Wie „Magic Recommendations“ Versicherungsberatung in Österreich mit GenAI personalisiert, Vertrieb agiler macht und Kund:innen relevanter absichert.
Warum personalisierte Empfehlungen jetzt ĂĽber AbschlĂĽsse entscheiden
Österreichische Versicherer stehen 2025 unter massivem Druck: Klimarisiken treiben Schäden und Rückversicherungskosten nach oben, Inflation frisst Combined Ratios an, und Regulatorik von IDD bis DORA verschärft die Anforderungen im Vertrieb und in der IT.
Die meisten Häuser reagieren mit mehr Regeln, mehr Formularen, mehr Kontrolllisten. Das Ergebnis: Beraterinnen und Berater kämpfen sich durch Masken in ihrem CRM, anstatt mit Kund:innen über sinnvollen Versicherungsschutz zu sprechen. Genau hier setzen KI-gestützte Empfehlungssysteme wie die „Magic Recommendations“ von Zelros Copilot an – ein Beispiel dafür, wie Generative AI (GenAI) in der Versicherungsbranche ganz konkret Mehrwert schafft.
Dieser Beitrag zeigt, wie solche Empfehlungen funktionieren, warum sie für österreichische Versicherungen hochrelevant sind und wie Business-Teams sie ohne IT-Orchester organisieren können.
Was hinter „Magic Recommendations“ wirklich steckt
„Magic Recommendations“ sind KI-gestützte Vertriebs- und Beratungs-Empfehlungen, die Agent:innen, Makler:innen und Callcenter-Teams im Gespräch konkrete nächste Schritte vorschlagen:
- Welche Absicherung zu diesem Kundenprofil passt
- Welche Fragen gestellt werden sollten
- Welche statistischen Fakten ĂĽberzeugen
- Wie sich Angebote verständlich erklären lassen
Statt eines starren Skripts erzeugt ein Large Language Model (LLM) dynamische, personalisierte Inhalte – basierend auf vordefiniertem, von Fachexpert:innen freigegebenem Content.
Der Punkt ist: Die KI schreibt nicht „irgendetwas“, sondern kombiniert geprüfte Fachinhalte mit der aktuellen Kunden-Situation.
Ein typisches Beispiel aus der Praxis eines österreichischen Kompositversicherers:
- Haushaltspolizze vorhanden, Kinder 13 und 16 Jahre
- Wohnort in einem Gebiet mit erhöhter Starkregen-Gefährdung
- Bisher kein Elementarschadenschutz, keine Unfallversicherung
Die Magic Recommendation könnte dann z.B. liefern:
- Gesprächseinstieg zum Thema Unfallschutz für Teenager
- Kurzargumente zu typischen Freizeitunfällen in dieser Altersgruppe
- Hinweis auf zunehmende Unwetterereignisse in Ă–sterreich und verfĂĽgbare Deckungserweiterungen
- Zwei bis drei Optionen fĂĽr Cross- und Up-Selling (z.B. Haushalt + Elementar, private Unfallversicherung)
Die Beraterin muss nichts suchen; sie bekommt situationsgenaue Hilfestellung in Echtzeit – direkt im CRM oder Frontend angezeigt.
Warum Agilität im österreichischen Versicherungsvertrieb zur Pflicht wird
Agilität ist im Vertrieb inzwischen keine „nice to have“-Floskel mehr. Sie entscheidet darüber, ob Produkte im Markt ankommen – oder im internen Genehmigungskreislauf stecken bleiben.
Für österreichische Versicherer bedeutet das konkret:
- Regulatorik ändert sich häufig – z.B. bei Nachhaltigkeitsabfragen, Informationspflichten oder Produktfreigabeverfahren.
- Risikoprofile verschieben sich – Stichwort Hochwasser, Muren, Hitzewellen, Cyberrisiken für KMU.
- Kundenerwartungen steigen – Kund:innen kennen personalisierte Empfehlungen von E‑Commerce und Banken und erwarten ähnliches vom Versicherer.
Die Realität in vielen Häusern: Jede kleine Vertriebsanpassung wird zum IT-Projekt. Neue Kampagne? Ticket. Geänderte Zielgruppe? Ticket. Neue Risiko-Argumentation? Ticket.
„Magic Recommendations“ drehen dieses Modell um:
- No-Code-Konfiguration statt Code-Ă„nderungen
- Fachbereich, Marketing und Vertriebssteuerung können selbst Anpassungen vornehmen
- Time-to-Market sinkt von Monaten auf Wochen oder Tage
Gerade im kompetitiven österreichischen Markt – mit starken lokalen Playern und internationalen Gruppen – ist diese Geschwindigkeit ein klarer Vorteil.
Wie LLMs passende Versicherungsempfehlungen auswählen
Der Kern von Magic Recommendations ist die Kombination aus LLM + fachlich kuratiertem Content. Das LLM arbeitet nicht frei, sondern innerhalb klar definierter Leitplanken.
1. Fuzzy Matching: Vom Rohdatensatz zur passenden Story
Das LLM verknĂĽpft unscharfe, reale Kundendaten mit den im System hinterlegten Empfehlungstexten. Beispiele:
- „Kinder 13 und 16“ wird automatisch der Persona Teens zugeordnet
- Wohnort in bestimmten Postleitzahlenclustern triggert Starkregen- oder Hochwasserargumentationen
- Beruf „selbstständig“ + keine Berufsunfähigkeitspolizze → Hinweis auf Absicherung der Arbeitskraft
So entsteht eine Art versicherungsfachliche Matrix aus:
- Produkten (Haftpflicht, Kfz, Unfall, Cyber, Krankenzusatz …)
- Kundensegmenten (Familien, Singles, Senior:innen, KMU, Freiberufler:innen …)
- Risiken (Unfall, Krankheit, Elementar, Cyber, Haftung …)
- Personas (preisorientiert, sicherheitsorientiert, digitalaffin …)
Das LLM wählt auf dieser Basis passende Textbausteine aus und formuliert sie kontextbezogen aus.
2. Kuratierter Fachcontent als Sicherheitsnetz
Damit die Empfehlungen fachlich sauber bleiben, werden alle Inhalte im Vorfeld im Zelros Studio von:
- Produktmanagement
- Aktuariat / Underwriting
- Compliance / Rechtsabteilung
freigegeben. Die KI nutzt dann nur diese Inhalte und kombiniert sie flexibel. Das reduziert typische GenAI-Risiken wie Halluzinationen, falsche Deckungszusagen oder nicht IDD-konforme Aussagen.
Von starren Business Rules zu „magischen“ Empfehlungen
Viele österreichische Versicherer arbeiten bereits mit Business-Rule-Empfehlungen:
„Wenn Kunde X Produkt A, aber nicht Produkt B hat, und Alter zwischen 30 und 50 → zeige Cross-Selling-Hinweis B.“
Diese Regelwerke sind hilfreich – aber sie haben Grenzen:
- Stark IT-lastig in der Pflege
- Schnell unĂĽbersichtlich bei komplexen Zielen
- Inhaltlich oft generisch („Sie haben noch keine Unfallversicherung…“)
Magic Recommendations ergänzen diese Logik um eine inhaltliche Intelligenzschicht:
- Business Rules entscheiden, wann eine Empfehlung ausgespielt wird.
- Das LLM entscheidet, wie diese Empfehlung formuliert wird und welche Argumente im konkreten Fall sinnvoll sind.
Der größte Hebel entsteht dort, wo:
- Kampagnen häufig wechseln (z.B. saisonale Kfz- oder Reiseprodukte)
- Berater:innen unterschiedlich erfahren sind
- Komplexe Produkte erklärt werden müssen (z.B. betriebliche Vorsorge, Cyberpolizzen)
Statt jede Variante als eigene Regel zu bauen, pflegt der Fachbereich Themen- und Argumentationswelten, die das LLM passend zusammensetzt.
Zelros Studio: Wie Business-Teams Empfehlungen selbst steuern
Das Zelros Studio ist die Konsole, in der Magic Recommendations verwaltet werden. Entscheidend: Es ist fĂĽr Business anzuwenden, nicht nur fĂĽr IT.
Was Fachbereiche im Studio tun können
-
Empfehlungskatalog aufbauen
- Produkte, Zielgruppen und Personas definieren
- Argumente, Statistiken und Storylines hinterlegen
- Tonalität festlegen (z.B. eher beratend, eher verkaufsorientiert)
-
Datenquellen verbinden
- CRM-Attribute (Alter, Wohnort, bestehende Polizzen)
- Risikodaten (z.B. Geo-Risiko, Schadenhistorie auf Portfolioebene)
- Kampagnen-Segmente aus Marketing-Automation
-
Kampagnen konfigurieren und testen
- Pilotkampagne fĂĽr z.B. Elementarschaden-Upgrade
- A/B-Tests unterschiedlicher Empfehlungstexte
- Monitoring von Conversion-Raten und Beratungsqualität
-
Ă„nderungen in Echtzeit ausrollen
- Neue regulatorische Hinweise ergänzen
- Argumentation an aktuelle Ereignisse anpassen (z.B. nach Hochwasserereignissen)
- Schnell auf Marktdruck durch Wettbewerber reagieren
Beispiel: Österreichische Herbstkampagne „Sicher durch den Winter“
Angenommen, ein Versicherer will im Oktober eine Kampagne in ganz Ă–sterreich ausrollen:
- Fokus: Kfz-Kasko-Erweiterung und Unfallversicherung
- Zielgruppen: Pendler:innen, Eltern mit jĂĽngeren Kindern, Senior:innen
- Kanäle: Agenturvertrieb, Makler, Contact Center
Im Zelros Studio kann das Business-Team:
- Für jede Zielgruppe eigene Empfehlungen definieren (z.B. Glatteisunfälle bei Senior:innen, Schulweg bei Kindern)
- Länderspezifische Besonderheiten abbilden (z.B. regionale Risiko-Hinweise für Alpenregionen)
- Alle Inhalte vorab mit Compliance abstimmen
Die Agent:innen sehen dann im Gespräch konkrete, zur Person passende Vorschläge – und nicht nur eine allgemeine „Winterkampagne“-Notiz.
Nutzen für österreichische Versicherer: Weniger Reibung, mehr Wirkung
Der Mehrwert von Magic Recommendations lässt sich auf drei Ebenen greifen: Vertrieb, Kunde, Organisation.
1. Vertrieb: Bessere Gespräche, bessere Quoten
- Höhere Abschlussquoten durch relevantes Cross- und Up-Selling
- KĂĽrzere Einarbeitungszeit fĂĽr neue Mitarbeiter:innen
- UnterstĂĽtzung fĂĽr Nebenberufsagent:innen und Makler mit geringem Produktwissen
Praktisch: Auch erfahrene Berater:innen nutzen die Empfehlungen gern, weil sie helfen, nichts zu vergessen und aktuelle Argumente parat zu haben.
2. Kund:innen: SpĂĽrbar mehr Relevanz
- Beratung wirkt weniger „verkaufsgetrieben“ und stärker schutzorientiert
- Beispiele und Statistiken passen zur realen Lebenssituation in Ă–sterreich
- Risiken wie Klimaschäden oder Cyber-Attacken werden verständlich erklärt
Das stärkt Vertrauen – ein entscheidender Faktor gerade in Zeiten, in denen viele Menschen Versicherungsprämien besonders kritisch hinterfragen.
3. Organisation: Mehr Agilität, weniger IT-Abhängigkeit
- Fachbereiche können Inhalte schnell aktualisieren
- IT konzentriert sich auf Kernsysteme statt auf Mikromanagement von Regelwerken
- Governance bleibt gewahrt, weil alle Inhalte im Studio versioniert und freigegeben werden
Für Transformationsprogramme „KI in der Versicherungsbranche“ ist das ein dankbarer Use Case: klar messbar, gut pilotierbar, nah am Kerngeschäft.
Wie Magic Recommendations in eine KI-Roadmap für österreichische Versicherer passt
In unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es um praxisnahe Anwendungsfälle: Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung, personalisierte Tarife.
Magic Recommendations sind die logische Ergänzung auf der Vertriebs- und Beratungsseite:
- Schaden-KI reduziert Kosten und Bearbeitungszeit.
- Pricing- und Risiko-KI kalkulieren Tarife präziser.
- Empfehlungs-KI sorgt dafür, dass das richtige Produkt bei der richtigen Person landet – mit der richtigen Story.
Wer bereits Data-Lakes, Telematik- oder Geo-Daten nutzt, kann diesen Datenschatz mit Magic Recommendations in konkrete Gesprächsanlässe verwandeln.
Für viele österreichische Versicherer ist das auch ein kultureller Schritt: Weg von „die IT macht KI“, hin zu „Geschäft, Vertrieb und Fachbereiche steuern KI-Use-Cases aktiv mit“.
Nächste Schritte: Wie starten?
Der Einstieg in Magic Recommendations muss kein Mammutprojekt sein. Drei pragmatische Schritte haben sich bewährt:
-
Einen klar umrissenen Use Case wählen
Z.B. Cross-Selling Unfallversicherung bei bestehenden Haushaltspolizzen oder Elementarschutz-Erweiterung in bestimmten Regionen. -
Fachcontent bĂĽndeln
Produktmanagement, Vertrieb und Compliance definieren gemeinsam:- Kernargumente
- Zielgruppen
- No-Go-Formulierungen
-
Pilot mit ausgewählter Vertriebseinheit
Eine Region oder ein Kanal (z.B. Contact Center) nutzt die Magic Recommendations, Feedback wird konsequent eingesammelt, Kennzahlen werden gemessen.
Wer diesen Weg geht, merkt sehr schnell: GenAI in der Versicherung ist kein Buzzword, sondern ein Werkzeug, das Berater:innen entlastet und Kund:innen besser absichert.
Am Ende geht es um eine einfache Frage:
Soll KI in Ihrer Organisation nur Risiken berechnen – oder auch dabei helfen, Menschen klüger und fairer zu beraten?
Magic Recommendations zeigen, wie sich beides sinnvoll verbinden lässt.