Wie viel KI wollen Versicherungskunden wirklich?

Versicherungskunden und KI: Offen, aber nicht naiv

Fast 70 % der Versicherungskunden haben bereits generative KI eingesetzt, um Produkte und Preise zu vergleichen. Nicht in fünf Jahren, nicht irgendwo im Silicon Valley – sondern heute, in Märkten wie Deutschland, Frankreich, Großbritannien, USA, Japan und China.

Für österreichische Versicherer ist das eine klare Botschaft: Kunden sind für KI offen – aber mit deutlichen Vorbehalten. Wer jetzt KI in der Customer Journey einführt, kann gewinnen. Wer Vertrauen verspielt, verliert gleich doppelt: Kunden und Reputation.

In dieser Ausgabe der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie diese ambivalente Haltung der Kunden aussieht, was sie für den österreichischen Markt bedeutet und wie Versicherer KI so einsetzen, dass Akzeptanz, Abschlussquoten und Effizienz wirklich steigen.

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1. Was die Studie der Geneva Association wirklich zeigt

Die Geneva Association hat im Februar 2025 6.000 Versicherungskunden in sechs Ländern befragt. Die Kernaussage ist deutlich:

Generative KI ist im Versicherungsalltag der Kunden angekommen – Misstrauen aber auch.

Hohe Nutzung von KI auf Kundenseite

• Rund 70 % der Befragten haben „handelsübliche“ KI-Tools (etwa Chatbots, generative KI wie ChatGPT oder Copilot) genutzt, um Versicherungsprodukte und Preise zu vergleichen.
• Im Schnitt 68 % der Kunden verwenden eigenständig KI-Dienste im Zusammenhang mit dem Versicherungserwerb.
• Deutschland liegt eher im unteren Bereich (etwas mehr als die Hälfte), China klar an der Spitze (rund vier Fünftel).

Für den österreichischen Markt kann man daraus ableiten: Wer heute eine Haushaltsversicherung, Kfz- oder Lebensversicherung abgeschlossen hat, hat ziemlich wahrscheinlich vorher gegoogelt – und ein Teil davon hat zusätzlich KI gefragt, welches Produkt „passt“.

Akzeptanz, wenn der Versicherer KI einsetzt

Auf die Frage, wie angenehm es ist, wenn der Versicherer generative KI für die Interaktion nutzt, sagen:

• 37 %: „Mag ich“
• 47 %: „Ist okay, solange die Ergebnisse so gut sind wie bei Menschen – oder besser“

Das heißt: 84 % sind grundsätzlich offen, wenn die Qualität stimmt.

Nur eine Minderheit lehnt KI ab oder ist unentschlossen. In einigen Märkten (etwa Frankreich, Deutschland, UK, USA) liegt dieser Anteil zwar über 20 %, aber eben deutlich unter der Mehrheit.

Der Hebel für Versicherer ist damit klar: Es geht nicht mehr um „ob KI“, sondern um „wie KI“.

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2. Wo Kunden heute schon KI einsetzen – und warum das relevant ist

Versicherungskunden nutzen KI vor allem dort, wo sie bisher Vergleichsportale oder Google verwendet haben: Produkt- und Preisvergleich.

Typische Use Cases aus Kundensicht

Generative KI wird vor allem genutzt für:

• groben Marktüberblick (Welche Produkte gibt es für mein Risiko?)
• erste Orientierung bei Fachbegriffen (Was ist Selbstbehalt, Wartezeit, Leistungsausschluss?)
• Einschätzung, ob ein Angebot „fair“ wirkt
• Vorbereitung auf das Gespräch mit Makler, Agent oder Bankberater

Viele Kunden verwenden KI wie einen digitalen „Sparringpartner“, bevor sie mit echten Menschen sprechen.

Für österreichische Versicherer und Vermittler bedeutet das:

• Das Erstgespräch beginnt nicht mehr bei null. Der Kunde kommt mit vorgefertigten Meinungen – zum Teil von KI generiert.
• Wenn die eigene Produktkommunikation komplizierter ist als die Erklärung der KI, wirkt das Unternehmen automatisch altmodisch.

Wer als Versicherer keine eigenen, gut trainierten KI-Lösungen in der Customer Journey anbietet, überlässt die Deutungshoheit über Produkte externen Tools, auf die er keinen Einfluss hat.

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3. Die Schattenseite: Datenschutz, Fehler, fehlende „menschliche Note“

Neben der Offenheit zeigen die Zahlen auch klar: KI setzt Vertrauen unter Druck.

Die wichtigsten Bedenken der Kunden

Laut Geneva Association machen sich über 40 % der Befragten Sorgen, wenn sie KI selbst für Versicherungsentscheidungen nutzen – konkret:

• Datenschutz / Datensicherheit
• Fehlinformationen (Halbwissen, veraltete Daten, „Halluzinationen“)

Wenn der Versicherer selbst KI einsetzt, verschieben sich die Sorgen leicht:

• Für fast 40 % ist der Verlust der menschlichen Note das größte Problem.
• Mehr als ein Drittel zweifelt an Datenschutz und Richtigkeit der von der Versicherer-KI gelieferten Informationen.

Mit anderen Worten:

Kunden wollen KI, aber sie wollen keine Blackbox, die ihnen anonym Entscheidungen trifft.

Gerade in Österreich, wo persönliche Beratung – sei es durch Makler, Agenten oder Banken – traditionell stark ist, ist dieser Punkt entscheidend.

Was das für österreichische Anbieter bedeutet

Wer KI in Schadenbearbeitung, Risikoprüfung, Betrugserkennung oder Tarifgestaltung einsetzt, muss zwei Dinge liefern:

1. Transparenz: Wofür genau wird KI verwendet, welche Daten fließen ein, wer kann das Ergebnis überprüfen?
2. Wahlmöglichkeit: Kann der Kunde leicht zu einem Menschen wechseln? Gibt es klar erkennbare Kontaktpunkte mit Beratern?

Ohne beides bleibt KI in den Augen vieler Kunden ein „kaltes“ System – und das bei einem Produkt, das stark auf Vertrauen basiert.

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4. Wie Versicherer KI so einsetzen, dass Vertrauen wächst

Die gute Nachricht: KI und menschliche Beratung schließen sich nicht aus. Richtig eingesetzt, verstärkt KI die persönliche Betreuung sogar.

Hybride Modelle: KI + Mensch statt KI statt Mensch

Die Geneva Association spricht von hybriden Modellen, bei denen Menschen bei bestimmten Interaktionen „auf dem Laufenden gehalten“ werden. Übersetzt für die Praxis in Österreich heißt das:

• Berater-Copilot: KI unterstützt Vermittler bei Vorbereitung, Angebotserstellung und Dokumentation, bleibt aber im Hintergrund. Der Kunde spricht mit einem Menschen, profitiert aber von schnellerer, besser vorbereiteter Beratung.
• KI im Self-Service mit „Notausgang“: Kunden können per Chat oder App vieles selbst klären. Ein klar sichtbarer Button „Mit Berater sprechen“ holt sie jederzeit in die persönliche Schiene.
• Transparente Hinweise: Wenn eine Antwort oder Entscheidung durch KI generiert wurde, wird das klar gekennzeichnet – inklusive Hinweis auf Prüfmöglichkeiten und Ansprechpartner.

Praktische Beispiele entlang der Customer Journey

1. Beratung und Abschluss

   • KI analysiert Bedarf (z.B. anhand weniger Fragen zu Haushalt, Beruf, Familie).
   • Sie schlägt Tarife vor, die Berater dann mit dem Kunden durchgeht.
   • Ergebnis: schnellere, strukturierte Beratung – aber mit klarer menschlicher Entscheidung am Ende.

2. Schadenmeldung und Schadenbearbeitung

   • KI-gestützte Chats führen durch die Schadenmeldung, fordern fehlende Informationen an und prüfen Plausibilität.
   • Standardfälle werden automatisiert reguliert, komplexe Fälle gehen an erfahrene Sachbearbeiter.
   • Der Kunde sieht jederzeit Status und Bearbeiter – nicht nur „Ihr Fall wird bearbeitet“.

3. Risikobewertung und Underwriting

   • KI wertet viele Daten aus (z.B. Vorversicherungsverläufe, Gebäudedaten, Telematik bei Kfz) und erstellt Risikoprofile.
   • Die letzte Entscheidung liegt bei einem Underwriter – und dieser ist im Zweifel auch ansprechbar.

4. Betrugserkennung

   • KI erkennt Muster, die auf mögliche Betrugsfälle hindeuten.
   • Wichtig: nach außen klar kommunizieren, dass Verdacht nicht gleich Schuld ist und dass immer Menschen prüfen.

Wer diese Modelle konsequent umsetzt, kann die typischen Sorgen (Datenschutz, Fehler, fehlende Empathie) stark reduzieren – und gleichzeitig Schadenquoten, Bearbeitungszeiten und Kosten verbessern.

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5. Was österreichische Versicherer jetzt konkret tun sollten

Most companies get this wrong: Sie sehen KI als reines Effizienzprojekt. Kostensenkung, Automatisierung, weniger Personal – und erst danach kommt der Kunde.

Für die österreichische Versicherungsbranche führt dieser Ansatz direkt in die Falle. Vertrauen ist die Währung – nicht nur im Vertrieb, sondern im gesamten Versicherungsprozess.

Fünf konkrete Schritte für 2026

1. Klare KI-Strategie für die Customer Journey entwickeln
   Nicht nur punktuell ein Chatbot-Projekt starten, sondern definieren:

   • Wo bringt KI echten Mehrwert für Kunden?
   • Wo braucht es zwingend menschliche Interaktion?
   • Welche Touchpoints werden hybrid gestaltet?

2. Datenschutz und Erklärbarkeit als Verkaufsargument nutzen

   • Datenschutzverständliche Texte, keine juristischen Romane.
   • Kundenfreundliche Darstellung: Welche Daten, wofür, wie lange?
   • Einfache Erklärungen zu KI-Entscheidungen, z.B. bei Pricing oder Risikoprüfung.

3. Berater und Makler einbinden statt übergehen

   • KI-Tools explizit für den Vertrieb entwickeln (z.B. Angebotsassistenten).
   • Schulungen, wie KI in der Beratung eingesetzt wird, ohne Authentizität zu verlieren.
   • Provisionsmodelle anpassen, damit digitale und persönliche Prozesse zusammenpassen.

4. Qualität der Informationen sichern

   • Eigene, fachlich geprüfte Wissensbasen für KI-Assistenz einsetzen.
   • Halluzinationsrisiko minimieren, indem Modelle begrenzt und auf geprüften Inhalten aufbauen.
   • Mechanismen zur einfachen Korrektur falscher Antworten etablieren.

5. Pilotprojekte mit Fokus auf Kundenerlebnis starten

   • Kleine, klar umrissene Use Cases wählen (z.B. Kfz-Schadenmeldung per KI-Chat).
   • Kundenfeedback strukturiert einholen und ernst nehmen.
   • Ergebnisse transparent kommunizieren – intern und nach außen.

Wer diese Punkte sauber umsetzt, positioniert sich in Österreich nicht nur als „digital“, sondern als vertrauenswürdiger KI-Versicherer.

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Fazit: KI entscheidet nicht nur über Effizienz, sondern über Vertrauen

Generative KI hat das Potenzial, jede Phase der Versicherungs-Customer-Journey zu verbessern: von der ersten Frage zur Risikodeckung über die Antragsstrecke bis zur Schadenregulierung. Die Studie der Geneva Association zeigt aber auch: Kunden akzeptieren KI nur dann dauerhaft, wenn Fairness, Genauigkeit und menschliche Empathie sichtbar bleiben.

Für österreichische Versicherer im InsurTech-Kontext heißt das:

• KI gehört nicht nur in die IT- oder Operations-Abteilung, sondern in die Kundenstrategie.
• Die Kunst besteht darin, Effizienzgewinne und Vertrauensaufbau zu kombinieren.
• Wer jetzt mutig, aber transparent agiert, kann sich in den nächsten Jahren als Vorreiter positionieren – bei Kunden, Vertriebspartnern und Regulatoren.

Wenn Sie gerade darüber nachdenken, wie KI in Ihrer Schadenbearbeitung, Risikobewertung oder Tarifgestaltung aussehen könnte, lohnt sich eine einfache Leitfrage: Würde ich diesem System selbst meine eigenen Versicherungsentscheidungen anvertrauen – und wenn ja, unter welchen Bedingungen?