Die doppelte Chance der Versicherungs-Digitalisierung

Die doppelte Chance der Versicherungs-Digitalisierung

2023 wurden in Europa laut Branchenstudien erstmals über 60 % aller Versicherungsabschlüsse zumindest teilweise digital angestoßen. Gleichzeitig klagen viele österreichische Versicherer, dass ihre Maklerportale kaum genutzt werden und Kunden in Hotline-Warteschleifen hängen. Willkommen in der Dualität der Versicherungs-Digitalisierung.

Die Realität: Jede digitale Lösung löst ein Problem – und erzeugt oft ein neues. Automatisierte Schadenmeldungen sparen Zeit, bringen aber unstrukturierte Datenlawinen. Personalisierte Tarife steigern den Umsatz, erhöhen aber die Komplexität in IT und Compliance. Genau an dieser Schnittstelle entsteht der Bedarf nach KI für österreichische Versicherungen und nach durchdachten InsurTech-Kooperationen.

In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ zeige ich, wo die wichtigsten Spannungsfelder liegen – und wie Versicherer in Österreich sie praktisch nutzen können, statt von ihnen überrollt zu werden.

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1. Unstrukturierte Daten: Vom PDF-Chaos zum KI-Vorsprung

Der wichtigste Hebel für Digitalisierung im Versicherungswesen sind Daten – aber gerade hier wird es unangenehm. Moderne Tools machen es extrem leicht, Informationen zu erfassen. Das Ergebnis sind:

• E-Mails mit Freitext-Schadenmeldungen
• PDF-Gutachten, Bilder, Videos, Sprachnachrichten
• Chat-Transkripte aus Contact-Centern

Das Problem: Digitalisierung erzeugt Daten, aber keine Struktur

Viele Häuser in Österreich berichten genau das Gleiche: Die Menge an Informationen wächst rasant, aber nur ein Bruchteil landet strukturiert im Bestands- oder Schadenführungssystem. Sachbearbeiter müssen Daten aus PDFs manuell übertragen, Bilder sichten, Arztberichte lesen.

Die Folge:

• Lange Durchlaufzeiten in der Schadenbearbeitung
• Fehleranfällige manuelle Datenerfassung
• Kaum nutzbare Datenbasis für Pricing, Risikobewertung oder Betrugserkennung

Die Lösung: KI als „Datendolmetscher“

KI-Systeme für unstrukturierte Daten sind hier ein echter Produktivitäts-Booster – vorausgesetzt, sie werden gezielt auf Versicherungs-Use-Cases trainiert:

• Computer Vision erkennt Nummerntafeln, beschädigte Bauteile, Rechnungspositionen auf Fotos und Scans.
• Natural Language Processing (NLP) extrahiert relevante Informationen aus Freitext-Schadenmeldungen, Arztberichten oder E-Mails.
• Sprachanalyse transkribiert Telefonate und markiert automatisch strittige Punkte oder Eskalationsrisiken.

Für österreichische Versicherer heißt das: Wer heute beginnt, seine unstrukturierten Daten systematisch mit KI zu erschließen, legt die Basis für bessere Risikomodelle, schnellere Schadenbearbeitung und robuste Betrugserkennung.

Entscheidender Punkt: Digitalisierung ohne KI führt zu Daten-Staus. Digitalisierung mit KI führt zu Datennutzen.

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2. Personalisierung: Zwischen Erwartung und Produktlogik

Kund:innen sind von E‑Commerce und Streaming-Diensten personalisierte Empfehlungen gewohnt. Versicherungen wirken dagegen oft austauschbar.

Die Erwartung: „Empfiehl mir, was wirklich zu mir passt“

Gerade in Österreich, wo viele Haushalte mehrere Verträge bei einem Anbieter haben (Haushalt, Kfz, Unfall, Vorsorge), besteht enormes Potenzial:

• Cross-Selling von passenden Zusatzdeckungen
• Up-Selling auf höherwertige Produktvarianten
• Präventionsangebote (z. B. Telematik, Gesundheits-Apps, Smart-Home-Sensorik)

Kund:innen erwarten zunehmend:

• Relevante Angebote zum richtigen Zeitpunkt (z. B. Umzug, Fahrzeugwechsel, Familienzuwachs)
• Transparente Begründung, warum ein bestimmter Tarif vorgeschlagen wird
• Flexible, modulare Tarife statt starre Standardprodukte

Die Herausforderung: Personalisierung ohne Wildwuchs

Hier zeigt sich die Dualität besonders stark: Je personalisierter die Angebote, desto größer der Druck auf IT, Aktuariat und Compliance.

• Zu viele Varianten machen Bestandssysteme unbeherrschbar.
• Intransparentes Scoring kollidiert mit DSGVO und österreichischem Datenschutz.
• Vertriebsorganisationen werden mit zu vielen Optionen überfordert.

Wie KI Personalisierung für Versicherungen steuerbar macht

Ein pragmatischer Ansatz aus InsurTech-Projekten im DACH-Raum:

1. Klare Produktlogik definieren
   Statt Tausender Varianten: einige wenige, klar strukturierte Module.

2. KI-gestützte Empfehlungssysteme nutzen
   Die KI schlägt Berater:innen oder digitalen Kanälen nur Produkte vor, die

   • fachlich passen,
   • underwriting-konform sind,
   • und sich nachvollziehbar begründen lassen.

3. Explainable AI (XAI) einführen
   Besonders wichtig in Österreich: Empfehlungen müssen für Kund:innen und Aufsicht nachvollziehbar sein. „Wir empfehlen Ihnen Tarif X, weil Sie …“ – idealerweise in klarer Alltagssprache.

Wer so vorgeht, erreicht eine Personalisierung, die verkaufsstark ist, aber produkt- und regulatorisch sauber bleibt.

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3. Agent Tech Adoption: Warum Makler und Außendienst oft blockieren

Viele Versicherer investieren Millionen in Portale, Apps und CRM-Systeme – und stellen dann fest: Die Nutzung durch Makler, Agenturen und Außendienst bleibt weit hinter den Erwartungen.

Die Realität im österreichischen Vertrieb

Ich höre immer wieder ähnliche Sätze aus dem Markt:

• „Mein altes Excel tut es auch.“
• „Das System ist zu langsam, wenn ich beim Kunden sitze.“
• „Ich finde die Dokumente schneller in meinem eigenen Ordner.“

Die Dualität hier: Technologie ist da, aber Adoption fehlt. Und ohne Nutzung gibt es keine Daten. Ohne Daten wiederum kein wirksames KI-Training.

Drei Hebel, damit Vertriebsteams KI-Lösungen wirklich nutzen

1. Agent-First-Design
   Tools müssen einen klaren Mehrwert im Alltag bringen:

   • Weniger Klicks für Angebote
   • Schneller Überblick über Cross-Selling-Chancen
   • Sofortzugriff auf relevante Unterlagen beim Kundentermin

2. Coaching statt Kontrolle
   KI sollte als „Vertriebscoach“ wahrgenommen werden, nicht als Überwachungsinstrument. Beispiele:

   • Vorschläge für Gesprächsleitfäden
   • Priorisierung der Leads mit höchster Abschlusswahrscheinlichkeit
   • Hinweise zu Lücken im Versicherungsschutz des Kunden

1. Einfacher Einstieg, kein Big-Bang-Rollout
   Besser:
   • mit einer Zielgruppe starten (z. B. Kfz-Vertrieb),
   • schnell sichtbare Erfolge erzeugen,
   • und gemeinsam mit Pilotusern weiterentwickeln.

Viele Agenten lehnen nicht Technologie ab, sondern unnötige Komplexität. Wer ihre Zeit spart, gewinnt ihre Daten – und damit die Basis für jede KI-Strategie.

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4. Mentale Gesundheit und Prävention: Vom Kostentreiber zum Differenzierungsmerkmal

Die Pandemie hat psychische Belastungen massiv verstärkt. Österreich bildet hier keine Ausnahme: Kranken- und Lebensversicherer sehen steigende Ausgaben für psychische Erkrankungen, längere Krankenstände und mehr Invaliditätsfälle.

Die Dualität: Mehr Belastung, aber auch neue Servicechancen

Digitale Tools machen psychologische Unterstützung leichter zugänglich – etwa über:

• Online-Coachings
• Apps mit Stimmungs-Trackern
• Telemedizin und Video-Sprechstunden

Gleichzeitig erhöhen sie aber die Erwartung der Kund:innen an niedrigschwellige, sofort verfügbare Hilfsangebote. Wer hier nichts anbietet, wirkt unzeitgemäß.

Rolle von KI in mentaler Gesundheit

Für Versicherer kann KI helfen,

• Risikoprofile früh zu erkennen (natürlich DSGVO-konform und ohne Diskriminierung),
• präventive Angebote zu personalisieren,
• und Betroffene zielgerichtet an passende Programme oder Partner zu vermitteln.

Praxisnah gedacht für österreichische Kranken- und Lebensversicherer:

• Analyse anonymisierter Daten zu Krankenständen und Diagnosen
• KI-gestützte Empfehlung passender Präventionsangebote (z. B. Online-Kurse, Beratung)
• Digitale Journeys, die Kund:innen aktiv begleiten statt nur im Leistungsfall zu reagieren

So wird mentale Gesundheit nicht nur ein Kostenblock, sondern ein Baustein einer differenzierten, modernen Versicherungserfahrung.

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5. Policyholder Engagement: Mehr Kontakt als nur bei Schaden und Prämienrechnung

Viele Versicherungen haben de facto nur zwei Berührungspunkte mit ihren Kund:innen:

1. wenn die Rechnung kommt,
2. wenn ein Schaden passiert.

Das reicht im Jahr 2025 nicht mehr. Kund:innen erwarten laufende Unterstützung – gerade in einem Kontext, in dem KI und InsurTech neue Services ermöglichen.

Warum kontinuierliches Engagement so wichtig ist

• Höhere Kundenzufriedenheit durch spürbaren Mehrwert
• Geringere Stornoquoten, weil die Beziehung nicht einschläft
• Mehr Cross- und Upselling-Chancen durch regelmäßige, relevante Kontakte

Konkrete Engagement-Ideen für österreichische Versicherer

Mit KI-gestützten InsurTech-Lösungen lassen sich sinnvolle Touchpoints automatisiert ausspielen:

• Proaktive Schadenprävention: Wetterwarnungen, Hinweise bei Sturm- oder Hochwassergefahr mit konkreten Handlungsempfehlungen
• Kontextbezogene Tipps: z. B. Checkliste beim Fahrzeugwechsel, Umzug oder Familienzuwachs
• Dynamische Vorsorge-Checks: jährlicher, digitaler Versicherungs-Check, bei dem KI potenzielle Lücken oder Überversicherungen identifiziert

Wichtig ist, dass diese Interaktionen klaren Nutzen haben und nicht wie plumpe Werbung wirken. KI hilft dabei, den richtigen Zeitpunkt und den passenden Kanal zu treffen.

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6. Die Customer Journey: KI als roter Faden durch alle Touchpoints

Die schönste InsurTech-Lösung bringt wenig, wenn sie nur an einem Punkt der Customer Journey glänzt und der Rest holprig bleibt. Kund:innen bewegen sich heute nahtlos zwischen:

• Google-Suche
• Vergleichsplattformen
• Website des Versicherers
• Makler oder Agentur
• Contact-Center und Self-Service-Portal

Wo KI entlang der Journey echten Mehrwert schafft

1. Information & Beratung

   • Intelligente Chatbots mit Versicherungs-Fachwissen (statt generischer FAQ-Bots)
   • KI-gestützte Bedarfsanalysen, die in wenigen Fragen passende Produktbündel vorschlagen

2. Antrag & Abschluss

   • Vorbefüllte Formulare auf Basis bereits bekannter Kundendaten
   • Echtzeit-Risikoprüfung für standardisierbare Risiken

3. Schaden & Leistung

   • Foto-Upload mit automatischer Ersteinschätzung des Schadens
   • Betrugserkennung mit KI-Modellen, die Muster über viele Fälle erkennen

4. Bestandsphase & Loyalität

   • Proaktive Hinweise zu Vertragsoptimierungen
   • Smarte Erinnerungen an Fristen oder notwendige Aktualisierungen

Die Dualität: Jeder neue Touchpoint ist eine Chance – aber nur, wenn Daten, Prozesse und KI-Modelle zusammenpassen. Hier kommen Kooperationen mit InsurTechs ins Spiel: Sie liefern spezialisierte Bausteine, während der Versicherer Marke, Risikoverständnis und regulatorischen Rahmen einbringt.

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Fazit: Wie österreichische Versicherer die Dualität für sich nutzen

Versicherungs-Digitalisierung ist kein reines IT-Projekt, sondern ein Balanceakt:

• zwischen mehr Daten und kontrollierter Komplexität,
• zwischen Personalisierung und Produkt-Disziplin,
• zwischen Automatisierung und menschlicher Beratung.

Wer diese Dualität ignoriert, sammelt isolierte Tools und frustrierte Nutzer. Wer sie bewusst adressiert, baut eine skalierbare KI- und InsurTech-Architektur, die Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife Schritt für Schritt verbessert.

Für den österreichischen Markt heißt das konkret:

• Jetzt mit strukturiertem KI-Einsatz bei unstrukturierten Daten beginnen.
• Personalisierung mit klaren Produktgrenzen und erklärbaren Modellen kombinieren.
• Makler, Agenturen und Contact-Center als Partner, nicht als Pflichtnutzer der Tools verstehen.

Wenn Sie gerade dabei sind, Ihre KI-Strategie für Versicherungen zu konkretisieren oder erste InsurTech-Pilotprojekte zu planen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt für den nächsten Schritt: klein starten, klar messen, konsequent skalieren.

Die Frage ist weniger, ob KI die österreichische Versicherungsbranche verändert – das passiert längst. Die spannende Frage lautet: Welche Rolle wollen Sie in dieser neuen Landschaft einnehmen?