Warum Unternehmensrisiken explodieren – und wie KI hilft

Warum Unternehmensrisiken explodieren – und wie KI hilft

2025 ist für viele österreichische Unternehmen ein unangenehmer Stresstest: Energiepreise schwanken, Lieferketten bleiben fragil, Cyberangriffe nehmen zu und die Klimarisiken drücken auf Bilanzen. Der neue „Aon Austria Market Insights Report 2025“ bringt es auf den Punkt: Die Komplexität von Unternehmensrisiken steigt massiv – quer durch alle Branchen.

Für Versicherer und Risk Manager ist das eine klare Botschaft: Klassische Tabellen, Excel-Listen und Bauchgefühl reichen nicht mehr. Ohne datengetriebenes, KI-gestütztes Risikomanagement wird es richtig teuer – in der Schadenbilanz und bei den Prämien.

Dieser Beitrag ordnet die Ergebnisse des Aon-Reports ein und zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) und InsurTech-Lösungen österreichischen Versicherern und Industriebetrieben helfen können, diese neue Risikowelt zu beherrschen – statt von ihr überrollt zu werden.

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1. Was Aon beobachtet: Risiken werden dichter, schneller, vernetzter

Der Kernbefund von Aon ist eindeutig: Unternehmensrisiken werden vielfältiger, dynamischer und schlechter vorhersehbar.

Aon analysiert unter anderem die Sparten:

• Sach
• Haftpflicht
• technische Versicherungen
• Transport/Schiffsfracht
• Cyber
• D&O
• Kredit
• Kfz
• Gesundheit

Gemeinsam ist all diesen Bereichen: Einzelschäden sind nicht mehr isoliert zu sehen. Ein Cyberangriff kann heute einen Produktionsstillstand auslösen, der Lieferverträge sprengt, Kreditrisiken erhöht und im schlimmsten Fall zu Managerhaftung führt. Ein Hagelereignis betrifft nicht nur Gebäude, sondern auch Lieferlogistik, Energieversorgung oder Rohstoffpreise.

Die Versicherungswirtschaft spiegelt diese Dynamik wider – vielfältiger, aber auch weniger planbar.

Für Versicherungsnehmer bedeutet das: Je besser sie ihre individuellen Risiken beschreiben und quantifizieren können, desto eher erhalten sie vernünftige Konditionen.

Und genau hier kommt KI ins Spiel.

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2. Warum klassisches Risikomanagement an seine Grenzen stößt

Aon spricht davon, dass Risikomanagement „strategischer, datengetriebener und vernetzter“ wird. Der Grund ist simpel: Die Menge an relevanten Daten explodiert.

Die drei großen Treiber der Komplexität

1. Digitalisierung
   Produktionsanlagen, Gebäude, Fahrzeuge – alles ist vernetzt. Damit wachsen:

   • Angriffsflächen für Cyberkriminalität
   • Abhängigkeit von IT-Systemen
   • Datenmengen, die eigentlich wertvolle Risikoinformationen enthalten

2. Nachhaltigkeit & Regulierung
   ESG-Vorgaben, EU-Taxonomie, Klimaziele: Regulatorische Risiken tauchen plötzlich in Bereichen auf, die früher als „stabil“ galten. Wer CO₂-intensive Lieferanten einsetzt oder keine Klimaanpassungsstrategie hat, riskiert:

   • steigende Finanzierungskosten
   • schlechtere Versicherungsbedingungen
   • Reputationsschäden

3. Klimawandel & geopolitische Spannungen
   Häufigere Extremwetterereignisse, neue Naturgefahrenzonen und globale Konflikte verändern Risikokarten schneller als viele Underwriting-Modelle angepasst werden.

Das Problem: Viele Risiko- und Versicherungsabteilungen arbeiten noch mit statischen Modellen, die diese Dynamik nur unzureichend abbilden. Genau das macht verlässliche Einschätzungen schwierig – und Versicherer reagieren mit:

• höheren Sicherheitszuschlägen
• engeren Deckungskonzepten
• strengeren Bedingungen

Wer das durchbrechen will, braucht datenbasierte Transparenz.

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3. Wie KI das Risikobild von Unternehmen schärft

Der Aon-Report fordert, dass Unternehmen ihre Risiken „detaillierter erfassen und verständlich darstellen“ müssen. KI ist dafür das derzeit stärkste Werkzeug.

3.1. KI-gestützte Risikoanalyse: weg vom Bauchgefühl

KI für österreichische Versicherungen heißt in der Praxis: Modelle, die aus historischen Daten, Echtzeit-Sensorik und externen Informationsquellen Muster erkennen, die Menschen übersehen.

Konkrete Anwendungsfälle:

• Predictive Risk Scoring in der Sach- und Technischen Versicherung
  Sensoren in Maschinen, Gebäudetechnik oder Flotten liefern laufend Daten (Vibration, Temperatur, Auslastung, Standort). KI-Modelle erkennen:

  • frühzeitige Anzeichen für Ausfallrisiken
  • Abweichungen vom Normalbetrieb
  • Korrelationen mit Umgebungsbedingungen (Wetter, Schichtbetrieb etc.)

• Dynamische Haftpflicht- und D&O-Risikoanalyse
  KI kann rechtliche Rahmenbedingungen, Medienberichte und Unternehmensdaten auswerten, um Haftungscluster zu identifizieren, etwa:

  • ESG-Verstöße in der Lieferkette
  • Branchen, in denen Sammelklagen zunehmen
  • Managemententscheidungen mit erhöhtem Prozessrisiko

• Kreditversicherung: Früherkennung von Zahlungsausfällen
  Durch Analyse von Zahlungsströmen, Branchenkennzahlen und Makrodaten teilen KI-Systeme Abnehmer in Risokogruppen ein und erkennen Verschlechterungen oft Monate vor dem klassischen Rating.

3.2. Risk Engineering neu gedacht

Aon hat laut Report seine Risk-Engineering-Kapazitäten mit branchenspezifischen Benchmark-Tools und Szenario-Techniken ausgebaut. KI verstärkt diesen Ansatz:

• Szenariosimulation mit KI: „Was passiert, wenn ein zentraler Zulieferer 30 Tage ausfällt?“ – KI kann Supply-Chain-Daten durchrechnen und betriebswirtschaftliche Folgen simulieren.
• Benchmarking: Anonyme Branchenpools erlauben es, ein Unternehmen mit Tausenden ähnlichen Betrieben zu vergleichen. KI identifiziert Muster: „Betriebe mit dieser Art von Brandschutz und Produktionslayout haben 47 % weniger Großschäden.“

Versicherer, die solche Modelle nutzen, sind näher an der realen Risikosituation ihrer Kunden – und können differenzierter zeichnen, statt pauschal teurer zu werden.

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4. Cyber, Nachhaltigkeit, Klima: Die drei heißen Baustellen

Aon hebt drei Themen besonders hervor, die 2025 für österreichische Unternehmen kritisch sind – und in denen KI-basierte InsurTech-Lösungen bereits klare Vorteile bringen.

4.1. Cyberrisiken: Von der Versicherung zum aktiven Schutzsystem

Der Aon-Report spricht von einem „käuferfreundlichen Cyberversicherungsmarkt“ mit Angeboten von 31 Anbietern in Österreich. Klingt gut – aber nur für jene, die ihre Risiken sauber nachweisen können.

Was funktioniert hier konkret mit KI?

• Kontinuierliches Cyber-Risk-Monitoring
  KI analysiert Netzwerktraffic, Nutzerverhalten und Logfiles und schlägt Alarm, bevor aus einem Vorfall ein Großschaden wird.

• Automatisierte Risikoberichte für Underwriter
  Statt statischer Fragebögen erzeugen InsurTech-Plattformen laufend aktualisierte Risiko-Scores, z.B.:

  • Patch-Status kritischer Systeme
  • exponierte Schnittstellen
  • Häufigkeit verdächtiger Aktivitäten

• Schadenbearbeitung beschleunigen
  KI-gestützte Schadenbearbeitung erkennt Muster in Cyber-Schäden, priorisiert Fälle und hilft, forensische Daten schneller auszuwerten. Das verkürzt Ausfallzeiten – ein Punkt, den Industriekunden bei Verhandlungen sehr genau ansehen.

Wer als Versicherer hier keine datengetriebene, KI-gestützte Cyberstory anbieten kann, wird mittelfristig im Ausschreibungsprozess verlieren.

4.2. Nachhaltigkeit: ESG-Risiko als Tariffaktor

Aon betont, dass Nachhaltigkeit und Klimarisiken an strategischer Bedeutung gewinnen. Aus KI-Sicht heißt das: ESG-Daten sind kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Risikosignal.

Beispiele:

• ESG-Scoring für Industriekunden: KI wertet Umweltberichte, Energieverbrauch, Lieferketteninformationen und Zertifizierungen aus und erstellt ein konsistentes Nachhaltigkeitsprofil.
• Preis- und Deckungsdifferenzierung: Unternehmen mit guter Klimaanpassung (z.B. Hochwasserschutz, Hitzekonzepte, Notfallpläne) erhalten bessere Konditionen, weil Modelle ein nachweislich geringeres Schadenpotenzial zeigen.

Versicherer, die ESG in ihre Tarifierung und Produktentwicklung integrieren, werden regulatorisch besser aufgestellt sein – und können sich im Wettbewerb um bewusst agierende Industriekunden klar positionieren.

4.3. Klimarisiken: Von statischen Zonen zu dynamischen Risikokarten

Der Österreich-Bezug ist hier besonders deutlich. Starkregen, Muren, Hitzewellen: Das Schadenprofil verschiebt sich.

Mit KI lassen sich:

• hochauflösende Klimarisikokarten auf Basis von Wetterdaten, Topografie und Bebauung erstellen
• Objektrisiken (Lage, Bauweise, Nutzung) dynamisch bewerten
• Präventionsmaßnahmen simulieren, etwa: „Wie stark sinkt das Schadenpotenzial, wenn ein Betrieb bestimmte Schutzmaßnahmen setzt?“

So entsteht ein integrierter Blick auf Klima-, Sach- und Betriebsunterbrechungsrisiken – genau jener vernetzte Ansatz, den Aon für Österreichs Industrie einfordert.

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5. Was österreichische Versicherer und Unternehmen jetzt konkret tun sollten

Die Theorie ist klar, spannend wird es bei der Umsetzung. Was funktioniert erfahrungsgemäß? Drei praktische Schritte – ohne KI-Buzzword-Bingo.

5.1. Risiko- und Datenbasis sauber aufsetzen

Bevor KI-Modelle Sinn ergeben, braucht es strukturierte, verlässliche Daten.

Für Versicherer:

• Schadenhistorien bereinigen und standardisieren
• Risikofragebögen digitalisieren und harmonisieren
• externe Datenquellen (Wetter, Wirtschaftsdaten, Branchenkennzahlen) technisch anbinden

Für Industriekunden:

• relevante Produktions-, Logistik- und IT-Daten zentral verfügbar machen
• klare Verantwortlichkeiten für Risk & Security Daten schaffen
• bereits heute Dokumentation so aufbereiten, dass sie Underwritern ein präzises Bild gibt

5.2. KI gezielt entlang der Wertschöpfungskette einsetzen

Statt „Big Bang“ ist fokussiertes Vorgehen erfolgreicher:

• Im Underwriting: KI-Modelle, die Risikoprofile vorbewerten und Underwritern Vorschläge machen, statt sie zu ersetzen.
• In der Schadenbearbeitung: KI zur automatisierten Erkennung einfacher Fälle, Ermittlung von Betrugsindikatoren und Priorisierung.
• Im Vertrieb: datenbasierte Identifikation von Zielkundensegmenten, z.B. Industriekunden mit hoher Cyberexponierung und unzureichender Absicherung.

So entstehen schnell sichtbare Mehrwerte – und die Organisation lernt, KI pragmatisch zu nutzen.

5.3. Risk Engineering & KI verbinden

Der Aon-Report zeigt klar: Risk Engineering wird zum Kernbaustein der Kundenbeziehung. Wer das mit KI kombiniert, bietet etwas, das Preisvergleiche schwerer macht:

• individuelle Risikoberichte mit Szenarioanalysen
• Maßnahmenkataloge, die auf Benchmarkdaten basieren
• laufende Updates der Risikobewertung statt „einmal jährlicher Besuch“

Das ändert die Gesprächsbasis mit Industriekunden: Weg vom reinen Prämienpoker, hin zu messbarer Resilienzsteigerung.

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6. Fazit: Komplexe Risiken brauchen intelligente Modelle – jetzt

Der „Aon Austria Market Insights Report 2025“ ist mehr als eine Marktbeschreibung. Er ist ein Warnsignal: Wer Komplexität ignoriert, zahlt drauf.

Die gute Nachricht: KI für österreichische Versicherungen und InsurTech-Lösungen sind längst so weit, dass sie nicht nur Pilotprojekte, sondern produktive, wirtschaftlich sinnvolle Anwendungen ermöglichen – von Cyber über Klimarisiken bis hin zu Kredit- und D&O-Versicherungen.

Für Versicherer und Industriekunden gilt deshalb gleichermaßen:

• Risiken datenbasiert verstehen
• KI gezielt einsetzen
• Risk Engineering als kontinuierlichen Prozess etablieren

Wer das 2025 ernsthaft angeht, wird in den nächsten Ausschreibungsrunden deutlich bessere Karten haben – beim Preis, bei den Deckungsumfängen und bei der Stabilität des eigenen Geschäftsmodells.

Die eigentliche Frage lautet also nicht, ob KI im Risikomanagement eingesetzt wird, sondern wer sie zuerst wirklich gut nutzt – und damit in einem immer volatileren Markt die Nase vorne hat.