Die doppelte Realität der Versicherungsdigitalisierung

Die spannendste Zahl aus den letzten Monaten kommt aus einer Studie zu „AI in Insurance“: Über 70 % der europäischen Versicherer investieren aktuell in KI-Projekte – aber weniger als 30 % berichten von messbarem Business-Impact. Genau da zeigt sich die Doppelrolle der Versicherungsdigitalisierung: Sie löst alte Probleme, schafft aber gleichzeitig neue.

Für österreichische Versicherer, die sich gerade zwischen Regulatorik, Kostendruck und Kundenerwartungen sortieren, ist das mehr als ein theoretisches Thema. Wer KI in Schadenbearbeitung, Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierte Tarife bringt, gewinnt Marktanteile. Wer nur neue Tools „draufschraubt“, ohne die Dualität zu verstehen, produziert Frust – intern wie bei Kund:innen.

In diesem Beitrag aus unserer Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es genau darum: Wie Digitalisierung und KI der Branche helfen, aber auch neue Risiken erzeugen. Und wie Sie diese Dualität aktiv steuern, statt ihr hinterherzulaufen.

---

1. Unstrukturierte Daten: Schatz oder Bürde?

Der erste Effekt der Digitalisierungswelle ist brutal simpel: Versicherer sitzen auf mehr Daten als je zuvor – aber ein Großteil davon ist unstrukturiert und damit schwer nutzbar.

Was das konkret bedeutet

Unstrukturierte Daten sind zum Beispiel:

• Freitext in Schadenmeldungen
• E-Mails, Chat- und WhatsApp-Verläufe
• Arztberichte, Gutachten, PDFs
• Fotos und Videos von Unfällen oder Schäden

Digitalisierung sorgt dafür, dass diese Daten verfügbar sind. Ohne KI bleiben sie aber weitgehend unerschlossen. In vielen österreichischen Häusern läuft das noch so:

• Mitarbeiter:innen lesen Dokumente manuell
• Informationen werden händisch in Kernsysteme übertragen
• Wichtige Hinweise zu Betrug, Risiken oder Cross-Selling gehen verloren

Wie KI aus Daten Wert schafft

Hier zeigt sich die positive Seite der Dualität. KI-gestützte Systeme können:

• Texte automatisch klassifizieren (z.B. Schadenart, Dringlichkeit)
• Entitäten extrahieren (Namen, Kennzeichen, Diagnosen, IBAN …)
• Bilder analysieren (Schadenschwere, Objekterkennung)
• Gesprächsmitschnitte zusammenfassen

Für österreichische Versicherer ist der Nutzen sehr konkret:

• Schnellere Schadenbearbeitung: Erste Einschätzung in Sekunden statt Minuten
• Bessere Risikobewertung: Vollständige Sicht auf Kund:innen, nicht nur auf die strukturierten Felder im Bestandssystem
• Früherkennung von Betrugsmustern: Kombination von Text, Bild, Zahlungen und Historie

Die Kehrseite: Wer unstrukturierte Daten plötzlich systematisch auswertet, stößt sofort an Datenschutz- und Governance-Fragen (Stichwort DSGVO, DORA, AI Act). Digitalisierung macht diese Daten sichtbar, KI macht sie auswertbar – Compliance muss Schritt halten.

---

2. Personalisierung: Zwischen „Wow“ und „Zu viel“

Personalisierte Tarife, individuelle Empfehlungen, dynamische Rabatte – genau das erwarten Kund:innen, die bereits personalisierte Angebote aus E‑Commerce, Streaming oder Banking kennen. InsurTechs und Ökosystem-Partner wie Wearable-Anbieter oder Telematik-Plattformen verstärken diesen Trend.

Was Personalisierung im Versicherungskontext wirklich heißt

Für österreichische Versicherer geht Personalisierung längst über „jünger = günstiger“ hinaus. KI-gestützte Modelle können etwa:

• Tarifvorschläge basierend auf Verhaltensdaten machen (z.B. Fahrstil, Aktivitätslevel)
• Cross- und Upselling-Chancen identifizieren („Haushaltsversicherung + E‑Bike + Photovoltaik“)
• Präventionsangebote ausspielen (z.B. Hinweise bei Unwetterrelevanz, Gesundheits-Coaching)

Personalisierung ist damit kein Marketing-Gimmick, sondern ein Hebel für:

• geringere Schadenquoten (durch Prävention)
• höhere Kundenbindung
• bessere Risiko-Selektion

Wo die Grenzen und Risiken liegen

Hier kippt die Dualität oft ins Negative:

• Kund:innen empfinden zu aggressive Personalisierung als Überwachung
• Regulatoren sehen Diskriminierungsrisiken bei hochgranularer Tarifbildung
• Intransparente KI-Modelle führen zu Misstrauen („Warum zahle ich mehr?“)

Die Formel, die ich in Projekten gesehen habe, funktioniert am besten:

Personalisierung + Transparenz + Fairness = Akzeptanz

Österreichische Versicherer, die KI erfolgreich in Tarifierung und Beratung einsetzen, investieren daher vor allem in drei Bereiche:

1. Erklärbare Modelle: Berater:innen können in klaren Worten erläutern, warum ein Vorschlag gemacht wird.
2. Fairness-Checks: Systematische Prüfung, ob bestimmte Gruppen benachteiligt werden.
3. Opt-in statt Zwang: Kund:innen können datenbasierte Vorteile aktiv wählen (z.B. Telematik-Tarif, Wearable-Programm).

---

3. Agenten & Berater: KI-Annahme statt KI-Abwehr

Ein unterschätzter Teil der Digitalisierungs-Dualität: Die beste KI-Lösung bringt nichts, wenn Berater:innen sie nicht nutzen. Gerade in Österreich, wo viele Versicherer auf starke Personenvertriebe und Maklernetzwerke setzen, ist das entscheidend.

Warum Tech-Einführung oft scheitert

Aus Sicht der Vermittler beginnt die Geschichte nicht mit „State-of-the-Art-Technologie“, sondern mit sehr praktischen Fragen:

• „Wird das meinen Alltag einfacher oder komplizierter machen?“
• „Verliere ich Kontrolle über meine Beratung?“
• „Schaut mein Lead-Scoring plötzlich ‚über mich drüber‘?“

Viele InsurTech-Projekte sind gescheitert, weil sie am Schreibtisch für, aber nicht mit den Agenten konzipiert wurden. Folge: Features werden ignoriert, Tools nur sporadisch genutzt, ROI bleibt aus.

Wie KI-Agentenunterstützung wirklich Mehrwert bringt

Die positiven Beispiele aus der Branche zeigen ein anderes Bild. Erfolgreiche KI-Unterstützung für Agenten und Berater hat ein paar klare Prinzipien:

• „Copilot“, nicht „Autopilot“: KI schlägt vor, der Mensch entscheidet.
• Kontextualisierte Empfehlungen: Im Gesprächsfenster werden die 2–3 sinnvollsten Angebote angezeigt, nicht 20 Produkte.
• One-Click-Workflows: Von der Empfehlung direkt zur Angebotsstrecke, ohne Tool-Wechsel.
• Feedback-Schleife: Berater:innen können Vorschläge bewerten („hilfreich / nicht hilfreich“), die KI lernt mit.

Ein praktisches Szenario aus dem österreichischen Alltag:

Eine Kundin ruft wegen einer Adressänderung an. Das KI-System erkennt Lebensereignisse (Umzug, eventuell Familienzuwachs, Immobilienerwerb) und schlägt dem Agenten in Echtzeit vor:

• Anpassung der Haushaltsversicherung
• Prüfung der Eigenheim- oder Gebäudeversicherung
• Hinweis auf Cyberversicherung bei Homeoffice-Nutzung

Beratung wird dadurch zielgerichteter und wertvoller, ohne dass der Mensch ersetzt wird. Genau das erhöht die Bereitschaft, KI-Tools auch wirklich zu verwenden.

---

4. Mentale Gesundheit & Kundennähe: Mehr Daten, mehr Verantwortung

Ein Aspekt, den viele Whitepaper – wie das zugrunde liegende „The Duality of Insurance Digitalization“ – betonen, ist die wachsende Bedeutung psychischer Gesundheit. Spätestens seit Pandemie und Kostenkrise ist klar: Burn-out, Depression, Stressstörungen sind kein Randthema mehr.

Wo Digitalisierung hilft

Für Kranken-, Unfall- und Lebensversicherer eröffnen digitale Angebote neue Möglichkeiten:

• Anonyme psychologische Erstberatung per App oder Chat
• Digitale Coaching-Programme für Resilienz, Stress und Schlaf
• Frühwarnsysteme auf Basis von Nutzungsverhalten (z.B. bei betrieblichen Gesundheitsprogrammen)

Gerade in Österreich, wo das Gesundheitssystem zwar gut ausgebaut ist, aber Wartezeiten und Stigmata weiter existieren, können Versicherer über digitale Services echten Mehrwert bieten – über die klassische Kostenerstattung hinaus.

Wo es heikel wird

Sobald KI und Verhaltensdaten im Spiel sind, verschiebt sich aber auch die Verantwortlichkeit:

• Wie weit darf eine Versicherung Nutzungs- oder Gesundheitsdaten für Risikobewertung nutzen?
• Wo ist die Grenze zwischen Prävention und Druck („Nutze die App, sonst verlierst du den Bonus“)?
• Wie schützen wir besonders sensible Daten technisch und organisatorisch?

Die Dualität ist hier besonders spürbar: Mehr Nähe zum Kunden bedeutet gleichzeitig mehr ethische und regulatorische Verantwortung. Wer mentale Gesundheitsangebote digital erweitert, braucht saubere Governance, klare Kommunikation und ein striktes Trennprinzip zwischen „Hilfeangebot“ und „Risikobewertung“.

---

5. Policyholder Engagement & Customer Journey: Vom Vertrag zur Beziehung

Der vielleicht größte kulturelle Wandel durch KI und InsurTech ist die Transformation von der policenorientierten zur kundenorientierten Sicht. Früher war der Vertrag im Zentrum, heute ist es die Lebenssituation des Menschen – mit all ihren Datenpunkten.

Warum klassische Touchpoints nicht mehr reichen

Viele Versicherer in Österreich kennen dieses Muster:

• Kontakt bei Abschluss
• Kontakt bei Polizzenänderung
• Kontakt im Schadenfall
• und vielleicht einmal im Jahr ein Mailing

Digitalisierung und KI erlauben dagegen eine kontinuierliche, situationsbezogene Interaktion:

• Push-Hinweise vor Unwetterereignissen mit Präventionstipps
• Individuelle Reisehinweise basierend auf gebuchten Destinationen
• Automatisierte Nachberatung bei Lebensereignissen (Geburt, Hauskauf, Pensionseintritt)

Das ist der positive Teil der Dualität: Mehr Kontakt, relevanterer Dialog, höhere Bindung.

Die Gefahr der Überlastung

Genauso schnell kippt es in die andere Richtung:

• Zu viele unkoordinierte Nachrichten aus unterschiedlichen Kanälen
• Unklare Absender („ist das jetzt der Makler, die Gesellschaft oder ein Partner?“)
• Angebote, die nur aus Sicht des Versicherers, nicht des Kunden Sinn machen

Die Lösung, die sich in datengetriebenen Häusern bewährt hat, ist ein klar orchestrierter Customer Journey-Ansatz mit KI-Unterstützung:

1. Single Customer View: Alle relevanten Datenpunkte (Verträge, Interaktionen, Kanäle) in einem konsistenten Kundenbild.
2. Journey-Logik: Klare Regeln, welcher Trigger welche Ansprache auslöst – und wann nicht kommuniziert wird.
3. KI für Timing & Kanalwahl: Systeme, die lernen, wann und wie Kund:innen am liebsten reagieren.

Für österreichische Versicherer, die stark mit Partnern (Bancassurance, Mobility, Handel, PropTechs) arbeiten, wird genau diese Orchestrierung zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

---

6. Was das alles für österreichische Versicherer jetzt bedeutet

Die Dualität der Versicherungsdigitalisierung lässt sich nicht „wegoptimieren“. Digitalisierung wird immer gleichzeitig Probleme lösen und neue erzeugen. Entscheidend ist, ob Sie diese Spannungsfelder aktiv gestalten oder passiv erleiden.

Aus Projekten im DACH-Raum lassen sich ein paar klare Handlungsfelder ableiten:

1. Strategisch denken, klein starten
   Statt Big-Bang-Transformation lohnen sich fokussierte KI-Use-Cases mit klarem Businessziel: z.B. 20 % schnellere Schadenbearbeitung in einer Sparte oder messbare Verbesserung der Betrugserkennung.

2. Technik & Menschen gleichzeitig entwickeln
   Jede KI-Einführung braucht ein Change-Konzept für Agenten, Makler und Innendienst. „Copilot“-Narrativ, sauberes Training, schnelle Feedback-Loops.

3. Daten-Governance als Enabler, nicht als Bremse sehen
   Wer Datenschutz, Modell-Governance und Regulatorik früh mitdenkt, bekommt Projekte nicht am Ende zerlegt, sondern schafft Vertrauen bei Management, Betriebsrat und Kund:innen.

4. Kooperation mit InsurTechs und Collectives
   Kein Versicherer muss alles alleine bauen. Kooperationen – wie im Whitepaper beschrieben mit InsurTech-Kollektiven – bringen Geschwindigkeit, spezialisierte Lösungen und bewährte Bausteine.

Die Realität? Sie ist simpler, als viele Präsentationen suggerieren: Versicherer, die Wert statt nur Tools einführen, gewinnen. Und KI ist dabei kein Selbstzweck, sondern ein Instrument, um die Kernaufgaben der Branche besser zu erfüllen: Risiken verstehen, Sicherheit geben, in kritischen Momenten verlässlich handeln.

Wer diese Dualität bewusst annimmt, kann 2026 ganz anders dastehen als heute – mit effizienteren Prozessen, zufriedeneren Kund:innen und einer Organisation, die KI nicht fürchtet, sondern gezielt nutzt.

---

Nächster Schritt

Wenn Sie für ein österreichisches Versicherungsunternehmen arbeiten und sich fragen, wo KI bei Ihnen konkret ansetzen sollte – Schaden, Risiko, Betrug, Tarife oder Vertrieb – dann ist jetzt der richtige Zeitpunkt für einen strukturierten Proof of Concept.

Starten Sie mit einem klar begrenzten Use Case, binden Sie Ihre Fachbereiche und Vertriebspartner eng ein und messen Sie hart am Ergebnis. Genau daraus entstehen die Projekte, über die man in zwei Jahren sagt: „Das hat unsere Digitalisierung wirklich nach vorne gebracht.“