Versicherungsliteracy entscheidet, ob KI, personalisierte Tarife und digitaler Vertrieb in Österreich funktionieren. So schließen Versicherer die Wissenslücke ihrer Kund:innen.
Warum Versicherungswissen 2025 zur Wachstumsfrage wird
64 % der Gen Z glauben, sie kennen sich mit Versicherungen „sehr gut“ aus – in Wissenstests schaffen sie im Schnitt knapp über 6 von 10 Punkten. Dieses Delta zwischen Selbstbild und Realität entscheidet inzwischen darüber, ob ein Versicherer Kund:innen gewinnt oder verliert.
Für die österreichische Versicherungsbranche, die mitten in der digitalen Transformation steckt, ist das keine akademische Spielerei. Wer KI für Schadenbearbeitung, Risikobewertung oder personalisierte Tarife einsetzt, aber Kund:innen dabei „verliert“, weil sie Produkte und Begriffe nicht verstehen, verschenkt Potenzial.
In diesem Beitrag aus der Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie Sie:
- die Perception-Reality-Gap beim Versicherungswissen Ihrer Kund:innen verstehen,
- daraus konkrete Bildungs- und Vertriebsstrategien ableiten,
- und KI nutzen, um personalisierte, skalierbare Versicherungsliteracy anzubieten – ohne den menschlichen Kontakt zu verdrängen.
1. Perception vs. Reality: Was Kund:innen wirklich wissen
Der Global Consumer Study von Remark zufolge liegt die gemessene Versicherungsliteracy weltweit bei 6,25 von 10 Punkten. Also: solide Grundkenntnisse, aber weit entfernt von „ich hab alles im Griff“.
Überschätztes Wissen – vor allem bei Jüngeren
Die spannendste Erkenntnis:
- Jüngere Generationen (Gen Z, Millennials) sind deutlich selbstbewusster: Rund 64 % geben an, sie hätten gutes oder sehr gutes Wissen zu Lebens- und Krankenversicherung.
- Ältere Generationen (Boomer und älter) sind faktisch deutlich fitter, schätzen ihr Wissen aber niedriger ein: Nur ca. 45 % attestieren sich gutes Wissen.
Das Muster dahinter kennen wir aus anderen Bereichen: Je mehr Erfahrung jemand mit Policen, Leistungsfällen und Vertragsänderungen hat, desto bewusster werden ihm die Graubereiche. Oder in der Formulierung aus dem Podcast:
„Du weißt nicht, was du nicht weißt.“
Für österreichische Versicherer heißt das: Vertrieb und Service sollten sich nicht vom Selbstbewusstsein täuschen lassen. Wer am Telefon, im Chat oder im Online-Antrag sagt „das kenne ich eh“, ist oft gerade nicht sattelfest.
Wachstums- vs. etablierte Märkte – und Österreich
Die Studie zeigt auch:
- In Wachstumsmärkten ist das reale Wissen geringer, die Selbsteinschätzung aber hoch.
- In etablierten Märkten ist das reale Wissen höher, die Selbsteinschätzung vorsichtiger.
Österreich gehört klar zu den etablierten Märkten, trotzdem sehen wir hier denselben Mix wie weltweit:
- komplexere Produkte (fondsgebundene LV, Berufsunfähigkeit, betriebliche Vorsorge),
- immer mehr digitale Touchpoints,
- und gleichzeitig: Kund:innen, die ihr eigenes Verständnis oft falsch einschätzen.
Wer hier KI einsetzt – zum Beispiel zur personalisieren Tarifempfehlung –, sollte das Thema Literacy immer mitdenken. Sonst fühlt sich der Kunde nicht beraten, sondern gesteuert.
2. Warum Bildung kein „Nice-to-have“, sondern Umsatztreiber ist
Die Global Consumer Study zeigt eine Zahl, die Versicherern Mut machen sollte: Rund 70 % der Befragten wünschen sich mehr Bildung rund um Versicherungen. In Wachstumsmärkten sind es sogar über 80 %, bei den Jüngeren knapp 80 %.
Das ist für österreichische Anbieter eine Steilvorlage. Denn Versicherungsbildung ist nicht nur Imagepflege, sondern handfester Businesshebel:
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Weniger Reibung im Vertrieb
Wer versteht, was Risikoabsicherung, Wartezeiten oder Deckungsausschlüsse bedeuten, trifft Entscheidungen schneller. Das verkürzt den Sales-Cycle, erhöht Abschlussquoten und senkt die Stornoquote. -
Mehr Cross- und Upselling
Kund:innen, die ihre eigene Versorgungslücke kennen, fragen eher nach Ergänzungen: Berufsunfähigkeit, Unfall, Cyber, Pflege. Wer nur „eine Polizze hat“, ohne sie zu verstehen, sieht keinen Anlass für weitere Gespräche. -
Weniger Beschwerden, weniger Kosten
Ein Großteil von Reklamationen in Schadenfällen hat mit falschen Erwartungen zu tun. Saubere, verständliche Erklärung vor Vertragsabschluss senkt späteren Erklärungsaufwand im Schadenmanagement. -
Bessere Datengrundlage für KI-Modelle
Wer Kund:innen gut informiert, erhält häufig vollständigere und ehrlichere Angaben – essenziell für Risikobewertung, Betrugserkennung und Schadenprognose via KI.
Kurz gesagt: Versicherungsliteracy ist eine Vorbedingung dafür, dass KI-gestützte Prozesse Akzeptanz finden. Ohne Verständnis wirkt KI kalt und intransparent; mit Verständnis wird sie als Unterstützung erlebt.
3. Wie Menschen lernen wollen: Digital UND persönlich
Viele Strategien scheitern, weil Versicherer vom eigenen Kanaldenken ausgehen: Die einen schwören auf Makler:innen und persönliche Beratung, die anderen wollen alles ins Kundenportal verlagern.
Die Studie zeichnet ein anderes Bild:
- 27 % der Befragten wollen Online-Kurse oder digitale Lernformate.
- 24 % wünschen sich eine 1:1-Erklärung durch eine Person (Telefon, Videocall, persönliches Gespräch).
Der Rest verteilt sich auf Inhalte wie kurze Videos, FAQs, Broschüren und Co. Die Botschaft ist klar:
Kund:innen erwarten einen Mix aus Mensch und Maschine – auch bei Bildung.
Was heißt das konkret für österreichische Versicherer?
1. Digitale Bildungsangebote ausbauen
- Kurze, modulare Micro-Learning-Einheiten: z. B. „Was bedeutet Selbstbehalt?“, „Wie funktioniert eine Berufsunfähigkeitsversicherung?“
- Interaktive Erklärstrecken im Online-Antrag, die Fachbegriffe direkt beim Ausfüllen erklären.
- Einfache Erklärvideos mit Alltagsbeispielen (z. B. Sturmschaden am Haus in Tirol, Ski-Unfall in Salzburg).
2. Beratungsteams als Bildungspartner positionieren
- Schulungen für Außendienst/Makler:innen, damit sie komplexe Konzepte in Alltagssprache übersetzen können.
- Leitfäden mit standardisierten Erklärmodellen (z. B. Berufsunfähigkeit mit drei einfachen Szenarien erklären).
- Zeitfenster bewusst für „Erklärgespräche“ reservieren – etwa Video-Calls, bei denen kein Abschluss im Vordergrund steht.
3. KI als Übersetzer statt nur als Verkäufer nutzen
Hier kommt die InsurTech-Perspektive ins Spiel:
- KI-Chatbots können rund um die Uhr einfache Fragen beantworten – aber nur, wenn sie in klarem Deutsch und mit konkreten Beispielen antworten, nicht mit Fachjargon.
- Erklärbare KI („Explainable AI“) für Tarifempfehlungen: Statt „dieser Tarif ist optimal“ sollte ein System begründen: „Wir empfehlen Tarif B, weil Sie zwei Kinder haben, in einer Mietwohnung leben und Wert auf ambulante Zusatzleistungen legen.“
Damit wird KI nicht zur Blackbox, sondern zum „digitalen Kolleg:innen“, der vorbereitet, vorsortiert und erklärt – und die persönliche Beratung stärkt.
4. Ein einfacher 5-Schritte-Plan für Versicherungsliteracy mit KI
Viele Häuser scheuen das Thema, weil es groß und abstrakt wirkt. In der Praxis hat sich ein schrittweises Vorgehen bewährt, das sich gut mit bestehenden KI-Initiativen (z. B. Schadenbearbeitung oder Betrugserkennung) verzahnen lässt.
Schritt 1: Transparenz in der bestehenden Customer Journey schaffen
Der schnellste Hebel: Verständlichkeit in allen Standardprozessen erhöhen.
- Antragsstrecken, Policen, Leistungszusagen sprachlich vereinfachen.
- Wichtige Begriffe markieren und in einem Satz erklären.
- Standardmails (z. B. Polizzenaussendung, Prämienanpassung) mit kurzen Erklärblöcken ergänzen.
Hier braucht es noch keine KI – nur Klarheit. Der Effekt auf Zufriedenheit ist aber sofort spürbar.
Schritt 2: Reale Wissenslücken messen
Wer nur auf Bauchgefühl setzt („unsere Kund:innen wissen eh wenig“), baut schnell am Bedarf vorbei.
- Kurze Quizzes im Kundenportal oder in der App bereitstellen (10 Fragen, wie in der Remark-Studie).
- Am Ende Feedback und klare, neutrale Auflösung geben.
- Ergebnisse anonymisiert auswerten, um Wissenslücken nach Segmenten (Alter, Region, Produkt) zu erkennen.
Ab hier wird es spannend für KI: Die gewonnenen Daten können später als Input für personalisierte Lernpfade dienen.
Schritt 3: Content-Bibliothek erstellen – KI-ready
Jetzt braucht es Inhalte, die KI-Systeme nutzen, kombinieren und ausspielen können.
- Eine strukturierte Wissensbasis aufbauen: FAQs, Glossar, Szenarien, Rechenbeispiele.
- Inhalte modular gestalten (Fragen & Antworten), damit Chatbots und Empfehlungssysteme darauf zugreifen können.
- Auf klare, einheitliche Begriffe achten, damit KI-Modelle sauber darauf trainiert werden können.
Schritt 4: KI für personalisierte Bildung einsetzen
Hier schließt sich der Kreis zur Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“.
Konkrete Einsatzszenarien:
- Personalisierte Lernstrecken im Kundenportal: Nach einem Quiz oder einer Beratung empfiehlt das System passende Artikel/Videos („Sie interessieren sich für Ihre Pensionsvorsorge – hier sind drei kurze Erklärungen“).
- Adaptive Chatbots: Der Bot erkennt, wie tief das Vorwissen ist, und passt seine Antworten an – Einsteigererklärung vs. Detailerklärung.
- E-Mail- oder App-Kampagnen, bei denen der Inhalt abhängig vom bisherigen Nutzungsverhalten ist (geklickte Themen, abgeschlossene Kurse, Produktbestand).
Wichtig: Nicht mit „Produkt-Push“ starten, sondern mit echtem Mehrwert. Vertrieb folgt automatisch, wenn Verständnis und Vertrauen steigen.
Schritt 5: Vertrieb und Service aktiv einbinden
Ohne Menschen wird Bildung im Versicherungsumfeld nicht funktionieren. Die Kunst besteht darin, KI und persönliche Beratung zu verzahnen.
- Vertrieb erhält KI-gestützte Dashboards: Was weiß der Kunde bereits, welche Inhalte hat er konsumiert, wo bestehen Lücken?
- Berater:innen können so gezielt anknüpfen, statt bei Null anzufangen oder Kund:innen mit Wiederholungen zu langweilen.
- Feedback aus dem Vertrieb fließt zurück in die Content-Bibliothek und die KI-Modelle – ein kontinuierlicher Lernkreislauf.
So wird aus dem Buzzword „Customer Journey“ ein wirklich lernendes System, in dem alle Beteiligten – Kund:innen, Berater:innen und KI-Systeme – intelligenter werden.
5. Was das für österreichische Versicherer jetzt konkret bedeutet
Wer 2025 in Österreich über KI in der Versicherung spricht, redet oft über
- automatisierte Schadenbearbeitung,
- Risikobewertung in Echtzeit,
- Betrugserkennung über Musteranalyse,
- und personalisierte Tarife.
Das sind alles starke Hebel. Aber ohne parallel aufgebaute Versicherungsliteracy bleiben sie unter ihrem Potenzial – oder erzeugen Widerstand.
Die nächsten sinnvollen Schritte:
- Status-Check: Wie verständlich sind unsere Produkte, Prozesse und Standarddokumente wirklich?
- Datenbasis legen: Kleine Wissens-Checks und Feedbackschleifen einführen, um echte Lücken zu sehen.
- Pilotprojekt aufsetzen: Ein Produktbereich (z. B. Haushaltsversicherung oder Berufsunfähigkeit) auswählen und dort eine kombinierte KI- & Bildungsjourney bauen.
- Erfolg messen: Abschlussquoten, Storno, Reklamationen, Beratungsdauer und Zufriedenheit vor und nach Einführung vergleichen.
Die Realität ist einfacher als viele denken: KI wird im österreichischen Versicherungsmarkt dann erfolgreich sein, wenn sie Kund:innen nicht nur berechnet, sondern ihnen ihre eigene Situation verständlich macht.
Wer heute beginnt, Bildung strategisch mit InsurTech zu verknüpfen, wird in wenigen Jahren nicht nur effizienter, sondern auch näher an seinen Kund:innen sein – und genau darum geht es in dieser Serie.