KI-basierte Risiko-Workflows machen Gewerbe- und Industrieversicherung schneller, transparenter und profitabler. So können österreichische Versicherer 2025 starten.
Warum KI-basierte Risiko-Workflows jetzt Priorität haben
Beim industriellen Haftpflichtportfolio einer mittelgroßen Versicherung landen inzwischen über 60 % der Anträge mit unvollständigen oder veralteten Risikodaten im Underwriting. Jede dieser Lücken bedeutet manuelle Recherche, E-Mails, Rückfragen an Makler – und Tage Verzögerung.
Genau hier setzt der Trend an, den man in den USA gut beobachten kann: Plattformen wie Cytora integrieren spezialisierte Datenanbieter wie InformData direkt in die Risk-Workflows kommerzieller Versicherer. Die Idee dahinter ist für österreichische Versicherer hochrelevant: Risikoprüfung wird zu einem durchgängigen KI-gestützten Datenprozess, statt zu einem „E-Mail-und-Excel“-Projekt.
In diesem Beitrag aus unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, was solche Data-Workflows praktisch bedeuten, welche Chancen sie für Underwriting, Schaden und Compliance bieten – und wie man in Österreich 2025 konkret einsteigen kann.
Was hinter KI-Risiko-Workflows wirklich steckt
KI-Risiko-Workflows fĂĽr Industrie- und Gewerbeversicherungen sind am Ende nichts Mystisches: Sie automatisieren die Beschaffung, Bewertung und Aktualisierung von Risikodaten entlang des gesamten Versicherungszyklus.
Statt dass ein Underwriter manuell im Firmenbuch, in Bonitätsdatenbanken oder in Sanktionslisten recherchiert, läuft ein strukturierter Prozess:
- Input: Antrag, Makler-Submission oder Renewal-Daten treffen ein.
- Enrichment: Eine Plattform (z. B. Cytora) ruft automatisch externe Datenquellen ab – etwa Firmenstruktur, Gerichtsdaten, Finanzkennzahlen, Branchencodes.
- Bewertung: KI-Modelle bewerten Risikoindikatoren (z. B. Häufung von Rechtsstreitigkeiten, Compliance-Risiken, Standortfaktoren).
- Entscheidung: Das System schlägt Tarifspanne, Zeichnungsrichtlinien und ggf. Eskalationen vor.
Der Punkt, der in der InsurTech-Szene aktuell besonders spannend ist: Diese Plattformen werden nach und nach mit spezialisierten Datenanbietern „aufgeladen“ – wie in den USA mit InformData, die Hintergrund- und Gerichtsdaten liefern. Für österreichische Versicherer können vergleichbare Integrationen mit europäischen Datenquellen der Hebel sein.
KI ist in der Industrieversicherung kein Selbstzweck – sie wird dann wertvoll, wenn sie Underwriting-Teams von Recherchearbeit befreit und die Risikotransparenz massiv erhöht.
Welche Datenarten fĂĽr kommerzielle Versicherer entscheidend sind
Für die meisten österreichischen Kompositversicherer liegt der Engpass nicht in der fehlenden KI, sondern in unstrukturierten oder fehlenden Daten. Erfolgreiche KI-Workflows kombinieren mehrere Datenkategorien:
1. Unternehmens- und Finanzdaten
Diese bilden das Fundament jeder gewerblichen RisikoprĂĽfung:
- Firmenbuchdaten und EigentĂĽmerstrukturen
- JahresabschlĂĽsse, Umsatzentwicklung, Eigenkapitalquote
- Branchenklassifikation (ÖNACE), Unternehmensgröße, Auslandsexponierung
KI-Modelle können daraus z. B. frühe Stresssignale erkennen: starke Umsatzschwankungen, negative Eigenkapitalquote oder ungewöhnliche Konzernstrukturen.
2. Rechts- und Compliance-Daten
Hier kommen Anbieter wie InformData ins Spiel. In Europa wären das typischerweise:
- Zivil- und Strafverfahren, arbeitsrechtliche Streitigkeiten
- Insolvenzverfahren und Zwangsvollstreckungen
- Sanktionslisten, PEP-Listen, Embargoinformationen
Für Haftpflichtprodukte, D&O oder Cyber ist das Gold wert. Eine Häufung arbeitsrechtlicher Streitigkeiten kann z. B. auf strukturelle Probleme im Unternehmen hindeuten, die wiederum Schadenhäufigkeit treiben.
3. Betriebs- und Standortdaten
Gerade in der Sach- und Betriebsunterbrechungsversicherung sind externe Datenquellen entscheidend:
- Geodaten: Hochwasser, Sturm, Erdbeben, Wildbach- und Lawinenzonen
- Gebäudestruktur, Baujahr, Nutzungsmix
- Nähe zu Gefahrenquellen (Chemieparks, Bahnlinien, Flüssen)
Hier greifen viele Versicherer bereits auf Katastrophenmodelle zurück – der nächste Schritt ist, diese Daten automatisiert in die Underwriting-Workflows einzubetten.
4. Verhaltens- und Echtzeitdaten
Mehr und mehr rĂĽcken auch Nutzungs- und Sensordaten in den Fokus:
- Maschinendaten aus der Produktion
- IoT-Sensorik (Brand, Wasser, Einbruch)
- Logistik- und Telematikdaten im Flottenbereich
Die Kombination aus statischen Stammdaten und dynamischen Nutzungsdaten ist aktuell der spannendste Hebel für risikoadäquate, dynamische Tarifierung.
Nutzen für österreichische Versicherer: Von Underwriting bis Betrugserkennung
Wer KI-gestützte Datenplattformen sauber aufsetzt, gewinnt auf mehreren Ebenen gleichzeitig. Aus Projekten, die ich gesehen habe, kristallisieren sich vor allem vier Nutzenblöcke heraus.
1. Schnelleres, konsistenteres Underwriting
KI-Risiko-Workflows reduzieren die „Time to Quote“ spürbar. In Praxisbeispielen aus der Industrieversicherung waren:
- 30–50 % weniger manuelle Rückfragen an Makler nötig
- Underwriter konnten sich auf komplexe Fälle fokussieren, statt Standardrisiken nachzuvollziehen
- Zeichnungsrichtlinien wurden sauber im System verankert, statt in individuellen Excel-Logiken
Der Effekt fĂĽr Makler- und Industriekunden in Ă–sterreich: weniger Hin und Her, schnellere Angebote, klarere Entscheidungen.
2. Bessere Risikoselektion und Profitabilität
Mit integrierten Datenquellen lassen sich „rote Flaggen“ systematisch erkennen:
- Auffällige Gerichtshistorie
- Häufiger Managementwechsel
- Negative Bonitätstrends
Statt auf Bauchgefühl oder fragmentierte Informationen angewiesen zu sein, erhält das Underwriting quantifizierbare Risikoscores. Das führt nicht nur zu besseren Annahmeentscheidungen, sondern erlaubt auch feinere Preisdifferenzierung – ein zentraler Wettbewerbsvorteil im österreichischen Gewerbemarkt.
3. Effektivere Betrugserkennung und Compliance
Besonders spannend im Kontext von Geldwäsche- und Sanktionsvorgaben:
- Automatisierter Abgleich von Neukunden gegen Sanktions- und PEP-Listen
- Erkennung verdächtiger Unternehmensstrukturen
- Cross-Check von Schadenfällen mit bekannten Betrugsmustern
Durch KI-Modelle, die Muster in großen Datenmengen erkennen, lassen sich verdächtige Konstellationen frühzeitig flaggen, ohne ehrliche Kunden unnötig zu belasten.
4. Bessere Kundenerfahrung und personalisierte Tarife
Wenn Daten und KI sauber zusammenspielen, wirkt sich das direkt auf den Marktauftritt aus:
- Weniger detaillierte Fragebögen, weil Stammdaten automatisch angereichert werden
- Tarifoptionen, die zur tatsächlichen Risikosituation passen (z. B. rabattierte Prämien bei nachweislich gutem Risikomanagement)
- Proaktive Hinweise an Kunden, etwa: „Ihr Hochwasserrisiko ist gestiegen, diese Schutzmaßnahmen lohnen sich“
Das stärkt gerade im B2B-Geschäft die Rolle des Versicherers als Risikopartner, nicht nur als Kostenerstatter.
Praxisleitfaden: So starten österreichische Versicherer 2025
Die meisten österreichischen Versicherer sitzen auf einem Mix aus Bestandssystemen, manuellen Prozessen und ersten Data-Lakes. Der Schritt zu KI-Risiko-Workflows gelingt am besten iterativ.
Schritt 1: Klaren Business Case definieren
Statt „wir machen jetzt KI“, braucht es eine fokussierte Fragestellung wie:
- „Wir wollen die Bearbeitungszeit für gewerbliche Haftpflichtangebote von 10 auf 3 Tage senken.“
- „Wir wollen im Industrie-Sachportfolio 20 % der schlechtesten Risiken identifizieren und gezielt verbessern oder neu bepreisen.“
Ein klarer Business Case schĂĽtzt vor teuren Proof-of-Concept-Schleifen ohne echten Impact.
Schritt 2: Relevante Datenquellen identifizieren
Für das gewählte Segment (z. B. Gewerbe-Haftpflicht, D&O, Cyber) wird eine Datenlandkarte erstellt:
- Welche internen Daten liegen bereits strukturiert vor?
- Welche externen Daten werden heute manuell recherchiert?
- Welche zusätzlichen Quellen (Bonität, Geodaten, Rechtsdaten) sind technisch und rechtlich nutzbar?
Diese Analyse ist auch aus DSGVO-Sicht entscheidend: Nicht jede verfĂĽgbare Information ist datenschutzkonform einsetzbar.
Schritt 3: KI-Plattform bzw. InsurTech-Partner wählen
Hier zeigt sich der Kern der Cytora-/InformData-Logik: Statt jede Quelle einzeln in die Kernsysteme einzubauen, setzt man auf eine Risk-Workflow-Plattform, die:
- Datenquellen flexibel integrieren kann
- Scoring-Modelle hostet und regelmäßig aktualisiert
- transparente Entscheidungen und Audit-Trails liefert
Für österreichische Versicherer kann das eine Kombination aus eigenem Data Hub und spezialisierten InsurTechs sein. Wichtig ist: Modularität und API-Fähigkeit, um nicht wieder in monolithischen Projekten zu landen.
Schritt 4: Pilotierung in einem klar abgegrenzten Bereich
Beispiele fĂĽr sinnvolle Piloten:
- Nur Neukunden mit Umsatz > 10 Mio. € in der Industrie-Haftpflicht
- Nur Flotten ab 50 Fahrzeugen mit Telematik
- Nur Cyber-Versicherung für bestimmte Branchen (z. B. Gesundheitswesen)
In diesen Piloten werden Kennzahlen wie:
- Bearbeitungszeit pro Antrag
- Schadenquote nach 12 und 24 Monaten
- Trefferquote bei Fraud-Alerts
konsequent gemessen. Erst wenn der Mehrwert klar belegt ist, erfolgt der Roll-out in weitere Sparten und Kundensegmente.
Schritt 5: Organisation und Skills mitziehen
Technik allein reicht nicht. Erfolgreiche Häuser investieren parallel in:
- Schulungen fĂĽr Underwriter und Schadenbearbeiter im Umgang mit Scores
- klare Richtlinien: Wann darf/muss der Mensch die KI-Entscheidung ĂĽberstimmen?
- Governance-Strukturen, die Bias, Fairness und DSGVO-Anforderungen adressieren
Gerade im regulierten Marktumfeld Österreichs ist Erklärbarkeit der KI-Entscheidungen zentral – nicht nur gegenüber der Aufsicht, sondern auch gegenüber Maklern und Unternehmenskunden.
Worauf österreichische Versicherer besonders achten sollten
Bei aller Begeisterung fĂĽr KI und Datenintegration gibt es ein paar Stolpersteine, die man vermeiden sollte.
Datenqualität schlägt Datenmenge
Viele Projekte scheitern daran, dass Stammdaten im Bestandssystem unzuverlässig sind: falsche Adressen, falsche Branchenklassifikationen, fehlende Umsatzdaten. Wer solche Daten mit KI auswertet, bekommt „präzise falsche“ Ergebnisse.
Konsequenz: Vor dem groĂźen KI-Roll-out lohnt sich ein gezieltes Data-Cleansing-Projekt, zumindest fĂĽr die wichtigsten Portfolios.
DSGVO, Profiling und Transparenz
Gerade bei automatisierten Entscheidungen im Underwriting braucht es:
- klare Rechtsgrundlage fĂĽr die Datenverarbeitung
- Prozesse zur Auskunft gegenĂĽber Betroffenen
- Mechanismen, um rein automatisierte Ablehnungen zu verhindern oder zu begrenzen
Die gute Nachricht: KI-Workflows und DSGVO schließen sich nicht aus – es braucht aber sauberes Design und juristische Begleitung von Anfang an.
Mensch und Maschine richtig kombinieren
KI eignet sich hervorragend, um Standardfälle zu strukturieren und Vorentscheidungen zu treffen. Bei komplexen Industrie-Risiken bleibt menschliche Expertise unverzichtbar.
Die pragmatische Lösung ist ein stufiges Modell:
- Kleine, klare Risiken: weitgehend automatisierte Entscheidung
- Mittlere Fälle: KI-Vorschlag plus Underwriter-Freigabe
- Komplexe Risiken: Traditionelles Expertenteam, unterstĂĽtzt durch KI-Analysen
So entsteht kein „Entweder-oder“, sondern ein produktiver Schulterschluss von Erfahrung und datengetriebener Objektivität.
Fazit: Warum sich der Einstieg 2025 besonders lohnt
KI-basierte Risiko-Workflows sind längst keine Zukunftsmusik mehr. Der Schulterschluss von Plattformen wie Cytora und Datenanbietern wie InformData zeigt, wohin die Reise in der kommerziellen Versicherung geht: Daten werden orchestriert, nicht nur gesammelt.
Für österreichische Versicherer liegt jetzt eine klare Chance auf dem Tisch:
- Underwriting schneller und konsistenter machen
- Risikoselektion und Profitabilität im Gewerbe- und Industriegeschäft erhöhen
- Betrugserkennung, Compliance und personalisierte Tarife auf ein neues Niveau heben
Wer 2025 den ersten fokussierten Piloten startet, kann in zwei bis drei Jahren einen spürbaren Vorsprung im Markt aufbauen – gerade in einer Branche, in der viele noch mit Excel und PDF-Deckungsanfragen arbeiten.
Die Frage ist also weniger, ob KI-Risiko-Workflows kommen, sondern wer sie in Österreich aktiv gestaltet. Wenn Sie intern bereits über einen konkreten Use Case nachdenken, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, daraus ein strukturiertes Projekt zu machen – bevor es der Mitbewerb tut.