Wie „Magic Recommendations“ das Versicherungsgeschäft ändern

Warum personalisierte Empfehlungen jetzt zum Muss werden

Österreichische Versicherer spüren es täglich: Klimarisiken, Inflation und Regulierungsdruck ziehen die Marge zusammen. Parallel erwarten Kund:innen von ihrer Versicherung denselben Service wie von Streaming- oder Shopping-Plattformen – persönlich, schnell, kontextbezogen.

Die meisten Häuser reagieren darauf mit mehr Regeln, mehr Formularen, mehr manuellen Checklisten für Vertrieb und Service. Das Ergebnis: überlastete Agent:innen, inkonsistente Empfehlungen, verpasste Cross‑ und Upselling-Chancen.

Hier kommt ein Ansatz ins Spiel, der sich in der europäischen Versicherungs- und Bankenwelt gerade durchsetzt: LLM-basierte, „magische“ Empfehlungen, wie sie etwa im Zelros Copilot umgesetzt sind. In dieser Folge unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ schauen wir uns an, wie dieses Prinzip funktioniert – und wie österreichische Versicherer davon konkret profitieren können.

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Was hinter „Magic Recommendations“ wirklich steckt

„Magic Recommendations“ sind KI-gestützte Vorschläge, die Versicherungsagent:innen in Echtzeit passende Gesprächsthemen und Produkte für jede Kundensituation liefern.

Im Kern passiert Folgendes:

• Ein Large Language Model (LLM) analysiert die Kundensituation (Daten, Kontext, Gesprächsverlauf).
• Es gleicht diese Infos mit einem zertifizierten Content-Katalog aus dem sogenannten Studio ab.
• Daraus entstehen konkrete Empfehlungen: Fragen, Gesprächseinstiege, Nutzenargumente, Fakten, Statistiken und passende Produktoptionen.

Wichtig: Es handelt sich nicht um starre Verkaufsskripte. Die KI unterstützt den Menschen im Gespräch – sie nimmt ihm nicht die Entscheidung ab.

Beispiel aus dem Alltag einer österreichischen Agentur

Stellen wir uns eine Beraterin in Graz vor:

• Kundin: 42 Jahre, zwei Kinder (13 und 16), Eigenheim, eine bestehende Haushaltsversicherung.
• Im System liegen zusätzlich Hinweise auf häufige Online-Bestellungen und regelmäßige Auslandsreisen.

Die „Magic Recommendations“ könnten in dieser Situation vorschlagen:

• Gesprächsfragen: „Wie sind Ihre Kinder aktuell bei Freizeitunfällen und beim E‑Scooter-Fahren abgesichert?“
• Hinweise: gestiegene Unfallrisiken bei Teenagern, aktuelle Unfallstatistiken.
• Produktideen: Erweiterung der privaten Unfallversicherung, Cyberversicherung für die Familie, Anpassung der Auslandsreise-Deckung.

Das LLM erkennt also: „Kinder 13 und 16 Jahre“ entspricht „Teens“ mit erhöhtem Freizeit- und Mobilitätsrisiko – das ist die erwähnte Fuzzy-Matching-Logik.

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Agilität statt IT-Stau: Warum das gerade jetzt entscheidend ist

Die größte Schwachstelle vieler österreichischer Versicherer ist nicht fehlende Technologie, sondern fehlende Agilität. Neue Kampagnen, Tarifanpassungen oder regulatorische Änderungen landen zuerst im IT-Backlog – und kommen Monate später beim Vertrieb an.

„Magic Recommendations“ adressieren genau dieses Problem:

• Die Inhalte werden in einem No-Code-Studio gepflegt (bei Zelros: Zelros Studio).
• Fachbereiche, Marketing, Produktmanagement und Compliance können Inhalte selbst konfigurieren und freigeben.
• IT stellt primär die Integration in CRM, Kernsysteme und Datenquellen bereit, statt jede Business-Regel zu programmieren.

Was das für österreichische Versicherer konkret bedeutet

• Schnellere Reaktion auf Regulatorik: neue Beratungspflichten, ESG-Hinweise oder Informationspflichten können direkt im Studio hinterlegt und sofort in die Empfehlungen eingebaut werden.
• Klimarisiken adressieren: bei Starkregen‑, Sturm‑ oder Hochwasserschäden kann die KI automatisch auf passende Präventions- und Deckungsbausteine hinweisen.
• Inflation berücksichtigen: Empfehlungen können auf Unterversicherung hinweisen und aktiv Indexanpassungen oder höhere Versicherungssummen anstoßen.

Die Folge: kürzere Time-to-Market, weniger IT-Aufwand, besser gesteuerter Vertrieb.

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So funktionieren LLM-basierte Empfehlungssysteme im Versicherungsumfeld

LLM-basierte Empfehlungssysteme kombinieren datengetriebene Selektion mit natürlichsprachlicher Aufbereitung. Für Versicherer ist diese Kombination besonders wertvoll, weil sie komplexe Produkte in verständliche Gesprächsbausteine übersetzt.

1. Kontext erfassen

Das System zieht sich strukturierte und unstrukturierte Daten, z. B.:

• Stammdaten (Alter, Wohnort, Familienstand)
• Vertragsdaten (bestehende Sparten, Laufzeit, Deckungssummen)
• Schadenhistorie
• Kontaktkanal (Filiale, Callcenter, digitaler Self-Service)
• aktuelle Anlässe (z. B. Kfz-Neukauf, Immobilienfinanzierung, Geburt eines Kindes)

2. „Fuzzy Matching“ anwenden

Statt nur exakte Regeln zu verwenden („Wenn Alter = 18, dann …“), erkennt das LLM semantische Nähe:

• „Kinder 13 und 16 Jahre“ ≈ „Teenager mit erhöhtem Mobilitätsrisiko“
• „Wohnung im Erdgeschoss an der Donau“ ≈ „Hochwasserrisiko“
• „Einzelfirma, IT-Dienstleistungen“ ≈ „Cyber- und Betriebshaftpflichtrisiko“

So entstehen relevantere Empfehlungen, gerade wenn Daten unvollständig oder uneinheitlich sind.

3. Empfehlungen formulieren

Aus dem zertifizierten Content-Katalog (z. B. im Zelros Studio gepflegt) erzeugt die KI:

• konkrete Fragen („Haben Sie schon geprüft, ob Ihr Gebäude gegen Elementarschäden versichert ist?“)
• Argumentationsbausteine („Gerade in Ihrer Region haben sich Starkregenereignisse seit 2010 nahezu verdoppelt.“)
• Produktvorschläge mit Priorisierung (z. B. zuerst Absicherung existenzieller Risiken, dann Komfortbausteine)

So wird aus „Daten + LLM“ einfache, beratungsfähige Sprache.

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Von starren Business Rules zu „magischen“ Empfehlungen

Viele Versicherer in Österreich arbeiten bereits mit regelbasierten Empfehlungssystemen: Wenn‑Dann-Logik, Scoringmodelle, Triggerkampagnen. Das ist ein wichtiger erster Schritt – aber es stößt schnell an Grenzen.

Der Unterschied:

• Business Rules Recommendations:

  • statisch, mühsam zu pflegen
  • gut für klare, einfache Entscheidungen (z. B. „Kfz-Kasko anbieten, wenn Fahrzeug < 3 Jahre alt“)
  • wenig flexibel bei neuen Produkten oder Sonderfällen

• Magic Recommendations (LLM-basiert):

  • kombinieren vorhandene Regeln mit sprachlicher Intelligenz und Fuzzy Matching
  • generieren oder wählen automatisch passende Inhalte aus einem Katalog
  • ermöglichen deutlich mehr Varianten, ohne alles manuell zu definieren

In der Praxis sieht das so aus: Statt für jede Zielgruppe eigene Gesprächsleitfäden zu schreiben, definieren Fachbereiche Bausteine und Botschaften, die die KI dann on the fly passend kombiniert.

Das steigert:

• Qualität der Beratung (relevantere, persönlichere Gespräche)
• Effizienz (weniger Vorbereitungszeit, schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter:innen)
• Abschlussquoten (gezielte, bedarfsgerechte Angebote statt Produktfeuerwerk)

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Zelros Studio als Blaupause: Wie Fachbereiche die Kontrolle behalten

Ein zentrales Element solcher Lösungen ist ein Studio bzw. eine Admin-Konsole, in der Business-User Inhalte steuern können. Im Fall von Zelros heißt das schlicht: Zelros Studio.

Was im Studio passiert

• Content-Management: Produktbeschreibungen, Argumente, Statistiken, FAQ-Antworten, Risikohinweise.
• Segmentlogik: Zielgruppen, Personas, Risikoprofile, Vertriebskanäle.
• Regelwerk: Welche Inhalte dürfen in welchen Kontexten verwendet werden (Compliance, Regulatorik, Vertriebsvorgaben).

Alles ohne Code – dafür mit klaren Oberflächen, die Fachbereiche verstehen.

Zusammenarbeit über Silos hinweg

Für österreichische Versicherer ist besonders spannend: Marketing, Produkt, Vertrieb, Risikomanagement und IT arbeiten auf derselben Plattform.

• Marketing legt Kampagnenthemen und Tonalität fest.
• Produktmanagement definiert Leistungsinhalte und Grenzen.
• Compliance prüft Formulierungen und Dokumentationspflichten.
• Vertrieb testet, welche Empfehlungen im Alltag wirklich funktionieren.

So entsteht ein lebender Empfehlungskatalog, der sich ständig anpasst – statt einmal pro Jahr im PDF-Handbuch aktualisiert zu werden.

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Konkrete Einsatzszenarien für österreichische Versicherer

Damit das greifbar wird, hier einige typische Use Cases entlang der Wertschöpfungskette.

1. Beratung im Außendienst und in Agenturen

• Vorbereitung auf Kundentermine mit automatisch generierten Gesprächsleitfäden.
• On-the-spot-Empfehlungen beim Gespräch auf Basis neu erfasster Informationen.
• Unterstützung neuer Mitarbeiter:innen, die noch kein tiefes Produktwissen haben.

2. Contact Center & BPO

• Inbound-Calls (z. B. Schadenmeldung) nutzen, um passende Präventionsleistungen oder Produktanpassungen vorzuschlagen.
• Einheitliche Qualität in ausgelagerten Service-Centern, weil alle die gleichen KI-gestützten Hinweise sehen.

3. Digitale Kanäle & Self-Service

• Im Kundenportal oder in der App werden kontextbezogene Empfehlungen eingeblendet, z. B.: „Sie haben ein neues Auto gemeldet – prüfen Sie jetzt Ihre Kaskodeckung“.
• Chatbots können dank LLM verständlich und konsistent beraten, statt nur FAQ-Fragen abzubilden.

4. Schaden & Prävention

• Nach bestimmten Schadenereignissen (z. B. Überschwemmung) erhalten Kund:innen automatisierte, aber personalisierte Hinweise auf Präventionsmaßnahmen und Anpassungen ihres Schutzes.
• Sachbearbeiter:innen sehen im Schadenprozess Empfehlungen, um Unterversicherung zu erkennen und anzusprechen – natürlich mit Fingerspitzengefühl.

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Worauf österreichische Versicherer bei der Einführung achten sollten

Aus Projekten in Europa lassen sich einige Punkte ableiten, die den Unterschied zwischen Pilot und echtem Produktivbetrieb machen.

1. Kuratierter Content schlägt „freie KI“

LLMs sind mächtig, aber im regulierten Umfeld brauchen Versicherer voll kontrollierten Content:

• Alle Textbausteine stammen aus geprüften Quellen (Fachabteilungen, Compliance).
• Das LLM darf nur in diesem Rahmen formulieren.
• Änderungen werden versioniert und freigegeben.

So lassen sich Halluzinationen und rechtliche Risiken vermeiden.

2. Integration in bestehende Systeme

Der Mehrwert entsteht erst, wenn die Empfehlungen dort auftauchen, wo Menschen arbeiten:

• CRM- und Agentursysteme
• Callcenter-Software
• Maklerportale
• Kundenportale und Apps

Technisch braucht es dafür saubere Schnittstellen zur Bestandsführung und zu Kundendaten, idealerweise über eine moderne API-Landschaft.

3. Governance, Datenschutz, Transparenz

Gerade in Österreich mit starker Datenschutzkultur gilt:

• Datensparsamkeit: Nur notwendige Daten für Empfehlungen verwenden.
• Transparenz: intern klar machen, wie Empfehlungen entstehen und wo Grenzen liegen.
• Menschen im Lead: KI unterstützt, aber trifft keine rechtsverbindlichen Entscheidungen.

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Nächster Schritt: Vom KI-Pilot zur vertrieblichen Realität

Die Erfahrungen aus anderen europäischen Märkten zeigen: LLM-basierte Empfehlungssysteme zahlen sich schnell aus, wenn sie sauber umgesetzt werden – höhere Abschlussquoten, mehr Kundenbindung, bessere Beratungsqualität.

Für die österreichische Versicherungsbranche passt das zeitlich gut: Viele Häuser arbeiten ohnehin an KI-Roadmaps, Modernisierung der Kernsysteme und InsurTech-Kooperationen. „Magic Recommendations“ sind ein pragmatischer Baustein, um diese Strategien sichtbar im Vertrieb und beim Kunden ankommen zu lassen.

Wer sein KI-Programm nicht nur als Kostenblock, sondern als Umsatz- und Servicehebel positionieren möchte, sollte genau hier ansetzen:

• Pilotbereich wählen (z. B. Haushalts- und Eigenheimversicherung, Kfz oder Unfall in einer Region).
• Kuratierte Empfehlungskataloge aufbauen (mit Fachbereichen und Compliance).
• LLM-basierte Empfehlungslösung integrieren (z. B. nach dem Modell von Zelros Copilot und Studio).
• Wirkung messen: Beratungszeit, Abschlussquote, Cross-Selling, Kundenzufriedenheit.

Die Realität ist einfacher, als viele denken: Mit einem klar begrenzten Scope können Versicherer in wenigen Monaten zeigen, dass KI in der Beratung kein Hype-Thema, sondern ein konkreter Wettbewerbsvorteil ist.

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Fazit: Personalisierte KI-Empfehlungen als neuer Standard in Österreich

Personalisierte, LLM-gestützte Empfehlungen wie die „Magic Recommendations“ sind kein Zukunftsthema mehr, sondern werden gerade zum neuen Standard für Versicherungsberatung in Europa. Sie verbinden Agilität, regulatorische Sicherheit und echten Mehrwert für Kund:innen.

Für österreichische Versicherer, die ihr KI-Programm im Sinne von „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ strategisch ausrichten wollen, bieten sie einen idealen Startpunkt: sichtbarer Nutzen im Vertrieb, messbare Effekte auf Umsatz und Service, kontrollierbare Risiken.

Die Frage ist weniger, ob dieser Ansatz kommt, sondern welche Häuser ihn zuerst konsequent umsetzen – und sich damit einen Vorsprung auf einem Markt sichern, der immer austauschbarer wirkt.