Wie „Magic Recommendations“ mit Generative KI Beratung, Cross-Selling und Agilität in österreichischen Versicherungen deutlich verbessern – praxisnah erklärt.
Warum „magische Empfehlungen“ für Versicherer jetzt entscheidend sind
Österreichische Versicherer stehen 2025 massiv unter Druck: Stark schwankende Schadenaufwände durch Klimarisiken, hohe Inflation, strengere Aufsicht – und gleichzeitig erwarten Kund:innen personalisierte Angebote wie bei Netflix oder Spotify. Die meisten Häuser reagieren darauf mit mehr Produkten, mehr Kampagnen, mehr Regeln. Das Ergebnis: mehr Komplexität, nicht mehr Umsatz.
Hier setzt ein Ansatz an, den viele noch unterschätzen: KI-gestützte, dynamische Produktempfehlungen direkt im Beratungsgespräch. Statt starrer Kampagnen erhalten Vermittler und Callcenter-Mitarbeiter Vorschläge, die in Echtzeit zum Profil der Kundin passen – fachlich korrekt, regulatorisch sauber und dialogorientiert formuliert. Zelros nennt dieses Feature „Magic Recommendations“ und baut es auf großen Sprachmodellen (LLMs) auf.
In dieser Ausgabe der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, wie dieses Konzept funktioniert, warum es gerade für den Markt in Österreich spannend ist und wie Fachbereiche es selbst steuern können – ohne jedes Mal die IT-Wunschliste zu verlängern.
1. Agilität in der Assekuranz: Vom Projektstau zur „No-Code“-Konfiguration
Agilität im Versicherungsgeschäft heißt: Produkte, Tarife und Beratungsleitfäden so schnell anzupassen, wie sich Markt und Regulierung ändern. Die Realität? Viele Häuser brauchen Monate, um eine simple Cross-Selling-Kampagne sauber im CRM und in den Skripten auszurollen.
Magic Recommendations adressieren genau dieses Problem, indem sie:
- auf einer No-Code-Plattform fĂĽr Fachbereiche (Zelros Studio) basieren,
- Inhalte von Fach- und Marketingteams pflegen lassen,
- und die KI nur dort „frei reden“ lassen, wo sie sich auf geprüften Content stützt.
Das bedeutet konkret für österreichische Versicherer:
- Schnellere Time-to-Market bei neuen Produkten, z. B. Anpassungen in der Elementarversicherung nach Hochwasser-Ereignissen.
- Weniger Abhängigkeit von IT-Projekten, weil Business-Regeln, Zielgruppen und Textbausteine im Studio gepflegt werden.
- Geringere Kosten, da einmal erstellte Empfehlungskataloge flexibel wiederverwendet und erweitert werden.
Die Erfahrung aus anderen Märkten zeigt: Wer seine Beratungsstrecken so in Wochen statt in Quartalen anpasst, gewinnt nicht nur Marktanteile, sondern reduziert auch interne Spannungen zwischen Vertrieb, Produktmanagement und IT.
2. Was sind „Magic Recommendations“ genau?
Magic Recommendations sind KI-generierte Beratungsimpulse für Upselling und Cross-Selling, die direkt in der Oberfläche der Vermittler oder im Contact Center erscheinen. Sie kombinieren versicherungsspezifisches Fachwissen mit den Textfähigkeiten eines LLM.
Statt „Verkaufe Unfallversicherung X“ sieht die Beraterin zum Beispiel:
- Welche Fragen sie stellen kann, um den Bedarf zu öffnen („Wie lange fahren Ihre Kinder schon selbstständig mit dem Auto zur Schule?“).
- Welche Fakten relevant sind, z. B. Statistik zur Unfallhäufigkeit einer Altersgruppe.
- Welche Produkt-Argumente ziehen, zugeschnitten auf Persona, Segment und Risikoprofil.
Das Entscheidende:
Magic Recommendations liefern keine starren Skripte, sondern kontextbezogene Gesprächshilfen, die sich natürlich in das Kundengespräch einfügen.
Beispiel aus der Praxis
Ein österreichischer Kompositversicherer möchte Haus- und Haushaltskunden gezielt Wohngebäude-Elementar und Cyber-Bausteine anbieten.
- Kundin A: Eigentümerin eines Einfamilienhauses in Kärnten, zwei Kinder (13 und 16), arbeitet hybrid im Homeoffice.
- Das System erkennt aus den Daten: Region mit Hochwasserrisiko, Teenager im Haushalt, hohe Internetnutzung.
- Die Magic Recommendation schlägt vor:
- Einstiegsfrage zu Unwettern im letzten Jahr,
- Hinweis auf steigende Elementarschäden in der Region,
- zwei konkrete Deckungsoptionen,
- plus eine Zusatzfrage zum Schutz von Endgeräten der Kinder und Hinweis auf Cyber-Bausteine.
So entsteht ein natürliches Gespräch über Risiko und Schutz, nicht nur ein plumper Produktpitch.
3. Wie LLMs passende Empfehlungen auswählen: Fuzzy Matching erklärt
Der Kern der Magic Recommendations ist die Fähigkeit des LLM, Kontexte zu erkennen und sinnvoll zuzuordnen. Fachlich geprüfter Content wird im Studio hinterlegt; das Modell wählt bzw. generiert die passende Variante für das individuelle Kundenprofil.
Fuzzy Matching in der Beratung
Fuzzy Matching bedeutet: Die KI arbeitet nicht nur mit exakten Begriffen, sondern mit semantischer Ă„hnlichkeit.
- Aus Kundendaten: „Kinder, 13 und 16 Jahre“
- Im Empfehlungskatalog: Zielgruppe „Teenager“ oder „jugendliche Fahrer“
- Das LLM erkennt: Diese Attribute gehören zusammen und wählt entsprechende Empfehlungen aus.
Weitere Beispiele für Fuzzy Matching in österreichischen Versicherungen:
- „Einpersonenhaushalt in Wien ohne Auto“ → passt zu Mobilitäts- und Reiseversicherungen, weniger zu Kfz, dafür evtl. zu E-Scooter- oder Fahrradschutz.
- „Landwirt mit PV-Anlage am Dach“ → Hinweise auf Betriebsunterbrechung, Sachschäden durch Wetterereignisse und Haftungsrisiken.
Der Vorteil:
Statt tausende kleinteilige Business-Regeln zu bauen, nutzen Versicherer ein generatives Modell, das den Kontext versteht und mit kuratierten Inhalten verknĂĽpft.
Damit bleibt die fachliche Kontrolle beim Versicherer, während die KI den „Übersetzungsaufwand“ in konkrete Gesprächsimpulse übernimmt.
4. Warum das mehr ist als „nur eine weitere Empfehlungsliste“
Viele Häuser haben bereits Business-Rule-basierte Empfehlungen: Wenn Alter > 50 und kein Pflegebaustein → Empfehlung Pflegeprodukt. Das funktioniert – aber es ist unflexibel und liefert oft generische, wenig inspirierende Hinweise.
Magic Recommendations setzen oben drauf und bringen drei wesentliche Verbesserungen:
4.1 Von statischen Regeln zu dialogorientierten Hinweisen
Business Rules sagen was empfohlen wird.
Magic Recommendations unterstützen zusätzlich beim Wie:
- Welche Frage öffnet das Thema?
- Welche Story oder Statistik macht das Risiko greifbar?
- Welcher Nutzen passt zur Persona (Preisfokus vs. Sicherheitsfokus)?
Das führt zu höherer Abschlusswahrscheinlichkeit, weil die Empfehlung in den Beratungsalltag übersetzt wird.
4.2 Breitere Abdeckung ohne „from scratch“-Projekt
Fachbereiche müssen nicht jede Empfehlung Zeile für Zeile neu formulieren. Sie können im Studio:
- zentrale Textbausteine definieren,
- Varianten fĂĽr bestimmte Segmente hinzufĂĽgen,
- und das LLM nutzen, um aus diesen Bausteinen vielfältige, aber konsistente Empfehlungen zu generieren.
So entsteht schnell ein breiter Katalog an Vorschlägen, der viele Lebenssituationen abdeckt – von der jungen Familie in Graz bis zum Pensionisten in Linz.
4.3 Mehr Engagement auf beiden Seiten des Tisches
FĂĽr Vermittler bedeutet das:
- weniger „Blank Pages“ im Kundentermin,
- mehr Sicherheit in neuen Produktwelten (z. B. Cyber, nachhaltige Investments),
- und messbar bessere Beratungserlebnisse.
FĂĽr Kund:innen heiĂźt es:
- relevantere Gespräche,
- weniger irrelevante Produktvorschläge,
- und im Idealfall bessere Absicherung bei angemessenen Prämien.
Gerade im österreichischen Markt, in dem Vertrauen und persönliche Beziehung im Vertrieb extrem wichtig sind, ist dieser Mix aus Persönlichkeit + KI-Assistenz ein starkes Argument.
5. Zelros Studio: Wie Fachbereiche Magic Recommendations steuern
Hinter den Magic Recommendations steht das Zelros Studio – eine Admin- und Konfigurationsoberfläche, in der Business-User ihre KI-gestützten Empfehlungen selbst verwalten können.
5.1 Was Fachanwender im Studio tun können
Typische Aufgaben fĂĽr Produktmanagement, Vertrieb und Marketing:
- Datenquellen verbinden: Zum Beispiel CRM-Felder, Tarifierungsdaten, Schadenhistorie.
- Empfehlungskataloge anlegen: Inhalte, Argumentationen, Einstiegsfragen definieren.
- Zielgruppen und Personas konfigurieren: z. B. „junge urbane Familien“, „KMU mit bis zu 50 Mitarbeitenden“.
- Regeln justieren: Grenzen fĂĽr Risikoprofile, Trigger fĂĽr bestimmte Use Cases.
- Leistung überwachen: Welche Empfehlungen werden häufig genutzt? Wo entsteht mehr Abschlussquote oder bessere NPS-Werte?
Alles in einer Oberfläche, ohne komplexe Entwickler-Deployments.
5.2 Zusammenarbeit von Fachbereichen und IT
Die IT verschwindet damit nicht – sie bekommt eine andere Rolle:
- stellt sichere Schnittstellen und Datenqualität sicher,
- integriert die Empfehlungen sauber ins bestehende Ă–kosystem (CRM, Maklerportal, Callcenter-Systeme),
- kĂĽmmert sich um Themen wie Datenschutz (DSGVO), Modell-Governance und Auditierbarkeit.
Die Fachbereiche hingegen gewinnen Handlungsspielraum, ohne Governance zu verlieren. Für viele österreichische Versicherer ist genau dieses Zusammenspiel aktuell der Engpass – hier kann eine spezialisierte InsurTech-Lösung wie Zelros Copilot einen pragmatischen Weg bieten.
6. Konkrete Einsatzszenarien für österreichische Versicherer
Um das greifbarer zu machen, ein paar typische Szenarien, in denen Magic Recommendations besonders viel Wirkung entfalten können:
6.1 Cross-Selling in der Schadenbearbeitung
Während der Schadenmeldung (z. B. Leitungswasserschaden in der Wohnung) erkennt die KI:
- Kundin hat kein Elementarpaket,
- wohnt in einer zunehmend hochwassergefährdeten Region,
- hat bereits mehrfach kleinere Schäden gemeldet.
Die Magic Recommendation schlägt im Gesprächsleitfaden vor:
- empathische Formulierung zur aktuellen Situation,
- anschlieĂźend einen kurzen Hinweis auf kĂĽnftige Extremwetterereignisse,
- und die Option, im Nachgang einen Beratungstermin zur Erweiterung des Schutzes zu vereinbaren.
6.2 Beratung im Bankenvertrieb (Bancassurance)
Im Bankgespräch zur Wohnbaufinanzierung erkennt das System:
- Finanzierungssumme, Familienstand, Kinder,
- keine Risiko-Lebensversicherung, kein Berufsunfähigkeitsschutz.
Berater:innen bekommen eine Magic Recommendation mit:
- einfachen Fragen zur finanziellen Absicherung der Familie,
- zwei modularen Lösungsvorschlägen (reiner Todesfall / Todesfall + BU),
- und klaren, nicht-technischen Formulierungen fĂĽr Kund:innen.
6.3 Digitaler Vertrieb und Self-Service
Auch in Portalen kann die Logik genutzt werden, etwa als KI-Assistent, der Kund:innen durch Produktkonfiguratoren führt. Die dahinterliegende Empfehlungsgenerierung bleibt dieselbe – nur das Frontend ist ein anderes.
7. Nächste Schritte: Wie Versicherer starten können
Der Einstieg in KI-basierte Magic Recommendations muss kein Mammutprojekt sein. Aus anderen Märkten hat sich ein Vorgehen bewährt, das auch für österreichische Häuser sinnvoll ist:
- Ein klar abgegrenzter Use Case: z. B. Cross-Selling Hausrat → Haftpflicht in einem spezifischen Kundensegment.
- Kurzer fachlicher Content-Sprint: Produkt- und Vertriebsexperten definieren die wichtigsten Argumente, Fragen und Szenarien im Zelros Studio.
- Pilot mit ausgewählten Vermittlern oder einem Contact-Center-Team: enge Begleitung, Feedbackschleifen, Messung von Abschlussquoten und Beratungsqualität.
- Schrittweise Skalierung: mehr Produkte, mehr Kanäle, Integration in Maklerplattformen und Bankpartner.
Wer früh beginnt, baut nicht nur Know-how auf, sondern positioniert sich im österreichischen Markt auch sichtbar als moderner, beratungsstarker Versicherer.
Fazit: Personalisierte KI-Empfehlungen als Baustein der Versicherungsstrategie
Magic Recommendations zeigen, wie Generative KI in der Versicherungsbranche ganz konkret Mehrwert stiften kann: durch bessere Beratung, höhere Cross-Selling-Quoten und eine deutlich agilere Produkt- und Kampagnensteuerung. Für österreichische Versicherer, die sich in einem engen Markt differenzieren wollen, ist das kein „Nice-to-have“, sondern ein realistischer Wettbewerbsvorteil.
Im Rahmen unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ wird deutlich: Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife gehören zusammen. Magic Recommendations sind der logische nächste Schritt – sie bringen dieses Know-how punktgenau in das Gespräch zwischen Mensch und Kund:in.
Wer herausfinden möchte, was solche Empfehlungen im eigenen Bestand bewirken können, sollte mit einem fokussierten Pilot starten und Vertriebsteams aktiv einbinden. Die Technologie ist reif – die Frage ist nur, wer sie in Österreich zuerst konsequent für sich nutzt.