Legal Abuse Risk frisst Margen im Schaden. Wie österreichische Versicherer mit KI Missbrauch erkennen, Prozesse absichern und Kosten spürbar senken können.
Legal Abuse Risk: Wie KI Versicherer schützt
Jede vierte Schadenmeldung im Massengeschäft steht heute unter dem Verdacht, künstlich „aufgeblasen“ zu sein – nicht nur durch Kunden, sondern auch durch aggressive Anwaltskanzleien und Dienstleister. In manchen Sparten steigen die durchschnittlichen Schadenkosten schneller als die Prämien um 5–10 % pro Jahr. Für österreichische Versicherer wird Legal Abuse Risk damit zu einem echten Ertragsproblem.
Die gute Nachricht: Gerade in der Schadenbearbeitung bietet Künstliche Intelligenz sehr konkrete Hebel, um dieses Risiko früh zu erkennen, sauber zu dokumentieren und rechtssicher zu steuern. Wer KI richtig einsetzt, reduziert nicht nur Missbrauch, sondern verbessert auch Kundenerlebnis und Bearbeitungsgeschwindigkeit.
In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie Schadenbereiche Legal Abuse Risk in den Griff bekommen – mit Daten, klaren Prozessen und pragmatischer KI.
Was hinter „Legal Abuse Risk“ im Schaden wirklich steckt
Legal Abuse Risk bezeichnet das Risiko, dass rechtliche Instrumente und Verfahren missbräuchlich genutzt werden, um überhöhte oder unberechtigte Forderungen gegen Versicherer durchzusetzen. Das ist nicht nur reiner Versicherungsbetrug, sondern oft eine Grauzone.
Typische Muster im österreichischen Kontext:
- Serienbriefe von Kanzleien mit überzogenen Schmerzensgeldforderungen
- standardisierte Gutachten von immer denselben „Partnern“
- künstlich aufgeblähte Reparaturrechnungen, Mietwagenkosten oder Pflegeleistungen
- taktische Drohung mit Klage, um schnellen Vergleich zu erzwingen
Das Problem dabei: Die einzelnen Fälle wirken oft plausibel. Erst in der Summe über viele Schäden hinweg erkennt man, dass etwas nicht stimmt. Genau hier spielt KI ihre Stärke aus.
Legal Abuse Risk ist im Massengeschäft ein Datenproblem – kein Einzelfallproblem.
Warum KI im Schaden der entscheidende Hebel ist
Der Kern: KI kann wiederkehrende Muster in tausenden Akten erkennen, die einem Menschen im Alltag nie auffallen würden. Und sie kann Sachbearbeiter:innen genau dort unterstützen, wo erfahrungsgemäße Missbrauchsrisiken liegen.
Drei zentrale Einsatzfelder
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Früherkennung auffälliger Konstellationen
KI-Modelle bewerten eingehende Schäden anhand von Merkmalen wie:- beteiligte Anwaltskanzleien, Werkstätten, Gutachter
- Kombinationen von Diagnosen, Verletzungen und geforderten Leistungen
- zeitliche und räumliche Häufungen ähnlicher Fälle
- Textmuster in Schreiben, E-Mails und Gutachten
Ergebnis ist ein Risikoscoring pro Fall, das anzeigt: „Hier besser genauer hinschauen.“
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Standardisierung und Dokumentation
KI-gestützte Workflows sorgen dafür, dass bei auffälligen Fällen automatisch:- zusätzliche Dokumentation angefordert wird
- bestimmte Prüfschritte verpflichtend sind
- Begründungen sauber und konsistent dokumentiert werden
Das ist Gold wert, wenn ein Fall später vor Gericht landet.
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Unterstützung bei Verhandlungen und Vergleichen
KI-Analysen liefern:- Bandbreiten typischer Vergleichssummen bei ähnlichen Fällen
- Informationen, wie sich bestimmte Kanzleien bisher verhalten haben
- Prognosen, wie hoch die Prozess- und Reputationsrisiken sind
Damit können Schadenleiter:innen deutlich fundierter entscheiden, ob sich ein Vergleich lohnt oder ob man sich wehren sollte.
Praxisnah: Wie ein KI-gestützter Legal-Abuse-Workflow aussieht
Die Realität? Erfolgreiche Versicherer kombinieren Analytics, klare Richtlinien und Schulung. Ein mögliches Zielbild für österreichische Sach- und Krankenversicherer sieht so aus:
1. Intake: Frühsignal statt spätes Bauchgefühl
Beim Eingang einer Schadenmeldung läuft im Hintergrund ein KI-Modell, das einen Legal-Abuse-Risikoscore berechnet. Genutzte Signale sind zum Beispiel:
- wiederkehrende Kombinationen „gleiche Kanzlei + gleicher Gutachter + bestimmte Diagnose“
- auffällige Sprachmuster in Schreiben (Textanalyse via NLP)
- stark abweichende Rechnungspositionen im Vergleich zu historischen Daten
Der Sachbearbeiter sieht im System:
- grüner Bereich: normaler Fall, Standardprozess
- gelber Bereich: vertiefte Prüfung, z.B. Zweitgutachten
- roter Bereich: Spezialteam oder Legal-Abuse-Experte entscheidet
2. Automatisierte Prüfregeln und Checklisten
Abhängig vom Score werden dynamisch Checklisten und Prüfregeln aktiviert:
- Pflichtfelder für entscheidende medizinische oder technische Informationen
- automatische Plausibilitätschecks (z.B. Mietwagendauer vs. Reparaturdauer)
- Preisprüfungen anhand von Markt- und Partnerdaten
Ich habe in Projekten gesehen, dass sich durch solche Regeln allein die durchschnittlichen überhöhten Mietwagenkosten um 20–30 % reduzieren lassen – ohne ehrliche Kunden zu verärgern.
3. Spezialteams statt überall ein bisschen
Ein häufiger Fehler: Jeder Sachbearbeiter soll „auch Legal Abuse mitprüfen“. Das verpufft. Besser:
- ein kleines, geschultes Spezialteam für komplexe oder hochriskante Fälle
- klare Übertragungsregeln anhand des KI-Scores
- laufendes Feedback des Spezialteams an das Modell (Lernschleife)
So steigt die Qualität der Entscheidungen, und das System lernt, noch präziser zu erkennen, was wirklich kritisch ist.
4. Datenbasierte Verhandlungsstrategie
KI-gestützte Analysen können für einen konkreten Fall z.B. anzeigen:
- „In 73 % ähnlicher Fälle wurde außergerichtlich verglichen.“
- „Durchschnittlicher Vergleich lag 18 % unter der ursprünglichen Forderung.“
- „Diese Kanzlei akzeptiert in 60 % der Fälle eine Staffelzahlung.“
Das ist nichts anderes als Preis- und Taktikanalyse, wie wir sie aus dem Onlinehandel mit A/B-Tests kennen – nur eben im rechtlichen Kontext.
Recht, Ethik und österreichischer Rahmen: Wo sind die Grenzen?
Die Nutzung von KI in der Schadenbearbeitung ist nur dann sinnvoll, wenn sie rechtlich sauber und ethisch vertretbar aufgesetzt ist. Gerade in Österreich mit starker Konsumentenschutztradition ist das Thema sensibel.
DSGVO und Fairness
Für Versicherer heißt das konkret:
- Transparenz: Klar definieren, wofür KI eingesetzt wird und wofür nicht.
- Datensparsamkeit: Nur Daten nutzen, die wirklich zur Risikobewertung nötig sind.
- Bias-Prüfungen: Sicherstellen, dass das Modell keine Personengruppen systematisch benachteiligt.
Ein praktischer Ansatz ist der Aufbau eines „Modellregisters“: Jedes KI-Modell wird mit Zweck, Datengrundlage, Verantwortlichen und Prüfzyklen dokumentiert.
Zusammenarbeit mit Rechts- und Compliance-Teams
Viele KI-Projekte scheitern, weil Fachbereich, IT und Rechtsabteilung zu spät miteinander reden. Besser ist ein gemeinsamer Rahmen:
- frühzeitige Einbindung von Compliance, Datenschutz und Rechtsabteilung
- gemeinsame Bewertung von Use Cases hinsichtlich Rechtslage und Reputationsrisiko
- klare Richtlinien, wann ein Mensch final entscheiden muss
KI eignet sich hervorragend als Entscheidungsunterstützung, nicht als Ersatz für rechtliche Würdigung.
Konkrete Schritte für österreichische Versicherer in den nächsten 6–12 Monaten
Wer Legal Abuse Risk ernsthaft adressieren will, braucht keinen Großkonzern-Budgetplan. Ein pragmatischer Fahrplan sieht so aus:
1. Ausgangslage messen
- Welche Sparten sind besonders betroffen (Kfz, Unfall, Kranken, Haftpflicht)?
- Wie viele Fälle landen bei Anwälten? Wie oft wird geklagt?
- Wo steigen die Schadenkosten schneller als die Prämien?
Ohne diese Basiszahlen bleibt jedes KI-Projekt vage.
2. Pilot-Use-Case definieren
Statt überall ein bisschen lieber einen klar abgegrenzten Use Case wählen, zum Beispiel:
- „Früherkennung auffälliger Kfz-Mietwagenrechnungen“
- „Legal-Abuse-Scoring für bestimmte Schmerzensgeldforderungen“
Kriterien für einen guten Pilot:
- ausreichend Daten (mindestens einige tausend historische Fälle)
- finanziell relevanter Hebel
- Fachbereich mit echter Veränderungsbereitschaft
3. Datenbasis und Modell aufbauen
- Daten aus Schaden, Partnern, juristischen Verfahren zusammenführen
- einfache, erklärbare Modelle bevorzugen (z.B. Gradient Boosting, interpretable ML)
- Klarheit: Das Modell liefert einen Hinweis, keine finale Entscheidung
Wichtig ist, dass Fachanwender:innen verstehen, warum ein Score hoch oder niedrig ist. Black Box ohne Erklärung führt zu Widerstand.
4. Fachbereich befähigen
Schadenmitarbeiter sind keine Data Scientists – müssen sie auch nicht sein. Sie brauchen:
- verständliche Schulungen („Was macht der Score, was nicht?“)
- klare Arbeitsanweisungen für verschiedene Score-Bereiche
- Feedbackkanal, um Fehleinschätzungen des Modells zurückzumelden
Wo dieser Dialog ernsthaft geführt wird, steigt die Akzeptanz von KI massiv.
5. Erfolg messbar machen
Vorher/Nachher-Vergleich über 6–12 Monate:
- durchschnittliche Schadenhöhe in „risikoreichen“ Clustern
- Anzahl eskalierter Fälle zu Spezialteams
- Vergleich von Prozessquoten und Vergleichssummen
- Bearbeitungszeiten und Kundenzufriedenheit
Viele Häuser erleben, dass schon ein gezielter Legal-Abuse-Pilot den Schadenaufwand um einige Prozentpunkte senken kann. Auf das gesamte Portfolio gerechnet ist das schnell ein Millionenbetrag.
Warum Legal Abuse ein idealer Einstieg in KI für Versicherer ist
Legal Abuse Risk ist ein ideales Feld, um KI im österreichischen Versicherungsmarkt praxisnah zu verankern:
- klare Businesswirkung: weniger überhöhte Schäden, stabilere Combined Ratio
- gute Datenlage: Schadenakten, Rechnungen, Gutachten, Prozesshistorien
- hohe Management-Aufmerksamkeit: Kostendruck und Rechtsrisiken sind Chefsache
Für die gesamte Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist Legal Abuse damit ein Baustein neben Themen wie Betrugserkennung, automatisierter Schadenbearbeitung und personalisierten Tarifen. Wer hier beginnt, baut Kompetenzen auf, die sich leicht auf andere Bereiche übertragen lassen.
Die zentrale Frage für die nächsten Jahre lautet nicht mehr, ob österreichische Versicherer KI in der Schadenbearbeitung nutzen, sondern wie professionell sie es tun. Häuser, die Legal Abuse Risk datenbasiert managen, gewinnen mehr als nur ein paar Prozent Schadenaufwand: Sie zeigen auch ihren Kund:innen, dass sie fair, effizient und verantwortungsvoll mit Prämiengeldern umgehen.
Wer diese Kombination aus Rechtskonformität, Datenkompetenz und KI beherrscht, wird im österreichischen Markt 2026–2030 einen spürbaren Wettbewerbsvorteil haben.