Personalisierte Versicherungsempfehlungen mit KI: Vom Bauchgefühl zur datengetriebenen Beratung

2024 lag die Stornoquote in Teilen des österreichischen Privatkundengeschäfts bei über 20 %. Ein zentraler Grund: Kund:innen fühlen sich mit Standardprodukten abgespeist und wechseln, sobald irgendwo ein „besser passendes“ Angebot auftaucht.

Genau hier entscheidet sich, wer in der österreichischen Versicherungsbranche vorne mitspielt: Wer personalisierte, nachvollziehbare Versicherungsempfehlungen geben kann, behält Kund:innen – und gewinnt neue. KI und Generative AI sind dafür kein nettes Extra mehr, sondern der Hebel, um Beratung, Marketing und Service auf ein neues Niveau zu bringen.

Dieser Beitrag aus der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ zeigt, wie Sie personalisierte Empfehlungen systematisch aufbauen – von der Rolle der Agent:innen bis zu KI-gestützten Empfehlungssystemen – und worauf es in der Praxis wirklich ankommt.

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Was eine wirklich personalisierte Versicherungsempfehlung ausmacht

Eine personalisierte Versicherungsempfehlung ist kein Produktvorschlag aus dem Bauchgefühl, sondern ein konkreter Vorschlag, der auf den individuellen Lebensumständen, Risiken und Präferenzen einer Person beruht.

Kurz gesagt:

Eine gute Empfehlung erklärt, warum genau dieses Produkt genau jetzt zu dieser Person passt – und was passiert, wenn sie es nicht abschließt.

Typische Bestandteile einer guten Empfehlung

Eine qualitativ hochwertige Empfehlung im Versicherungsumfeld enthält:

• Anlass: z. B. Geburt eines Kindes, Immobilienkauf, neuer Job, Leasingfahrzeug
• Relevante Risiken: Was hat sich am Risikoprofil geändert?
• Konkrete Produktkombination: Tarife, Bausteine, Deckungssummen
• Begründung in Klartext: Verständliche Erklärung ohne Fachjargon
• Optionen & Alternativen: Mindestschutz vs. Komfortschutz, Selbstbehalt, Laufzeiten

Je klarer und individueller diese Punkte sind, desto höher sind Abschlussquote, Cross-Selling-Potenzial und Kundenzufriedenheit.

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Die Rolle der Agent:innen: Vom Einzelkämpfer zum Teamplayer mit KI

Österreichische Versicherungsagent:innen kennen ihre Kund:innen oft seit Jahren. Dieses Vertrauensverhältnis ist Gold wert – aber rein manuell lässt sich damit heute kein wirklich personalisiertes Massengeschäft mehr abwickeln.

Wo klassische Beratung an Grenzen stößt

In der Praxis sehen wir oft:

• Agent:innen führen jährlich hunderte Gespräche
• Kund:innen wollen keine langen Telefoninterviews mehr
• Daten liegen verstreut in Bestandssystemen, Notizen, E-Mails

Das Ergebnis: Empfehlungen basieren zwar auf Erfahrung, sind aber

• nicht konsistent,
• schwer dokumentierbar und
• kaum skalierbar für Kampagnen, Cross- und Upselling.

Für moderne InsurTech-Ansätze in Österreich ist klar: Die Verantwortung für Empfehlungen darf nicht allein bei der einzelnen Person im Vertrieb hängen.

Wie KI Agent:innen konkret unterstützt

Gut implementierte Empfehlungs- und Personalisierungs-Engines werden zum „Co-Pilot“ im Beratungsgespräch:

• Datenvorbereitung: Haushaltsstruktur, bestehende Verträge, Schadenhistorie, Zahlungsverhalten
• Risikobewertung in Echtzeit: Welche Deckungslücken sind statistisch am relevantesten?
• Vorschlagslisten: 3–5 passende Produktkombinationen mit Begründung
• Gesprächsleitfäden: In natürlicher Sprache generierte Argumentation, angepasst an Kundentyp

Der Mensch entscheidet, ob und wie er den Vorschlag übernimmt – aber die KI nimmt Vorarbeit, Mustererkennung und Dokumentation ab.

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Marketing & Digital: Personalisierte Empfehlungen entlang der gesamten Customer Journey

Personalisierte Versicherungsempfehlungen enden nicht im Gespräch am Küchentisch. Marketing- und Digital-Teams sind inzwischen genauso wichtig wie der klassische Außendienst.

Omnichannel statt Einweg-Kommunikation

Versicherte in Österreich erwarten heute:

• Kontakt über ihren bevorzugten Kanal (E-Mail, App, Portal, WhatsApp, Telefon)
• kontextbezogene Angebote statt Massennewsletter
• konsistente Botschaften, egal ob sie mit der Agentur, im Callcenter oder im Kundenportal sprechen

Wenn Agent:innen relevante Informationen ins System einpflegen, können Marketing-Teams diese Daten nutzen, um hochrelevante Kampagnen auszulösen.

Beispiel aus der Praxis: „Familie Huber“

• Herr Huber meldet im Oktober 2025 telefonisch den Kauf eines Eigenheims in Niederösterreich.
• Die Agentin ergänzt im CRM: Neubau, zwei Kinder, drittes Kind unterwegs, zwei Fahrzeuge, noch keine Rechtsschutzversicherung.
• Das Personalisierungssystem erkennt automatisch typische Bedarfe: Hausversicherung, Erweiterung Haftpflicht, Rechtsschutz, später Ausbildungs- und Ablebensvorsorge.
• Innerhalb von 48 Stunden erhält Familie Huber:
  • eine individualisierte E-Mail zur optimalen Absicherung des neuen Hauses,
  • in der App eine Reminder-Kachel zum Thema Rechtsschutz,
  • beim nächsten Beratungstermin einen vorbereiteten Vorschlag für eine kombinierte Lösung.

So entsteht das, was viele Versicherer versprechen, aber selten konsequent umsetzen: eine durchgängige, personalisierte Customer Journey.

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Generative AI als Motor für personalisierte Versicherungsempfehlungen

Der große Sprung kommt, wenn Generative AI (GenAI) nicht nur Daten analysiert, sondern auch Texte, Gesprächsleitfäden und Angebote in natürlicher Sprache erzeugt.

Was Generative AI im Versicherungsvertrieb konkret kann

Richtig eingesetzt hilft GenAI österreichischen Versicherern unter anderem bei:

• Individuellen Empfehlungstexten: aus strukturierten Daten werden personalisierte E-Mails, Portaltexte oder Gesprächsnotizen generiert.
• Segment-spezifischen Kampagnen: Single in Wien, Familie in Linz, Pensionist in Graz – jeweils mit anderen Beispielen und Prioritäten.
• Beratungsvorbereitung: vor einem Termin werden die wichtigsten Chancen und Risiken in einem einseitigen Briefing zusammengefasst.
• Training & Qualitätssicherung: Analyse von Gesprächsprotokollen, um zu erkennen, welche Argumentationen besonders häufig zu Abschlüssen führen.

Die Kunst besteht darin, Generative AI klar zu begrenzen und mit sauberen Daten zu füttern – dann wird sie zum Produktivitätsbooster für Vertrieb, Marketing und Service.

Datenschutz & Regulierung: Was österreichische Versicherer beachten müssen

Gerade in Österreich ist das Bewusstsein für Datenschutz hoch. Drei Punkte sind aus meiner Sicht nicht verhandelbar:

1. Datensparsamkeit & Zweckbindung: Nur die Daten verarbeiten, die wirklich für Empfehlung und Risikobewertung notwendig sind.
2. Transparenz: Kund:innen müssen verstehen, warum sie eine Empfehlung erhalten, und ob KI im Spiel ist.
3. Aufsicht & Dokumentation: In der Versicherungsaufsichtspraxis wird gefragt werden, wie KI-Modelle Entscheidungen beeinflussen. Gute Dokumentation ist Pflicht, kein „Nice-to-have“.

Wer diese Punkte ernst nimmt, kann KI im Vertrieb nutzen, ohne Vertrauen zu verspielen.

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6 praxisnahe Tipps für wirklich personalisierte Empfehlungen

Viele Häuser haben bereits eine „Personalisierungsengine“ oder ein „Next-Best-Offer“-System im Einsatz – schöpfen das Potenzial aber kaum aus. Sechs konkrete Ansatzpunkte, mit denen Sie 2025 spürbar besser werden können:

1. Echte Personalisierung statt bloßer Segmentierung

Segmentierung (z. B. „Familien mit zwei Kindern“) ist ein guter Start, reicht aber nicht. Nutzen Sie alle verfügbaren Signale:

• Kanalpräferenzen
• Produktnutzung und Schadenverlauf
• Lebensereignisse (Umzug, Hochzeit, Kind, Jobwechsel)
• Interaktionshistorie (Reaktion auf frühere Kampagnen)

Je feiner das Bild, desto eher fühlt sich die Empfehlung an wie ein maßgeschneiderter Anzug und nicht wie „Standardtarif mit neuem Etikett“.

2. Statistische Insights konsequent nutzen

Ihr Empfehlungssystem ist kein „Plauder-Chatbot“, sondern ein Statistikprofi:

• identifiziert Muster in Millionen Transaktionen,
• erkennt Underinsurance-Risiken,
• gewichtet, welche Produktkombinationen für ähnliche Kund:innen gut funktionieren.

Viele Versicherer in der DACH-Region nutzen erst 10–20 % dieser Möglichkeiten. Nutzen Sie Machine-Learning-Modelle nicht nur für Risikoscoring, sondern auch für Empfehlungsranking: Welche drei Vorschläge haben bei diesem Profil historisch die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit und den besten Kundennutzen?

3. Klartext statt Produktkauderwelsch

Auch die beste KI nützt wenig, wenn die Empfehlung nicht verstanden wird. Mein Erfahrungswert: Gute Empfehlungstexte

• vermeiden unnötige Fachbegriffe,
• nennen 1–2 konkrete Beispiele („Wenn Ihre Waschmaschine einen Wasserschaden verursacht …“),
• machen transparent, was nicht gedeckt ist,
• sind in maximal 5–7 Sätzen erklärbar.

Generative AI kann hier stark unterstützen: aus komplexen Bedingungstexten werden kundentaugliche Erklärungen, die Agent:innen feinjustieren können.

4. Menschliche Kontrolle einplanen

Trotz KI bleibt eines unverändert: Die Verantwortung liegt beim Menschen. Bauen Sie deshalb:

• Freigabe-Workflows für heikle Empfehlungen (z. B. BU, Ablebensversicherung),
• Feedback-Buttons für Agent:innen („Empfehlung war passend / unpassend“),
• regelmäßige Qualitäts-Reviews ein.

So lernt das System, und gleichzeitig behalten Sie die regulatorische Kontrolle.

5. Testing & Lernen zur Routine machen

Die Realität: Viele Versicherer fahren eine Personalisierungslogik jahrelang unverändert. Das ist verschenktes Potenzial.

Führen Sie stattdessen ein:

• A/B-Tests für Betreffzeilen, Textlängen, Angebotsreihenfolge
• Regionale Varianten (z. B. andere Beispiele für urbane vs. ländliche Zielgruppen)
• Zeitliche Tests (welche Empfehlungen funktionieren besser rund um Gehaltseingang, Schulstart, Jahreswechsel?)

Wer monatlich testet, sieht nach 6–12 Monaten oft Abschlusssteigerungen im zweistelligen Prozentbereich.

6. Erfolg messen – nicht nur Kampagnen versenden

Ohne klare Kennzahlen bleibt Personalisierung ein Bauchgefühl. Sinnvolle KPIs sind zum Beispiel:

• Conversion Rate auf personalisierte Empfehlungen
• Durchschnittliche Prämie pro Kund:in nach Einführung der Engine
• Stornoquote im Neugeschäft innerhalb der ersten 24 Monate
• Cross-Selling-Rate (Anzahl Sparten pro Kund:in)

Wer diese Werte regelmäßig auf Vertriebs-, Produkt- und Kanalseite spiegelt, erkennt schnell, wo KI-gestützte Personalisierung tatsächlich Wert schafft – und wo nachjustiert werden muss.

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Wie sich österreichische Versicherer mit KI im Markt differenzieren können

Personalisierte Versicherungsempfehlungen sind kein „Marketinggag“, sondern ein wesentlicher Baustein der Wertschöpfungskette: bessere Risikoselektion, höhere Kundenzufriedenheit, stabilere Bestände.

Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist das der rote Faden: KI wird dort stark, wo sie konkrete Entscheidungen verbessert – in der Schadenbearbeitung, in der Betrugserkennung, in der Risikobewertung und eben in der Beratung.

Wer heute startet,

• baut saubere Daten- und Prozessgrundlagen,
• etabliert KI als Assistenz für Menschen statt als Blackbox,
• schafft eine Beratung, die sich für Kund:innen endlich wieder relevant und individuell anfühlt.

Die spannende Frage für die nächsten Jahre lautet: Welche österreichischen Versicherer schaffen es, aus KI-gestützten Empfehlungen einen echten Wettbewerbsvorteil zu machen – und wer bleibt bei Standardkampagnen stehen?

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