Wie KI Pricing & Schadenbearbeitung in Versicherungen beschleunigt

KI im Versicherungsalltag: Wo heute die Sekunden zählen

Österreichische Versicherer verlieren jeden Tag Geld – nicht, weil die Produkte schlecht wären, sondern weil Tarifierung und Schadenbearbeitung zu langsam und zu starr sind. Während Pricing-Teams noch an Excel-Sheets schrauben, erwartet der Kunde in der Schadenmeldung bereits ein Erlebnis wie beim Online-Banking: schnell, transparent, digital.

Die internationale Versicherungs-IT zeigt, wohin die Reise geht. Anbieter wie Guidewire bringen Releases (wie das aktuelle „Olos“-Release) auf den Markt, die genau zwei Hebel stärken: schnellere, feinere Preisgestaltung und intelligentere Schadenprozesse – massiv unterstützt durch KI. Für den österreichischen Markt ist das nicht nur ein Technologiethema, sondern ein Wettbewerbsfaktor.

In dieser Ausgabe der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, was solche Plattform-Releases in der Praxis bedeuten – und wie österreichische Versicherer die gleichen Prinzipien für Pricing, Underwriting und Claims nutzen können, ohne erst ein komplettes Kernsystem auszutauschen.

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1. Beschleunigtes Pricing: Vom jährlichen Tarif-Update zur kontinuierlichen Optimierung

Schnelles, datengetriebenes Pricing ist heute der direkteste Hebel für profitables Wachstum. Moderne Kernsysteme und KI-Plattformen verschieben die Arbeit von „Tabellen pflegen“ hin zu „Hypothesen testen“.

Was „beschleunigtes Pricing“ konkret heißt

In vielen österreichischen Häusern sieht die Realität so aus:

• Tarifänderungen nur 1–2 Mal pro Jahr
• lange Freigabezyklen mit vielen manuellen Abstimmungen
• technische Implementierung im Bestandssystem dauert Wochen

Guidewire & Co. gehen einen anderen Weg:

• Tarifmodelle werden zentral versioniert und per Konfiguration statt Programmierung geändert.
• A/B-Tests und Sandboxen erlauben es Aktuariaten, neue Modelle an historischen Daten oder Teilsegmenten zu testen.
• Deployment in Tagen statt Monaten – in manchen Märkten werden wöchentlich kleine Optimierungen ausgerollt.

Für österreichische Versicherer heißt das: Tarifarbeit wird iterativ. Anstatt den einen „großen Tarifwechsel“ zu planen, können Teams laufend kleine, datenbasierte Anpassungen vornehmen – etwa für bestimmte Postleitzahlen, Risikoklassen oder Vertriebskanäle.

Rolle von KI im Pricing

KI im Pricing ist mehr als „ein bisschen Machine Learning“:

• Risikobewertung: Modelle schätzen Schadenhäufigkeit und -höhe präziser, z.B. in Kfz oder Haushalt.
• Preis-Elastizität: KI erkennt, ab welchem Preisniveau Kunden signifikant abspringen.
• Segmentierung: mikroskopisch feine Kundensegmente statt grober Standardtarif-Gruppen.

Die Kombination aus einer flexiblen Plattform (wie dem erwähnten Olos-Release) und KI führt dazu, dass Produktmanagement, Aktuariat und Vertrieb in engeren Zyklen arbeiten können. Der Engpass ist dann nicht mehr die IT, sondern die Qualität der Hypothesen.

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2. Schadenbearbeitung mit KI: Vom Papierprozess zum intelligenten Flow

Schadenprozesse entscheiden über Kundenzufriedenheit – nicht die Police. Wer schon einmal eine langwierige Unfallschaden-Abwicklung erlebt hat, weiß: hier entstehen Kündigungen, nicht beim Preisvergleich im Internet.

Neue Plattform-Releases aus der InsurTech-Welt fokussieren deshalb stark auf KI-gestützte Claims-Funktionen.

Wo KI in der Schadenbearbeitung heute echten Mehrwert bringt

1. Schadenmeldung und Ersttriage

   • Chatbots und digitale Assistenten führen Kund:innen strukturiert durch die Meldung.
   • KI prüft Vollständigkeit und Plausibilität der Angaben.
   • automatische Zuweisung: einfacher, standardisierbarer Schaden geht in den Fast-Track, komplexe Fälle zu erfahrenen Sachbearbeiter:innen.

2. Automatisierte Entscheidungen

   • einfache Sachschäden mit klaren Deckungsbedingungen können vollautomatisch reguliert werden.
   • Regelwerke und KI-Modelle prüfen Deckung, Limits, Selbstbehalte und mögliche Ausschlüsse.

3. Betrugserkennung (Fraud Detection)

   • KI-Modelle erkennen Muster, die auf organisierte Betrugsversuche oder Auffälligkeiten hindeuten.
   • verdächtige Fälle werden markiert, bevor hohe Zahlungen rausgehen.

4. Prognosen & Steuerung

   • Vorhersagen zu Schadenhöhe, Durchlaufzeit und Rückstellungen.
   • Priorisierung von Fällen, die z.B. kurz vor Verjährung stehen oder für den Kunden besonders kritisch sind.

Der Effekt: kürzere Bearbeitungszeiten, weniger manuelle Routinearbeit und besser steuerbare Schadenkosten.

Praxisnahes Szenario für den österreichischen Markt

Stellen wir uns eine österreichische Kfz-Versicherung vor:

• Kunde meldet einen Parkschaden online.
• Die KI erkennt anhand von Fotos und Angaben ein standardisierbares Schadenbild.
• Deckung wird automatisch geprüft, die voraussichtliche Höhe aus Bildanalyse und Historie geschätzt.
• Der Fall läuft direkt in einen „Straight-Through-Processing“-Pfad: Kunden erhalten in Minuten eine Zusage und wahlweise eine Partnerwerkstatt.

Solche Abläufe sind nicht mehr Zukunftsmusik, sondern in vielen Märkten produktiv. Systeme wie das Olos-Release von Guidewire liefern hierfür die technische Basis – der Mehrwert entsteht dort, wo der Versicherer eigene Daten, lokale Prozesse und KI-Modelle intelligent kombiniert.

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3. Underwriting & Policy Administration: Mehr Klarheit, weniger Medienbrüche

Beschleunigtes Pricing und smarte Schadenprozesse funktionieren nur, wenn Underwriting und Bestandsführung mitziehen. Genau hier setzen moderne Plattform-Releases an.

Kernidee: Ein konsistenter Daten- und Prozesskern, in dem KI an den richtigen Stellen eingebunden wird.

Typische Einsatzfelder von KI im Underwriting

• Risikoprüfung: automatische Vorprüfung von Anträgen anhand externer Datenquellen (z.B. Bonitätsinformationen, Geodaten, Fahrzeuginformationen).
• Workload-Steuerung: Zuteilung komplexer Risiken an spezialisierte Underwriter:innen.
• Guided Underwriting: Vorschläge für Bedingungen, Klauseln und Prämien auf Basis ähnlicher historischer Fälle.

Für österreichische Kompositversicherer – gerade im Gewerbe- und Industriegeschäft – bietet das die Chance, manuelle Einzelprüfungen deutlich zu reduzieren, ohne das Risikobewusstsein zu verlieren.

Policy Administration: Weg von der „Papierlogik“

Viele Alt-Systeme sind historisch gewachsen und denken in Papierformularen. Moderne Plattformen:

• bilden Produkte modular ab (Bausteinlogik),
• erlauben schnelle Produktvarianten für bestimmte Zielgruppen oder Vertriebspartner,
• halten einen zentralen Produkt- und Tarifkatalog, auf den sowohl Vertrieb, Underwriting als auch Schaden zugreifen.

Wenn dann noch KI im Hintergrund Muster erkennt – etwa welche Zusatzbausteine in bestimmten Kundensegmenten besonders nachgefragt werden – entsteht eine Produktentwicklung, die kontinuierlich aus dem Bestand lernt.

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4. Was das für österreichische Versicherer konkret bedeutet

Die Frage ist nicht mehr, ob KI in Pricing, Underwriting und Claims kommt – sondern wie strukturiert Sie den Einstieg gestalten. Internationale Releases wie Guidewire Olos zeigen, in welche Richtung sich Kernsysteme bewegen. Für den österreichischen Markt lassen sich daraus ein paar klare Handlungsfelder ableiten.

4.1. Quick Wins identifizieren statt Großprojekt starten

Statt direkt den kompletten Kern zu erneuern, hat sich in Projekten immer wieder bewährt:

1. Use Cases priorisieren

   • Wo brennt es am meisten? Tarifierung? Kfz-Schaden? Betrug?
   • Wo sind die Effekte auf Combined Ratio und Kundenzufriedenheit am größten?

2. Datenbasis klären

   • Welche Daten liegen bereits vor, in welcher Qualität?
   • Welche externen Datenquellen können ergänzt werden (z.B. Geodaten, Fahrzeugdaten)?

3. Pilot mit klaren KPIs aufsetzen

   • z.B. „Durchschnittliche Bearbeitungszeit im Kfz-Schaden um 30 % reduzieren“ oder
     „Treffgenauigkeit des Pricing-Modells im Segment XY um 15 % verbessern“.

4.2. Organisation und Kompetenzen aufbauen

Technologie allein bringt wenig, wenn die Organisation im alten Modus denkt.

• Aktuariat & Data Science zusammenbringen: Pricing-Teams brauchen Data-Science-Kompetenz, und Data Scientists brauchen fachliche Sparringspartner.
• Schadenexperten in die Modellentwicklung holen: Die besten Fraud-Modelle entstehen, wenn erfahrene Sachbearbeiter:innen ihre Intuition in Features und Regeln übersetzen.
• Change-Management ernst nehmen: KI nimmt Routinetätigkeiten ab, verändert aber Rollenprofile. Transparenz und Qualifizierung sind entscheidend, um Widerstände zu reduzieren.

4.3. Regulatorik & Governance im Blick behalten

Gerade in der EU gilt: KI im Versicherungswesen steht unter genauer Beobachtung. Für den österreichischen Markt bedeutet das:

• nachvollziehbare Modelle (kein „Black Box“-Underwriting bei kritischen Entscheidungen),
• klare Dokumentation, welche Daten wie genutzt werden,
• Governance-Prozesse für Modellfreigaben, Recalibration und Monitoring.

Wer das früh sauber aufsetzt, kann KI-Modelle später schneller anpassen und ausrollen – ein klarer Wettbewerbsvorteil.

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5. Der strategische Blick: KI als fester Teil der InsurTech-Roadmap

KI ist im Versicherungsbereich kein Zusatzfeature mehr, sondern fester Bestandteil der System-Roadmap. Internationale Plattform-Releases wie Guidewire Olos zeigen das sehr deutlich: Pricing, Schaden, Underwriting und Kundenerlebnis werden durchgängig gedacht – KI steckt an vielen Stellen im Prozess.

Für österreichische Versicherer stellt sich damit vor allem eine Frage:

Wie integrieren wir KI so in unsere InsurTech-Strategie, dass sie messbare Ergebnisse im Kerngeschäft bringt – und nicht nur als Innovationsprojekt im Lab bleibt?

Mein Fazit aus vielen Projekten: Starten Sie dort, wo Sie heute schon genug Daten und klare Geschäftsziele haben. Ein fokussierter KI-Use-Case in Schadenbearbeitung oder Pricing bringt mehr als die perfekte, aber nie fertig werdende Zielarchitektur.

Wer die nächsten 12–24 Monate nutzt, um KI-gestützte Pricing-, Underwriting- und Claims-Prozesse aufzubauen, wird in einigen Jahren nicht nur effizienter sein, sondern auch bessere Produkte anbieten – personalisierter, fairer und für Kund:innen transparenter.

Wenn Sie überlegen, wie Sie KI pragmatisch in Ihre österreichische Versicherungslandschaft integrieren können – von der Schadenbearbeitung über die Risikobewertung bis zur Betrugserkennung – dann ist jetzt der richtige Zeitpunkt, aus „Wir sollten uns das mal ansehen“ ein konkretes Projekt zu machen.