Offensives Risikomanagement mit KI statt Risk-Listen

Offensives Risikomanagement mit KI statt Risk-Listen

Die meisten Versicherer in Österreich investieren seit Jahren in Riskmaps, Risikoinventuren und Checklisten. Parallel dazu erleben wir Terroranschläge, Jahrhunderthochwasser, Corona, Krieg, Energiekrise, Zins- und Inflationsschocks – kaum eines dieser Ereignisse stand vorher in einer hübschen Risiko-Matrix. Genau hier liegt das Problem.

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist das eine zentrale Frage: Wenn klassische Risikomanagement-Methoden an den wirklich großen Ereignissen vorbeigehen – wie kann Künstliche Intelligenz helfen, Risiken anders, besser und vor allem offensiver zu managen?

In diesem Beitrag geht es darum,

• warum Riskmaps und Risikoinventuren oft am eigentlichen Risiko vorbeizielen,
• wie sich Kontrolllogik und echtes Risikomanagement unterscheiden,
• welche Rolle KI und Daten im Aufbau resilienter Versicherungsunternehmen spielen,
• und wie Sie als Manager, Aktuar oder Risikoverantwortlicher Ihr Unternehmen von defensiver Blockade in offensives, KI-gestütztes Risikomanagement führen.

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1. Warum klassische Riskmaps am Risiko vorbeigehen

Der Kernpunkt ist unbequem, aber ehrlich: Die übliche Riskmap misst Erwartungswerte, nicht Risiko.

In der Standardlogik tragen Sie auf einer Achse die Eintrittswahrscheinlichkeit, auf der anderen das Ausmaß des Schadens ein. Multipliziert man beides, landet man beim Erwartungswert – genau jenem Wert, den Aktuare ohnehin als Best Estimate in Rückstellungen und Pricing berücksichtigen.

Das hat drei Folgen:

1. Sie sehen vor allem das, womit Sie ohnehin rechnen.
2. Sie übersehen systematisch die Ereignisse, die außerhalb der bisherigen Erfahrungswerte liegen.
3. Sie verwechseln Transparenz mit Steuerbarkeit.

Die großen Risikoereignisse der letzten Jahre – vom Terroranschlag auf das World Trade Center über die Hochwasser 2002, 2021 und 2024, Finanzkrise, Corona bis zum Angriff Russlands auf die Ukraine – hatten zwei Dinge gemeinsam:

• Sie standen in kaum einem Unternehmen vorab in der Riskmap.
• Niemand war wirklich vorbereitet.

Das ist kein individuelles Versagen, sondern ein strukturelles Problem des Ansatzes: Listen und zweidimensionale Matrizen können nur abbilden, was bereits bekannt und denkbar ist. Das eigentliche Risiko liegt aber häufig genau außerhalb dieses Rahmens.

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2. Kontrolllogik vs. echtes Risikomanagement

Das heutige „Risikomanagement“ in vielen Häusern ist im Kern ein Prüfungs- und Kontrollsystem. Es stammt aus Frameworks wie COSO und der Welt des Internen Kontrollsystems (IKS). Dort geht es um Referenzobjekte, Dokumentation und Hakerl-Logik:

• Liste von Risiken erstellen (Risikoinventur)
• Maßnahmen und Kontrollen zuordnen
• Alles in eine Datenbank eintragen
• Dashboard bauen, Report für den Vorstand generieren
• Compliant sein

Für Revisions- und Aufsichtszwecke ist das nützlich und in einem regulierten Umfeld unvermeidbar. Aber: Kontrolle ist rückwärtsgewandt, sie prüft Erwartungen und Prozesse. Risikomanagement sollte vorwärtsgerichtet sein und sich mit Unsicherheit, Optionen und Robustheit beschäftigen.

Oder zugespitzt:

„Erbsen der Vergangenheit zählen“ ist kein Risikomanagement, sondern Buchhaltung mit anderen Mitteln.

Gerade in der österreichischen Versicherungslandschaft, die stark reguliert und von Solvency II, EIOPA-Leitlinien und FMA-Erwartungen geprägt ist, rutschen viele Häuser genau in diese Falle: Man baut komplexe Governance-Strukturen, vermeidet aber mutige Entscheidungen in neuen Geschäftsfeldern, digitalen Ökosystemen oder KI-Investments – aus Angst vor neuen Risiken.

Die Folge: defensive Blockade statt offensiver Steuerung.

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3. Was „offensives Risikomanagement“ wirklich bedeutet

Offensives Risikomanagement dreht die Perspektive um: Nicht „Wie vermeiden wir jede Abweichung vom Plan?“, sondern „Wie machen wir das Unternehmen robuster und gleichzeitig beweglicher?“

Dafür braucht es drei Bausteine:

3.1 Fokus auf Resilienz statt auf Vollständigkeit der Liste

Sie werden nie alle Risiken auflisten können – schon gar nicht in einer Welt, in der geopolitische Schocks, Klimarisiken und technologische Sprünge zusammenspielen. Sinnvoller ist die Frage:

• Welche Fundamente unseres Geschäftsmodells sichern unsere Existenz?
• Wie robust sind diese gegen externe Schocks (z.B. Schadenspitzen, Liquiditätsengpässe, Cyberangriffe)?
• Wo brauchen wir Flexibilität, um Geschäft schnell anpassen zu können (z.B. Tarifanpassungen, Underwriting-Richtlinien, Vertriebskanäle)?

Resilienz heißt: Robustheit + Anpassungsfähigkeit. Ein nur stabiles System bricht bei zu großem Schock, ein nur flexibles System verflüchtigt sich in Beliebigkeit. Versicherer brauchen beides.

3.2 Risikomanager im Business, nicht im Elfenbeinturm

Offensives Risikomanagement ist kein Stabsjob, der nur im Reporting sichtbar wird. Es lebt davon, dass Risikomanager nah am Geschäft sind:

• Bewertung neuer Produkte und Ökosystem-Partnerschaften
• Mitgestaltung von Underwriting-Guidelines für neue Marktnischen
• Sparring bei der Einführung von KI in der Schadenbearbeitung oder Tarifierung
• Szenario-Arbeit mit Vertrieb und IT bei neuen digitalen Portalen

Wer nur einmal im Jahr eine „Risikoinventur“ macht, hat kein Risikomanagement, sondern ein Formularwesen.

3.3 Chancenbewusstsein statt Blockadehaltung

Jede Innovation – gerade im Bereich InsurTech und KI – bringt Risiken mit sich: Modellrisiken, regulatorische Unsicherheit, Reputationsrisiken. Offensives Risikomanagement heißt nicht „alles durchwinken“, sondern:

• Risiken transparent machen,
• Optionen strukturieren,
• Schutzplanken definieren,
• aber entscheidungsfähig bleiben.

Das Unternehmen beweglich machen, profitables Geschäft ermöglichen, statt jede Abweichung vom Ist-Zustand zu verhindern – das ist der Kern.

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4. Wie KI aus Listen echtes Risikomanagement macht

Künstliche Intelligenz ändert das Spiel – wenn man sie nicht nur als weiteres Kontrollwerkzeug, sondern als strategisches Instrument im Risikomanagement versteht.

4.1 Von statischen Riskmaps zu dynamischen Risikobildern

KI-gestützte Systeme können kontinuierlich Datenströme auswerten, statt einmal jährlich Workshops zu machen:

• Schadenverläufe nach Region, Sparte, Kundensegment in nahezu Echtzeit
• Wetter- und Klimadaten zur Frühwarnung für Elementarrisiken in Österreich
• Markt- und Preisdaten zur Erkennung von Underpricing- oder Storno-Risiken
• Social-Media- und Nachrichtenfeeds zur Früherkennung von Reputationsrisiken

Das Ergebnis ist kein statisches PDF, das im Vorstandsmail landet, sondern ein lebendes Risikobild, das sich täglich aktualisiert und für Underwriting, Produktmanagement und Vorstand nutzbar ist.

4.2 Szenarien statt Listen: KI als Simulationsmotor

Risiko entsteht oft dort, wo mehrere Entwicklungen zusammentreffen. Hier spielt KI ihre Stärke aus: Szenario-Analysen auf Basis großer Datenmengen.

Beispiele für österreichische Versicherer:

• Kombination von Hochwasserrisiko + Baupreissteigerungen + Lieferkettenproblemen: Wie verändert sich der Großschadens-Impact in Wohnbau- und Gewerbeportfolios?
• Zinsschock + Aktiencrash + erhöhter Storno: Was bedeutet das für Lebensversicherer mit Altbeständen?
• Cyberangriffe + IT-Ausfall: Welche Auswirkungen auf Betriebsunterbrechungsdeckungen im KMU-Portfolio ergeben sich?

Statt „473 Risiken auflisten“ geht es um:

• 10–20 relevante Szenarien konfigurieren,
• deren Effekte durchspielen,
• Schwachstellen im Geschäftsmodell identifizieren,
• konkrete Maßnahmen für Robustheit und Agilität ableiten.

4.3 KI in Schadenbearbeitung, Betrugserkennung und Pricing als Risikosteuerung

Viele österreichische Versicherer nutzen KI bereits operativ, etwa in:

• Schadenbearbeitung: Automatisierte Triage, Dokumentenerkennung, Priorisierung von Fällen
• Betrugserkennung: Mustererkennung in Schadenmeldungen, Netzwerkanalysen
• Personalisierte Tarife: Nutzung von Telematik-Daten, Verhaltens- und Nutzungsprofilen

Für offensives Risikomanagement ist entscheidend, diese operativen KI-Anwendungen strategisch rückzukoppeln:

• Erkenntnisse aus der Betrugserkennung fließen in Produktgestaltung und Vertriebsvorgaben ein.
• Schadendaten aus automatisierter Bearbeitung werden als Frühwarnsignale für Portfolio-Risiken genutzt.
• Erkenntnisse aus personalisierten Tarifen helfen, Anti-Selektion zu vermeiden und Risiko-Pools aktiv zu steuern.

So werden KI-Anwendungen nicht nur Effizienztreiber, sondern Instrumente aktiver Risikosteuerung.

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5. Praktische Schritte: Vom Listen-Fetisch zur KI-gestützten Resilienz

Wie kommt ein österreichischer Versicherer konkret vom heutigen Setup zu offensivem, KI-gestütztem Risikomanagement? Ein pragmatischer Fahrplan:

Schritt 1: Aufräumen im Risikoinventar

• Bestehende Risiko-Listen konsolidieren.
• 400+ Einträge auf 20–30 Kernthemen bündeln (z.B. Markt, Kredit, Underwriting, Operation, IT/Cyber, Reputationsrisiken, Klimarisiko).
• Klar trennen: Kontrollthemen (IKS, Compliance) vs. strategische Risiken.

Schritt 2: Resilienz-Fundamente definieren

• Was sind die kritischen Werttreiber (z.B. Combined Ratio, Neugeschäfts-Marge, Kapitalstärke, Kundenzufriedenheit, Time-to-Market)?
• Welche Datenquellen gibt es dazu bereits im Haus (Schaden, Bestand, Markt, externe Daten)?
• Wo fehlen Daten – und wo kann KI helfen, sie zu strukturieren oder zu ergänzen?

Schritt 3: KI-Pilotprojekt im Risikomanagement starten

Starten Sie nicht mit einem „Big Bang“, sondern mit einem klar begrenzten Use Case, etwa:

• KI-gestützte Frühwarnindikatoren für Elementarrisiko in zwei Bundesländern,
• Anomalie-Erkennung in Stornoquoten bei Lebensversicherungen,
• Szenario-Simulation für ein ausgewähltes Gewerbe-Portfolio.

Wichtig:

• Risikomanagement, Aktuariat, IT/Data und Fachbereich an einen Tisch bringen.
• Erfolgskriterien vorab definieren (z.B. verbesserte Loss Ratio, schnellere Reaktionszeit, reduzierte Volatilität).

Schritt 4: Governance modernisieren, nicht verkomplizieren

KI im Risikomanagement bedeutet auch Modellrisiko. Das gehört sauber adressiert:

• Transparente Dokumentation der Modelle und Annahmen
• Plausibilitäts-Checks durch Aktuare und Risikomanager
• Klare Verantwortlichkeiten (wer entscheidet auf Basis welcher KI-Ergebnisse?)

Ziel ist kein weiteres Bürokratiemonster, sondern klar definierte Spielregeln, damit KI-Ergebnisse im Vorstand und in der Aufsicht Akzeptanz finden.

Schritt 5: Rolle des Risikomanagers neu definieren

Offensives Risikomanagement braucht Persönlichkeiten, die:

• Daten und KI-Modelle verstehen,
• das Business und die Regulierung kennen,
• und bereit sind, Position zu beziehen, nicht nur zu dokumentieren.

Wer nur „Kontrollhakerl“ setzt, wird mittelfristig von Automatisierung ersetzt. Wer KI versteht und aktiv nutzt, wird zum strategischen Partner von Vorstand und Fachbereichen.

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Fazit: KI als Hebel für offensives Risikomanagement

Die spannende Erkenntnis aus der Kritik an Riskmaps und endlosen Risikoinventuren: Das Problem ist nicht Risikomanagement als Disziplin – das Problem ist die Art, wie wir es praktizieren.

Für die österreichische Versicherungsbranche bietet Künstliche Intelligenz genau hier eine Chance:

• weg von statischen Listen,
• hin zu dynamischen, datengetriebenen Risikobildern,
• weg von defensiver Blockade,
• hin zu offensiver, profitabler Steuerung von Risiken und Chancen.

Wer KI nur nutzt, um bestehende Kontrollprozesse etwas effizienter zu machen, verschenkt Potenzial. Wer sie hingegen in den Dienst eines resilienten, beweglichen Geschäftsmodells stellt, setzt den Rahmen für die nächsten Jahre – ob in Schadenbearbeitung, Betrugserkennung, Risikobewertung oder personalisierten Tarifen.

Die Frage ist weniger, ob KI ins Risikomanagement gehört, sondern: Wie lange wollen Sie noch Erbsen der Vergangenheit zählen, statt die Risikolandschaft von morgen aktiv zu gestalten?