KI in der Versicherung rechnet sich – wenn man an den richtigen Hebeln zieht. Sechs konkrete ROI-Treiber zeigen, wie österreichische Versicherer bis zu 10× zurückbekommen.
Warum sich KI für Versicherer in Österreich rechnet
2024 haben laut mehreren europäischen Studien bereits über 60 % der Versicherer Pilotprojekte mit KI gestartet – aber nur ein Teil kann belastbar sagen, was diese Initiitionen wirklich bringen. Genau hier entsteht das Problem: Vorstände erwarten klare Zahlen, Fachbereiche liefern oft nur Gefühle.
Die Realität? Für österreichische Versicherungen, die mit schmalen Margen, hohem Wettbewerbsdruck und streng regulierten Prozessen arbeiten, ist messbarer ROI von KI kein „Nice-to-have“, sondern Überlebensfrage. Wer KI nur als Trendthema behandelt, verbrennt Budget. Wer den Nutzen sauber durchrechnet, baut sich einen handfesten Wettbewerbsvorteil.
In diesem Beitrag zeige ich, angelehnt an eine internationale Fallstudie von Zelros und übertragen auf den österreichischen Markt, wie sich KI in der Schaden-/Unfallversicherung (P&C) mit dem Faktor >10 amortisieren kann – und wo genau die Hebel liegen: von Agenten-Training über Conversion-Uplift bis hin zu IT-Kosten.
1. Ausgangslage: Was ein typischer Versicherer auf dem Spiel hat
Für die ROI-Frage hilft ein Gedankenexperiment. Nehmen wir einen großen Sachversicherer (Kfz und Haushalt/Eigenheim), der von seiner Größenordnung her mit den Top-Playern im DACH-Raum vergleichbar ist.
Ein mögliches Profil:
- 10 Mio. Verträge (5 Mio. Kfz, 5 Mio. Haushalt/Eigenheim)
- Ø Prämie: 2.000 € pro Jahr und Vertrag
→ Jahresprämienvolumen: 20 Mrd. € - Ø Nettogewinn: 60 € pro Jahr und Vertrag
→ Jahresgewinn: 600 Mio. € - 200.000 Neuverträge pro Jahr über ca. 1.000 Vermittler, Conversion ca. 30 %
- 50.000 Neuverträge digital mit ca. 1 % Conversion von Besuchern zu Verträgen
Ob es nun exakt diese Zahlen sind oder andere: Die Größenordnungen sind realistisch – und sie zeigen, wie brutal sich kleine Verbesserungen mit KI auf das Ergebnis durchschlagen. Schon eine leichte Optimierung in Training, Conversion oder Schadenquote erzeugt schnell zweistellige Millionenbeträge.
2. Hebel 1: KI-gestütztes Agenten-Training verkürzt die Ramp-up-Phase
Der erste, gerne unterschätzte Hebel ist die Anlaufzeit neuer Vermittler:innen. In vielen Häusern dauert es 6–12 Monate, bis neue Mitarbeiter wirklich produktiv sind. Genau hier kann KI enorm unterstützen.
Praxisfall: Von 6 auf 2 Monate Ramp-up
Im Zelros-Fallbeispiel liegt die Fluktuation bei 15 %. Bei 1.000 Agents sind das rund 150 neue Personen pro Jahr, die geschult werden müssen. Mit einer KI-basierten Empfehlungslösung, die in Echtzeit Next-Best-Product-Vorschläge, Einwände und Cross-Selling-Ideen liefert, sinkt die effektive Einarbeitungszeit von 6 auf 2 Monate.
Die zusätzliche Produktivität während dieser 4 Monate entspricht:
- ca. 5 % Effizienz-Plus im Jahresdurchschnitt
- rund 10.000 Zusatzverträgen pro Jahr
- bei 2.000 € Prämie: 20 Mio. € zusätzliche Jahresprämie
Für österreichische Versicherer heißt das konkret:
Wer aktuell Nachwuchs-Vermittler mühsam mit PDFs, Schulungen und Einzeltagen im Außendienst hochzieht, kann mit KI den Lernprozess in den Arbeitsalltag integrieren – und macht jede Kundeninteraktion automatisch zum Training.
KI-gestütztes Agenten-Coaching ist kein HR-Projekt, sondern ein klarer Umsatz-Hebel.
3. Hebel 2: Produktivität der Vermittler steigern – ohne Druck auf die Teams
Die zweite Stellschraube ist die Zeit pro Fall. Viele Vermittler:innen arbeiten mit mehreren Systemen gleichzeitig: CRM, Tarifrechner, Produktunterlagen, interne Wissensdatenbank. KI kann hier wie eine smarte Schicht darüber funktionieren.
Rechenbeispiel: 30 Minuten pro Tag sparen
Im Case sparen 1.000 Agents 30 Minuten pro Tag durch KI-Unterstützung (z. B. automatische Gesprächs-Notizen, Vorschläge für Folgeprodukte, strukturierte Zusammenfassung von Kundenhistorie):
- 0,5 Stunden × 220 Arbeitstage × 1.000 Agents
= 110.000–115.000 Stunden pro Jahr - Bewertet mit Vollkosten (z. B. 40 € pro Stunde):
≈ 4,5 Mio. € Kosteneinsparung pro Jahr
Wie nutzt man diesen Produktivitätsgewinn sinnvoll? Drei Optionen, die ich in Projekten häufig sehe:
- Mehr Beratungszeit je Kunde → höhere Abschlussquoten, besseres Cross-Selling
- Mehr Kundenkontakte mit gleicher Teamgröße → Wachstum ohne zusätzliche FTE
- Teilweise Kompensation von Fachkräftemangel → weniger Druck auf HR-Recruiting
Gerade im österreichischen Markt, wo gut ausgebildete Berater:innen rar sind, ist Punkt 3 hochrelevant. KI wird hier nicht zum Jobkiller, sondern zum Puffer gegen Personalknappheit.
4. Hebel 3 & 4: Kundenbindung und Conversion-Uplift durch Personalisierung
Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ ist Personalisierung ein Kernmotiv: richtige Botschaft, richtiger Kanal, richtiger Moment. Genau das übersetzt sich direkt in zwei Zahlen: geringere Stornoquote und höhere Conversion.
4.1 Kundenbindung: 0,5 Prozentpunkte machen 100 Mio. € aus
Im Case sinkt die jährliche Stornoquote von 10 % auf 9,5 %, weil KI-basierte Lösungen:
- frühzeitig Abwanderungsrisiken erkennen (z. B. Pricing-Sensitivität, Kontakt-Historie)
- personalisierte Proaktiv-Angebote liefern (Deckungsanpassung, Service, Prävention)
Rechnung:
- 0,5 % von 10 Mio. Verträgen = 50.000 gerettete Verträge pro Jahr
- bei 2.000 € Prämie: 100 Mio. € gesicherte Prämieneinnahmen jährlich
In Österreich, wo viele Kunden mehrere Verträge beim gleichen Anbieter halten (Kfz + Haushalt + Unfall), wirkt jeder gerettete Vertrag oft wie ein Schutzschild gegen Bestands-Erosion im gesamten Portfolio.
4.2 Conversion-Uplift im Vertriebsnetz
Mit KI erhalten Vermittler situative Produktempfehlungen:
„Kundin X, zwei Kinder, Eigenheim, noch keine Haushaltsversicherung mit Elementarschadenbaustein.“ – Die Empfehlung steht im System, inklusive Argumentationsleitfaden.
Im Beispiel führt das zu:
- 10 % Conversion-Uplift im Agenturkanal
- bei 200.000 Neuverträgen → zusätzliche 20.000 Verträge/Jahr
- bei 2.000 € Prämie → 40 Mio. € Extra-Prämienvolumen pro Jahr
4.3 Conversion-Uplift im Digitalvertrieb
Im Direktkanal (Web, App, Kundenportal) sorgt KI dafür, dass Kunden keine generischen Standardseiten mehr sehen, sondern kontextbezogene Angebote, passende Bausteine und relevante Hinweise.
Resultat im Case:
- zusätzlicher Umsatzbeitrag von bis zu 60 Mio. € Prämien pro Jahr im Digital-Bereich
Gerade im österreichischen Markt, in dem viele Häuser ihre Self-Service-Portale ausbauen, kann der Unterschied zwischen 1 % und 1,3 % Conversion im Jahr mehrere Millionen ausmachen. KI-basierte Empfehlungssysteme sind hier das zentrale Werkzeug.
5. Hebel 5: Bessere Risikoselektion und Prävention verbessern die Schadenquote
KI für österreichische Versicherungen wird oft mit Schadenbearbeitung und Fraud Detection verbunden. Ein mindestens genauso wichtiger Punkt ist aber Risikoselektion und Prävention.
Wie KI die Loss Ratio verbessert
Mit fortgeschrittenen Modellen können Versicherer:
- Risiken feiner segmentieren (z. B. Fahrverhalten, Wohnlage, Gebäudetyp, Nutzung)
- Präventionsangebote zielgerichtet ausspielen (Telematik, Smart-Home, Wartung)
- Underwriting-Regeln dynamisch anpassen, statt einmal jährlich
Im Zelros-Case führt das zu 5 % mehr Profitabilität auf 250.000 Neuverträgen. Bei einem angenommenen Gewinnniveau ergibt das:
- rund 1 Mio. € zusätzlichen Gewinn pro Jahr, rein aus besserer Risikosteuerung
Für Österreich, mit seiner hohen Naturgefahren-Exponierung (Hochwasser, Hagel, Sturm), ist dieser Hebel strategisch:
Je besser Risiko und Prävention gemanagt werden, desto stabiler bleibt die Combined Ratio – auch in schwierigen Jahren.
6. Hebel 6: IT-Kosten senken statt KI als Extra-Baustelle zu betreiben
Viele Versicherer fürchten, dass KI nur noch ein weiteres System bedeutet. Genau das muss nicht sein – im Gegenteil.
Konsolidierung statt Wildwuchs
Eine gut aufgesetzte KI-Plattform kann:
- mehrere parallele NBO-Engines, Data-Marts und Spezialtools ersetzen
- kanalübergreifende Logik bereitstellen (Agent, Call-Center, Portal, App)
- Standard-Schnittstellen zu Bestandssystemen nutzen, statt neue Silos aufzubauen
Im Beispiel führt das zu 5 % Optimierung im Transformationsbudget, was sich zu:
- 7,2 Mio. € positiver Ergebniseffekt pro Jahr summiert.
Gerade bei österreichischen Versicherern, die vor großen Kernsystem-Migrationen stehen oder bereits mitten in Transformationsprogrammen sind, ist eine solche KI-Plattform kein Add-on, sondern ein Beschleuniger: weniger Eigenentwicklungen, weniger Shadow-IT, mehr Wiederverwendung.
7. Gesamt-ROI: Wie aus 2,5 Mio. € Einsatz 10× Nutzen werden
Fassen wir die Effekte der sechs Hebel über drei Jahre zusammen:
- Zusätzliche Prämien im 1. Jahr: ca. 220 Mio. €
(Training, Produktivität, Retention, Conversion, Digital-Uplift) - Kumulierte Zusatzprämien über 3 Jahre: rund 660 Mio. €
- Zusätzlicher Nettogewinn über 3 Jahre: etwa 78 Mio. €
→ ca. +4,3 % Ergebnissteigerung
Setzt man dem eine Investition von z. B. 2,5 Mio. € pro Jahr für eine KI-Plattform, Integration, Change und Betrieb entgegen (also 7,5 Mio. € über drei Jahre), ergibt sich:
ROI > 10× innerhalb von 36 Monaten.
Genau hier liegt der Kernpunkt:
Nicht jede KI-Initiative bringt solche Werte. Aber wer systematisch entlang klar definierter Hebel (Training, Produktivität, Retention, Conversion, Schadenquote, IT) plant und misst, kann strategisch entscheiden, wo sich KI für das eigene Haus wirklich lohnt.
8. Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten
Damit dieser ROI nicht Theorie bleibt, braucht es drei pragmatische Schritte.
Schritt 1: Business-Case pro Use Case aufsetzen
- Klare Baseline: aktuelle Conversion, Storno, Bearbeitungszeiten, Loss Ratio
- Konservative Zielwerte definieren (z. B. +3 % Conversion, −0,3 % Storno)
- Finanzielle Effekte pro Hebel sauber durchrechnen
Schritt 2: Mit zwei bis drei wirkungsvollen Use Cases starten
Typische Startkandidaten in Österreich:
- KI-Empfehlungen im Agentur-CRM (Next Best Product, Cross-/Upsell)
- Personalisierung im Online-Portal (Self-Service, Vertragsverlängerung)
- Risikoselektion im Kfz-/Haushalts-Neugeschäft
Wichtig: kleine, messbare Piloten mit klar definierten KPIs – kein Big-Bang.
Schritt 3: Vertriebs- und IT-Teams früh einbinden
KI für österreichische Versicherungen funktioniert nur, wenn:
- Vermittler:innen den Mehrwert im Alltag spüren (bessere Beratung, weniger Klicks)
- IT eine klare Architektur-Story hat (wie fügt sich die Plattform ein?)
- Management bereit ist, Entscheidungen auf Basis der neuen Insights zu treffen
Fazit: KI rechnet sich – wenn sie an den richtigen Stellen ansetzt
Wer KI in der Versicherung nur als Experiment oder PR-Thema behandelt, wird 2025/2026 unangenehme Fragen zur Wirtschaftlichkeit beantworten müssen. Wer dagegen strukturiert an die sechs ROI-Hebel herangeht, kann in drei Jahren einen zweistelligen Millionenbeitrag zum Ergebnis erzielen.
Für die Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ lässt sich das klar sagen:
Die spannendste Frage ist nicht, ob KI kommt – sondern wo sie in Ihrem Haus die größte Rendite bringt.
Wenn Sie heute anfangen, Business-Cases entlang von Training, Produktivität, Kundenbindung, Conversion, Schadenquote und IT-Konsolidierung zu bauen, haben Sie in 12–18 Monaten belastbare Zahlen. Und genau diese Zahlen entscheiden, wer im österreichischen Markt zu den Gewinnern der KI-Transformation gehört.