Naturrisiken in Österreich: Wie KI Versicherer stärkt

320 Milliarden Dollar Extremwetterschäden weltweit im Vorjahr, über 1 Milliarde Euro versicherte Schäden pro Jahr allein in Österreich – das sind keine Randzahlen mehr, das ist Alltag für die Branche. Und die heimische Versicherungswirtschaft steckt mitten drin: Klimawandel, zunehmende Verbauung und höhere Siedlungsdichte treffen auf Kund:innen, von denen sich laut Umfrage 61 % auf Naturkatastrophen nicht ausreichend vorbereitet fühlen.

Hier zeigt sich sehr klar, warum KI für österreichische Versicherungen nicht „nice to have“, sondern Überlebensfrage ist. Wer Naturrisiken künftig seriös kalkulieren, versichern und managen will, braucht Daten, Modelle – und Systeme, die diese in Echtzeit verstehen. Genau darum geht es in diesem Beitrag der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“.

Wir schauen uns an, wie Österreich aktuell mit Naturrisiken umgeht, wo die größten Lücken liegen und wie künstliche Intelligenz – von Risikobewertung bis Schadenbearbeitung – aus reaktiver Katastrophenhilfe eine proaktive Resilienz-Strategie machen kann.

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1. Naturrisiken: Status quo in Österreich – und warum das zu wenig ist

Österreich ist 2025 bislang von ganz großen Katastrophen verschont geblieben, trotzdem liegt der langjährige Durchschnitt der versicherten Schäden durch Naturkatastrophen bei über 1 Milliarde Euro pro Jahr. Das Jahrhundert-Hochwasser im Herbst 2024 ist in diesem Mittelwert noch gar nicht eingepreist.

Der Trend ist eindeutig:

• Mehr Extremwetterereignisse weltweit
• In Österreich: höhere Schäden durch Starkregen, Hochwasser, Muren, Lawinen
• Gleichzeitig: dichtere Verbauung, mehr Werte in gefährdeten Gebieten

Als alpines Binnenland ist Österreich vom Klimawandel besonders betroffen. Die Topografie wirkt wie ein Verstärker: Gebirgsmassen speichern Wärme, wärmere Luft nimmt 6–7 % mehr Wasser pro Grad auf – die Folge sind häufigere und intensivere Starkregenereignisse.

Für Versicherer bedeutet das: Risikomodelle aus den 1990ern taugen in den 2030ern nicht mehr. Die Schadenrealität hat sich verschoben.

Trotzdem bereitet sich Österreich, wie der Fachbeitrag des VVO zeigt, eher schleppend vor. Genau hier eröffnet KI eine Chance, das Tempo deutlich zu erhöhen – technisch, organisatorisch und in der Kommunikation mit Kund:innen.

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2. Prävention statt nur Entschädigung: Warum Bewusstsein allein nicht reicht

Ein zentrales Problem: Die meisten Menschen sehen Naturgefahren als „Problem der anderen“. Laut aktueller KFV-Umfrage

• fühlen sich 61 % der Bevölkerung auf Naturkatastrophen nicht oder nur unzureichend vorbereitet.
• sehen nur 38 % sich selbst in der Verantwortung für Prävention.

Stattdessen sollen aus Sicht der Befragten andere handeln:

• Wohnsitzgemeinde: 68 %
• Bund: 50 %
• Bezirk: 48 %
• Katastrophenschutz: 42 %

Für Versicherer ist das heikel. Wenn Prävention nicht passiert, steigen Schäden, Prämien und im Extremfall die Nicht-Versicherbarkeit bestimmter Risiken. Das schadet Kund:innen, Branche und Volkswirtschaft.

Die gute Nachricht: Prävention lässt sich mess- und steuerbar machen – und genau hier wird KI zum Werkzeugkasten der Versicherungswirtschaft.

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3. Datenbasis: Von HORA zur KI-basierten Risikobewertung

Österreich hat mit HORA, der interaktiven Gefahrenlandkarte, ein echtes Vorzeigeprojekt. Für jeden Punkt des Landes lassen sich Naturgefahren wie Hochwasser, Lawinen oder Muren visualisieren. HORA und HORA 3D wurden mehrfach ausgezeichnet und sind international anerkannt.

Der nächste logische Schritt ist, solche Daten systematisch mit KI zu kombinieren.

Wie KI aus HORA & Co. ein echtes InsurTech-Setup macht

Ein moderner, KI-gestützter Risikobewertungsprozess könnte so aussehen:

1. Geo-Daten-Integration
   HORA-Daten, Höhenmodelle, Bodentypen, historische Schadendaten und Satellitenbilder werden in einer einheitlichen Plattform zusammengeführt.

2. Machine-Learning-Modelle
   Modelle lernen aus vergangenen Schadenereignissen: Wo kam es bei welchem Regenereignis zu welchem Schaden? Welche Gebäudetypen waren wie betroffen? Wie verhalten sich Schäden bei gleicher Gefährdung in unterschiedlichen Gemeinden?

3. Granulare Risikoprofile
   Für jede Adresse entsteht ein fein aufgelöstes Naturrisiko-Profil. Nicht nur „Gefahrenzone rot/gelb/grün“, sondern Wahrscheinlichkeiten, potenzielle Schadenshöhen und typische Schadenarten.

4. Dynamische Aktualisierung
   Neue Ereignisse (z. B. Starkregen 09/2025) fließen automatisch ein. Die KI passt Risikomodelle laufend an – statt alle fünf Jahre einen großen Modell-Refresh zu machen.

So entsteht präzise Risikobewertung als Grundlage für:

• Tarifierung in der Sachversicherung
• Underwriting-Entscheidungen
• Produktdesign (z. B. modulare Naturgefahren-Bausteine)
• Rückversicherungsstrategien

Die Realität? Viele Häuser in Österreich werden noch heute mit relativ groben Zonenmodellen bewertet. Wer hier frühzeitig auf KI-unterstützte Naturrisiko-Modelle setzt, verschafft sich einen massiven Wettbewerbsvorteil.

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4. KI in der Schadenbearbeitung: Schneller helfen, besser lernen

Die zweite große Baustelle ist die Schadenbearbeitung nach Naturkatastrophen. Beim Hochwasser 2024 wurden in manchen Regionen innerhalb weniger Tage mehr Schäden gemeldet als sonst in einem ganzen Jahr. Klassische Prozesse geraten da an ihre Grenzen.

Wo KI im Katastrophenfall konkret hilft

1. Automatisierte Erstmeldung und Triage
Kund:innen melden Schäden per App, Portal oder Telefon. KI-gestützte Systeme können:

• Bilder und Videos per Computer Vision analysieren (z. B. Wasserstand, beschädigte Gebäudeteile)
• Schäden automatisch kategorisieren (Hausrat, Gebäude, KFZ)
• die Dringlichkeit einschätzen (bewohnbar/nicht bewohnbar)
• Fälle priorisieren und an passende Teams routen

2. Schnellere Regulierung für Standardschäden
Für klar erkennbare, kleinere Schäden können KI-Modelle auf Basis historischer Daten sofortige Entschädigungsvorschläge machen. Sachbearbeiter:innen prüfen nur noch stichprobenartig. Das entlastet die Organisation und gibt Betroffenen schneller Liquidität.

3. Lernen aus jedem Ereignis
Jede Katastrophe speist neue Daten zurück ins System:

• Welche Präventionsmaßnahmen haben Schäden reduziert?
• Welche Gebäudetypen waren besonders anfällig?
• Wo gab es Häufungen von strittigen Schäden?

Diese Erkenntnisse fließen wiederum in Risikomodelle, Präventionskampagnen und Produktgestaltung ein. Genau das ist der Kern moderner InsurTech-Ansätze: Schadenbearbeitung ist nicht mehr nur Abwicklung, sondern Datenquelle.

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5. Betrugserkennung und Fairness: KI schützt Kollektiv und Kund:innen

Nach Großschadenereignissen steigt erfahrungsgemäß auch das Betrugsrisiko. Zwischen echten Totalschäden mischen sich aufgeblasene oder fingierte Fälle. Für das Versicherungskollektiv ist das teuer, für ehrliche Kund:innen unfair.

KI-gestützte Betrugserkennung kann Muster erkennen, die Menschen kaum sehen:

• Ungewöhnliche Häufungen bestimmter Schadenkonstellationen
• Abweichende Verhaltensmuster bei Meldungen (Zeitpunkt, Kanal, Detailtiefe)
• Kombination mit externen Daten (z. B. Wetterdaten, HORA-Zonen)

Wichtig ist: Das Ziel darf nicht sein, möglichst viele Schäden abzuwehren, sondern verdächtige Fälle schnell zu identifizieren, um Ressourcen der Schadenexpert:innen gezielt einzusetzen.

Damit das akzeptiert wird, braucht es:

• transparente Regeln und Kommunikationslinien
• klare Governance für KI-Modelle
• regelmäßige Überprüfung auf Bias und Fairness

Gut umgesetzt, sorgt KI hier für mehr Gerechtigkeit im System: ehrliche Kund:innen werden schneller entschädigt, Betrug wird reduziert, Prämien bleiben stabiler.

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6. Personalisierte Tarife und Prävention: Von der Police zum Schutzpaket

Die VVO-Analyse zeigt deutlich: Ohne Eigenvorsorge der Bevölkerung wird es teuer. Gleichzeitig fühlen sich viele überfordert. Genau hier können Versicherer mit KI-gestützten, personalisierten Angeboten ansetzen.

Wie personalisierte Naturrisiko-Tarife aussehen können

Statt einer Standard-„Elementarklausel“ für alle könnten Tarife künftig berücksichtigen:

• exakte Lage des Gebäudes (inkl. HORA-Daten)
• Bauweise, Unterkellerung, Materialien
• bereits umgesetzte Präventionsmaßnahmen (z. B. Rückstauklappe, mobile Hochwasserschutzsysteme)
• regionalen Katastrophenschutz und Infrastruktur

KI-Modelle berechnen, wie stark jede Maßnahme das individuelle Risiko senkt – und übersetzen das in Prämienvorteile oder bessere Konditionen. So entsteht ein klarer finanzieller Anreiz, in Prävention zu investieren.

„Nudging“ mit KI: Kund:innen zu smarter Prävention führen

Versicherer können auf Basis von Risiko- und Verhaltensdaten zielgenaue Hinweise geben:

• „Ihr Haus liegt in einer Zone mit erhöhtem Starkregenrisiko. Drei einfache Maßnahmen, die Ihr Risiko um 40 % senken.“
• „Ihre Gemeinde plant neue Hochwasserschutzbauten. So wirkt sich das auf Ihr Risiko aus.“
• „Sie haben noch keinen Naturgefahren-Baustein in Ihrer Haushaltsversicherung – in Ihrer Region lag der Durchschnittsschaden pro Haushalt beim letzten Ereignis bei 18.000 €.“

Solche Nachrichten entstehen nicht aus dem Bauch heraus, sondern durch KI-gestützte Analysen und personalisierte Kommunikationslogik. Wer das klug umsetzt, verschiebt die Rolle der Versicherung: von der reinen Kostenerstatterin hin zur aktiven Partnerin für Resilienz.

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7. Was österreichische Versicherer jetzt konkret angehen sollten

Die VVO-Zahlen machen klar: Warten ist keine Option mehr. Für Versicherer, die Naturrisiken ernst nehmen und KI wirklich nutzen wollen, ergeben sich ganz konkrete nächste Schritte:

1. Datenstrategie schärfen

   • HORA, KFV-Studien, interne Schadendaten, externe Wetter- und Geodaten systematisch zusammenführen.
   • Datenqualität und -governance auf Vorstandsebene verankern.

2. Pilotprojekte im Naturrisiko-Underwriting aufsetzen

   • Kleine Regionen oder Produktlinien auswählen.
   • KI-Modelle parallel zu bestehenden Prozessen testen.
   • Prämissen und Ergebnisse mit Fach-Underwriter:innen reflektieren.

3. KI in der Schadenbearbeitung im Katastrophenfall vorbereiten

   • Workflows für automatisierte Triage und Erstregulierung definieren.
   • Apps und Portale für Bild-/Videoupload optimieren.
   • Notfall-Szenarien (Hochwasser, Sturm) in Simulationen durchspielen.

4. Präventionsangebote und Kommunikation neu denken

   • Personalisierte Risiko-Reports auf Basis von KI entwickeln.
   • Gamifizierte Präventionsprogramme testen (z. B. Punkte für umgesetzte Maßnahmen).

5. Ethik und Compliance mitdenken

   • Klare Leitlinien für KI-Einsatz erstellen.
   • Kund:innen verständlich erklären, wo KI eingesetzt wird – und wo Menschen entscheiden.

Wer diese Punkte ernsthaft angeht, baut nicht nur neue Technik, sondern ein zukunftsfähiges Geschäftsmodell in einer Welt, in der Naturrisiken Jahr für Jahr teurer werden.

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Fazit: Naturrisiken managen heißt heute auch – KI beherrschen

Österreich wird mit steigenden Naturrisiken leben müssen. Die Frage ist nicht mehr, ob Schäden kommen, sondern wie gut wir als Gesellschaft – und speziell als Versicherungsbranche – damit umgehen. Der Status quo mit jährlich über einer Milliarde Euro versicherten Schäden und geringer Eigenvorsorge zeigt: Es braucht einen anderen Ansatz.

KI für österreichische Versicherungen ist dabei kein Modewort, sondern die logische Antwort auf drei zentrale Herausforderungen:

• präzisere Risikobewertung statt grober Zonenlogik,
• effizientere, fairere Schadenbearbeitung im Katastrophenfall,
• wirksame, personalisierte Prävention statt allgemeiner Appelle.

Wer jetzt in Daten, KI-Kompetenz und InsurTech-Partnerschaften investiert, wird in den 2030ern nicht nur stabiler wirtschaften, sondern auch als verlässlicher Resilienzpartner für Kund:innen wahrgenommen. Die eigentliche Frage lautet daher:

Wollen Sie bei der nächsten Naturkatastrophe nur zahlen – oder Ihren Kund:innen schon heute helfen, den Schaden zu verhindern?