KI-Risiko-Workflows verändern das Underwriting in der Gewerbeversicherung. Wie österreichische Versicherer damit schneller, profitabler und risikoärmer arbeiten können.
KI-Risiko-Workflows: Vom Datenchaos zur klaren Entscheidung
Österreichische Versicherer verlieren im Gewerbegeschäft jedes Jahr stille Prämien, weil Risikodaten unvollständig, veraltet oder schlicht zu langsam verfügbar sind. Underwriter entscheiden dann mit Bauchgefühl – und nicht mit dem vollen Bild. Genau hier setzt der aktuelle Trend zu KI-gestützten Risiko-Workflows an, wie man es etwa aus Kooperationen à la Cytora + InformData im internationalen Markt kennt.
Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns heute an, was hinter solchen Lösungen steckt, warum sie für Gewerbeversicherer in Österreich spannend sind und wie man vom Buzzword zur messbaren Ergebnisverbesserung kommt.
Die Kernidee: Statt Daten manuell zu suchen, zu prüfen und zu tippen, orchestriert eine KI-Plattform externe Datenquellen, prüft Risiken automatisch vor und liefert Underwritern einen sauberen, transparenten Risikoscore – inklusive Dokumentation. Das senkt Kosten, erhöht Geschwindigkeit und reduziert Fehlentscheidungen.
Was hinter KI-basierten Risiko-Workflows wirklich steckt
KI-basierte Risiko-Workflows bĂĽndeln interne und externe Datenquellen und ĂĽbersetzen sie in handlungsrelevante Informationen fĂĽr Underwriter.
Typische Bausteine eines solchen Workflows:
- Datenbeschaffung: Handelsregister, Wirtschaftsauskunfteien, Geodaten, Branchenstatistiken, Schadenhistorien, teilweise auch Open-Source-Informationen
- Identitäts- und Hintergrundchecks: Bonität, Compliance, ggf. strafrechtliche und regulatorische Informationen (im EU-Rahmen streng reguliert)
- Feature-Engineering & Scoring: KI-Modelle verdichten Rohdaten zu Risikoindikatoren und Scores
- Workflow-Engine: Regeln, die definieren, wann ein Risiko automatisch akzeptiert, abgelehnt oder an einen Underwriter eskaliert wird
- Feedback-Loop: Lernt aus Schadenverläufen und Underwriting-Entscheidungen
Die erwähnte Kombination aus einem Workflow-Anbieter wie Cytora und einem Datenspezialisten wie InformData ist im Kern ein Best-of-Breed-Ansatz:
Eine Plattform fĂĽr den End-to-End-Underwriting-Prozess + ein externer Datenlieferant mit tiefen, laufend aktualisierten Risiko-Informationen.
Für österreichische Versicherer, die Gewerbe- und Industriegeschäft zeichnen, lässt sich dieses Modell direkt übertragen – mit lokalen Datenquellen, lokalen Regulatorien und österreichspezifischen Branchenstrukturen.
Warum das für österreichische Gewerbeversicherer 2025 so relevant ist
Die Realität im österreichischen Markt: Viele Versicherer haben in den letzten Jahren massiv in Schaden-KI investiert – Bilderkennung, automatisierte Regulierung, Betrugserkennung. Im Underwriting hingegen laufen noch erstaunlich viele Prozesse mit Excel, E-Mail und Bauchgefühl.
Das hat drei direkte Folgen:
- Zu lange Reaktionszeiten bei Makleranfragen – und damit verlorenene Deals.
- Intransparente Risikoentscheidungen – schwer zu auditieren, schwer zu optimieren.
- Inkonsequente Zeichnung – hochriskante Kunden kommen hinein, gute Risiken wandern zum Wettbewerb.
KI-basierte Risiko-Workflows adressieren genau diese Punkte:
- Time-to-Quote sinkt: Statt 3–5 Tagen kann ein Erstangebot im KMU-Segment in Minuten vorliegen.
- Loss Ratio verbessert sich: Durch strukturierte, datengetriebene Selektion. Internationale Erfahrungswerte sprechen oft von 3–7 Prozentpunkten.
- Produktivität steigt: Underwriter beschäftigen sich mit den komplexen Fällen, nicht mit Standardrisiken.
Für das Jahresendgeschäft 2025/2026 – wenn viele Firmenverträge erneuert werden – wird das zum echten Wettbewerbsvorteil. Wer in Stunden statt in Tagen quotiert und seine Risiken sauber segmentiert, gewinnt.
Konkrete Anwendungsfälle: Vom Rohdatensumpf zum klaren Risikobild
1. Schnellere und bessere RisikoprĂĽfung bei KMU
Österreichs Rückgrat sind KMU – Handel, Bau, Tourismus, Gewerbe. Genau diese Segmente leiden im Underwriting meist unter:
- unvollständigen Antragsdaten
- fehlenden Backgroundinformationen
- manueller Recherche in diversen Systemen
Ein KI-gestĂĽtzter Risiko-Workflow kann hier:
- Den Antrag automatisch anreichern – Firmenbuchdaten, Bonität, Branche, Betriebsgröße, Standort-Risiko (Hochwasser, Sturm, Kriminalität etc.)
- Regel-Checks durchführen – z.B. „Bauunternehmen mit Umsatz > 5 Mio. in Hochrisikozone → manuelle Prüfung“
- Einen Risikoscore erzeugen – von „Green“ (automatisch zeichnen) bis „Red“ (ablehnen oder nur mit Sonderkonditionen)
Ergebnis: Standardrisiken laufen „straight through“, Underwriter kümmern sich nur noch um die 20–30 % wirklich komplexen Fälle.
2. Betrugsprävention schon im Underwriting
Viele Häuser fokussieren Betrug erst in der Schadenbearbeitung. Klüger ist, auffällige Muster schon beim Antrag zu erkennen.
Beispiele fĂĽr KI-gestĂĽtzte Warnsignale:
- Unplausible Kombination von Umsatz, Mitarbeiteranzahl und Versicherungsbedarf
- Häufige Wechsel der Rechtsform oder der Geschäftsführer
- Historische Auffälligkeiten in externen Datenquellen
Ein Risiko-Workflow markiert solche Fälle automatisch für vertiefte Prüfung. Dadurch sinkt nicht nur die Betrugsquote, sondern auch der Anteil „toxischer Risiken“ im Bestand.
3. Dynamische Tarifierung und Portfolio-Steuerung
Wenn Underwriting-Daten strukturiert, aktuell und maschinenlesbar sind, wird Tarifsteuerung plötzlich sehr konkret:
- Regionen oder Branchen mit auffälliger Schadenquote lassen sich gezielt nachjustieren
- Gute Risiken können aktiv mit besseren Konditionen gehalten werden
- Vertrieb und Makler erhalten klare Signale, welche Zielgruppen attraktiv sind
KI ist hier weniger Magie als vielmehr konsequente Datennutzung. Wer saubere Risiko-Workflows hat, legt damit die Basis für personalisierte Tarife im Gewerbebereich – ähnlich dem, was Telematik im Kfz-Segment vorgemacht hat.
Was österreichische Versicherer beim Aufbau solcher Workflows beachten sollten
Der Weg zur KI-basierten Underwriting-Plattform ist kein „Big Bang“, sondern ein mehrstufiges Projekt. Was hat sich in der Praxis bewährt?
1. Klarer Fokus: Erst ein Produkt, eine Zielgruppe
Statt sofort das gesamte Gewerbeportfolio zu digitalisieren, empfehle ich:
- Ein Fokusprodukt wählen (z.B. Betriebsbündel für KMU)
- Eine klare Zielgruppe definieren (z.B. Handel und Gastronomie)
- Den KI-Workflow erst dort scharfstellen und optimieren
So entstehen schnelle Erfolge, mit denen sich intern weitere Budgets und UnterstĂĽtzung sichern lassen.
2. Datenstrategie vor Technologie
Viele Häuser kaufen zuerst Technologie und merken später, dass ihnen Datenqualität und Datenzugang fehlen.
Wichtige Fragen vorab:
- Welche internen Datenquellen stehen zur Verfügung (Bestand, Schäden, CRM)?
- Welche externen Datenquellen sind in Ă–sterreich sinnvoll und rechtlich nutzbar?
- Wie werden Daten regelmäßig aktualisiert und bereinigt?
- Wer verantwortet Daten-Governance und Modell-Validierung?
Ohne Antworten auf diese Fragen wird jede KI-Lösung zum teuren Experiment.
3. Regulatorik und Transparenz ernst nehmen
Gerade in der EU und speziell in Österreich gilt: Nachvollziehbarkeit schlägt Black Box.
Ein guter KI-Risiko-Workflow:
- dokumentiert, warum ein Risiko welchen Score erhalten hat
- erlaubt menschliches Override und dokumentiert dieses
- ist auditierbar fĂĽr FMA und interne Revision
Technisch heißt das: erklärbare Modelle, klare Regel-Engines, Logging jeder Entscheidung und sauberes Berechtigungskonzept.
4. Underwriter von Anfang an einbinden
KI im Underwriting scheitert nicht an Algorithmen, sondern am Change Management. Wenn Underwriter das System als „Konkurrenz“ wahrnehmen, wird es nicht angenommen.
Besser:
- Senior-Underwriter in die Modellentwicklung integrieren
- Fachliches Wissen explizit in Regeln und Features ĂĽbersetzen
- Dashboards so bauen, dass sie echte Hilfen im Tagesgeschäft sind (z.B. Priorisierung der Fälle statt reiner Risikozahl)
Wer das hinbekommt, erlebt oft einen spannenden Effekt: Die erfahrensten Underwriter werden zu den größten Befürwortern der neuen Tools.
Praxisnahe Roadmap: In 6 Schritten zum KI-Risiko-Workflow
Damit es konkret wird, hier eine mögliche Roadmap für einen österreichischen Gewerbeversicherer:
-
Use Case definieren
Produkt, Zielgruppe, Ziel-Kennzahlen (z.B. -30 % Bearbeitungszeit, -2 Prozentpunkte Loss Ratio) -
Dateninventur durchfĂĽhren
Interne und externe Quellen sichten, Lücken identifizieren, Zugänge klären -
Pilot-Workflow aufsetzen
Mit einem spezialisierten InsurTech oder einer KI-Plattform ein Minimum Viable Product bauen -
KI-Modelle trainieren und validieren
Historische Daten nutzen, Modelle mit Fachbereich und aktuarischer Sicht abgleichen -
Roll-out mit klaren Erfolgsmessungen
A/B-Tests, Vergleich vor/nach EinfĂĽhrung, enges Monitoring von Reaktionszeit, Hit-Ratio und Schadenquote -
Skalierung auf weitere Produkte und Sparten
Erst wenn der Pilot stabil läuft, schrittweise Ausweitung auf andere Gewerbe- und Industriesparten
Wie sich KI-Underwriting in die Gesamtstrategie einfĂĽgt
Wenn man KI im österreichischen Versicherungsmarkt ganzheitlich denkt, ergibt sich ein roter Faden:
- Schadenbearbeitung wird durch Automatisierung schneller und kundenfreundlicher.
- Betrugserkennung filtert Auffälligkeiten frühzeitig heraus.
- Personalisierte Tarife passen sich an Verhalten und Risiko an.
- Risikobewertung im Underwriting sorgt dafĂĽr, dass der Bestand gesund bleibt.
KI-basierte Risiko-Workflows sind damit ein strategisches Bindeglied: Sie verbinden Daten, Produkte und Prozesse und schaffen die Basis fĂĽr profitable, stabile Portfolios im Gewerbe- und Industriebereich.
Wer 2026 und darüber hinaus im österreichischen Markt vorne mitspielen will, sollte jetzt klären:
- Wo starten wir mit KI im Underwriting – und mit welchem klar messbaren Ziel?
- Welche Partner (InsurTechs, Datenanbieter, Technologieplattformen) passen zu unserer Strategie?
- Wie machen wir unsere Organisation bereit fĂĽr datengetriebene Entscheidungen?
Wer diese Fragen mutig beantwortet, wird feststellen: KI im Underwriting ist kein futuristisches Experiment, sondern ein sehr konkreter Hebel fĂĽr mehr Ertrag, schnellere Prozesse und zufriedenere Vertriebspartner.
Nächster Schritt:
Wenn Sie verantwortlich für Gewerbe- oder Industriegeschäft in einem österreichischen Versicherungsunternehmen sind, lohnt sich ein strukturierter Blick auf Ihre aktuellen Risiko-Workflows. Welche Entscheidungen könnten heute schon datenbasierter getroffen werden – und wie viel Prämienvolumen hängt davon ab?