Legal Abuse treibt Schadenkosten in die Höhe. Erfahren Sie, wie österreichische Versicherer mit KI Rechtsmissbrauch erkennen, fair managen und Kosten senken können.
Rechtsmissbrauch im Schadenfall: Wie KI Versicherer schützt
Österreichische Sach- und Kfz-Versicherer berichten seit Jahren dasselbe Muster: Die Anzahl der Schäden steigt nur moderat, aber die Schadenkosten explodieren, weil Ansprüche aggressiver, professioneller und rechtlich geschickter geltend gemacht werden. Legal-Tech-Portale, spezialisierte Kanzleien und Prozessfinanzierer machen aus jedem kleinen Streit ein großes Verfahren.
Das Ergebnis: Prämien stehen unter Druck, Reserven steigen, Kunden sind frustriert – und die Schadenabteilungen arbeiten am Limit. Genau hier zeigt künstliche Intelligenz in der Versicherung ihren strategischen Wert: Nicht nur für schnelle Regulierung, sondern auch, um Rechtsmissbrauch („legal abuse“) früh zu erkennen und sauber zu managen.
In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie Versicherer das Risiko von Rechtsmissbrauch im Schadenmanagement systematisch reduzieren – ohne den fairen Kunden unter Generalverdacht zu stellen.
Was mit „Legal Abuse“ im Versicherungskontext wirklich gemeint ist
Legal Abuse in der Versicherungswelt bedeutet: Ansprüche werden formal-juristisch korrekt aufgebaut, sind aber materiell überhöht, künstlich aufgebläht oder taktisch verzögert, um maximale Vergleichssummen herauszuholen.
Typische Beispiele aus dem österreichischen Markt:
- Kfz-Haftpflicht: überzogene Schmerzensgeldforderungen, künstlich verlängerte Heilungsverläufe, überhöhte Gutachterkosten
- Haushalts- oder Eigenheimversicherung: „optimierte“ Schadenlisten, nachträglich ergänzte Positionen, zweifelhafte Kostenvoranschläge
- Rechtsschutzversicherung: Prozessfreude dank Prozessfinanzierern und automatisierten Anspruchsportalen
Das Problem: Die Grenze zwischen legitimer Rechtsdurchsetzung und Rechtsmissbrauch ist fließend. Reine Bauchentscheidungen in der Schadenbearbeitung reichen längst nicht mehr aus.
Hier setzt KI an: Sie macht Muster sichtbar, die ein einzelner Sachbearbeiter in der Masse der Fälle nicht erkennen kann.
Warum das Thema für österreichische Versicherer jetzt brennt
Legal Abuse ist kein Randthema mehr, sondern ein Kostentreiber erster Ordnung.
Drei Gründe, warum das 2025 besonders spürbar ist:
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Professionalisierte Anspruchsteller
Legal-Tech-Plattformen, spezialisierte Kanzleien und Vergleichsrechner erhöhen den Druck. Viele Kunden wissen heute sehr genau, wie sie ihren Anspruch maximal ausschöpfen. -
Regulatorischer Rahmen wird enger
Verbraucherschutz, Transparenzpflichten, IDD, Datenschutz – Versicherer müssen sauber dokumentieren, warum sie welchen Schaden wie reguliert oder abgelehnt haben. Willkür ist keine Option. -
Marktdruck in Österreich
Der Wettbewerb ist hart, insbesondere in Kfz und Haushalt. Wer zu restriktiv reguliert, verliert Kunden. Wer zu großzügig reguliert, verliert Marge. Treffsicherheit in der Entscheidung wird zum Wettbewerbsvorteil.
Die Realität: Viele Gesellschaften haben zwar Anti-Fraud-Tools im Einsatz, aber Legal Abuse ist subtiler als klassischer Versicherungsbetrug. Es geht weniger um gefälschte Schäden, sondern um das Ausreizen des Systems.
Wie KI hilft, Rechtsmissbrauch im Schadenprozess zu erkennen
KI für Versicherungen ist dann sinnvoll, wenn sie konkrete Entscheidungen im Alltag verbessert. Beim Thema Legal Abuse sind vor allem drei Einsatzfelder relevant.
1. Mustererkennung in Schaden- und Rechtsdaten
Ein guter Ansatzpunkt ist die Frage: Welche Konstellationen führen überdurchschnittlich oft zu Streit, Klagen oder überhöhten Zahlungen?
KI-Modelle können zum Beispiel:
- Schadenverläufe analysieren: Welche Kombination aus Schadenart, Region, Werkstatt, Anwalt, Gutachter und Kommunikationsdauer führt häufig zu späten, teuren Vergleichen?
- Textmuster aus Schriftsätzen erkennen: Wiederkehrende Formulierungen in Anwaltsschreiben, die statistisch mit aggressiver Prozessführung verbunden sind
- Langfristige Trends identifizieren: Steigt die Quote bestimmter Kanzleien, die immer kurz vor Prozessbeginn hohe Vergleichssummen erreichen?
Ergebnis: Risikoscoring für Legal Abuse, das den Sachbearbeiter unterstützt, frühzeitig zu eskalieren, sauberer zu dokumentieren oder die eigene Strategie anzupassen.
2. KI-gestützte Entscheidungsunterstützung in der Schadenbearbeitung
KI darf nicht „im stillen Kämmerlein“ laufen, sondern muss direkt im Schadenprozess wirken:
- Hinweise im Schadenportal: „Ähnliche Fälle mit diesem Muster führten häufig zu rechtlichen Auseinandersetzungen. Zusätzliche Dokumentation empfohlen.“
- Vorschlag von Maßnahmen: Zweitgutachten einholen, medizinischen Dienst einbinden, Vergleichsbänder zu Schmerzensgeld anzeigen
- Dynamische Reservebildung: Reserven anpassen, wenn KI auf Basis neuer Informationen ein erhöhtes Prozessrisiko erkennt
Wichtig: Der Mensch entscheidet. Die KI liefert Kontext, Wahrscheinlichkeiten und Hinweise. Damit bleibt die Entscheidung nachvollziehbar – auch gegenüber Aufsicht, Gerichten und Kunden.
3. Simulation von Rechtsrisiken und Szenarioanalysen
Für das Management ist eine andere Frage zentral: Was kostet uns Legal Abuse eigentlich wirklich – und wo lohnt sich Gegensteuerung?
Mit KI-basierten Simulationsmodellen können Versicherer:
- Szenarien rechnen: „Was passiert, wenn bestimmte Kanzleien ihre Aktivität um 30 % erhöhen?“
- Produkte testen: Wie verändert eine Anpassung der Bedingungen (z. B. Selbstbehalte, Obliegenheiten) das Missbrauchsrisiko?
- Verhandlungsstrategien optimieren: Welche Vergleichsangebote führen erfahrungsgemäß zu fairen Lösungen ohne Folgeverfahren?
So wird Legal Abuse aus dem diffusen Bauchgefühl zu einer quantifizierbaren Risikoart, die aktiv gesteuert werden kann.
Praxisbeispiel: KI-gestützte Schadenbearbeitung bei Kfz-Haftpflicht
Nehmen wir ein vereinfachtes Szenario, wie es in Österreich durchaus realistisch ist:
Eine Versicherung stellt fest, dass bestimmte Kanzleien bei Kfz- Personenschäden systematisch vorgehen:
- Anspruchsanmeldung mit Standardfragebogen
- frühe Einschaltung eines bestimmten Gutachternetzwerks
- konsequente Drohung mit Klage bei jeder Diskussion um Schmerzensgeld
Die Gesellschaft führt ein KI-Modell ein, das auf historischen Fällen trainiert wird. Das Modell erkennt:
- Fälle mit diesen Kanzleien kosten im Schnitt 35 % mehr
- die Quote der Gerichtsverfahren liegt bei über 20 % statt 5–7 % im Durchschnitt
- bestimmte medizinische Konstellationen („HWS-Distorsion“ etc.) sind überrepräsentiert
Die Reaktion des Versicherers – technisch gestützt, fachlich verantwortet:
- Frühe Sachverhaltsaufklärung durch strukturierte Fragebögen und Videotelefonie mit dem Kunden
- Standardisierte Vergleichsangebote auf Basis eines KI-gestützten Schmerzensgeld-Referenzmodells
- Qualitätsnetzwerk von Gutachtern, das bei diesen Mustern automatisch vorgeschlagen wird
Ergebnis nach 18 Monaten:
- durchschnittliche Schadenaufwendungen in dieser Fallgruppe sinken um 12–15 %
- Verfahrensquote geht zurück, weil Vergleiche früher und fundierter angeboten werden
- Kundenzufriedenheit steigt, weil Prozesse transparenter und schneller sind
Genau hier zeigt sich: KI ist kein „Bestrafungstool“ gegen Kunden, sondern ein Instrument für Fairness und Konsistenz. Überzogene Ansprüche werden schwieriger, berechtigte Ansprüche werden stabiler und schneller reguliert.
Governance, Ethik und Regulierung: Wie man KI sauber aufsetzt
Wer KI für Legal-Abuse-Management in der Versicherung nutzt, bewegt sich in einem sensiblen Feld. Drei Punkte sind unverhandelbar.
1. Transparente Modelle und dokumentierte Entscheidungswege
Gerade unter europäischem und österreichischem Aufsichtsrecht gilt: Black Boxes sind problematisch.
Praktische Anforderungen:
- Erklärungspflicht: Warum hat das Modell diesen Fall als „hoch riskant“ eingestuft? Welche Faktoren waren entscheidend?
- Dokumentation: Jede relevante KI-Empfehlung muss im Schadenakt nachvollziehbar sein.
- Modell-Governance: Versionierung, regelmäßige Validierung, Monitoring auf Bias und Fehlerraten.
2. Datenschutz und Zweckbindung
Schadendaten sind hochsensibel. Für KI-Projekte heißt das:
- Klare Zweckdefinition: Betrugs- und Missbrauchserkennung darf kein Vorwand für umfassende Datensammelei sein.
- Pseudonymisierung, wo möglich, und strenge Zugriffsrechte.
- Saubere Abgrenzung zu Marketing- oder Vertriebszwecken.
3. Fairness gegenüber Kunden und Vertriebspartnern
Legal Abuse betrifft nur einen Teil der Fälle. Der Großteil der Kunden ist ehrlich. Das muss sich in der Ausgestaltung der KI widerspiegeln:
- Keine „Sippenhaft“: Eine Kanzlei mit hohem Missbrauchsrisiko bedeutet nicht, dass jeder Fall dort unberechtigt ist.
- Kein automatisches Ablehnen oder Verzögern; KI bleibt Unterstützung, nicht Richter.
- Klare Kommunikationslinien: Schadensachbearbeiter müssen erklären können, warum zusätzliche Informationen benötigt werden.
Wer diese Grundsätze ernst nimmt, kann KI nicht nur wirtschaftlich nutzen, sondern auch als Vertrauensfaktor im Markt positionieren.
Von der Theorie zur Umsetzung: Fahrplan für österreichische Versicherer
Viele Häuser wissen, dass sie ein Legal-Abuse-Problem haben, scheuen aber den Einstieg in KI. Der Umstieg ist machbar, wenn man pragmatisch vorgeht.
Ein sinnvoller Fahrplan:
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Ist-Analyse
- Welche Produktsparten sind besonders betroffen (Kfz, Rechtsschutz, Unfall, Haushalt)?
- Wo häufen sich Klagen, späte Vergleiche, auffällige Kanzleikonzentrationen?
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Use Cases priorisieren
- 1–2 konkrete Anwendungsfälle wählen (z. B. „Legal-Abuse-Scoring in Kfz-Haftpflicht“).
- Business-Ziel definieren: geringere Verfahrensquote, schnellere Regulierung, stabile Reserven.
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Datenbasis klären
- Schaden-, Vertrags- und Prozessdaten zusammenführen.
- Qualität prüfen: Vollständigkeit, Konsistenz, historische Tiefe.
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Pilotprojekt starten
- Kleines, interdisziplinäres Team aus Schaden, Recht, Data Science und IT.
- Iteratives Vorgehen: Modell schulen, testen, Feedback der Sachbearbeiter einholen.
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Rollout und Schulung
- KI-Ergebnisse sauber im Schadenbearbeitungssystem integrieren.
- Sachbearbeiter trainieren, wie sie Scores und Hinweise nutzen – und wann sie bewusst gegen das Modell entscheiden.
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Kontinuierliches Lernen
- Regelmäßige Modellüberarbeitung anhand neuer Fälle.
- Fachliches Feedback im Governance-Prozess verankern.
Wer so vorgeht, senkt nicht nur das Risiko von Rechtsmissbrauch, sondern baut breites KI-Know-how im Unternehmen auf – eine Schlüsselkompetenz für die nächsten Jahre.
Fazit: KI macht Legal Abuse beherrschbar – nicht dramatisch
Legal Abuse im Schadenfall wird bleiben. Legal-Tech, spezialisierte Kanzleien und Prozessfinanzierer verschwinden nicht mehr vom Markt. Die entscheidende Frage für österreichische Versicherer lautet daher nicht: „Wie verhindern wir das komplett?“, sondern: „Wie managen wir es professionell, fair und wirtschaftlich?“
KI für Versicherungen bietet genau hier einen pragmatischen Weg:
- Muster erkennen, bevor sie teuer werden
- Sachbearbeiter mit belastbaren Daten unterstützen
- Management mit klaren Zahlen und Szenarien versorgen
Wer jetzt erste, klar abgegrenzte KI-Use-Cases im Legal-Abuse-Umfeld umsetzt, schafft sich einen echten Vorsprung – in der Schadenquote, in der Kundenzufriedenheit und im Vertrauen von Aufsicht und Öffentlichkeit.
Wenn Sie prüfen wollen, welche Ihrer Sparten am stärksten von Rechtsmissbrauch betroffen sind und welche KI-Ansätze für Ihr Haus realistisch sind, ist genau jetzt der richtige Zeitpunkt, den ersten strukturierten Schritt zu setzen.