Warum kleine Versicherer KI schneller nutzen können

Most Versicherer reden über KI – aber nur wenige kommen wirklich ins Tun. Gerade in Österreich sehe ich immer wieder das gleiche Muster: große Häuser mit komplexen Strukturen, vielen Alt-Systemen und zögerlichen Entscheidungen. Und dann gibt es die „Kleinen“: regional, vergleichsweise schlank, näher am Kunden. Genau dort passiert oft mehr echte Innovation, als man von außen vermuten würde.

Der Beitritt der BGV Badische Versicherungen zum InsurLab Germany ist ein gutes Beispiel dafür, warum kleinere und mittlere Versicherer plötzlich beim Thema InsurTech und KI vorangehen. Auch wenn BGV ein deutscher Player ist, lassen sich die Learnings direkt auf die österreichische Versicherungsbranche übertragen – von Wien bis Vorarlberg.

In diesem Beitrag ordne ich ein, was hinter solchen Kooperationen steckt, warum kleine Versicherer bei der Einführung von KI in Schadenbearbeitung, Risikoprüfung, Betrugserkennung und Tarifierung oft im Vorteil sind – und wie österreichische Häuser diesen Vorteil konkret nutzen können.

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1. Was der Beitritt der BGV zum InsurLab wirklich zeigt

Die BGV ist ein klassischer Regionalversicherer: über 100 Jahre Historie, Fokus auf Kommunen, Privat- und Firmenkunden, starke Verwurzelung in ihrer Region. Genau dieser Typ Versicherer wirkt auf den ersten Blick nicht wie ein typischer „InsurTech-Vorreiter“.

Und doch tritt die BGV einer Innovationsplattform wie InsurLab bei. Das sagt einiges aus:

• Kleine Organisation, kurze Wege: Entscheidungen zu Pilotprojekten dauern Wochen statt Jahre.
• Modernes Führungsverständnis: KI und InsurTech werden nicht als „Bedrohung“, sondern als Chance gesehen, das Geschäftsmodell weiterzuentwickeln.
• Klarer Fokus: Es geht nicht um Prestigeprojekte, sondern um konkrete Use Cases mit messbarem Nutzen – etwa effizientere Schadenprozesse oder bessere Kundenerlebnisse.

Für österreichische Versicherer ist das ein spannender Spiegel: Wer sich heute mit KI und InsurTech ernsthaft weiterentwickeln will, braucht nicht zwingend ein riesiges Budget – aber unbedingt Offenheit für Kooperationen.

Kooperationen wie mit InsurLab sind kein Selbstzweck. Sie beschleunigen die Lernkurve und reduzieren das Risiko, jahrelang im stillen Kämmerchen an der falschen Lösung zu bauen.

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2. Warum kleinere Versicherer bei KI-Projekten oft im Vorteil sind

Die zentrale Erkenntnis aus Fällen wie der BGV: Größe ist nicht automatisch ein Vorteil, wenn es um KI in der Versicherung geht. Im Gegenteil, viele regionale Versicherer in Österreich haben strukturelle Vorteile.

2.1 Weniger Legacy – mehr Beweglichkeit

Große Häuser kämpfen mit:

• stark fragmentierten Bestands- und Schaden-Systemen
• komplexen Gremienstrukturen
• einer Kultur, in der „Fehler vermeiden“ wichtiger ist als „lernen“

Regionale Versicherer haben dagegen oft:

• überschaubare Systemlandschaften, die sich leichter mit InsurTech-Lösungen verbinden lassen
• direkte Kommunikationswege zwischen Fachbereichen und IT
• Führungskräfte, die persönlich Sponsor für ein KI-Projekt sein können

Die Folge:

Ein kleiner Versicherer kann einen ersten KI-Pilot in 3–6 Monaten live bringen, während große Häuser oft noch am Lastenheft schreiben.

2.2 Nähe zum Kunden als KI-Turbo

Ein weiterer Vorteil: Kundennähe. Regionale Häuser:

• kennen ihre Makler, Gemeinden und Firmenkunden oft persönlich
• haben schnelleres Feedback auf neue Services
• können KI-Lösungen pragmatisch testen, z. B. mit ausgewählten Partnern

Für KI-gestützte Lösungen ist das Gold wert, etwa bei:

• intelligenten Fragebögen in der Risikoprüfung
• Chatbots für Standardanfragen
• digitaler Schadenmeldung mit automatischer Vorprüfung

Denn ein KI-Modell wird nur so gut, wie die Daten und das Feedback, das es bekommt.

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3. Konkrete KI-Use-Cases für österreichische Versicherer

Die große Frage für Entscheider in Österreich lautet selten „ob“ KI, sondern „wo fangen wir an?“. Aus Projekten mit InsurTechs kristallisieren sich vier Use-Cases heraus, die sich besonders lohnen.

3.1 Schadenbearbeitung: von Tagen zu Minuten

KI in der Schadenbearbeitung bringt schnelle, messbare Effekte. Typische Bausteine:

• Schaden-Triage: KI liest eingehende Meldungen (Mail, Portal, App) und klassifiziert nach Sparte, Dringlichkeit und Komplexität.
• Automatisierte Entscheidung bei Kleinschäden: z. B. Haushalts- oder Kfz-Kleinschäden bis zu einem bestimmten Betrag werden direkt freigegeben.
• Bilderkennung: Bei Kfz-Schäden wird anhand von Fotos ein Erstschadenvolumen geschätzt.

Ein realistisches Ziel für einen mittelgroßen Versicherer in Österreich:

• 20–40 % der Standardfälle innerhalb von Minuten entscheiden
• Bearbeitungsaufwand im Backoffice um 30 % reduzieren
• Kundenzufriedenheit spürbar steigern (NPS, Beschwerdequote, Wiederabschlussrate)

3.2 Risikobewertung: bessere Entscheidungen, gleiche Ressourcen

In der Risikoprüfung kann KI Underwritern viel Vorarbeit abnehmen:

• Vorbefüllung von Anträgen mit externen Datenquellen (Adressdaten, Geodaten, Brancheninformationen)
• Risikoscoring auf Basis historischer Bestands- und Schadendaten
• Hinweise für Underwriter, welche Aspekte man genauer prüfen sollte

Gerade bei Gewerbeversicherungen in Österreich – vom kleinen Handwerksbetrieb bis zum Tourismusbetrieb – entsteht dadurch:

• mehr Transparenz, warum ein Risiko attraktiv oder kritisch ist
• einheitlichere Entscheidungen
• Zeitgewinn für komplexe Fälle statt Routinearbeit

3.3 Betrugserkennung: Muster erkennen, die Menschen übersehen

Organisierter Versicherungsbetrug wird professioneller. Klassische Regelwerke kommen an ihre Grenzen. KI-gestützte Betrugserkennung kann:

• auffällige Schadenmuster erkennen (z. B. wiederkehrende Kombinationen von Orten, Dienstleistern, Zeitpunkten)
• Querverbindungen zwischen Fällen identifizieren, die manuell kaum auffallen würden
• Risikobewertungen in Echtzeit anpassen, wenn neue Betrugsmuster auftauchen

Wichtig dabei:

• KI trifft keine finale Entscheidung, sondern liefert einen Fraud-Score und Erklärungen
• Juristische und ethische Leitplanken (Datenschutz, Diskriminierungsverbot) müssen streng beachtet werden, gerade im EU-Kontext

3.4 Personalisierte Tarife: fairer, transparenter, datenbasiert

Personalisierte Tarife sind in Österreich ein heikles, aber zentrales Zukunftsthema. KI hilft, Tarife feiner und fairer zu kalkulieren, ohne Willkür.

Mögliche Ansätze:

• Telematik-Tarife in der Kfz-Versicherung (Fahrverhalten statt nur PS und Alter)
• risikoorientierte Deckung in der Haushaltsversicherung (Region, Gebäudetyp, Sicherheitsausstattung)
• dynamische Preisfindung in der Reiseversicherung (Ziel, Saison, aktuelle Risiken)

Der entscheidende Punkt:

Personalisierung wird nur akzeptiert, wenn sie verständlich, nachvollziehbar und für Kund:innen erkennbar fair ist.

Hier braucht es klare Kommunikation, sauberes Monitoring und enge Abstimmung mit der Aufsicht.

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4. Was österreichische Versicherer von BGV & InsurLab lernen können

Die Geschichte der BGV im InsurLab ist vor allem eins: ein Blaupause für mittelgroße Versicherer. Übertragen auf Österreich ergeben sich ein paar klare Handlungsprinzipien.

4.1 Nicht alles selbst bauen – Ökosystem nutzen

Wer heute KI für Versicherungen implementieren will, sollte selten bei Null starten. Stattdessen:

• an InsurTech-Hubs, Verbänden oder Netzwerken teilnehmen
• bestehende KI-Lösungen von Start-ups prüfen und pilotieren
• bewusst kleine, klar abgegrenzte Projekte aufsetzen, statt Großprogramme aufzublähen

Der Vorteil:

• schneller sichtbare Ergebnisse
• geringeres technisches Risiko
• Zugang zu Know-how, das intern Jahre dauern würde

4.2 Governance früh klären – sonst bremst die Rechtsabteilung

Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an Unsicherheit:

• Dürfen wir diese Daten überhaupt nutzen?
• Wie erklären wir KI-Entscheidungen gegenüber Kund:innen und Aufsicht?
• Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht?

Was funktioniert:

1. Frühzeitig Jurist:innen, Datenschutz und Compliance einbinden – nicht erst zur Abnahme.
2. Klare Leitlinien für KI-Nutzung definieren (Use Cases, Datenarten, Transparenzanforderungen).
3. Explainable AI einfordern: Modelle so wählen, dass sie nachvollziehbar erklärt werden können.

4.3 Kultur: Kleine, mutige Schritte statt PowerPoint-Strategien

Ich habe selten erlebt, dass ein 80-seitiges KI-Strategiepapier ein Projekt gerettet hat. Was dagegen hilft:

• KI-Pilot mit einem motivierten Fachbereich (z. B. Kfz-Schaden) starten
• klare Erfolgskriterien definieren (Durchlaufzeit, Kundenzufriedenheit, Kosten)
• nach 3–6 Monaten entscheiden: ausbauen, anpassen oder stoppen

Gerade kleinere österreichische Versicherer können hier punkten: Wenn Vorstand, IT und Fachbereich an einem Tisch sitzen, geht vieles sehr schnell – vorausgesetzt, jemand übernimmt Verantwortung.

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5. Konkreter Fahrplan für österreichische Häuser – in 6 Schritten

Wer jetzt denkt „Wir sollten das angehen“, aber keinen Einstieg findet, kann sich an diesem pragmatischen Fahrplan orientieren:

1. Use Case auswählen
   Einen Bereich mit hohem Volumen und klar messbarem Nutzen wählen – z. B. Kfz-Kleinschäden oder Standard-Haushaltsschäden.

2. Datenbasis prüfen
   Welche Daten liegen vor? In welcher Qualität? Wie kommen sie in ein KI-Modell? Hier lohnt sich ehrliche Bestandsaufnahme.

3. Partner auswählen
   Mit einem InsurTech oder spezialisierten Dienstleister sprechen, der genau diese Art von Use Case schon umgesetzt hat.

4. Pilotprojekt aufsetzen (3–6 Monate)
   Begrenzter Scope, klarer Zeitplan, dediziertes Team aus Fachbereich, IT, Recht/DSGVO.

5. Ergebnisse messen und kommunizieren
   Vorher/nachher vergleichen: Bearbeitungszeit, Kosten, Kundenzufriedenheit, Fehlerquoten. Erfolge intern sichtbar machen.

6. Skalieren oder stoppen – aber nicht schleifen lassen
   Entweder bewusst in den Regelbetrieb überführen und weitere Sparten anbinden – oder beenden und Learnings sichern.

So entsteht nach und nach ein praktisches KI-Portfolio, statt einer theoretischen „KI-Strategie 2030“.

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Fazit: Warum jetzt der richtige Moment für KI in Österreich ist

BGV zeigt mit dem Schritt ins InsurLab, wie ein regionaler Versicherer sich bewusst in ein Innovationsökosystem einklinkt und damit Tempo aufnimmt. Für österreichische Versicherer ist genau jetzt ein guter Zeitpunkt, ähnliches zu tun – nicht unbedingt mit demselben Hub, aber mit derselben Haltung.

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ lässt sich das so zuspitzen:

Die Gewinner der nächsten Jahre sind nicht zwangsläufig die größten Versicherer, sondern die, die KI pragmatisch, kundenzentriert und in Kooperation mit InsurTechs einsetzen.

Wer heute in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife investiert, baut sich nicht nur Effizienzvorteile auf, sondern auch ein deutlich besseres Kundenerlebnis – gerade in einem Markt, in dem Vergleichsportale und Direktanbieter den Preisdruck erhöhen.

Der nächste Schritt liegt bei Ihnen: Welcher einzige KI-Use-Case würde Ihrem Haus in den nächsten 12 Monaten den sichtbarsten Nutzen bringen – und mit welchem Partner wollen Sie ihn umsetzen?