Österreichische Versicherer sitzen auf teuren IT- und Datenschätzen. KI-Plattformen wie Zelros machen daraus realen Mehrwert – direkt im Vertrieb und in der Schadenpraxis.
Warum Data- & IT-Leiter in Versicherungen jetzt umdenken mĂĽssen
194 Milliarden US‑Dollar – so viel hat die globale Versicherungsbranche im Jahr 2020 für IT ausgegeben. Bis 2025 sollen es laut Prognosen rund 271 Milliarden werden. Gleichzeitig kämpfen viele Häuser in Österreich noch immer mit fragmentierten Systemlandschaften, Excel-Workarounds und Projekten, die seit Jahren „im Roll-out“ stecken.
Hier liegt das Problem: Es wurde massiv in Daten, Kernsysteme und Infrastruktur investiert – aber der geschäftliche Mehrwert kommt am Arbeitsplatz der Beraterin oder im Online-Portal des Kunden oft nicht an. Genau an dieser „Last Mile“ setzen spezialisierte KI-Plattformen wie Zelros an.
In dieser Folge unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, warum Data- und IT-Verantwortliche solche Lösungen bevorzugen, wie sie den ROI bestehender IT deutlich erhöhen – und was das ganz konkret für Kundenerlebnis, Risikoprüfung und Vertrieb in österreichischen Versicherungen bedeutet.
1. Die Realität in österreichischen Versicherungs-IT-Abteilungen
Versicherer in Österreich haben in den letzten Jahren vor allem drei Dinge vorangetrieben: Kernsystem-Modernisierung, Dataplattformen und Automatisierung. Das ist richtig und notwendig – reicht aber nicht.
Typisches Bild in vielen Häusern:
- neues BestandsfĂĽhrungssystem (z.B. Guidewire & Co.)
- CRM-EinfĂĽhrung mit riesigem Customizing-Aufwand
- Data Lake im Konzern, mehrere DWHs in den Sparten
- erste KI-PoCs fĂĽr Schaden, Betrug und Storno-Prognose
Die Folge: eine komplexe, teure Landschaft, in der Daten vorhanden sind, Modelle existieren, aber fĂĽr den Vertrieb oder die Schadenbearbeitung kaum sichtbar werden.
Hier greifen viele Unternehmen zur falschen Lösung: Sie bauen noch ein weiteres Spezial-Tool, noch ein Portal, noch eine individuelle Oberfläche. Mehr Komplexität, mehr Schnittstellen, mehr Betriebsaufwand.
Die bessere Strategie: eine versicherungsspezialisierte KI-Ebene, die auf die bestehenden Systeme aufsetzt und dort Empfehlungen ausspielt, wo Entscheidungen getroffen werden – im Callcenter, im Maklerportal, im Online-Antrag, in der Schaden-App.
2. Wie Zelros den ROI vorhandener Data- & IT-Investitionen steigert
Zelros positioniert sich genau an dieser Stelle als „Intelligenzschicht“ über der bestehenden IT-Landschaft. Es geht nicht darum, Kernsysteme abzulösen, sondern deren Wert zu vervielfachen.
2.1. Preskriptive Insights direkt in die Kernsysteme bringen
Viele Versicherer haben bereits:
- saubere Bestandsdaten
- Scoring-Modelle (z.B. Storno-, Cross-Sell-, Risiko-Scores)
- automatisierte Antrags- und Schadenprozesse
Was fehlt, ist die Ăśbersetzung dieser Daten in konkrete Handlungsempfehlungen fĂĽr:
- Berater im AuĂźendienst
- Makler und Mehrfachagenten
- Mitarbeiter im Kundenservice
- Endkunden in Self-Service-Portalen
Zelros macht genau das:
- zeigt Versicherungsscores & Vorhersagen in Echtzeit an
- gibt konkrete Produktempfehlungen („Risikogap in Haushalt – Unfallprodukt X anbieten“)
- liefert Warnhinweise für Risikoprüfer („fehlende Angaben zum Gebäudezustand, Rückfrage nötig“)
Der Effekt: bessere Entscheidungen in kĂĽrzerer Zeit, ohne dass der User zwischen fĂĽnf Systemen hin- und herspringen muss.
2.2. Data Lakes operationalisieren: Die „Last Mile“ schließen
Viele österreichische Versicherer kennen das Problem: Der Data Lake ist technisch fertig, die ersten Data Scientists arbeiten auf der Plattform – aber im Frontend passiert fast nichts.
Zelros adressiert diese LĂĽcke mit:
- Standard-Connectors zu typischen Datenquellen (Kernsysteme, CRM, Data Lake, externe Daten)
- integrierter NLP- und Computer-Vision-Funktionalität für unstrukturierte Daten (z.B. Gutachten, E-Mails, Schadenfotos)
- einem Low-Code/No-Code-Ansatz, über den Fachbereiche Kampagnen und Empfehlungslogiken selbst konfigurieren können
FĂĽr Data- & IT-Leiter bedeutet das:
Die bereits getätigten Millioneninvestitionen in Datenplattformen und Modelle werden sichtbar monetarisiert, statt als „Hidden Champion im Backend“ zu bleiben.
3. Konkrete Use Cases für österreichische Versicherer
Theorie ist nett, relevant wird es erst, wenn Use Cases passen. Schauen wir auf typische Szenarien in der österreichischen Praxis.
3.1. Personalisierte Angebote im Vertrieb
Ausgangslage: Ein groĂźer Kompositversicherer in Ă–sterreich hat tausende Bestandskunden mit reinen Kfz-Polizzen. Cross-Selling-Potenzial in Haushalt, Rechtsschutz und Unfall ist vorhanden, wird aber kaum gehoben.
Mit einer Plattform wie Zelros könnte der Prozess so aussehen:
- Analyse von Bestandsdaten, Zahlungsweise, Schadenhistorie und externen Daten
- Modell berechnet Cross-Sell-Wahrscheinlichkeiten und identifiziert RisikolĂĽcken
- Beraterin im Außendienst bekommt in ihrem CRM konkrete Vorschläge:
- „Hohe Wahrscheinlichkeit für Haushaltsabschluss, Fokus auf Elementar-Deckung“
- „Empfehlung: Paketangebot Auto + Haushalt + Unfall mit Rabatt X %“
- Im Kundenportal erscheinen personalisiert priorisierte Produkte, statt einer starren Liste
Das Ergebnis: höhere Abschlussquoten, weniger Aktionismus, deutlich bessere Gesprächsqualität.
3.2. Smartere Risikobewertung und Underwriting
Problem: Komplexe Risiken, etwa Gewerbe- und Industrieversicherungen, sind schwer zu bewerten. Informationen kommen aus PDFs, E-Mails, Fotos, Alt-Systemen – und sind oft unvollständig.
Zelros nutzt hier:
- NLP, um Texte zu analysieren (z.B. Gutachten, Vertragsanhänge)
- Computer Vision, um aus Dokumenten oder Bildern strukturierte Informationen zu gewinnen
- Risikomodelle, die auf Basis vieler Merkmale Risikohinweise und Frageempfehlungen generieren
Underwriter sehen nicht nur Rohdaten, sondern konkrete Hinweise und Warnungen, z.B.:
- „Feuerlöschanlage nicht eindeutig dokumentiert – Nachfragen!“
- „Branche mit hohem Schadenaufkommen – Empfehlungsprämie +12 %“
So wird KI zur Entscheidungsunterstützung, nicht zum „Black Box“-Entscheider.
3.3. Bessere Schadenbearbeitung und Kundenerlebnis
Gerade in der Schadenbearbeitung zeigen sich Vorteile von KI fĂĽr Versicherungen besonders schnell.
Mit einer Plattform wie Zelros lassen sich etwa:
- Erstmeldungen automatisiert vorpriorisieren (dringende Schäden ganz nach vorne)
- passende Deckungsbausteine im Bestand automatisch prĂĽfen
- nächste beste Aktion vorschlagen (z.B. Partnerwerkstatt, Sofortauszahlung, Gutachter)
Das fĂĽhrt zu:
- kĂĽrzeren Durchlaufzeiten
- weniger RĂĽckfragen
- deutlich höherer Kundenzufriedenheit – ein kritischer Faktor im umkämpften österreichischen Markt.
4. Warum Data- & IT-Leiter Zelros bevorzugen
Die meisten Data- & IT-Leiter wollen kein weiteres Monolith-Projekt, das drei Jahre dauert und am Ende wieder nur halb genutzt wird. Sie suchen Lösungen, die:
- schnell auf bestehende Systeme aufsetzen
- branchen- und regulatorisch passend sind
- Fachbereiche befähigen, statt IT zu überlasten
Zelros trifft genau diese Punkte.
4.1. 100 % Versicherungsfokus statt generischer KI-Baukasten
Zelros bringt versicherungsspezifische Modelle, Scores und Datenkataloge bereits mit. Das reduziert Implementierungsaufwand und Projekt-Risiko spĂĽrbar:
- vortrainierte Algorithmen fĂĽr Risikobewertung, Next-Best-Offer, Storno-Risiko
- Datenkatalog mit relevanten Merkmalen und marktĂĽblichen Datenquellen
- Fokus auf Compliance mit Datenschutz und AI-Regulierung – ein Thema, das durch EU AI Act und DSGVO in Österreich besondere Bedeutung hat
FĂĽr Data- & IT-Leiter heiĂźt das: weniger Grundrauschen, mehr Time-to-Value.
4.2. Low-Code/No-Code: Fachbereiche ĂĽbernehmen Steuerung
Ein immer wieder gehörtes Problem: Jede kleine Anpassung in Kampagnenlogik oder Empfehlungsregeln landet bei der IT und blockiert Ressourcen.
Zelros verfolgt einen Low-Code/No-Code-Ansatz, mit dem Fachbereiche z.B.:
- Zielgruppenregeln anpassen
- Empfehlungslogiken variieren (z.B. Fokus auf Ertrag vs. Fokus auf Schutz)
- A/B-Tests definieren und auswerten
Die IT stellt die Plattform bereit, sorgt für Datenqualität und Governance – die Business-Teams steuern den Einsatz im Alltag. Genau das macht Data- & IT-Leiter zu strategischen Business-Partnern, statt nur als „interner Dienstleister“ wahrgenommen zu werden.
4.3. Konsistente Empfehlungen über alle Kanäle
Ein häufiger Bruch heute: Ein Kunde bekommt im Callcenter etwas anderes empfohlen als im Portal oder vom Außendienst. Das wirkt unprofessionell und verwirrt.
Zelros stellt sicher, dass eine zentrale Empfehlungslogik ĂĽber alle Touchpoints ausgespielt wird:
- Marketingkampagnen
- Makler- und Partnerportale
- Self-Service-Portale und Apps
- Kundenservice und AuĂźendienst
So entsteht ein kohärentes, datengestütztes Erlebnis – ein wichtiger Wettbewerbsvorteil in einem kleinen, transparenten Markt wie Österreich.
5. KI in der österreichischen Versicherungsbranche sinnvoll verankern
KI in Versicherungen ist kein Selbstzweck. Es geht darum, Versicherten besseren Schutz zu bieten und sie wegzuführen von der reinen „Billigst-Polizze“ hin zu passenden, verständlichen Lösungen.
Studien zeigen, dass Versicherungswissen massiv beeinflusst, welche Produkte Menschen kaufen. Wer Risiken versteht, schließt eher die richtigen Deckungen ab – zum richtigen Zeitpunkt. Genau da kann KI unterstützen: durch erklärbare Empfehlungen, verständliche Risikohinweise und transparente Produktvorschläge statt intransparenter Black-Box-Angebote.
Für österreichische Versicherer bedeutet das im Jahr 2025 konkret:
- KI nicht nur in Schaden und Betrug, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette einzusetzen
- bestehende IT- und Dateninvestitionen via Intelligenzschicht wie Zelros wirtschaftlich auszureizen
- Compliance, Datenschutz und Ethik von Beginn an mitzudenken
Wer das schafft, wird nicht nur effizienter, sondern fĂĽr Kundinnen und Kunden spĂĽrbar relevanter.
Was Sie als Data- oder IT-Verantwortlicher jetzt tun sollten
Wenn Sie Verantwortung für Daten oder IT in einem österreichischen Versicherungsunternehmen tragen, lohnt sich ein nüchterner Blick auf drei Fragen:
- Wo liegen heute Ihre größten „Last-Mile-Lücken“?
- Daten und Modelle vorhanden, aber im Frontend unsichtbar?
- Wie viele parallele Tools braucht Ihr Vertrieb wirklich?
- Oder wäre eine zentrale KI-Empfehlungsschicht sinnvoller?
- Wer steuert heute Ihre Kundenerlebnisstrategie – IT oder Business?
- Haben Fachbereiche genug Freiheit, ohne Sicherheitsrisiken zu erzeugen?
Die Realität ist weniger kompliziert, als sie wirkt:
Eine spezialisierte KI-Plattform, die auf Ihre bestehenden Systeme aufsetzt, kann den ROI Ihrer bisherigen Investitionen massiv erhöhen, ohne ein neues Großprojekt zu starten.
Wer das frühzeitig angeht, wird im österreichischen Markt deutliche Vorteile spüren – in Abschlussquoten, Schadenkosten, Kundenzufriedenheit und nicht zuletzt in der Attraktivität als Arbeitgeber für Daten- und IT-Talente.