Wie KI österreichische Versicherer im KMU-Geschäft stärkt

Warum das KMU-Segment jetzt Chefsache für Versicherer ist

Rund 99,6 % aller Unternehmen in Österreich sind Kleinst-, kleine oder mittlere Unternehmen (KMU). Sie stellen laut WKO den Großteil der Arbeitsplätze – und sind zugleich eines der am wenigsten systematisch bearbeiteten Segmente in vielen Versicherungshäusern. Hoher Beratungsaufwand, geringe Standardisierung, wenig Transparenz: genau hier lassen viele Versicherer Ertrag liegen.

Die Realität: Wer dieses Segment mit klassischer Produktlogik und manuellen Prozessen bearbeiten will, verliert. Gleichzeitig wächst der Druck durch InsurTechs und Banken, die mit digitalen, KI-gestützten Angeboten in genau dieses Feld drängen. In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns heute an, wie KI-gestützte Empfehlungssysteme – wie etwa die Zelros-Lösung „Thunder Road“ – das KMU-Geschäft neu aufstellen können.

Dieser Beitrag zeigt, wie Versicherer mit Generativer KI und smarten Recommendation Engines:

• KMU-Risiken deutlich besser verstehen,
• gezielte Produkt-Empfehlungen ausspielen,
• neue Cross-Selling-Potenziale heben
• und gleichzeitig Kosten in Vertrieb und Schaden reduzieren.

Was KI-Empfehlungssysteme im KMU-Geschäft konkret leisten

KI-Empfehlungssysteme für Versicherungen analysieren große Mengen an Unternehmensdaten und leiten daraus konkrete, priorisierte Produktempfehlungen ab – inklusive Begründung. Für österreichische Versicherer im KMU-Segment bedeutet das vor allem drei Dinge:

1. Besseres Risikoverständnis: Aus Branchenklassifikation, Firmengröße, Standort, Umsatz, Geschäftsmodell und historischen Daten lassen sich sehr konkrete Risiko-Profile ableiten.
2. Höhere Abschlussquoten: Vertriebsmitarbeiter sehen nicht mehr nur ein Produktportfolio, sondern passgenaue Vorschläge wie „Betriebsunterbrechung hochrelevant“, „Cyber dringend empfohlen“ – mit Argumentationshilfe.
3. Stärkere Kundenbindung: KMU spüren, dass der Versicherer ihre spezifische Situation versteht, statt Standard-Pakete „von der Stange“ anzubieten.

Die von Zelros beschriebene „Thunder Road“-Erweiterung überträgt genau dieses Prinzip auf kleine und mittlere Unternehmen – mit Zugriff auf Millionen von Unternehmensprofilen und tausende vordefinierte Präventions- und Schutzszenarien. Das ist exemplarisch für einen Trend, den wir in Österreich ebenfalls sehen: KI zieht aus reinen Pricing- oder Betrugsszenarien in die Beratung an der Kundenschnittstelle.

Datenbasis: Vom Firmennamen zur maßgeschneiderten Empfehlung

Der entscheidende Hebel solcher InsurTech-Lösungen ist eine reichhaltige Datenbasis, die automatisiert ausgewertet wird. Im Fall von Zelros reicht es, wenige Eckdaten einzugeben – etwa eine Unternehmens-ID oder Basisinformationen zum Betrieb. Die KI reichert diese Informationen dann an.

Welche Datenarten typischerweise genutzt werden

• Stammdaten: Name, Rechtsform, Adresse, Gründungsdatum
• Branchen- und Tätigkeitscodes (z. B. ÖNACE/NAF/NAICS)
• Unternehmensgröße: Mitarbeiterzahl, Umsatzklassen
• Standortfaktoren: Region, Risikolage (Hochwasser, Einbruch, Naturgefahren)
• Betriebsstruktur: Filialen, Lager, Produktion vs. Dienstleistung

Aus diesen Bausteinen berechnet die KI Risikoszenarien und gleicht sie mit einem „Marktplatz“ von Versicherungsempfehlungen ab – im Beispiel von Zelros über 7.000 spezifische Präventions- und Schutzsituationen.

Was am Ende beim Vertrieb ankommt

Der Vertrieb sieht nicht einfach nur eine Datenwand, sondern konkrete Vorschläge, etwa:

• Allgemeine Betriebshaftpflicht (Begründung: Kundenkontakt vor Ort, Serviceeinsätze beim Kunden, erhöhte Haftungsrisiken)
• Cyber-Versicherung (Begründung: Online-Shop, digitale Kundendaten, Kartenzahlung)
• Betriebsunterbrechungsdeckung (Begründung: Abhängigkeit von wenigen Maschinenstandorten, Just-in-time-Lieferketten)
• Rechtsschutz für Unternehmen (Begründung: viele Kundenverträge, Gewährleistungsrisiken, Arbeitsrechtsrisiken)

Dazu kommen Erklärtexte, Argumentationshilfen und Priorisierungen. Genau diese „Übersetzung“ von Daten in nutzbare Empfehlungen ist der Kernnutzen von KI im KMU-Geschäft.

Praxisszenarien für österreichische Versicherer

Um klarer zu zeigen, wie sich das im Alltag auswirkt, schauen wir auf drei typische Szenarien aus Sicht eines österreichischen Versicherers.

1. Neukundengewinnung im KMU-Segment

Ein Makler oder Außendienstmitarbeiter erhält eine Liste potenzieller Kunden in Tirol, Wien oder der Steiermark. Statt diese kalt anzurufen, kann eine KI-gestützte Plattform:

• automatisch die attraktivsten Zielkunden identifizieren (z. B. wachstumsstarke IT-Dienstleister mit geringer Absicherung),
• passende Produktbündel vorab simulieren (z. B. Cyber + Vermögensschaden-Haftpflicht + Rechtsschutz),
• konkrete Einstiegspunkte für das Gespräch liefern („Aufgrund Ihres Onlineshops ist Cyber-Risiko X besonders relevant …“).

Das Ergebnis: höhere Relevanz ab dem ersten Kontakt, weniger Streuverlust im Vertrieb und eine deutlich bessere Lead-Conversion.

2. Cross-Selling bei bestehenden KMU-Kunden

Viele österreichische KMU haben eine klassische Grundabsicherung – häufig Betriebs-Haftpflicht und vielleicht eine Sachpolizze. Was fehlt, ist strukturierte Beratung zu Erweiterungen, die zum Geschäftsmodell passen.

Eine KI-Empfehlungs-Engine erkennt im Bestand zum Beispiel:

• Ein Handwerksbetrieb ohne Betriebsunterbrechungsschutz
• Ein Steuerberatungsbüro ohne Cyber-Deckung
• Einen kleinen Produzenten ohne erweiterte Produkthaftung

Die Plattform spielt konkrete Cross-Selling-Chancen aus – inklusive Priorität, Produktvorschlag und Formulierung für E-Mail, Anrufleitfaden oder Website-Banner. Genau das adressiert Zelros: Cross-Selling von Life- und P&C-Produkten auf Basis eines vertieften Unternehmensprofils.

3. Einheitliche Beratung über alle Kanäle

Im Rahmen unserer KI-InsurTech-Serie sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Kunden erwarten konsistente Empfehlungen, egal ob sie im Außendienst, im Callcenter, in der Filiale oder online unterwegs sind.

Eine Plattform wie Zelros lässt sich unter anderem einbinden in:

• CRM-Systeme für den Außendienst und Maklerbetreuer
• Contact-Center-Lösungen im Innendienst
• Self-Service-Portale und Webstrecken für KMU
• Marketing-Automation (E-Mails, Landingpages, SMS-Kampagnen)

Der Vorteil: die gleiche Logik der Empfehlungen an allen Touchpoints. Das stärkt das Vertrauen, reduziert widersprüchliche Aussagen und sorgt dafür, dass jede Interaktion datenbasiert und nachvollziehbar ist.

Generative KI: Von der Empfehlung zur überzeugenden Botschaft

Ein spannender Baustein moderner InsurTech-Lösungen ist der Einsatz von Generativer KI für die Kommunikation selbst. Zelros nutzt etwa Microsoft Azure OpenAI, um aus Empfehlung + Kontext direkt passende Formulierungen zu generieren.

Für österreichische Versicherer kann das zum Beispiel heißen:

• automatisch generierte E-Mail-Texte an KMU-Kunden, zugeschnitten auf Branche, Größe und bisherige Deckung,
• individualisierte Beratungsprotokolle, die Empfehlungen und Begründungen verständlich zusammenfassen,
• Webtexte und Landingpages, die dynamisch an die Zielgruppe angepasst werden (etwa spezielle Inhalte für Gastronomie, Baugewerbe oder IT-Dienstleister).

Wichtig ist dabei ein Aspekt, den auch Zelros stark betont: Sicherheit und Compliance. Für die Nutzung Generativer KI in der österreichischen Versicherungswirtschaft braucht es:

• klare Guardrails (was darf die KI vorschlagen, was nicht?),
• datenschutzkonforme Infrastruktur (z. B. EU-Hosting, klare Löschkonzepte),
• menschliche Kontrolle bei sensiblen Texten und rechtlich relevanten Aussagen.

Wenn diese Grundlagen stehen, kann Generative KI die Produktivität im Vertrieb und Marketing massiv erhöhen, weil Routinetexte nicht mehr händisch erstellt werden müssen und Berater mehr Zeit für echte Gespräche haben.

Umsetzungsschritte für österreichische Versicherer

Wer das KMU-Geschäft mit KI systematisch ausbauen will, sollte strukturiert vorgehen. Aus Projekten und Best Practices lassen sich fünf sinnvolle Schritte ableiten.

1. Zielbild und Business Case klären

• Welche KMU-Segmente sind besonders attraktiv (z. B. bestimmte Branchen, Regionen, Umsatzklassen)?
• Welche KPIs sollen verbessert werden (Abschlussquote, Cross-Sell-Rate, Stornoquote, Schadenquote)?
• Welche Vertriebskanäle sollen zuerst profitieren (Außendienst, Makler, Bankpartner, Direktkanal)?

Ohne klares Zielbild wird KI zur Spielerei. Mit präzisem Fokus dagegen lässt sich ein nachvollziehbarer ROI berechnen, wie etwa aktuelle Studien zum ROI von KI in der europäischen Versicherungswirtschaft zeigen.

2. Datenquellen und Datenqualität sichern

• Welche internen Bestands- und Bewegungsdaten stehen zur Verfügung?
• Welche externen Unternehmensdaten können ergänzend eingebunden werden?
• Wie gut sind Stammdaten gepflegt (Dubletten, veraltete Adressen, fehlende Branchenkennziffern)?

Eine Empfehlungslösung ist nur so gut wie ihre Datenbasis. Viele Häuser starten mit einer Datenbereinigung und -anreicherung, bevor sie Recommendation Engines produktiv machen.

3. Passende InsurTech-Lösung auswählen

Beim Vergleich von Plattformen wie Zelros und anderen Anbietern sollten österreichische Versicherer besonders auf Folgendes achten:

• Spezialisierung auf Versicherung statt generische KI-Plattform
• Fähigkeit, KMU-spezifische Szenarien abzubilden
• Einbindung in bestehende Kernsysteme, CRM und Portale
• Transparenz der Empfehlungen (Erklärbarkeit für Berater und Kunden)
• Erfüllung österreichischer und EU-rechtlicher Anforderungen

4. Pilotierung mit klar definierten Use Cases

Statt „Big Bang“ empfehlen sich klare Piloten, zum Beispiel:

• ein Bundesland,
• eine Branche (z. B. Gesundheitsberufe),
• oder ein bestimmter Vertriebskanal.

Wichtig sind dabei messbare Ziele, etwa:

• +20 % Abschlussquote bei KMU-Leads,
• +30 % Cross-Sell-Quote bei Bestandskunden in einer Zielbranche,
• kürzere Beratungszeiten bei gleichzeitig höherer Kundenzufriedenheit.

5. Qualifizierung von Vertrieb und Service

KI ersetzt keine Berater – sie macht sie besser. Entscheidend ist, dass:

• Mitarbeiter verstehen, warum die KI etwas empfiehlt,
• sie lernen, Empfehlungen sinnvoll in Argumentation und Bedarfserhebung einzubauen,
• Feedback der Nutzer zurück in die Modelle fließt (Continuous Improvement).

Unternehmen, die hier in Schulungen und Change Management investieren, holen deutlich mehr aus KI-Investitionen heraus als jene, die nur die Technologie ausrollen.

Warum das Thema perfekt in die KI-InsurTech-Strategie passt

In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ haben wir bereits Themen wie Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Betrugserkennung beleuchtet. Recommendation Engines für das KMU-Segment sind die logische Ergänzung: Sie bringen KI direkt an die Kundenschnittstelle.

Das Besondere am KMU-Fokus von Lösungen wie Zelros „Thunder Road“ ist die Kombination aus:

• tiefen Datenprofilen,
• tausenden vordefinierten Risiko- und Präventionsszenarien,
• Generativer KI für eine überzeugende, individuelle Ansprache
• und nahtloser Integration in alle relevanten Vertriebskanäle.

Wer diese Bausteine klug einsetzt, kann das KMU-Segment in Österreich von einem „schwer zu bearbeitenden Feld“ in eine hoch rentable Wachstumsquelle transformieren.

Wenn Sie gerade daran arbeiten, Ihre KI-Strategie in der Versicherungswelt zu konkretisieren, ist das KMU-Geschäft ein idealer Startpunkt: klare Datenbasis, klarer Business Case, messbarer Mehrwert für Kunden und Vertrieb. Die Frage ist weniger, ob Sie KI-gestützte Empfehlungen einsetzen – sondern wie schnell Sie Ihre Organisation darauf ausrichten.