Naturgefahren treffen Österreich hart. Wie KI Versicherern hilft, Risiken präziser zu bewerten, Schäden schneller zu regulieren und Prävention fair zu belohnen.
Naturgefahren in Ă–sterreich: Warum KI jetzt zum Pflichtprogramm wird
1,7 Milliarden Euro versicherte Schäden allein im Jahr 2024 – diese Zahl aus der österreichischen Versicherungswirtschaft ist kein Ausreißer mehr, sondern Teil eines klaren Trends. Hochwasser in Niederösterreich, Hagel, Muren, Starkregen: Naturgefahren sind für Haushalte, Betriebe und Versicherer längst ein strategisches Thema, kein Randrisiko.
Die Realität: Prävention, Schutz und Anpassung funktionieren mit klassischen Methoden nur noch begrenzt. Wer weiter mit Karten aus den 90ern, statischen Tarifen und manueller Schadenbearbeitung arbeitet, wird in den nächsten Jahren schlicht abgehängt. Genau hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungswesen ins Spiel – als Hebel, um Risiken besser zu verstehen, Schadenkosten zu reduzieren und Kunden schneller zu helfen.
In diesem Beitrag aus der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie sich der steigende Druck durch Naturgefahren mit moderner Technologie verbinden lässt – von HORA-Daten über Satellitenbilder bis hin zu automatisierter Schadenregulierung.
1. Naturgefahren: Was die aktuellen Zahlen wirklich bedeuten
Österreich liegt nicht zufällig so oft in den Schlagzeilen, wenn es um Hochwasser, Hagel oder Sturm geht. Die Kombination aus Gebirge, Flusstälern, dichter Besiedelung und zunehmender Verbauung macht das Land besonders anfällig.
Fakten, die man nicht ignorieren sollte:
- Weltweit summierten sich die Schäden aus Naturkatastrophen 2024 auf rund 320 Milliarden US-Dollar – fast eine Verdoppelung gegenüber dem 30‑jährigen Durchschnitt.
- In Österreich liegen die versicherten Schäden aus Naturkatastrophen langfristig bei über 1 Milliarde Euro pro Jahr.
- 2024 wurde mit 1,7 Milliarden Euro versicherten Schäden ein neuer Höchststand erreicht – vor allem durch das Hochwasser in Niederösterreich.
Das ist kein „schlechtes Jahr“, sondern ein strukturelles Problem. Klimawandel, Bodenversiegelung, steigende Siedlungsdichte und immer höhere Werte in Risikogebieten addieren sich zu einem Kostenblock, der für Versicherer, Staat und Privatpersonen gleichermaßen zur Belastung wird.
Der Klimawandel hat längst ein Preisschild. Die Frage ist nur, wer es bezahlt – und wie gut wir uns vorbereiten.
Genau an diesem Punkt reicht klassische Risikobetrachtung nicht mehr. Versicherer brauchen feinere, dynamische Modelle – und Kund:innen verständliche, datenbasierte Orientierung.
2. Prävention statt Reparatur: Warum Versicherer umdenken müssen
Wirksamer Schutz vor Naturgefahren entsteht nicht erst, wenn das Wasser schon im Keller steht. Er beginnt Jahre davor – bei Raumplanung, Bauweise, individuellen Vorsorgemaßnahmen und einer passenden Versicherungslösung.
Drei Ebenen, auf denen Versicherer heute gefordert sind
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Risikotransparenz schaffen
Kunden müssen verstehen, welche Naturgefahren an ihrem Standort realistisch sind: Hochwasser? Muren? Starkregen? Sturm? Hier spielt die österreichische Naturgefahrenkarte HORA eine zentrale Rolle, weil sie für jeden Punkt in Österreich Risiken visualisiert. -
Produkte an neue Realitäten anpassen
Pauschale Standardtarife passen immer schlechter zu einem Klima, das sich regional stark unterschiedlich entwickelt. Tarife müssen flexibler auf Risikoklassen, Gebäudeeigenschaften und Präventionsmaßnahmen reagieren. -
Anreize für Prävention setzen
Wer Rückstauklappen einbaut, Gebäude erhöht oder Flächen entsiegelt, reduziert das Schadenrisiko. Versicherer können das mit Rabatten, besseren Bedingungen oder Beratungsservices honorieren.
Ohne Daten und Automatisierung bleibt das allerdings StĂĽckwerk. Genau hier setzt KI in der Versicherungsbranche an.
3. Wie KI Naturgefahrenrisiken in Ă–sterreich genauer kalkulierbar macht
KI ist kein Selbstzweck. Dort, wo sie bei Naturgefahren echten Mehrwert bringt, folgt sie immer demselben Muster: mehr Daten, bessere Mustererkennung, schnellere Entscheidungen.
3.1 Standortbezogene Risikobewertung mit Geodaten und HORA
Ein zentrales Anwendungsfeld von KI in der Risikobewertung ist die VerknĂĽpfung von:
- HORA-Naturgefahrenkarten
- Geodaten (Höhenmodelle, Flussverläufe, Hangneigungen)
- Satelliten- und Luftbildern
- historischen Schaden- und Wetterdaten
Aus diesen Daten kann ein KI-Modell fĂĽr jeden Standort in Ă–sterreich ein deutlich feineres Risikoprofil erstellen als klassische Zonenmodelle.
Konkrete Einsatzszenarien:
- Dynamische Prämienberechnung je nach Lage zum Gewässer, Geländehöhe, Oberflächenversiegelung und Gebäudetyp.
- Schnelle Risikoanalyse in der Beratung: Die Berater:in gibt Adresse und Objektdaten ein, KI liefert binnen Sekunden eine Einschätzung des Naturgefahrenrisikos plus passende Produktvorschläge.
- UnterstĂĽtzung der Zeichnung (Underwriting): Komplexe Risiken (z.B. Gewerbeimmobilien, Tourismusbetriebe in Hochwassergebieten) werden automatisch vorbewertet und an spezialisierte Underwriter eskaliert.
Die Folge: Tarife werden gerechter, Risikoklassen transparenter, und die Diskussion „zu teuer / zu billig“ lässt sich mit nachvollziehbaren Daten führen.
3.2 KI-gestĂĽtzte Szenarios fĂĽr Klimaanpassung
Neben dem Blick zurück (historische Schäden) zählt zunehmend der Blick nach vorne. Klimaszenarien – etwa häufigere Starkregenereignisse oder Verschiebung von Schneefallgrenzen – können in Modelle integriert werden.
KI kann hier:
- Szenariorechnungen erstellen: Wie entwickeln sich Schäden bis 2040 bei unterschiedlichen Emissionspfaden?
- Hotspots identifizieren: Welche Gemeinden, Täler oder Stadtviertel werden besonders stark unter Druck kommen?
- Portfolio-Risiko steuern: Welche Regionen gehören beim Neuabschluss gebremst, wo sind Prämienanpassungen unvermeidlich?
Das ist nicht nur Risikomanagement für die Bilanz, sondern auch ein Service für die öffentliche Hand, wenn Versicherer ihre Erkenntnisse mit Politik und Verwaltung teilen.
4. Schadenbearbeitung bei Naturkatastrophen: KI macht aus Chaos Struktur
Nach einem Starkregenereignis oder Hochwasser laufen bei Versicherern innerhalb weniger Tage tausende Meldungen ein. Genau dann zeigt sich, wie gut Prozesse, Systeme und Teams wirklich vorbereitet sind.
4.1 Automatisierte Schadenaufnahme und Priorisierung
KI-gestĂĽtzte Schadenbearbeitung unterstĂĽtzt von der ersten Minute an:
- Intelligente Triagierung: Ein System erkennt anhand von Meldetext, Fotos und Adresse automatisch, ob es sich eher um einen Bagatellschaden oder um einen GroĂźschaden handelt.
- Regionale Clusterung: Schäden werden per Geokoordinaten gebündelt, um Besichtigungen zu planen und externe Sachverständige gezielt einzusetzen.
- Erste Regulierungsvorschläge: Bei klaren, kleineren Schäden (z.B. überschaubare Kellerschäden) kann ein System einen Regulierungsvorschlag machen, der nur noch geprüft und freigegeben wird.
So lässt sich in Spitzenzeiten die Bearbeitungszeit drastisch reduzieren – ein realer Vorteil für Kund:innen, die in einer Ausnahmesituation schnelle Hilfe brauchen.
4.2 Bilderkennung fĂĽr schnellere und fairere Regulierung
Ein klassischer KI-Use-Case im InsurTech-Bereich ist die Bilderkennung:
- Kund:innen laden Fotos oder Videos der Schäden in eine App.
- Ein KI-Modell erkennt Typ und Ausmaß des Schadens (z.B. aufgequollener Parkettboden, durchnässte Wände, zerstörte Heizungen).
- Das System vergleicht mit historischen Fällen und Kostendatenbanken und liefert eine erste Kostenschätzung.
Der Vorteil:
- Konsistente Entscheidungen statt BauchgefĂĽhl.
- Entlastung der Sachbearbeitung, die sich auf strittige Fälle konzentriert.
- Transparenz für den Kunden, weil die Schätzung nachvollziehbar begründet werden kann.
Richtig eingesetzt, erhöht KI hier nicht nur Effizienz, sondern auch Fairness – vorausgesetzt, Modelle werden laufend überprüft und nachtrainiert.
5. Betrugserkennung und Tarifierung: KI schĂĽtzt Kollektiv und Standort
Naturkatastrophen setzen nicht nur ehrliche Versicherte unter Druck. In hektischen Phasen steigen auch Versuchungen für versicherungstechnischen Betrug – etwa doppelte Schadensmeldungen oder bewusst überhöhte Kostenvoranschläge.
5.1 KI in der Betrugserkennung
KI-basierte Betrugserkennung durchsucht große Mengen an Schadenmeldungen nach Mustern, die auffällig sind:
- Häufung ähnlicher Meldungen von derselben Adresse oder demselben Handwerker
- Unplausible Kombinationen von Schadensart und Wetterereignis
- Wiederkehrende Formulierungen in Freitextfeldern
Anstatt alle Versicherten unter Generalverdacht zu stellen, konzentriert sich die manuelle Prüfung so auf jene Fälle, bei denen die Datenlage „nicht rund“ wirkt. Das schützt das Kollektiv vor unnötigen Kosten und hält Prämien langfristig stabiler.
5.2 Personalisierte Tarife als Antwort auf steigende Risiken
Je genauer Risiko und Prävention erfasst werden, desto personalisierter kann eine Prämie werden – ohne Willkür.
Mögliche Komponenten eines modernen Tarifs bei Naturgefahren:
- Exakte Lage- und Risikoklasse (z.B. auf Basis von HORA und Geodaten)
- Baujahr, Bauweise, verwendete Materialien
- Konkrete Präventionsmaßnahmen (Rückstauklappe, Hochwasserschutzsysteme, höhergelegte Technikräume)
- Nutzung (Wohngebäude, Vermietung, Gewerbe)
KI-Modelle helfen, diese Vielzahl an Variablen in faire Tarife zu übersetzen. In der Praxis bedeutet das: Wer Vorsorge betreibt, sieht den Effekt unmittelbar in der Prämie oder in den Bedingungen.
6. Was das fĂĽr Versicherer in Ă–sterreich konkret heiĂźt
Für österreichische Versicherer ist Naturgefahrengeschäft absehbar kein Nischenprodukt mehr, sondern zentraler Bestandteil des Kerngeschäfts. Gesellschaften, die KI früh und konsequent einsetzen, sichern sich drei handfeste Vorteile:
- Stabilere Portfolios durch bessere Risikoselektion und laufendes Monitoring.
- Höhere Kundenzufriedenheit durch schnelle, nachvollziehbare Schadenbearbeitung nach Extremwetterereignissen.
- Stärkere Rolle in der Prävention, weil sie Datenkompetenz mit konkreten Handlungsempfehlungen verbinden.
Wer hier zögert, wird in den nächsten Jahren an drei Fronten unter Druck geraten: von steigenden Schadenkosten, von regulativen Anforderungen (Stichwort Klimarisiken im Aufsichtsrecht) und von Kund:innen, die digitale, transparente Lösungen erwarten.
Fazit: KI als SchlĂĽssel fĂĽr einen fairen Umgang mit Naturgefahren
Naturgefahren werden in Österreich häufiger, teurer und komplexer. Gleichzeitig ist ein großer Teil der Bevölkerung noch immer unzureichend vorbereitet – sowohl was Prävention betrifft als auch den Versicherungsschutz. Der Schritt von reaktiver Schadensbegleichung zu aktiver Risikosteuerung führt zwangsläufig über Daten und KI.
KI für österreichische Versicherungen ist dabei kein Nice-to-have, sondern eine Antwort auf sehr konkrete Fragen:
- Wie kalkuliere ich Naturgefahrenrisiken fair und nachvollziehbar?
- Wie kann ich tausende Schäden nach einem Ereignis effizient bearbeiten?
- Wie erkenne ich Betrugsversuche, ohne die groĂźe Mehrheit ehrlicher Kund:innen zu belasten?
- Wie motiviere ich Haushalte und Unternehmen, in Prävention zu investieren?
Wer diese Fragen heute angeht, wird sich in den nächsten Jahren als verlässlicher Partner für Bevölkerung, Wirtschaft und Staat positionieren. Wer wartet, wird von steigenden Naturgefahrenschäden und digital fitten Mitbewerbern überholt.
Die gute Nachricht: Die Bausteine sind vorhanden – von HORA über Wetter- und Schadendaten bis hin zu ausgereiften KI-Tools. Der nächste Schritt ist die konsequente Integration in Produkte, Prozesse und Beratung.