Naturgefahren in Österreich: Wie KI Versicherungen stärkt

Naturgefahren in Österreich: Warum KI jetzt zur Pflicht wird

1,7 Milliarden Euro versicherte Schäden durch Naturkatastrophen allein 2024 – das ist kein Ausreißer mehr, sondern die neue Normalität. Gleichzeitig investieren viele Haushalte und Unternehmen in Österreich noch immer mehr in das nächste Auto als in einen belastbaren Naturkatastrophenschutz.

Die österreichische Versicherungswirtschaft steht damit mitten in einer doppelten Herausforderung: Klimawandel und Extremwetter treiben die Schäden nach oben, Kundinnen und Kunden erwarten schnellere, fairere Leistungen – und der Kostendruck im Hintergrund steigt. Genau hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Richtig eingesetzt, macht sie Naturgefahren besser kalkulierbar, Schadenprozesse schneller und Prävention deutlich wirksamer.

In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie sich die wachsenden Naturgefahren in Österreich mit moderner Technologie, Datenplattformen wie HORA und KI-basierten Lösungen besser managen lassen – fachlich solide, wirtschaftlich tragfähig und für Kund:innen nachvollziehbar.

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1. Naturgefahren in Österreich: Status quo und Druck auf die Branche

Österreich ist ein Hochrisikoland für Naturgefahren: Hochwasser, Muren, Sturm, Hagel, Schneelasten – alles auf engem Raum, oft kombiniert. Laut Branchenzahlen liegen die durchschnittlichen versicherten Schäden durch Naturkatastrophen seit Jahren über einer Milliarde Euro jährlich. 2024 wurden mit 1,7 Milliarden Euro ein neuer Höchstwert erreicht, insbesondere durch das Hochwasser in Niederösterreich.

Der Trend ist eindeutig:

• Mehr Extremwetter durch den Klimawandel
• Höhere Siedlungsdichte und Verbauung – es steht schlicht mehr „im Weg“
• Steigende Erwartungen an Service, Transparenz und Geschwindigkeit

„Der Klimawandel ist evident und hat schon längst ein Preisschild bekommen.“
Mag. Christian Eltner, Generalsekretär VVO

Für Versicherer bedeutet das: Risikoannahme und Pricing werden komplexer, traditionelle Modelle stoßen an Grenzen. Gleichzeitig kann sich keine Gesellschaft leisten, die Prämien einfach im selben Tempo zu erhöhen wie die Schäden wachsen. Effizienz, Prävention und datenbasierte Steuerung werden damit vom „Nice-to-have“ zum Überlebensfaktor.

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2. Prävention statt Reparatur: HORA & Co. im KI-Zeitalter

Wirksamer Schutz vor Naturgefahren entsteht nicht erst im Schadensfall, sondern Jahre davor – bei Bebauungsplanung, Bauweise, Standortwahl und Vorsorge der Kund:innen. Österreich verfügt mit der interaktiven Gefahrenlandkarte HORA bereits über ein starkes Fundament. Für jeden Punkt im Land lassen sich Gefahren wie Hochwasser, Lawinen oder Murenrisiken visualisieren.

Die spannende Frage für InsurTech und KI lautet: Wie machen wir aus solchen Karten konkrete Entscheidungen und Produkte?

Wie KI Prävention messbar macht

KI-Systeme können große Datenmengen aus Naturgefahrenkarten, Topografie, Wetterhistorie und Schadendaten verbinden und in konkrete Risikowerte übersetzen – nicht nur auf Gemeinde-, sondern auf Gebäudeebene. Daraus ergeben sich mehrere Hebel:

• Feinere Risikoklassen statt grober Zonen
• Gezielte Präventionsangebote: z.B. Zuschüsse für Rückstauklappen, Hochwasserschutz für Keller
• Dynamische Beratung: digitale Tools, die Kund:innen ihr persönliches Naturgefahrenprofil anzeigen

Praxisnahes Beispiel: Ein Mittelstands-Betrieb in der Nähe eines Flusses möchte seinen Standort ausbauen. Ein KI-basiertes Beratungstool der Versicherung kombiniert HORA-Daten mit lokalen Starkregenstatistiken und bisherigen Schadenfällen. Ergebnis:

• Konkrete Risikobewertung in Euro über 10–20 Jahre
• Szenarien mit und ohne bauliche Schutzmaßnahmen
• Empfehlung zu Versicherungssumme, Selbstbehalt und Präventionspaketen

Das verändert die Gesprächsbasis fundamental: weg von „könnte gefährlich sein“ hin zu „mit diesen Maßnahmen reduzieren Sie Ihr erwartetes Schadenrisiko um 35 %“.

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3. Risikobewertung neu gedacht: KI-Modelle für Naturgefahren

Die klassische Aktuariatswelt arbeitet mit langjährigen Durchschnitten und pauschalen Annahmen. Bei Naturkatastrophen ist das zunehmend zu grob. KI-gestützte Risikomodelle können hier deutlich präziser werden – sofern sie verantwortungsvoll entwickelt und regulierungskonform eingesetzt werden.

Was moderne KI-Risiko-Modelle leisten können

Gut aufgesetzte Modelle kombinieren:

• Geodaten (Höhenmodelle, Bodenbeschaffenheit, Flussverläufe)
• Klimadaten und Wetterhistorie (Niederschlagsmuster, Sturmzonen)
• Schadendaten aus den letzten Jahrzehnten
• Nutzungsdaten (Wohngebiet, Gewerbe, Industrie, kritische Infrastruktur)

Daraus entstehen:

• Gebäudeindividuelle Risikoprofile statt Postleitzahl-Logik
• Probabilistische Szenarien (z.B. 100-jährliches Hochwasser + Starkregen)
• Prämienmodelle, die Prävention direkt honorieren

Für österreichische Versicherer heißt das: bessere Kalkulation bei gleichzeitig höherer Fairness. Wer nachweislich in Schutzmaßnahmen investiert, kann unmittelbar profitieren.

Governance: KI ja, aber mit klaren Leitplanken

Gerade bei Naturgefahrenrisiken ist es wichtig, Erklärbarkeit und Transparenz mitzudenken. Empfehlenswert sind u.a.:

• Interne Richtlinien für den Einsatz von KI in Underwriting und Pricing
• Modelle, die für Aktuare nachvollziehbar bleiben (keine Blackbox ohne Dokumentation)
• Regelmäßige Validierung mit realen Schadenverläufen
• Klar kommunizierte Kriterien gegenüber Vermittlern und Kund:innen

Wer das ernst nimmt, stärkt nicht nur das eigene Risikomanagement, sondern auch Vertrauen in eine zunehmend datengetriebene Versicherungswelt.

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4. Schadenbearbeitung bei Naturkatastrophen: KI als Beschleuniger

Nach einem Hochwasser oder schweren Sturm zählt für Betroffene jede Stunde. Gleichzeitig laufen im Hintergrund tausende Schadenmeldungen ein – oft in wenigen Tagen. Viele österreichische Gesellschaften haben in den letzten Jahren zwar digitalisiert, stoßen aber im Katastrophenfall rasch an Kapazitätsgrenzen.

Hier kann KI die Schadenbearbeitung entscheidend beschleunigen, ohne die Qualität zu opfern.

Konkrete InsurTech-Anwendungen in der Praxis

1. Automatisierte Ersteinschätzung
   KI-gestützte Systeme lesen Schadenmeldungen (Text, Bilder, Videos) aus und klassifizieren sie:

   • Standardfälle, die automatisiert reguliert werden können
   • Fälle mit hohem Volumen oder Unklarheiten für Sachverständige

2. Bilderkennung bei Gebäudeschäden
   Kund:innen laden Fotos ihres überfluteten Kellers oder Hagelschäden am Dach hoch. Ein trainiertes Modell erkennt:

   • Schadentyp (Wasser, Hagel, Sturm, Vermurung)
   • Geschätzte Schadenshöhe anhand typischer Vergleichsfälle
   • Dringlichkeitsstufe (z.B. Gefahr in Verzug)

3. Dynamische Ressourcendisposition
   Kombiniert man Schadenmeldungen mit Naturgefahren- und Wetterdaten, lassen sich Gutachter und Partnerbetriebe gezielt dorthin steuern, wo die Lage am kritischsten ist. Das reduziert Wartezeiten massiv.

4. Betrugserkennung auch im Katastrophenfall
   Gerade bei großflächigen Ereignissen steigt das Risiko von opportunistischem Betrug. KI-gestützte Systeme können auffällige Muster erkennen – etwa identische Fotos bei verschiedenen Meldungen oder unplausible Schadenhöhen.

Das Ergebnis: schnellere Auszahlung für die Mehrheit der ehrlichen Kund:innen, mehr Kapazität für komplexe Fälle und dennoch Kontrolle über die Schadenkosten.

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5. Kundenerlebnis und Prävention: Personalisierte Tarife statt Gießkanne

Naturgefahren-Deckungen sind in Österreich oft noch relativ grob strukturiert. Viele Kund:innen wissen gar nicht genau, wogegen sie konkret versichert sind – und wo Lücken bestehen. KI und InsurTech eröffnen hier einen neuen Spielraum für transparente, personalisierte Tarife.

Beispiele für KI-gestützte Produkte und Services

• Personalisierte Naturgefahren-Pakete
  Auf Basis individueller Standort- und Gebäudedaten werden modulare Deckungen angeboten – z.B. eigener Baustein für Oberflächenwasser, Muren oder Schneelast. Ein KI-System schlägt die Kombination vor, die zum Risikoprofil und zum Budget passt.

• Präventions-Rabatte in Echtzeit
  Wer bestimmte Schutzmaßnahmen nachweist (z.B. Hochwasserschutz, Rückstauklappe, Rückhaltebecken bei Betrieben), erhält unmittelbar angepasste Konditionen. Die Bewertung der Maßnahmen läuft teilautomatisiert über Fotos, Rechnungen und standardisierte Checklisten.

• Proaktive Warnungen und Services
  Kombiniert mit Wetter-APIs können Versicherer Kund:innen bei erwarteten Starkregen- oder Sturmereignissen gezielt warnen: „Stellen Sie Fahrzeuge um, sichern Sie Kellerzugänge, prüfen Sie Rückstauklappen.“ Die Wirkung auf das Schadenvolumen kann erheblich sein.

Hier zeigt sich ein wichtiger Punkt: Je besser die Branche Prävention in ihre Geschäftsmodelle integriert, desto stabiler bleibt die Versicherbarkeit von Naturgefahren in Österreich. KI ist dabei kein Selbstzweck, sondern das Werkzeug, um dieses Zusammenspiel aus Risiko, Produkt und Verhalten zu orchestrieren.

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6. Was österreichische Versicherer jetzt konkret angehen sollten

Die gute Nachricht: Man muss kein Silicon-Valley-Start-up sein, um KI sinnvoll rund um Naturgefahren einzusetzen. Wer heute startet, sollte jedoch strukturiert vorgehen und nicht nur „Use Cases sammeln“.

5 pragmatische Schritte

1. Datenbasis klären

   • Welche Naturgefahren-, Schaden- und Kundendaten liegen bereits vor?
   • In welcher Qualität und in welchen Systemen?
     Ohne saubere Daten wird jedes KI-Projekt ein Glücksspiel.

2. Naturgefahren-Strategie schärfen

   • Welche Risiken will das Unternehmen langfristig tragen?
   • Welche Rolle soll Prävention im Geschäftsmodell spielen?
     KI muss diese Strategie unterstützen, nicht ersetzen.

3. Piloten entlang der Wertschöpfungskette

   • Ein Pilot im Underwriting (z.B. bessere Risikoprofile auf Basis von HORA-Daten)
   • Ein Pilot in der Schadenbearbeitung (z.B. Bilderkennung für Sturm-/Hagelschäden)
   • Ein Pilot im Kundenservice (z.B. naturgefahrenbezogene Beratung im Kundenportal)

4. Cross-funktionale Teams aufbauen
   Aktuariat, IT, Schaden, Vertrieb, Recht/Compliance und Datenexpert:innen gehören an einen Tisch. Nur so entstehen Lösungen, die fachlich und regulatorisch halten – und im Vertrieb auch wirklich genutzt werden.

5. Transparenz gegenüber Kund:innen und Vermittlern

   • Klar erklären, wie KI im Hintergrund arbeitet
   • Dokumentieren, wie Präventionsmaßnahmen sich auf Prämien auswirken
   • Schulungen und einfache Guideline-Tools für Makler:innen und Agenturen bereitstellen

Wer diese Schritte konsequent geht, wird nicht nur krisenfester, sondern positioniert sich als zuverlässiger Partner in einer Phase zunehmender Naturgefahren.

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Fazit: KI als Schlüssel für resiliente Naturgefahren-Versicherung

Naturgefahren sind für Österreich längst ein Dauerthema – die Schadenssummen sprechen eine klare Sprache. Die Frage ist nicht mehr, ob sie steigen, sondern wie Versicherer, Staat und Bevölkerung darauf reagieren. Klassische Produkte und manuelle Prozesse reichen dafür nicht mehr aus.

KI für österreichische Versicherungen bietet genau hier einen Hebel: präzisere Risikomodelle, effizientere Schadenbearbeitung, faire und transparente Tarife, die Prävention belohnen. Wer HORA, Schadendaten und moderne InsurTech-Lösungen sinnvoll kombiniert, kann die Lücke zwischen Klimarealität und Versicherbarkeit deutlich verkleinern.

Die nächste Phase in dieser Serie wird sich damit beschäftigen, wie sich KI-basierte Naturgefahrenmodelle regulatorisch sauber in ORSA, Solvency II und internes Risikomanagement integrieren lassen. Denn eines ist klar: ohne datengetriebene Steuerung wird nachhaltiger Naturgefahrenschutz für Österreich kaum finanzierbar bleiben.