Österreich zahlt jährlich über 1 Mrd. Euro für Naturschäden. Wie KI, HORA-Daten und InsurTech-Lösungen Versicherer stärken und Prävention endlich praxisnah machen.
Naturrisiko in Österreich: Wie KI Versicherer stärkt
320 Milliarden Dollar Extremwetterschäden weltweit im Vorjahr, über 1 Milliarde Euro versicherte Schäden pro Jahr allein in Österreich – diese Zahlen sind kein Randthema mehr, sie entscheiden über Prämien, Profitabilität und in letzter Konsequenz über die Versicherbarkeit ganzer Regionen.
Für österreichische Versicherer heißt das: Wer Naturgefahren nur mit historischen Schadendaten und Bauchgefühl steuert, wird abgehängt. Klimawandel, Verdichtung der Siedlungsräume und strengere Aufsicht treffen auf Kund:innen, die schnelle, digitale Lösungen erwarten. Genau hier spielt Künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungsbranche ihre Stärken aus – von der Risikobewertung über die Schadenbearbeitung bis zur Prävention.
In diesem Beitrag der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ verbinden wir die aktuellen Erkenntnisse des VVO zu Naturrisiken mit der Frage: Wie kann KI österreichische Versicherer konkret dabei unterstützen, Naturgefahren besser zu managen – und gleichzeitig Kund:innen verständlich, fair und präventiv zu begleiten?
1. Naturrisiko in Österreich: Status quo mit Preisschild
Österreich steht beim Thema Naturrisiko längst nicht mehr am Rand, sondern mitten im Geschehen.
- Im langjährigen Schnitt verursachen Naturkatastrophen über 1 Mrd. Euro versicherte Schäden pro Jahr.
- Das Jahrhundert-Hochwasser im Herbst 2024 ist in vielen Statistiken noch gar nicht vollständig eingepreist.
- Weltweit haben Extremwetterschäden im Vorjahr 320 Mrd. Dollar erreicht – fast doppelt so viel wie im 30-Jahres-Schnitt.
Für ein alpines Binnenland wie Österreich verschärft die Topografie den Trend: Gebirgsregionen speichern mehr Wärme, die Luft kann mit jedem Grad Erwärmung 6–7 % mehr Wasser aufnehmen. Ergebnis: mehr Starkregen, mehr Muren, mehr Überschwemmungen – und mehr Schadenfälle in kürzester Zeit.
Warum klassische Risikomodelle an ihre Grenzen kommen
Viele Risikomodelle basieren noch stark auf historischen Datenreihen. Das Problem: Die Zukunft sieht nicht mehr aus wie die Vergangenheit.
- Klimaszenarien verändern Eintrittswahrscheinlichkeiten.
- Neue Siedlungsgebiete entstehen in vormals kaum bebauten Risikozonen.
- Extremereignisse häufen sich zeitlich, Kumulrisiken steigen.
Hier reicht „Excel plus Erfahrung“ nicht mehr. Versicherer brauchen dynamische, lernende Modelle, die Klima- und Raumdaten, Katasterinformationen, HORA-Gefahrenzonen und Echtzeit-Wetterdaten intelligent kombinieren. Genau dafür ist KI – insbesondere Machine Learning – wie gemacht.
2. Mehr als Bewusstsein: Prävention, Daten und KI gehören zusammen
Der VVO betont seit Jahren: Ein wirksamer Schutz vor Naturgefahren braucht ein Maßnahmenbündel. Bewusstsein ist wichtig, aber ohne Daten, klare Regeln und smarte Tools verpufft es.
Die HORA-Gefahrenkarte ist ein gutes Beispiel: Sie macht Naturgefahren für jeden Punkt in Österreich sichtbar und wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Österreichischen Verwaltungspreis 2025. Doch HORA ist erst der Anfang.
Wo KI ansetzt: Von der Karte zur Entscheidungsplattform
KI kann HORA-ähnliche Datenquellen zur konkreten Entscheidungsbasis machen – sowohl für Versicherer als auch für Kund:innen:
- Feingranulare Risikomodelle: ML-Modelle berechnen für einzelne Gebäude oder Straßenzüge individuelle Hochwasser- oder Hagelrisiken.
- Dynamische Tarifgestaltung: Tarife bilden nicht nur Postleitzahlen ab, sondern kombinieren Mikrolagen, Bauweise, Nutzung und lokale Schutzmaßnahmen.
- What-if-Simulationen: KI-gestützte Modelle zeigen, wie sich das Risiko verändert, wenn z.B. Rückstausicherungen, mobile Hochwasserschutzelemente oder Dachsanierungen umgesetzt werden.
So wird aus einer statischen Gefahrenkarte ein interaktives Tool für präventive Versicherungsberatung – im Vertrieb, im Underwriting und im Kundenportal.
Fehlende Eigenvorsorge: Ein Kommunikations- und Produktproblem
Die KFV-Umfrage zeigt ein klares Bild:
- 61 % der Menschen in Österreich fühlen sich auf Naturkatastrophen nicht oder nur unzureichend vorbereitet.
- Nur 38 % sehen sich selbst in der Verantwortung für Prävention.
- Von der Mehrheit werden Gemeinden, Bund, Bezirke und Katastrophenschutz in der Pflicht gesehen.
Aus Sicht der Versicherungswirtschaft ist das eine verpasste Chance. Denn jeder Euro in Prävention spart im Ernstfall ein Vielfaches an Schadenkosten. Und: Prävention erhöht die Versicherbarkeit – ein zentraler Punkt, wenn Extremrisiken sonst zu teuer oder gar nicht mehr versicherbar wären.
KI kann diese Lücke schließen, wenn sie klug in Produktdesign, Beratung und Kommunikation integriert wird.
3. Konkrete KI-Anwendungsfälle bei Naturrisiken
Wer KI im Kontext von Naturgefahren wirklich nutzen will, sollte über Schlagworte hinausdenken. Die spannendsten Anwendungsfelder für österreichische Versicherer sind erstaunlich pragmatisch.
3.1 KI-gestützte Risikobewertung für Naturgefahren
Das Kernproblem: Wie bewerte ich ein Gebäude heute so, dass der Tarif auch in fünf oder zehn Jahren noch zur Risikolage passt?
Mögliche KI-Lösungen:
- Geobasierte ML-Modelle: Kombination aus HORA-Daten, Höhenmodellen, Bodenversiegelung, Flussnähe, Hangneigung und historischen Schadenmeldungen.
- Objekterkennung aus Luft- oder Satellitenbildern: KI erkennt z.B. Dachform, Baumaterial, Kellernutzung oder Nähe zu Wasserläufen.
- Szenario-Modelle für Klimawandel: Einspielen von Klimaszenarien (z.B. RCP-Pfade) in Risikomodelle, um langfristige Auswirkungen auf Naturgefahren zu simulieren.
Ergebnis: Feiner differenzierte Risikoklassen und damit fairere Prämien – mit dem Potenzial, präventive Investitionen der Kund:innen unmittelbar in besseren Konditionen sichtbar zu machen.
3.2 Schadenbearbeitung bei Naturkatastrophen automatisieren
Nach einem Hochwasser oder einem Hagelunwetter zählt jede Stunde. Kund:innen sind emotional belastet, Servicelines überlastet, Sachverständige rar. KI hilft, diesen Peak zu glätten.
Typische Use Cases:
- Foto- und Videoanalyse: Kund:innen laden Bilder der Schäden hoch, KI klassifiziert den Schaden, ordnet ihn einer Kategorie zu und schätzt erste Kostenbänder.
- Priorisierung: Modelle erkennen dringliche Fälle (z.B. unbewohnbare Häuser) und priorisieren sie automatisch.
- Text-Mining in Schadenmeldungen: KI extrahiert relevante Informationen aus Freitexten, füllt Felder vor und unterstützt Sachbearbeiter:innen.
Versicherer, die so arbeiten, berichten international von Bearbeitungszeiten, die sich um bis zu 50 % reduzieren – bei gleichzeitiger Erhöhung der Kundenzufriedenheit. Für Österreich, wo Extremereignisse oft regional konzentriert zuschlagen, ist diese Skalierbarkeit ein klarer Wettbewerbsvorteil.
3.3 KI-gestützte Prävention und personalisierte Beratung
Hier liegt aus meiner Sicht das größte ungenutzte Potenzial in Österreich.
Praktische Beispiele:
- Risikobasierte Push-Hinweise in Apps: Bei angesagtem Starkregen in hoch exponierten Gebieten erhalten Kund:innen individuelle Checklisten („Autos umparken“, „Rückstauklappen prüfen“, „Kellerzugänge sichern“).
- Personalisierte Präventionsreports: Auf Basis von HORA-Daten und Vertragsinformationen erstellt ein KI-System für jeden Haushalt einen jährlichen Naturgefahren-Report mit konkreten Handlungsempfehlungen.
- Gamification und Nudging: Wer nachweislich Präventionsmaßnahmen umsetzt (z.B. dokumentierte Rückstausicherung, Dachsanierung), erhält Bonuspunkte, bessere Konditionen oder Selbstbehaltsreduktionen.
So wird aus abstrakter „Eigenvorsorge“ ein klar verständlicher, digital unterstützter Prozess – und die Quote der 38 %, die sich aktuell verantwortlich fühlen, kann wachsen.
4. Datenquellen bündeln: HORA als Baustein einer KI-Strategie
HORA ist eines der stärksten Assets, die Österreich in Sachen Naturgefahren zu bieten hat. Für Versicherer ist es fast fahrlässig, diese Daten nicht strukturiert in die eigene Data & Analytics-Strategie einzubauen.
4.1 HORA + Versicherungsdaten + IoT = neues Risikobild
Ein moderner InsurTech-Ansatz kombiniert:
- HORA-Gefahrenzonen (Hochwasser, Muren, Lawinen etc.)
- Vertrags- und Schadendaten des Versicherers
- Gebäude-, Geo- und Katasterdaten
- Echtzeit-Daten (Wetterwarnungen, Pegelstände)
- Optional: IoT-Sensorik (z.B. Wasserstandssensoren in Kellern, Wetterstationen auf Gebäuden)
KI-Modelle können daraus:
- Risiken auf Objektebene in Echtzeit aktualisieren,
- Kumulrisiken für Portfolios und Regionen sichtbar machen,
- Frühwarnsignale generieren, wenn sich Schäden abzeichnen.
Das ist nicht nur ein Instrument für Underwriting und Pricing, sondern eine wertvolle Grundlage für Rückversicherung, Kapitalallokation und ORSA-Prozesse.
4.2 Governance: Ohne Regeln keine sinnvolle KI
Je stärker KI in Risikobewertung und Schadenbearbeitung eingreift, desto wichtiger werden klare Leitplanken:
- Transparenz: Welche Daten fließen in Risikobewertungen ein? Lässt sich Kund:innen erklären, warum ein Objekt als hochriskant eingestuft wurde?
- Nicht-Diskriminierung: KI-Modelle müssen regelmäßig überprüft werden, um verzerrende Effekte (z.B. durch unvollständige Daten in bestimmten Regionen) zu erkennen.
- Datenschutz: Verarbeitung von Geo-, Bild- und Sensordaten muss DSGVO-konform gestaltet sein.
Versicherer, die früh eine saubere Governance aufbauen, können KI im Bereich Naturgefahren mutiger und sichtbarer einsetzen – und damit auch regulatorisch überzeugen.
5. Vom Schadenzahler zum Resilienzpartner: Strategische Chance für Versicherer
Die VVO-Analyse ist eindeutig: Österreich bereitet sich auf Naturgefahren eher schleppend vor. Gleichzeitig wächst der Druck durch Klimawandel und Verdichtung. Für Versicherer ist das unbequem – aber auch eine strategische Chance.
KI als Enabler eines neuen Rollenbilds
Mit KI, Naturgefahrenkarten, Smart Data und kundenfreundlichen digitalen Journeys können Versicherer ihre Rolle spürbar verändern:
- Vom reinen Kostenträger zum aktiven Risikomanager.
- Vom Polizzenverkäufer zum Resilienzpartner für Haushalte, Gemeinden und Unternehmen.
- Vom reaktiven Schadendienstleister zur Proaktiv-Instanz, die frühzeitig warnt und unterstützt.
Das zahlt direkt auf die Ziele der Branche ein: höhere Versicherbarkeit, stabilere Portfolios, zufriedenere Kund:innen – und letztlich bessere Chancen, auch bei steigenden Naturrisiken wirtschaftlich nachhaltig zu bleiben.
Was Versicherer jetzt konkret angehen sollten
Wer 2026 und 2027 beim Thema Naturrisiko vorne sein will, sollte aus meiner Sicht drei Projekte sofort priorisieren:
-
Datenlandkarte erstellen
Welche Naturgefahren- und Gebäudedaten stehen heute zur Verfügung (intern/extern)? Wie werden HORA & Co. bereits genutzt? Wo fehlen Schnittstellen? -
Pilotprojekt „KI-Risikomodell Naturgefahren“ starten
Mit einem klar abgegrenzten Portfolio (z.B. Wohngebäude in zwei Bundesländern) ein ML-Modell aufsetzen, das HORA-Daten, Klimaszenarien und Schadenhistorie kombiniert. -
Naturrisiko-Use Case in der Schadenbearbeitung umsetzen
Zum Beispiel automatische Ersterfassung von Hochwasserschäden per Bildanalyse und Priorisierung. Klein starten, aber mit echter Kundensicht.
Wer diese drei Schritte konsequent geht, schafft die Basis, um später personalisierte Präventionskampagnen, dynamische Tarife und KI-gestützte Resilienzservices aufzubauen.
Fazit: Naturrisiken managen heißt heute auch KI managen
Österreich wird auch 2030 noch mit Hochwasser, Muren und Starkregen leben müssen – vermutlich stärker als heute. Die Frage ist nicht, ob das passiert, sondern wie gut Versicherer, Politik und Bevölkerung darauf vorbereitet sind.
Für die österreichische Versicherungswirtschaft liegt die Antwort zu einem guten Teil in der Kombination aus Naturgefahren-Daten (z.B. HORA), Prävention und KI-basierten InsurTech-Lösungen. Wer jetzt in smarte Risikomodelle, automatisierte Schadenprozesse und digitale Präventionsservices investiert, stärkt nicht nur das eigene Geschäftsmodell, sondern auch die Resilienz der Kund:innen.
Die eigentliche Entscheidung lautet: Bleibt Versicherung beim Thema Naturgefahren primär Schadenzahler – oder wird sie zum datengetriebenen Partner für Klimaanpassung in Österreich? KI gibt der Branche die Werkzeuge an die Hand, aus meiner Sicht wäre es fahrlässig, sie nicht zu nutzen.