Österreichische Versicherer stehen unter Druck. Wie No-Code-KI-Studios wie Zelros IT entlasten, GenAI sicher machen und Time-to-Market drastisch verkürzen.
Warum österreichische Versicherer jetzt Studio-KI brauchen
Die Schadenkosten in der Sachversicherung sind in Österreich seit 2020 laut Branchenangaben um deutlich über 20 % gestiegen – getrieben von Extremwetterereignissen, Inflation und steigenden Reparaturkosten. Parallel erwarten Kund:innen heute digitale Services auf Bankniveau: sofort, personalisiert, fehlerarm.
Genau hier hakt es bei vielen Häusern. Fachbereiche wollen neue Tarife, Kampagnen und Risikoregeln „bis Ende des Monats“ live haben, während die IT mit Kernsystem-Migrationen, Regulatorik und Security ausgelastet ist. Release-Zyklen von sechs Monaten passen aber nicht mehr zu einem Markt, der sich im Quartalstakt ändert.
In dieser Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie sich das ändern lässt. In diesem Beitrag schauen wir uns einen Ansatz an, der in Frankreich und anderen Märkten bereits stark an Fahrt gewinnt: No-Code-KI-Studios wie das Zelros Studio. Sie holen Fachabteilungen direkt an den Steuerknüppel der KI – ohne jede Zeile Code. Und genau das ist der Hebel, den viele österreichische Versicherer noch unterschätzen.
Was ein KI-Studio wie Zelros für Versicherer leistet
Ein spezialisiertes KI-Studio für Versicherung und Banking ist im Kern ein Arbeitsplatz für Fachabteilungen, um KI-gestützte Use Cases selbst zu konfigurieren, zu testen und in Produktion zu bringen – ohne klassische IT-Projekte.
Statt generischer Horizontal-Tools setzt Zelros auf Vertical SaaS: Die Plattform ist komplett auf Prozesse von Banken und Versicherungen zugeschnitten. Das hat drei entscheidende Folgen:
- vorkonfigurierte Anwendungsfälle wie Empfehlungskataloge, Dokumentenklassifikation, „Magic Answers“ mit LLMs
- fachliche Sprache statt Entwicklerjargon
- kurze Einführungszeiten, weil keine Grundarchitektur erst gebaut werden muss
Für österreichische Häuser, die mit Solvency II, IDD, FMA-Vorgaben und steigenden Datenschutzanforderungen kämpfen, ist diese Spezialisierung kein „Nice-to-have“, sondern ein echter Risikopuffer.
Kernaussage: Ein KI-Studio verlagert einfache, aber häufige Änderungswünsche aus der IT in den Fachbereich – und reduziert so Time-to-Market und Projektkosten gleichzeitig.
1. IT-Komplexität senken: Fachbereiche konfigurieren selbst
Die größte Hürde bei KI in der Versicherungsbranche ist selten die Technologie, sondern die Abhängigkeit von überlasteten IT-Teams.
Das klassische Problem
- Marketing will eine neue Kampagne mit personalisierten Angeboten für E-Auto-Fahrer:innen
- Underwriting muss Risikoregeln wegen neuer Starkregen-Modelle anpassen
- Vertrieb fordert bessere „Argumentationshilfen“ im Callcenter
Jeder dieser Punkte landet als Ticket in der IT. Dort müssen Systeme konfiguriert, Schnittstellen getestet, Freigaben eingeholt werden. Realistisch vergehen Wochen bis Monate.
Wie ein No-Code-Studio das Spiel dreht
Das Zelros Studio setzt genau hier an:
- No-Code-Oberfläche: Fachabteilungen pflegen Regeln, Produktkataloge, Textbausteine und Empfehlungskonfigurationen über eine Weboberfläche.
- Gemeinsamer Workspace: Statt Excel-Ketten und Word-Dokumenten arbeiten Teams im selben Studio – mit Versionierung und Rechten.
- Schnelle Iteration: Kleinere Anpassungen lassen sich in Stunden umsetzen, nicht in Sprints.
Konkrete Anwendungsfälle, die ein österreichischer Versicherer in einem solchen Studio eigenständig steuern kann:
- Neue Produkte launchen: z. B. eine indexierte Haushaltspolizze gegen Naturgefahren – inklusive passender Cross-Selling-Regeln.
- Risikoregeln anpassen: etwa Höchstversicherungssummen oder Annahmerichtlinien in Regionen mit erhöhter Hochwassergefährdung.
- Vertriebsargumente pflegen: KI-gestützte Next-Best-Offer-Empfehlungen mit lokal relevanten Benefits für Kund:innen in Wien vs. Tirol.
- Kampagnen aktualisieren: etwa eine kurzfristige Winterreifen-Kampagne in der Kfz-Versicherung – kanalübergreifend.
Damit verschiebt sich die Rolle der IT: weg vom „Änderungsfließband“, hin zu Architektur, Sicherheit und Integration. Die Fachbereiche gewinnen Geschwindigkeit, ohne dass Schatten-IT entsteht.
2. Produktion in Wochen statt Monaten: GenAI sicher einsetzen
Der zweite große Hebel eines Studio-Ansatzes: Produktivsetzung von GenAI-Use-Cases, ohne jedes Mal ein Pionierprojekt aufzusetzen.
Beispiel: „Magic Answer“ für Kund:innen und Mitarbeitende
Zelros kombiniert Large Language Models (LLMs) mit den eigenen Beständen des Versicherers. Im Studio können Fachbereiche:
- Wissensdatenbank, Produktkataloge und Policenbedingungen hochladen
- Inhalte strukturieren und kennzeichnen (z. B. Rechtstexte vs. Marketingtexte)
- Antworten testen und über eine Feedback-Schleife verbessern
Das Ergebnis ist ein „Magic Answer“-Service, der zum Beispiel:
- für Kund:innen im Self-Service komplexe Fragen zu Deckungen, Wartezeiten oder Ausschlüssen verständlich beantwortet
- im Contact Center Mitarbeitenden in Echtzeit passende Antworten und Paragraphen mitliefert
Wichtige Punkte dabei:
- Antworten sind referenziert: Die KI zeigt, auf welchem Dokument und Abschnitt ihre Aussage basiert.
- Qualitätssicherung: Fachbereiche sehen, wo die KI danebenliegt, und können Inhalte gezielt nachschärfen.
- Datenschutz & Compliance: Durch den Fachfokus lassen sich regulatorische Anforderungen besser einbetten.
Für österreichische Versicherer mit starken Service-Centern in Graz, Salzburg oder Innsbruck bedeutet das: Weniger Schulungsaufwand, weil Wissen in der KI steckt – und höhere Erstlösungsquoten.
Von der Idee bis zum Go-Live
Ein typischer Ablauf mit einem Studio wie Zelros sieht so aus:
- Auswahl eines klar umrissenen Use Cases (z. B. Unfall-Leistungsbearbeitung oder Kfz-Schadenmeldung)
- Import relevanter Dokumente, Produkthinweise und Prozessbeschreibungen ins Studio
- Konfiguration von Antwortlogiken und Rollen (Endkund:innen vs. Mitarbeitende)
- Testphase mit begrenzter Nutzergruppe
- Roll-out in den Live-Kanälen (Portal, App, Contact Center)
Statt 9–12 Monate Projektlaufzeit sprechen wir realistisch von 4–8 Wochen für den ersten produktiven Use Case – vorausgesetzt, das Unternehmen bringt einen klaren Scope und ein engagiertes Fachteam mit.
3. Kontinuierliche Verbesserung statt Projektdenken
Ein weiterer Punkt, den viele unterschätzen: KI ist kein Einmalprojekt, sondern ein Produkt, das laufend besser werden muss.
Zelros adressiert das mit:
- regelmäßigen Releases (z. B. drei Mal pro Jahr) mit neuen Funktionen und Sicherheitsupdates
- integriertem Feedback-Loop-System, über das Fachabteilungen Antworten bewerten und Inhalte optimieren können
- Roadmaps, die gemeinsam mit Kunden wie AXA, BPCE, MAIF oder Matmut entwickelt werden
Für Versicherer in Österreich ist dieser Ansatz spannend, weil er zum Lernverbund über Ländergrenzen hinweg führt: Wenn französische oder deutsche Häuser bestimmte LLM-Sicherheitsmechanismen eingeführt haben, profitieren heimische Versicherer indirekt von diesem Erfahrungsschatz.
Praktisch heißt das:
- Jede neue Version bringt verbesserte KI-Modelle, ohne dass interne Data-Science-Teams alles selbst bauen müssen.
- Fachbereiche können A/B-Tests fahren (z. B. unterschiedliche Argumentationslinien im Vertrieb) und sehen, was besser konvertiert.
- Regeln und Workflows für neue Produkte oder Partner (z. B. Kooperation mit einem österreichischen FinTech) werden direkt im Studio konfiguriert.
Statt „Großprojekt, dann Stillstand“ entsteht eine kontinuierliche Optimierungsschleife – genau das, was KI im Alltag wirklich wirkungsvoll macht.
4. Konkrete Use Cases für österreichische Versicherer
Damit das nicht abstrakt bleibt, hier ein paar Szenarien, in denen ein KI-Studio im österreichischen Markt tatsächlich Mehrwert stiftet.
Schadenbearbeitung
- automatische Kategorisierung eingehender Dokumente (Gutachten, Kostenvoranschläge, Arztberichte)
- Extraktion relevanter Datenpunkte (IBAN, Kennzeichen, Diagnosen-Codes) in die Schadenakte
- textbasierte Unterstützung für Sachbearbeiter:innen („Magic Answer“ zur richtigen Klausel)
Risikobewertung & Underwriting
- dynamische Risikoregeln für Naturgefahren je nach Plz und Klimadaten
- automatisierte Vorprüfung von Anträgen (z. B. Plausibilitätschecks) mit klaren Regeln im Studio
- personalisierte Tarifvorschläge im Vertrieb, basierend auf Kundensegment und Risikoprofil
Betrugserkennung
- Kombination von strukturierten Daten (Schadenhistorie, Betrugsscores) mit unstrukturierten Informationen aus Freitext
- KI-Hinweise an Sachbearbeitung: „Auffälliges Muster, bitte prüfen“ – ohne automatisierte Ablehnung
Personalisierte Tarife & Customer Experience
- Next-Best-Product-Empfehlungen im Online-Portal oder in der App
- individuelle Kampagnen, z. B. für junge Fahrer:innen, E-Bike-Versicherungen oder nachhaltige Haushaltsprodukte
- sprachlich passende Kommunikation: andere Tonalität für Studierende in Wien als für KMU-Kund:innen in Vorarlberg
All diese Use Cases lassen sich in einem spezialisierten Studio schrittweise aufbauen – beginnend mit einfachen, klar messbaren Szenarien.
Wie österreichische Versicherer konkret starten können
Die Realität: Viele Häuser sind skeptisch, weil sie schon zu viele „KI-Pilotprojekte“ gesehen haben, die nach einer Demo im Sand verlaufen sind. Das ist verständlich – aber genau deshalb braucht es einen anderen Ansatz.
Ein sinnvoller Start mit einem Studio wie Zelros sieht meist so aus:
- Business-Ziel definieren
z. B. „Bearbeitungszeit im Kfz-Schaden um 20 % senken“ oder „Cross-Selling-Quote im Bestand um 15 % erhöhen“. - 1–2 fokussierte Use Cases auswählen
statt zehn Baustellen gleichzeitig. - Gemischtes Team aufstellen
Fachbereich, IT/Security, Compliance, idealerweise eine Person aus dem Contact Center oder Vertrieb. - Studio einsetzen und Content kuratieren
Dokumente, Regeln, Produktinfos sauber einpflegen – Qualität der Daten schlägt Menge. - Schnell live gehen und messen
lieber klein, aber produktiv, als große PoCs im Labor.
Ich bin überzeugt: Für österreichische Versicherer, die 2025 ernsthaft bei KI, GenAI und InsurTech mitspielen wollen, führt an solchen Studios kaum ein Weg vorbei. Sie verbinden Geschwindigkeit, Kontrolle und Compliance – drei Dinge, die im regulierten Umfeld selten zusammenkommen.
Fazit: Vom KI-Pilot zum produktiven Vorteil
Die meisten Versicherer in Österreich haben GenAI inzwischen getestet. Der Unterschied wird 2026 nicht mehr sein, ob KI eingesetzt wird, sondern wie schnell Fachbereiche damit wirklich arbeiten können.
Ein spezialisiertes No-Code-KI-Studio wie Zelros:
- entlastet die IT von Routine-Änderungen
- gibt Marketing, Vertrieb und Schaden echte Steuerungsmacht
- beschleunigt Produkt- und Kampagnenlaunches von Monaten auf Wochen
- sorgt mit branchenspezifischer Architektur für Sicherheit und Compliance
Für unsere Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ heißt das: Wer heute die Weichen auf Studio-KI stellt, legt das Fundament für alles Weitere – von automatisierter Schadenbearbeitung über smarte Risikobewertung bis hin zu wirklich personalisierten Tarifen.
Wenn Sie in einem österreichischen Versicherungsunternehmen Verantwortung für Produkt, Vertrieb, IT oder Innovation tragen, ist die eigentliche Frage nicht mehr, ob Sie ein KI-Studio brauchen, sondern: Mit welchem konkreten Use Case starten Sie als Erstes?