Wie KI-Schadenplattformen Versicherer nach vorne bringen

KI für österreichische Versicherungen: InsurTech••By 3L3C

Moderne KI-Schadenplattformen wie Guidewire verändern, wie Versicherer Schäden bearbeiten. Was österreichische Häuser daraus lernen können – praxisnah erklärt.

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Warum moderne Schadenplattformen jetzt zur Pflicht werden

Ein mittelgroßer Kompositversicherer in den USA hat seine komplette Schadenbearbeitung auf eine moderne Plattform wie Guidewire umgestellt – inkl. KI-Unterstützung, Automatisierung und Self-Service für Kund:innen. Ergebnis laut Branchenberichten: schnellere Regulierung, weniger Fehler, spürbar höhere Kundenzufriedenheit.

Viele österreichische Versicherer stehen 2025 genau an diesem Punkt: Die Schadenabteilung trägt einen Großteil des Markenversprechens, arbeitet aber häufig noch mit gewachsenen Altsystemen, Excel und Workarounds. Parallel dazu erwarten Kund:innen nach Online-Banking und E-Government auch in der Versicherung eine digitale, unkomplizierte Schadenabwicklung.

Dieser Artikel zeigt, was hinter modernen Schadenplattformen wie Guidewire & Co. steckt, welche Rolle KI dabei spielt und was österreichische Versicherer konkret tun können, um aus einem „IT-Projekt“ einen echten Business-Hebel zu machen.

Was moderne Schadenplattformen wirklich leisten mĂĽssen

Der Kern einer modernen Schadenplattform in der Sach- und Unfallversicherung ist klar: Sie muss jeden Schritt des Schadenprozesses digital abbilden und wo sinnvoll automatisieren – von der Erstmeldung über die Prüfung bis zur Auszahlung.

Zentrale Anforderungen aus Sicht eines österreichischen Versicherers

Aus Projekten und Marktbeobachtung kristallisieren sich einige Muss-Kriterien heraus:

  • End‑to‑end digital: Schadenanlage, Dokumente, Kommunikation, Zahlung – alles in einem System, ohne MedienbrĂĽche.
  • Omnikanal-Fähigkeit: Makler:innen, Agentur, Callcenter, Portal, App – alle sehen denselben Schadenstatus.
  • Regelwerk statt Einzelentscheidungen: Fachliche Regeln (Deckung, Franchise, Limits) als konfigurierbare Business-Logik.
  • Offene Schnittstellen (APIs): FĂĽr Partner wie Gutachter, Werkstätten, Doctors, sowie fĂĽr KI-Services zur Bilderkennung oder Betrugserkennung.
  • Datenbasis fĂĽr KI und Analytics: Saubere, strukturierte Schadendaten, auf die Data-Science-Teams zugreifen können.

Systeme wie Guidewire ClaimCenter erfüllen genau diese Rolle im US‑Markt und zunehmend auch in Europa. Der konkrete Cincinnati‑Case zeigt: Versicherer setzen solche Plattformen heute primär ein, um Schadenbearbeitung zu modernisieren und Kundenerlebnis zu verbessern – nicht nur, um ein Altsystem abzulösen.

Die Rolle von KI in der modernen Schadenbearbeitung

KI für Versicherungen ist im Schadenbereich längst kein Zukunftsthema mehr. Die meisten messbaren Effekte entstehen genau hier: bei der automatisierten Bewertung, Priorisierung und Bearbeitung von Schäden.

Typische KI-Anwendungsfälle in der Schadenabteilung

  1. Intelligente Schadenanlage

    • Aus E-Mails oder Online-Formularen werden automatisch Schadenakten erzeugt.
    • NLP (Natural Language Processing) liest Freitexte und ordnet sie Schadenart, Sparte und Police zu.
    • Dokumente werden automatisch klassifiziert (Rechnung, Kostenvoranschlag, Gutachten).

  2. Automatisierte DeckungsprĂĽfung

    • Regelbasierte Engines prĂĽfen Standardfälle (z.B. Haushaltsversicherung, Glasbruch) automatisch.
    • KI-Modelle erkennen Muster, wann eine manuelle PrĂĽfung nötig ist (z.B. ungewöhnlich hohe Beträge, spezielle Konstellationen).

  3. Schadenhöhe-Prognose & Bilderkennung

    • Im Kfz-Bereich werden Fotos von Schäden analysiert; ein Modell schlägt Reparaturkostenbandbreiten vor.
    • Bei Massenschäden (Sturm, Hagel) können Schäden vorpriorisiert und pauschal reguliert werden.

  4. Betrugserkennung (Fraud Detection)

    • KI-Modelle kombinieren Hunderte Signale (Vorstrafenregister natĂĽrlich nicht, aber z.B. Schadenhistorie, Muster im Meldeverhalten, Verbindungen zwischen Beteiligten).
    • Verdächtige Fälle gehen automatisch an Spezialist:innen, während unauffällige Schäden „straight through“ reguliert werden.

  5. Proaktive Kommunikation

    • Kund:innen erhalten automatisiert Statusupdates: „Schaden eingegangen“, „in PrĂĽfung“, „Zahlung veranlasst“.
    • Chatbots beantworten Standardfragen wie „Wann wird mein Schaden bezahlt?“ – 24/7, auf Deutsch.

Das Entscheidende: KI wirkt nur dann wirklich, wenn sie in eine leistungsfähige Schadenplattform eingebettet ist. Ein isoliertes KI-Pilotprojekt neben einem 30‑Jahre‑Altsystem verpufft.

Was österreichische Versicherer vom Cincinnati‑Beispiel lernen können

Auch wenn die ursprüngliche Meldung zu Cincinnati Insurance nur andeutet, dass eine moderne Plattform wie Guidewire für die Schadenbearbeitung eingeführt wird, lassen sich daraus einige klare Lehren für den österreichischen Markt ableiten.

1. Schadenmodernisierung ist kein reines IT-Projekt

Der wichtigste Fehler, den ich immer wieder sehe: Das Projekt wird als „Systemeinführung“ verstanden. Erfolgreiche Häuser starten anders:

  • Klares Zielbild: z.B. „Glasschäden innerhalb von 24 Stunden regulieren“, „Papier im Kfz-Schaden um 80 % reduzieren“.
  • Fachbereich in der Lead-Rolle: Schadenleiter:in und Teams definieren Prozesse, Regeln und KPIs; IT liefert das passende Werkzeug.
  • Messbare KPIs vor und nach EinfĂĽhrung: Durchlaufzeiten, First Contact Resolution, NPS, Kosten pro Schadenfall.

Cincinnati Insurance geht denselben Weg: Die neue Plattform ist Mittel zum Zweck – nämlich bessere Customer Experience und effizientere Abläufe.

2. Schrittweise statt Big Bang – aber mit klarer Roadmap

Für österreichische Versicherer mit historisch gewachsenen Portfolios (teilweise mit Polizzen aus den 80ern) ist ein Big‑Bang‑Cutover oft unrealistisch. Besser funktioniert:

  • Start mit einer Sparte (z.B. Kfz oder Haushalt) und ausgewählten Vertriebskanälen.
  • Fokus auf wenige, klar priorisierte KI-Funktionen (z.B. automatisierte DeckungsprĂĽfung fĂĽr Standardschäden).
  • Rollout auf weitere Sparten, wenn Prozesse stabil sind und das Team Erfahrung gesammelt hat.

Wichtig ist dabei eine klare Gesamtarchitektur: neue Schadenplattform im Zentrum, Altsysteme schrittweise entkoppeln, Daten konsolidieren.

3. Regulatorik & Datenschutz von Anfang an einplanen

Besonders in Ă–sterreich und der EU ist KI in der Schadenbearbeitung eng mit Themen wie DSGVO und AI Act verknĂĽpft:

  • Transparenzanforderungen: Kunde muss nachvollziehen können, wie Entscheidungen zustande kommen.
  • Datenminimierung: Nur Daten verwenden, die fĂĽr die Bearbeitung notwendig sind.
  • Bias-Vermeidung: Modelle mĂĽssen regelmäßig auf diskriminierende Effekte geprĂĽft werden.

Wer diese Punkte von Beginn an in die Plattform- und KI-Architektur einbaut, erspart sich später schmerzhafte Nacharbeiten.

Konkrete Schritte: Von der Vision zur produktiven KI-Schadenplattform

Damit aus der Idee „KI für die Schadenbearbeitung“ ein produktives Setup wird, braucht es einen strukturierten Fahrplan. Der folgende Blueprint hat sich in vielen Projekten bewährt.

Schritt 1: Ausgangslage aufnehmen

Zuerst kommt die ehrliche Bestandsaufnahme:

  • Welche Systeme unterstĂĽtzen heute die Schadenbearbeitung?
  • Wo entstehen die größten Wartezeiten und MedienbrĂĽche?
  • Welche Daten liegen wo (Policen, Zahlungen, Korrespondenz)?
  • Welche Schadenarten verursachen die höchsten Kosten bzw. den größten Aufwand?

Aus dieser Analyse entsteht eine Prioritätenliste: Wo bringt eine moderne Schadenplattform mit KI-Unterstützung den größten Hebel?

Schritt 2: Zielbild und Business Case definieren

Ohne klaren Business Case wird das Projekt im Zweifel bei Budgetrunden geschwächt. Typische Nutzenhebel:

  • KĂĽrzere Durchlaufzeiten (z.B. ‑30 % bei Standardschäden).
  • Automatisierungsquote (z.B. 50 % der Glasschäden vollautomatisch).
  • Reduzierung manueller Tätigkeiten (z.B. ‑40 % MedienbrĂĽche).
  • Steigerung Kundenzufriedenheit (NPS +10 Punkte im Schadenkontakt).

Diese Kennzahlen gehören fix in Projektziele und später ins Reporting.

Schritt 3: Plattform auswählen (oder vorhandene modernisieren)

Versicherer haben grundsätzlich drei Optionen:

  1. Standardsoftware wie Guidewire, Sapiens, msg, etc.

    • Vorteil: erprobte Branchenlogik, schnellere EinfĂĽhrung, regelmäßige Updates.
    • Nachteil: begrenzter Individualisierungsgrad, Lizenzkosten.

  2. Eigenentwicklung auf moderner Plattform

    • Vorteil: maximale Flexibilität, passgenaue Abbildung der eigenen Prozesse.
    • Nachteil: hoher Entwicklungs- und Wartungsaufwand, Fachkräftebedarf.

  3. Hybrider Ansatz

    • Standardkern mit individuellen Erweiterungen und spezialisierten KI‑Services.

Wichtig: Egal welche Option – offene APIs und klare Datenmodelle sind nicht verhandelbar, wenn KI für Versicherungen dauerhaft genutzt werden soll.

Schritt 4: KI-Funktionen zielgerichtet integrieren

Statt „KI überall“, empfehle ich fokussierte Use Cases mit hohem Nutzen:

  • Automatische Schadenklassifikation und Zuweisung.
  • Regelbasierte DeckungsprĂĽfung mit KI-UnterstĂĽtzung bei Zweifelsfällen.
  • Betrugsscorings in der First Notice of Loss (FNOL)-Phase.
  • Self-Service fĂĽr Kund:innen (Portal/App + Chatbot), angebunden an die Schadenplattform.

Diese Funktionen werden direkt in den Schadenprozess integriert, nicht als „extra Tool“ daneben. Nur so entsteht ein durchgängiger, effizienter Ablauf.

Schritt 5: Change Management & Qualifizierung

Die beste Plattform bringt wenig, wenn Sachbearbeiter:innen sie widerwillig nutzen. Erfolgsfaktoren:

  • FrĂĽhe Einbindung von Mitarbeitenden in Fachkonzeption und Test.
  • Schulungen nicht nur „welcher Button macht was“, sondern: Wie ändert sich meine Rolle?
  • Klare Kommunikation, dass KI unterstĂĽtzt – aber nicht „Menschen ersetzt“.

Viele Versicherer berichten, dass qualifizierte Sachbearbeiter:innen nach der Einführung endlich mehr Zeit für komplexe Fälle haben, statt Formulare abzutippen.

Wie sich KI-Schadenplattformen in die Gesamtstrategie einfĂĽgen

Innerhalb der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist die moderne Schadenplattform das operative Herzstück. Sie verbindet mehrere Themen, über die wir bereits gesprochen haben oder noch sprechen werden:

  • Risikobewertung: Daten aus der Schadenbearbeitung flieĂźen in Underwriting-Modelle zurĂĽck.
  • Betrugserkennung: Die Schadenplattform ist der Ort, an dem Fraud-Modelle produktiv wirken.
  • Personalisierte Tarife: Analysen von Schadenverläufen ermöglichen feinere Segmentierung und nutzungsbasierte Modelle.

Schadenmodernisierung ist damit nicht nur ein Projekt der Schadenabteilung, sondern ein zentraler Baustein der KI-Strategie eines Versicherers.

Wer heute in eine flexible, KI-fähige Schadenplattform investiert, schafft die Grundlage, auf der sich in den nächsten Jahren neue Produkte, Services und Kooperationsmodelle aufbauen lassen – von Pay‑per‑Use über Embedded Insurance bis hin zu Ökosystempartnerschaften.

Fazit: Jetzt die Weichen richtig stellen

Der Case von Cincinnati Insurance ist kein exotischer Sonderfall, sondern ein Vorgeschmack auf das, was auch im deutschsprachigen Markt Standard werden wird: integrierte Schadenplattformen, die KI, Automatisierung und Kundenerlebnis sinnvoll verbinden.

Für österreichische Versicherer ist 2025 ein guter Zeitpunkt, die eigene Schadenlandschaft ehrlich zu bewerten und einen klaren Fahrplan zu definieren: Wo stehen wir heute, welche Plattformstrategie verfolgen wir und welche KI‑Use‑Cases bringen den größten Nutzen?

Wer diese Fragen konsequent beantwortet und in den nächsten 12–24 Monaten ins Tun kommt, wird im Wettbewerb um Kund:innen, Partner:innen und Talente klar vorne liegen.

Wenn Sie wissen möchten, wie eine KI-fähige Schadenplattform konkret in Ihrer Systemlandschaft aussehen könnte und welche ersten Schritte sinnvoll sind, lohnt sich ein strukturierter Austausch mit Technologie- und Fachspezialist:innen – bevor der nächste Release-Zyklus wieder alle Kapazitäten frisst.