Naturgefahren nehmen zu, Schäden explodieren. Wie KI und InsurTech österreichischen Versicherern helfen, Risiken besser zu managen, Prävention zu stärken und Kunden zu schützen.
Österreich, Naturgefahren – und die Rolle der Versicherer
1,7 Milliarden Euro versicherte Natkat-Schäden allein im Jahr 2024. Diese Zahl ist kein Ausreißer, sondern Vorbote einer neuen Normalität in Österreich. Hochwasser in Niederösterreich, lokale Starkregenereignisse, Muren, Stürme – die Schadenkurve zeigt verlässlich nach oben.
Gleichzeitig gilt: Viele Haushalte und Betriebe sind noch immer nicht ausreichend versichert, Prävention wird oft auf die lange Bank geschoben, und Risikomodelle stoßen an ihre Grenzen. Genau hier trifft das Thema Naturgefahren auf InsurTech und Künstliche Intelligenz.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie Versicherer Naturgefahren besser verstehen, bewerten und abdecken können – und wie KI dabei hilft, Schäden zu begrenzen, Kunden zu schützen und den Standort Österreich resilienter zu machen.
1. Naturkatastrophen in Ă–sterreich: Risiko mit Preisschild
Naturgefahren verursachen in Österreich im langjährigen Schnitt über eine Milliarde Euro versicherte Schäden pro Jahr. 2024 lag der Wert mit 1,7 Milliarden Euro deutlich darüber. Der Klimawandel macht sich nicht abstrakt bemerkbar, sondern ganz konkret in Bilanzen, Prämien und Rückstellungen.
„Der Klimawandel ist evident und hat schon längst ein Preisschild bekommen.“ – Mag. Christian Eltner, Generalsekretär VVO
Warum die Schäden steigen
Die Zunahme der Schäden hat drei klare Treiber:
- Klimawandel: Mehr Extremniederschläge, häufigere Hochwasser, Hitzewellen und Stürme.
- Verdichtung der Besiedelung: Mehr Gebäude, Gewerbebauten und Infrastruktur in gefährdeten Gebieten.
- Wertekonzentration: Teurere Immobilien, technische Ausstattung, Maschinenparks – ein einzelnes Schadenereignis trifft heute deutlich höhere Werte als vor 30 Jahren.
Das Ergebnis: Laut internationalen Analysen haben sich die weltweiten Schäden aus Naturkatastrophen gegenüber dem 30‑jährigen Durchschnitt nahezu verdoppelt und lagen zuletzt bei rund 320 Milliarden US‑Dollar jährlich.
Für österreichische Versicherer bedeutet das: Klassische, statische Modelle reichen nicht mehr. Risiko ist dynamisch, Klimadaten ändern sich, Siedlungsentwicklung läuft weiter – alle paar Jahre alles „per Hand“ neu zu berechnen, ist schlicht zu langsam.
2. Prävention neu denken: Von HORA zur KI-gestützten Risikolandkarte
Wirksamer Schutz vor Naturgefahren braucht mehr als Bewusstseinsbildung. Es braucht Daten, Modelle und automatisierte Entscheidungen.
HORA als Fundament
Ein wichtiger Baustein in Ă–sterreich ist die interaktive Gefahrenlandkarte HORA. Sie zeigt fĂĽr jeden Punkt im Land:
- Hochwassergefährdung
- andere Naturgefahren wie Lawinen oder Muren (je nach Layer)
- Auswirkungen unterschiedlicher Szenarien
Für Versicherer ist HORA heute schon Standard, um Risikozonen einzuschätzen. Doch HORA allein beantwortet nicht die Frage: Wie hoch ist das individuelle Risiko für genau dieses Objekt – heute und in 20 Jahren?
Wie KI diese Karten auf ein neues Niveau hebt
Hier setzt Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche an. Kombinationen aus HORA-Daten und weiteren Quellen werden durch KI-Modelle in hochauflösende Risikobilder übersetzt:
- Geodaten & Satellitenbilder: KI erkennt automatisch, ob ein Gebäude unterkellert ist, wie hoch es liegt, wie die Dachform ist, ob versiegelte Flächen dominieren usw.
- Klimaszenarien: Modelle integrieren Projektionen für Niederschlag, Temperatur und Extremereignisse über die nächsten Jahrzehnte.
- Historische Schadenverläufe: Machine Learning lernt aus tausenden Schadendossiers, welche Objektmerkmale in welchen Regionen besonders kritisch sind.
Das Resultat ist eine feingranulare Risikobewertung auf Objekt‑Ebene, die weit über einfache Zoneneinteilungen hinausgeht.
FĂĽr das Underwriting bedeutet das:
- präzisere Risikoklassen statt grober Postleitzahl-Gruppen
- differenzierte Naturgefahren-Zuschläge
- belastbare Szenarien für Großschäden und Aggregatrisiken
Und für Kund:innen heißt es: Tarife, die ihr tatsächliches Risiko besser widerspiegeln, statt pauschale „Gießkannenprämien“.
3. KI in der Schadenbearbeitung: Schneller helfen, besser lernen
Naturkatastrophen sind nicht nur ein Risikomodell-Thema, sondern ein Operativ-Thema. Starkregen oder Hochwasser am Wochenende – und am Montagmorgen liegen hunderte bis tausende Schadenmeldungen im Posteingang. Wer dann noch mit Excel-Listen und manuellem Routing arbeitet, verliert Zeit, Geld und Kundenzufriedenheit.
Automatisierte Schadentriage in Echtzeit
Moderne InsurTech-Lösungen nutzen KI, um Schäden aus Naturereignissen in Echtzeit zu priorisieren:
- Ereignis-Detection: Systeme erkennen auf Basis von Wetterdaten, Sensorik und Social-Media-Signalen, wo ein Unwetter gerade besonders heftig ist.
- Geomatching: Offene Schadenmeldungen werden mit den betroffenen Gebieten gematcht.
- Priorisierung: Kritische Fälle (z.B. Totalausfall eines Betriebs, massive Gebäudeschäden) werden automatisch nach oben gereiht.
Dadurch können österreichische Versicherer ihren Kund:innen im Katastrophenfall deutlich schneller helfen – ein massiver Wettbewerbsvorteil.
Bilderkennung für Gebäudeschäden
Ein weiterer Hebel ist Computer Vision. Kund:innen laden über eine App Fotos oder Videos ihrer beschädigten Immobilie hoch. KI-Modelle analysieren:
- Wassereintritt, Schlamm, Schimmelpotenzial
- beschädigte Fassaden, Fenster, Dächer
- zerstörte Innenausstattung
Die KI erstellt eine erste Schätzung der Schadenhöhe und schlägt passende Maßnahmen vor (z.B. Trocknungsfirma, Dachdecker, Notverglasung). Sachbearbeiter:innen prüfen die Vorschläge, statt bei null zu beginnen.
Das hat drei direkte Effekte:
- Kürzere Bearbeitungszeiten – Auszahlungen erfolgen schneller.
- Geringere Regulierungskosten – Gutachter werden dort eingesetzt, wo sie wirklich nötig sind.
- Bessere Datenbasis – jedes bearbeitete Foto verbessert das Modell.
Lernen aus jedem Ereignis
Jedes Hochwasser, jeder Sturm liefert neue Daten: Wo hat es welche Schäden in welcher Höhe gegeben? Welche Gebäudearten waren besonders anfällig? Wo haben präventive Maßnahmen gewirkt?
KI-Systeme werten diese Daten automatisch aus und fĂĽttern damit wieder:
- Tarifierung
- Risikomodelle
- Produktentwicklung
- Präventionskampagnen
So entsteht ein Lernkreislauf, der mit jeder Naturkatastrophe – so hart sie für Betroffene ist – das System für die Zukunft robuster macht.
4. Von Reaktion zu Prävention: KI als Frühwarn- und Beratungsinstrument
Die meisten Versicherer in Österreich sind historisch stark in der Schadenregulierung, aber noch relativ schwach in der aktiven Prävention. Genau hier liegen enorme Potenziale – fachlich, wirtschaftlich und reputativ.
Personalisierte Prävention statt generischer Tipps
Statt allgemeiner Broschüren („Schützen Sie Ihr Haus vor Hochwasser“) kann KI individuelle Empfehlungen ausspielen, zum Beispiel über eine Kunden-App:
- Objektanalyse: Auf Basis von Adresse, Gebäudetyp, Baujahr und HORA-Risiko wird das individuelle Gefährdungsprofil berechnet.
- Maßnahmeneinschätzung: Das System bewertet, welche Maßnahmen (Rückstauklappe, mobile Hochwasserschutzsysteme, Entsiegelung des Vorgartens etc.) den größten Effekt hätten.
- Wirtschaftlichkeitsrechnung: Kund:innen sehen, wie viel Schadenpotenzial sich durch welche Investition reduzieren lässt – idealerweise mit Prämienvorteil verknüpft.
So wird aus einer abstrakten Gefahr ein konkreter, kalkulierbarer Handlungsvorschlag.
Dynamische FrĂĽhwarnungen
KI kann Wetter- und Pegeldaten laufend analysieren und mit den Bestandsdaten der Versicherer verknĂĽpfen. Daraus entstehen:
- regionale Warnungen (z.B. „Starkregen in Ihrer Gemeinde in den nächsten 12 Stunden wahrscheinlich“)
- objektbezogene Hinweise (z.B. „Ihr Haus liegt in einer gefährdeten Zone. Sichern Sie Keller und Garage, stellen Sie Fahrzeuge höher.“)
Solche Services sind mehr als ein nettes Gimmick. Sie können nachweislich Schäden reduzieren und zeigen Kund:innen: Mein Versicherer kümmert sich, bevor etwas passiert.
5. Neue Produkte und Tarife: Naturgefahren smart absichern
Wer Risiken besser versteht, kann auch bessere Produkte bauen. KI-gestützte Risikomodelle ermöglichen österreichischen Versicherern neue Ansätze in der Elementarversicherung.
Flexiblere Naturgefahrenbausteine
Anstatt starre Pakete anzubieten, können Tarife stärker modular und risikoadjustiert werden:
- dynamische Prämien je nach individueller Gefährdungslage
- spezielle Deckungen fĂĽr Regionen mit hohem Hochwasserrisiko
- differenzierte Selbstbehalte, die Kund:innen zu Prävention motivieren
Die Kunst dabei: Komplexität im Backend, aber einfach verständliche Kommunikation im Frontend.
Parametrische Versicherungen bei Natcat-Schäden
Ein spannendes InsurTech-Feld sind parametrische Produkte. Hier wird nicht (nur) der tatsächliche Schaden reguliert, sondern eine vorab definierte Zahlung ausgelöst, sobald ein bestimmter Parameter überschritten wird, etwa:
- Pegelstand eines Flusses
- Regenmenge innerhalb von 24 Stunden
- Windgeschwindigkeit in einem Gebiet
KI hilft, die Parameter so zu wählen, dass sie möglichst genau mit realen Schäden korrelieren. Für Kund:innen bedeutet das:
- schnelle, transparente Auszahlungen
- weniger Streit über Schadenhöhe
- klare Kalkulierbarkeit
Gerade fĂĽr KMU, Landwirte oder Tourismusbetriebe in Ă–sterreich kann das ein sehr attraktives Instrument sein.
6. Was Versicherer jetzt konkret tun sollten
Die gute Nachricht: Viele Bausteine sind bereits vorhanden – von HORA über Klimadaten bis hin zu wachsenden Schadenhistoriken. Die Herausforderung ist, daraus ein integriertes, KI-gestütztes Natkat-Ökosystem zu bauen.
Aus meiner Sicht sind das die wichtigsten nächsten Schritte für österreichische Versicherer:
-
Datengrundlage bereinigen und verknĂĽpfen
Saubere Bestandsdaten, georeferenzierte Objekte, strukturierte Schadenhistoriken – ohne diese Basis bleibt jede KI-Initiative Stückwerk. -
HORA und interne Daten zusammenfĂĽhren
Gefahrenkarten sollten nicht nur „angeschaut“, sondern systematisch in Underwriting- und Pricing-Prozesse integriert werden. -
Pilotprojekte in Schaden und Prävention starten
Kleine, fokussierte Use Cases – z.B. KI-gestützte Fotoanalyse bei Hochwasserschäden oder regionale Frühwarnungen für eine Testregion. -
Interdisziplinäre Teams aufbauen
Aktuare, Data Scientists, Underwriter, Schadenexpert:innen und IT sollten gemeinsam an Modellen arbeiten, statt nebeneinander. -
Kundensicht konsequent mitdenken
Jede KI-Lösung sollte sichtbar spürbaren Mehrwert bringen: schneller, fairer, transparenter oder sicherer.
Wer diese Punkte angeht, ist nicht nur technisch vorne, sondern positioniert sich als verlässlicher Risikopartner in einer Zeit zunehmender Naturgefahren.
Ausblick: KI, Klimawandel und die Zukunft der Versicherung
Naturgefahren werden Österreich auch in den nächsten Jahren fordern – ob im Winter mit Lawinen und Starkschneefällen oder im Sommer mit Hitze, Trockenheit und Unwettern. Der Schadentrend zeigt nach oben, das Risiko nimmt zu, und die Bevölkerung ist vielerorts noch unzureichend vorbereitet.
Die Versicherungswirtschaft kann, wie der VVO betont, Teil der Lösung sein. Mit KI, datenbasierten Risikomodellen und intelligenten InsurTech-Lösungen lassen sich:
- Risiken genauer einschätzen,
- Schäden schneller abwickeln,
- Prävention gezielt fördern,
- und innovative Produkte fĂĽr Naturgefahren entwickeln.
Damit wird der Fokus verschoben: weg vom reinen Kostenträger nach einer Katastrophe hin zum aktiven Partner für Resilienz und Klimaanpassung.
Wenn österreichische Versicherer diese Chance nutzen, profitieren alle: Kund:innen, die besser geschützt sind, Unternehmen, die planbarer wirtschaften können, und ein Standort, der trotz Klimawandel widerstandsfähiger wird.
Die Frage ist weniger, ob KI im Naturgefahren-Management ankommt, sondern: Wer nutzt sie frĂĽh genug, um den Unterschied zu machen?