Unternehmensrisiken 2025: Warum KI zum Pflichtprogramm wird

Unternehmensrisiken 2025: Warum KI zum Pflichtprogramm wird

2025 ist das Jahr, in dem viele österreichische Unternehmen merken: Das alte Bauchgefühl-Risikomanagement reicht nicht mehr. Globale Lieferketten hängen an einzelnen Zulieferern, Cyberangriffe legen Produktionsstraßen lahm, Wetterextreme sorgen für ungeplante Stillstände – und parallel verschärfen EU-Regulierung, Nachhaltigkeitsdruck und geopolitische Spannungen die Lage.

Genau diese Entwicklung beschreibt der neue „Aon Austria Market Insights Report 2025“ sehr klar: Risiken werden vielfältiger, vernetzter und weniger vorhersehbar. Für die Versicherungsbranche – und speziell für InsurTechs und KI-Projekte in Österreich – ist das kein Problem, sondern eine riesige Chance.

In diesem Beitrag ordne ich die Aon-Befunde ein, zeige, wie moderne, KI-gestützte Risikomodelle aussehen können, und warum Versicherer, Makler und Industriebetriebe jetzt in datengetriebenes Risikomanagement investieren sollten, wenn sie 2026 nicht nur Prämienzahler, sondern Gestalter sein wollen.

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1. Mehr Risiken, mehr Komplexität – was heißt das konkret?

Aon bringt es auf den Punkt: Unternehmensrisiken in Österreich sind deutlich komplexer geworden. Nicht, weil es „plötzlich mehr Gefahren“ gibt, sondern weil sie sich gegenseitig verstärken und beschleunigen.

Die wichtigsten Treiber der Komplexität

Aus dem Marktreport und aus Projekten in der Praxis zeigen sich vor allem fünf Treiber:

1. Digitalisierung & Vernetzung
   OT-Systeme hängen am Internet, Produktionsstraßen sind über IoT vernetzt, Kundenprozesse laufen digital. Das schafft Effizienz – aber auch neue Angriffsflächen.

2. Nachhaltigkeit & Regulierung (ESG, CSRD, EU-Taxonomie)
   Wer seine Lieferkette nicht kennt, wer Klimarisiken nicht nachweisen kann, verliert Aufträge oder zahlt am Kapitalmarkt drauf.

3. Geopolitische Spannungen & Lieferkettenrisiken
   Ein politisches Ereignis tausende Kilometer entfernt kann heute morgen schon das Werk in der Steiermark treffen.

4. Technologische Umbrüche
   KI, Automatisierung, neue Fertigungsverfahren – wer umstellt, schafft neue operative und Haftpflichtrisiken, bevor alte Risiken sauber abgewickelt sind.

5. Klimawandel & Naturgefahren
   Hitzewellen, Starkregen, Spätfrost – Planbarkeit von Standort- und Betriebsrisiken sinkt, Versicherbarkeit wird anspruchsvoller.

Aon schreibt, die Versicherungswirtschaft sei „vielfältiger und weniger vorhersehbar“ geworden. Das stimmt – und es bedeutet: Standardlösungen werden zunehmend teuer oder unpassend. Wer als Unternehmen weiterhin gute Konditionen bekommen will, muss sein Risiko granular erklären können.

Genau hier kommen KI und datengetriebene InsurTech-Lösungen ins Spiel.

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2. Von der Risiko-Liste zur Risiko-Intelligenz: Strategisch, datengetrieben, vernetzt

Aon erwartet, dass Risikomanagement kurz- bis mittelfristig strategischer, datengetriebener und vernetzter wird. Das ist mehr als ein Buzzword-Satz – es ist eine klare Aufgabenliste.

Strategisch: Risiko als Teil der Geschäftsentscheidung

Risikomanagement darf nicht am Ende einer Projektmappe stehen, sondern gehört an den Anfang:

• Standortwahl? → Klimarisiko- und Naturgefahrenanalysen.
• Neue IT-Plattform? → Cyber-Resilienz und Notfallpläne.
• Nachhaltigkeitsstrategie? → Haftungsrisiken, Reputationsrisiken, Lieferkettengesetz.

Strategisch heißt: Vorstände und Geschäftsführungen treffen Entscheidungen mit Risikoszenarien auf dem Tisch, nicht mit Statistiken von vor drei Jahren.

Datengetrieben: Weg von Excel, hin zu KI-Modellen

Viele Risikoberichte bestehen noch aus Excel-Tabellen und Word-Dokumenten. Das ist überschaubar – aber es bildet die Realität kaum ab.

KI für Versicherungen in Österreich kann hier drei Dinge besonders gut:

1. Daten aus Silos zusammenführen
   Produktionsdaten, Incident-Reports, IoT-Sensoren, HR-Daten, Wetterdaten – KI-gestützte Plattformen können aus diesem Gemisch Muster erkennen, die ein Mensch nie in der Zeit sehen würde.

2. Prognosen erstellen statt nur zu dokumentieren
   Machine-Learning-Modelle erkennen Frühindikatoren für Ausfälle, Unfälle oder Cybervorfälle und berechnen Eintrittswahrscheinlichkeiten und potenzielle Schadenhöhen.

3. Risiken quantifizierbar machen
   Wer seinem Versicherer nicht nur „wir haben gute Firewalls“ sagt, sondern zeigt: „Wir reduzieren durch diese Maßnahmen die erwartete jährliche Schadenssumme um x %“, verhandelt auf einem anderen Niveau.

Vernetzt: Risiko- und Resilienzmanagement zusammendenken

Aon spricht explizit von Integration von Risiko- und Resilienz-Management, insbesondere in industriestarken Sektoren wie Energie, Maschinenbau, Automotive-Zulieferer und Bauwesen.

Das bedeutet praktisch:

• Risikodaten laufen nicht nur in den Versicherungsordner, sondern in die Produktionsplanung, in die Lieferantenauswahl, in die IT-Strategie.
• Resilienzmaßnahmen (z.B. Zweitlieferant, zusätzliche Lagerhaltung, Backup-Rechenzentrum) werden finanziell bewertet und mit Versicherungsprämien abgeglichen.
• KI-Systeme überwachen kontinuierlich Kennzahlen (z.B. OT-Logs, Ausfallzeiten, Anomalien im Netzwerkverkehr) und schlagen Alarm, bevor das Risiko zum Schaden wird.

Die Realität? Versicherer und Industriekunden, die diese Vernetzung ernst nehmen, werden in 2–3 Jahren die besseren Konditionen und stabilere Bilanzen haben.

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3. Cyber als Testfeld: Wie KI den „käuferfreundlichen Markt“ nutzt

Aon bezeichnet 2025 als „überaus käuferfreundlichen Cyberversicherungsmarkt“ mit bereits 31 Anbietern in Österreich. Gleichzeitig steigen die Schäden weiter. Genau das ist das Spannungsfeld, in dem KI-gestützte Lösungen den Unterschied machen.

Warum Cyber in der Produktion so heikel ist

Produktionsbetriebe, die auf stark vernetzte Steuerungssysteme setzen, haben ein doppeltes Risiko:

• IT-Risiko: Datenabfluss, Erpressung, Systemausfälle.
• OT-Risiko: Stillstand von Anlagen, Qualitätsprobleme, Sicherheitsvorfälle.

Ein einzelner Ransomware-Angriff kann Tage oder Wochen Produktion kosten. Die direkten Kosten sind enorm, die indirekten (Vertragsstrafen, Reputationsschäden, Verlust von ISO-Zertifizierungen) oft noch größer.

Wie KI hier konkret hilft

Für den Standort Österreich sehe ich besonders drei sinnvolle KI-Use-Cases im Cyberbereich:

1. Anomalieerkennung in OT- und IT-Netzwerken
   ML-Modelle lernen das „normale“ Verhalten von Maschinen, Robotern und Benutzern und schlagen an, wenn etwas aus dem Muster fällt – oft lange bevor klassische Signaturen anschlagen.

2. Risikobasierte Härtung von Systemen
   KI bewertet Schwachstellen (CVEs, unpatched Systems) nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit im Kontext des Unternehmens. So werden knappe IT-Sicherheitsressourcen auf die wirklich kritischen Punkte gelenkt.

3. Datenbasierte Cyber-Risikoberichte für Versicherer
   Statt Fragebögen mit „Ja/Nein“-Kästchen liefern Unternehmen laufende Kennzahlen: Patch-Zyklen, MFA-Quote, Phishing-Click-Rate, Netzwerkanomalien. Versicherer können daraus dynamische Risikoprofile ableiten – und bessere Tarife anbieten.

Wer diesen „käuferfreundlichen Markt“ nutzen will, braucht genau das, was Aon fordert: detaillierte, verständliche Darstellung des individuellen Risikos. Ohne Daten, ohne KI, ohne automatisierte Reports ist das kaum zu schaffen.

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4. Nachhaltigkeit, Klima, Regulierung: KI als Übersetzer zwischen Risiko und Berichtspflicht

Nachhaltigkeit und Klimarisiken sind Dauerbrenner. Der Druck auf Unternehmen steigt, ihre Geschäftsmodelle an Klimaziele und regulatorische Anforderungen anzupassen. Für Versicherer ist das ein doppeltes Thema: physische Risiken und Übergangsrisiken.

Physische Klimarisiken

• Häufigere Hochwasser und Starkregenereignisse bedrohen Standorte, Lager, Baustellen.
• Hitzewellen beeinflussen Produktivität, Gesundheit der Mitarbeitenden und Maschinenverfügbarkeit.

KI-gestützte Klimamodelle und Geodatenanalysen können hier sehr spezifisch werden:

• Mikrolagenanalyse für Standorte (z.B. Hanglage, Bodenversiegelung, Nähe zu Gewässern).
• Simulation von Extremwetterszenarien über 10–20 Jahre.
• Kombination mit Produktions- und Lieferketten-Daten zur Berechnung potenzieller Unterbrechungsschäden.

Übergangsrisiken und ESG-Berichte

Mit CSRD und EU-Taxonomie wird ESG-Berichtspflicht zur harten Compliance-Aufgabe. Viele österreichische Mittelständler kämpfen aktuell damit, ihre Datenqualität überhaupt auf einen prüfbaren Stand zu bringen.

Hier können InsurTechs und KI-Lösungen echten Mehrwert stiften:

• Automatisierte Datensammlung aus ERP, Energiemanagement, HR-Systemen.
• NLP-Modelle, die regulatorische Texte „übersetzen“ und auf relevante Kennzahlen für das Unternehmen herunterbrechen.
• Risikobewertung für Übergangsrisiken (z.B. CO₂-Preissteigerungen, technologische Umstellungen) mit Szenario-Rechnungen.

Wer diese Informationen wiederum in seine Versicherungsstrategie einbettet, kann belegen, warum sein Risiko langfristig sinkt – und mit Versicherern konditionsstark auf Augenhöhe verhandeln.

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5. Was österreichische Versicherer und Unternehmen jetzt konkret tun sollten

Die Aon-Analyse zeigt: Der Markt bewegt sich – und zwar schnell. Wer daraus Leads, Geschäft und Stabilität machen will, braucht klare Schritte.

Für Versicherer und InsurTechs

1. Eigene Risk-Engineering-Kapazitäten mit KI erweitern

   • Branchen-Benchmarking-Tools mit ML-Unterstützung entwickeln.
   • Szenario-Techniken mit Simulationen verknüpfen (z.B. Monte-Carlo-Simulationen für kombinierte Risiken).

2. Produktentwicklung datenbasiert gestalten

   • Dynamische Prämienmodelle, die Sicherheitsmaßnahmen, ESG-Fortschritt und Resilienz-Investitionen belohnen.
   • Spezialisierte Cyber- und Klima-Cover für industrie- und regionalspezifische Risiken.

3. Offene Schnittstellen für Kundendaten schaffen

   • APIs, über die Unternehmenskunden kontinuierlich Risikodaten bereitstellen können.
   • Transparente Modelle, die dem Kunden erklären, wie sich Daten auf die Prämie auswirken.

Für Industrieunternehmen in Österreich

1. Risikodaten konsolidieren
   IT, OT, HSE, Einkauf, HR – alle haben Daten, aber meist in Silos. Ein zentrales Risikodaten-Lake ist der erste reale Schritt zu KI-basiertem Risikomanagement.

2. Pilotprojekt für KI-gestützte Risikoanalyse starten
   Am besten mit einem klar begrenzten Use Case, etwa:

   • Cyber-Anomalieerkennung in einer kritischen Produktionslinie.
   • Klimarisikoanalyse für zwei zentrale Standorte.
   • Lieferkettenrisiko-Scoring für die Top-50-Lieferanten.

3. Risikoreports für Versicherer professionalisieren

   • Automatisierte Dashboards statt PowerPoint-Sammlung.
   • Klare KPIs: Incident Rates, Downtime, Sicherheits-Compliance, ESG-Kennzahlen.
   • Simulierte Szenarien mit geschätzten Schadenshöhen.

4. Risikomanagement organisatorisch aufwerten

   • Risk & Resilience sollte direkt ans Top-Management berichten.
   • KI- und Datenkompetenz im Risk-Team aufbauen (oder einkaufen).

Wer diese Schritte 2025 startet, wird 2026 im Aon-Report (oder bei anderen Marktanalysen) nicht nur als „Betroffener“, sondern als Vorzeigebeispiel für modernes, KI-gestütztes Risikomanagement auftauchen.

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Ausblick: KI als neuer Standard im Underwriting – nicht als Add-on

Die Kernaussage aus dem „Aon Austria Market Insights Report 2025“ passt perfekt in unsere Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“:

Die Komplexität der Unternehmensrisiken steigt – und klassische, statische Risikomodelle kommen an ihre Grenzen.

Die Alternative ist kein „bisschen mehr IT“, sondern ein konsequent datengetriebenes, KI-unterstütztes Risikomanagement, das Versicherer, Makler und Industriekunden gemeinsam denken.

Wer heute beginnt, Risiko- und Resilienzdaten systematisch zu erfassen, KI-Modelle zu trainieren und diese Informationen aktiv in die Versicherungsverhandlungen einzubringen, sichert sich drei Vorteile:

• bessere Versicherungsbedingungen trotz schwieriger Marktlage,
• höhere betriebliche Resilienz gegen Schocks,
• und eine glaubwürdige ESG- und Compliance-Story gegenüber Banken, Investoren und Kunden.

Die Frage ist daher weniger „Ob KI eine Rolle spielt“, sondern: Wer in Österreich die ersten wirklich intelligenten, datenbasierten Risikopartnerschaften zwischen Industrie und Versicherern aufbaut – und wem dann nur noch bleibt, hinterherzulaufen.