit Vertrieb und Maklern.
Ich bin ĂĽberzeugt:
Versicherer, die KI ernsthaft nutzen wollen, kommen um die Modernisierung ihrer Kernsysteme nicht herum – und umgekehrt lohnt sich jede Modernisierung nur, wenn sie mit klaren KI- und Wachstumszielen verknüpft ist.
Wer diese beiden Themen zusammen denkt, schafft nicht nur schlankere Prozesse, sondern baut eine stabile Lead-Maschine für den österreichischen Markt.
Nächster Schritt
Wenn Sie gerade vor der Frage stehen, wie Sie Ihre Kernsysteme modernisieren und gleichzeitig KI sinnvoll für Vertrieb, Schaden und Risikomanagement einsetzen können, starten Sie nicht mit der Technologie, sondern mit 3 Fragen:
- Welche Kundenerlebnisse wollen wir 2026 bieten?
- Welche Entscheidungen sollen bei uns KI-unterstĂĽtzt oder automatisiert laufen?
- Welche Daten brauchen wir dafür aus unseren Kernsystemen – und in welcher Qualität?
Wer darauf klare Antworten hat, kann Plattformwahl, Projektsetup und KI-Roadmap sehr viel zielgerichteter angehen – und macht aus „IT-Modernisierung“ einen echten Wettbewerbsvorteil im österreichischen Versicherungsmarkt.