No-Code-KI für Versicherer: Wie Zelros Studio Agilität schafft

Warum österreichische Versicherer jetzt auf No‑Code‑KI setzen müssen

Inflation, volatile Kapitalmärkte und immer heftigere Wetterereignisse: Für österreichische Versicherer war Risiko selten so schwer kalkulierbar wie 2024/2025. Parallel erwarten Kund:innen digitale Services auf Niveau von Neo-Banken – rund um die Uhr, personalisiert, transparent.

Genau hier hängt es in vielen Häusern: Fachbereiche wollen schneller neue Produkte, Tarife und Kampagnen ausrollen, doch die IT ist mit Legacy-Systemen, Release-Zyklen und regulatorischen Anforderungen ausgelastet. Projekte ziehen sich über Monate, manchmal Jahre. Wettbewerbsvorteile verdampfen.

Die Realität? Es gibt inzwischen einen anderen Weg: branchenspezialisierte, generative KI mit No‑Code-Oberfläche, wie sie das Zelros Studio anbietet. In diesem Beitrag zeige ich, warum dieses Modell besonders für österreichische Versicherungen spannend ist, wie es Komplexität reduziert und was das konkret für Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife bedeutet.

---

1. Von IT-Engpass zu Fachbereichssteuerung: Was Zelros Studio anders macht

Zelros Studio ist eine No‑Code-KI-Plattform, die speziell für Banken und Versicherer entwickelt wurde. Der zentrale Unterschied zu generischen KI-Tools:

Fachbereiche können KI-Use-Cases selbst konfigurieren, testen und in Produktion bringen – ohne ein klassisches IT-Großprojekt.

Typisches Problem in österreichischen Versicherungen

So laufen Vorhaben heute häufig ab:

• Vertrieb möchte einen neuen „Green Home“-Tarif samt dynamischer Beratungshinweise ausrollen
• Aktuariat benötigt neue Risikoregeln wegen steigender Unwetterhäufigkeit in bestimmten Regionen
• Marketing plant eine Kampagne für E‑Auto-Versicherungen mit hochgradig personalisierten Angeboten

Alle drei landen als Change Requests in der IT. Dort konkurrieren sie mit Core-Migration, regulatorischen Anpassungen (IDD, DSGVO, DORA, ESG) und laufendem Betrieb. Ergebnis:

• Time-to-Market liegt oft bei 6–18 Monaten
• Anpassungen erfolgen in zig Excel-Files, Regel-Engines und Frontends
• Fachbereiche haben kaum Transparenz, ob und wann ihre Anforderungen umgesetzt werden

Wie ein No‑Code‑Studio diesen Knoten löst

Zelros dreht diese Logik um:

• Fachbereiche (Produktmanagement, Schaden, Vertrieb, Marketing) arbeiten direkt im Studio
• Sie pflegen Regeln, Kampagnen, Empfehlungskataloge und Wissensbasen selbst
• Die IT stellt vor allem sichere Anbindung, Governance und Monitoring bereit

Das reduziert die Komplexität deutlich:

• Weniger Abhängigkeit von Release-Zyklen der Kernsysteme
• Schnellere Tests neuer Ideen (Wochen statt Monate)
• Weniger Schatten-IT, weil Fachbereiche ein offizielles, kontrolliertes Werkzeug haben

Für österreichische Häuser mit historisch gewachsenen Host-Systemen ist das ein sehr pragmatischer Weg, KI schnell nutzbar zu machen, ohne zuerst den kompletten Core zu modernisieren.

---

2. Konkrete Use Cases: Wie Zelros Studio Wert in der Praxis schafft

Die Stärke des Studios liegt darin, dass es fertige, versicherungsspezifische Use Cases mitbringt, die sich an die eigene Produktlandschaft anpassen lassen. Drei Bereiche sind für österreichische Versicherer besonders relevant.

2.1 Schadenbearbeitung: Schnellere Entscheidungen, weniger Rückfragen

Gerade bei Unwetterschäden (Starkregen, Hagel, Hochwasser) gehen in kurzer Zeit viele Meldungen ein. Mitarbeitende arbeiten unter Druck, Kund:innen sind emotional, die Erwartung an schnelle Bearbeitung ist hoch.

Mit Zelros Studio lassen sich unter anderem umsetzen:

• Dokumentenanalyse: KI liest Gutachten, Rechnungen, Arztberichte oder Polizeiprotokolle aus und extrahiert relevante Daten
• „Magic Answer“ Wissensbot: Sachbearbeiter:innen erhalten direkt im Schaden-System
  • Antworten aus Richtlinien, Bedingungen und internen Anweisungen
  • immer mit Quelle und Kontext
• Dynamische Checklisten: Abhängig vom Schadenbild generiert das System
  • Nachforderungslisten
  • interne Prüfschritte
  • Hinweise zu möglichen Betrugsindikatoren

Für Kund:innen bedeutet das: schnellere Entscheidungen, weniger Nachfragen, klarere Kommunikation. Für das Unternehmen: kürzere Durchlaufzeiten und bessere Steuerung der Schadenkosten.

2.2 Risikobewertung unter Klimawandel-Bedingungen

Klimarisiken verändern sich rasant – auch in Österreich. Was vor fünf Jahren ein „Jahrhunderthochwasser“ war, ist heute mancherorts fast Alltag. Klassische Tarifmodelle kommen an Grenzen.

Zelros Studio ermöglicht:

• Anpassung von Risikoregeln in Echtzeit – etwa bei Wohngebäude- oder Kfz-Versicherung
• Einbindung externer Datenquellen (z.B. Wetter- oder Geo-Daten) als Input für Empfehlungskataloge
• Konfiguration von Warn- und Beratungshinweisen im Vertrieb, z.B.:
  • Hinweis auf Elementarbaustein in betroffenen Regionen
  • Empfehlung höherer Selbstbehalte oder Präventionsmaßnahmen

Der entscheidende Punkt: Fachbereiche steuern diese Regeln selbst. Wenn die Aufsicht neue Leitlinien veröffentlicht oder Extremwetter zunimmt, kann das Produktteam im Studio handeln – ohne auf ein großes IT-Release warten zu müssen.

2.3 Personalisierte Tarife und Next-Best-Offer

Kund:innen erwarten Angebote, die zu ihrer Lebenssituation passen. Standardkampagnen nach dem Gießkannenprinzip funktionieren immer schlechter.

Mit Zelros Studio lassen sich z.B. umsetzen:

• Personalisierte Produktempfehlungen im Online-Portal, im Callcenter oder beim Agenten
• Kontextbezogene Argumentationshilfen für Berater:innen, etwa:
  • „Kundin fährt ein neues E‑Auto, Wohnort Wien, kein Kasko: Hinweis auf E‑Auto-Kasko + Ladestation-Deckung“
  • „Kunde hat zwei Kinder, keine Berufsunfähigkeitsversicherung: Vorschlag BU mit vereinfachter Gesundheitsprüfung“
• Micro-Kampagnen mit klar definierter Zielgruppe, Laufzeit und Erfolgsmessung

Der Clou aus Vertriebs- und Marketing-Sicht:

Kampagnen und Empfehlungen können laufend getestet und optimiert werden – ohne jedes Mal ein Projekt mit IT und externen Dienstleistern aufzusetzen.

---

3. Generative KI im Studio: „Magic Answer“ sicher nutzen

Viele Häuser experimentieren bereits mit generativer KI, sind aber bei Datenschutz, Halluzinationen und fachlicher Qualität zurecht skeptisch. Zelros adressiert diese Punkte mit einem spezialisieren Ansatz.

Wie „Magic Answer“ funktioniert

Im Zelros Studio können Versicherer ihre eigenen Wissensquellen einbinden:

• Produkt- und Tarifdokumente
• interne Richtlinien und Arbeitsanweisungen
• FAQs, Schadenleitfäden, Compliance-Vorgaben

Darauf setzt ein generatives KI-Modell auf, das speziell für Finanzdienstleister ausgerichtet ist. Die Antworten:

• sind immer mit Quellen belegt (z.B. Seitenangabe im Bedingungswerk)
• können über Feedback-Loops von Mitarbeitenden bewertet werden
• werden auf Basis dieses Feedbacks kontinuierlich verbessert

So entsteht ein fachlich belastbares Antwortsystem, das im Kundenservice, Contact Center oder in der Schadenbearbeitung genutzt werden kann – ohne „frei erfundene“ Inhalte.

Warum das für österreichische Versicherer relevant ist

• DSGVO und Bankgeheimnis-ähnliche Sensibilität bei Versicherungsdaten verlangen kontrollierbare Systeme
• Deutschsprachige Fachterminologie (z.B. im Kranken- oder Lebensbereich) muss korrekt verstanden und wiedergegeben werden
• Revisionssicherheit: Jede Empfehlung, jede Antwort muss nachträglich nachvollziehbar sein

Genau diese Punkte adressiert ein spezialisiertes Studio besser als ein generisches, horizontales KI-Tool.

---

4. Kontinuierliche Verbesserung statt Einmalprojekt

Das vielleicht wichtigste Argument für ein vertikales KI‑Studio: Es ist kein Einmalprojekt, sondern eine lernende Plattform.

Zelros entwickelt das Studio mehrmals jährlich weiter und stellt neue Funktionen bereit, etwa:

• zusätzliche vorgefertigte Use Cases für Schaden, Underwriting, Compliance
• verbesserte Modelle für Dokumentenklassifikation und -extraktion
• optimierte GenAI-Funktionen auf Basis neuer regulatorischer Leitlinien

Versicherer profitieren doppelt:

1. Sie müssen nicht selbst KI-Forschung betreiben – das übernimmt der Spezialanbieter.
2. Sie erhalten Innovation „as a Service“, ohne jedes Mal eine neue Lösung auszuwählen, zu beschaffen und zu integrieren.

Für österreichische Marktteilnehmer, die im internationalen Wettbewerb mit Großkonzernen aus Deutschland oder der Schweiz stehen, ist das ein Hebel, um mit schlanken Teams dennoch technologisch vorne mitzuspielen.

---

5. Was bedeutet das für die KI-Strategie österreichischer Versicherer?

Wer KI im Unternehmen verankern will, steht meistens vor ähnlichen Fragen:

• Bauen wir selbst oder kaufen wir?
• Brauchen wir erst eine komplette Datenplattform, bevor wir KI produktiv nutzen können?
• Wie behalten wir Kontrolle über Modelle, Daten und Compliance?

Meine klare Meinung nach vielen Projekten in der Branche:

Für die meisten Versicherer ist ein „Buy & Customize“-Ansatz mit vertikalen No‑Code‑Plattformen sinnvoller als ein reiner Eigenbau.

Ein Studio wie Zelros bietet dafür eine gute Blaupause:

• Schnell sichtbarer Business-Impact in Schaden, Vertrieb und Kundenservice
• Klare Governance: Fachbereiche steuern Inhalte, IT kontrolliert Integration & Sicherheit
• Schrittweiser Ausbau weiterer KI-Use-Cases, ohne jedes Mal die Architektur neu zu denken

Gerade in der laufenden Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ wird deutlich: Die Gewinner im Markt sind nicht zwingend jene mit der größten IT-Abteilung, sondern diejenigen, die KI pragmatisch, kontrolliert und nah am Geschäft einsetzen.

---

Fazit: Von der KI-Strategie zur umsetzbaren Praxis

Zelros zeigt ziemlich klar, wie Generative KI, Risikomodelle und Fachlogik in einer Plattform zusammenfinden können, die für Versicherungen wirklich nutzbar ist – ohne permanent neue IT-Spezialprojekte zu starten.

Für österreichische Versicherer bedeutet das konkret:

• kürzere Time-to-Market für neue Produkte und Kampagnen
• agile Anpassung von Risikoregeln bei Klimarisiken und Inflation
• effizientere Schadenbearbeitung durch Dokumenten-KI und Wissensbots
• besser personalisierte Angebote durch versicherungsspezifische Empfehlungssysteme

Wer KI nicht nur in Strategiepapieren, sondern direkt im operativen Alltag von Schaden, Vertrieb und Kundenservice verankern möchte, sollte sich genau solche No‑Code‑Studios ansehen. Der nächste logische Schritt ist ein konkretes Pilotprojekt: ein fokussierter Use Case, klar gemessene Effekte, anschließend Skalierung.

Die Branche steht an einem Punkt, an dem „Abwarten“ zunehmend teurer wird als „Ausprobieren“. Wer jetzt mutig, aber kontrolliert mit spezialisierten InsurTech-Lösungen startet, verschafft sich in den kommenden Jahren einen Vorsprung, den andere nur schwer aufholen werden.