Winterliche Unfallrisiken: Wie KI Versicherer stärkt

Winterliche Unfallrisiken: Was Zahlen über Ihr Risiko verraten

982 verletzte und 7 getötete Menschen bei winterlichen Fahrverhältnissen allein 2024 in Österreich – trotz eher mildem Winter. Diese Statistik Austria-Zahlen, die der VCÖ heuer aufgearbeitet hat, zeigen sehr klar: Schnee, Glatteis und Nebel sind für Versicherer kein saisonales Randthema, sondern ein massiver Treiber für Schäden, Kosten und Kundenerlebnisse.

Für die österreichische Versicherungsbranche bedeutet das zweierlei:

1. Akute Verantwortung: Kundinnen und Kunden müssen im Winter besser informiert, gewarnt und begleitet werden.
2. Strategische Chance: Wer KI und InsurTech sinnvoll einsetzt, kann winterliche Unfallrisiken nicht nur kalkulieren, sondern aktiv reduzieren – und damit Schadenquote und Kundenzufriedenheit verbessern.

In diesem Beitrag der Serie „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum, wie sich die konkreten Unfallmuster im Winter – Bremswege, Nebel, Blitzeis – mit Daten und Künstlicher Intelligenz verbinden lassen. Ziel: weniger Schäden, schnellere Regulierung und neue Services, die wirklich einen Unterschied machen.

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Wo passieren die Winterunfälle – und was steckt dahinter?

Die Basis ist klar: Winterliche Fahrverhältnisse erhöhen das Unfallrisiko deutlich.

• 2024: 982 Verletzte, 7 Tote bei winterlichen Bedingungen
• 2023: 1.513 Verletzte, 14 Tote
• Rund 75 % der Betroffenen waren Pkw-Insassen
• 427 Unfälle bei Nebel, davon 62 % im Freiland, 38 % im Ortsgebiet
• Schwerpunkt Nebelunfälle: Anfang Oktober bis Ende Dezember (332 Unfälle)

Der VCÖ, der ÖAMTC und der Samariterbund zeichnen ein konsistentes Bild:

• Lange Bremswege auf Schnee und Glatteis
• „Lemming-Effekt“ im Nebel (zu dichter Abstand, falsches Tempo)
• Blitzeis auf Gehwegen, Einfahrten und Straßen mit hoher Sturz- und Schleudergefahr

Für Versicherer ist das kein abstrakter Verkehrssicherheits-Diskurs, sondern konkretes Risikoprofil:

• Saisonale Häufung von Haftpflicht- und Kaskoschäden
• Personenschäden mit hohen Heilkosten (Unfall, Krankenversicherung)
• Regresspotenziale und Streitfälle, wenn Fahrverhalten oder Ausrüstung fraglich sind

Die spannende Frage lautet: Wie kann eine Versicherung diese Muster mit KI so nutzen, dass weniger Schaden überhaupt entsteht – und wenn doch, die Abwicklung reibungsloser läuft?

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Physik vs. Fahrstil: Bremswege als Datenquelle für KI

Der VCÖ bringt es nüchtern auf den Punkt:

„Bei Schneefahrbahn das Tempo um die Hälfte reduzieren, großen Sicherheitsabstand einhalten und volle Konzentration auf den Straßenverkehr.“

Rechnet man das durch, entstehen extrem relevante Kennzahlen:

• Tempo 50, trockene Fahrbahn: ca. 21 m Anhalteweg
• Tempo 50, Schneefahrbahn: ca. 58 m Anhalteweg
• Tempo 50, Glatteis: ca. 75 m Anhalteweg

Für menschliche Fahrer ist das oft schwer greifbar. Für KI-Modelle hingegen sind solche Zusammenhänge dankbar: Sie sind klar, messbar und massiv sicherheitsrelevant.

Wie Versicherer diese Daten intelligent nutzen können

1. Telematik-Tarife mit Winterlogik
   Telematik ist in Österreich noch zurückhaltend verbreitet, aber genau hier liegt Potenzial:

   • KI erkennt Muster wie zu hohe Geschwindigkeit bei Temperaturen um 0°C oder geringer Abstand bei Schneefall.
   • Fahrer, die sichtbar angepasst fahren, erhalten Rabatte oder Bonus-Programme (z.B. „Winter-Safe-Driver“).
   • Kritische Fahrmuster lösen sanfte, datengestützte Hinweise in der App aus (z.B. „Heute früh Glättegefahr, dein Bremsweg ist länger als gestern.“).

2. Dynamische Risikobewertung
   Schadensaktuar:innen können mit KI-Modellen deutlich genauer arbeiten:

   • Kombination aus Wetterdaten, Zeitpunkt, Streckentyp und historischen Schadenhäufigkeiten.
   • Feingranulare Winteraufschläge in der Tarifierung – statt pauschaler Saisonzuschläge.
   • Identifikation von Hochrisiko-Zeitfenstern, z.B. Montagmorgen bei knapp über 0°C und Niederschlag.

3. Personalisierte Präventionskampagnen
   Statt jedes Jahr dieselbe Winter-Checkliste zu verschicken, kann KI:

   • Kundensegmente bilden (Berufspendler, Gelegenheitsfahrer, Vielfahrer, Fahranfänger:innen).
   • Passgenaue Inhalte ausspielen: etwa Bremsweg-Animationen für Fahranfänger, Reifenhinweise für Vielfahrer.
   • Den Versand an konkrete Wetterlagen binden – nicht an einen fixen Kalendertag.

Wer diese Mechaniken klug kombiniert, senkt nicht nur Schadenkosten, sondern zeigt Kund:innen sehr konkret: „Wir kümmern uns, bevor etwas passiert.“

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Nebel, „Lemming-Effekt“ und KI-gestützte Fahrerwarnungen

Der ÖAMTC warnt vor dem „Lemming-Effekt“: Viele hängen sich im Nebel instinktiv ans Rücklicht des Vordermanns, fahren zu dicht und zu schnell für die Sichtweite. 427 Nebelunfälle 2024 zeigen, wie relevant das ist.

Was KI hier leisten kann

1. Echtzeit-Risikohinweise in Versicherungs-Apps
Wer heute eine eigene Mobil-App betreibt, kann KI einsetzen, um hyperlokale Warnungen auszugeben:

• Kombination aus Standort, Fahrverhalten (Telematik), Verkehrsfluss und Nebelradar.
• Kurze, klare Hinweise wie:
  • „Achtung, dichter Nebelabschnitt auf deiner Pendelstrecke, bitte Abstand erhöhen.“
  • „Nebel gemeldet – denk daran: mindestens zwei Sekunden Abstand.“

Die Inhalte können direkt die Tipps des ÖAMTC-Experten aufnehmen:

• Zwei-Sekunden-Regel für Abstand
• Tempo bereits vor der Nebelbank reduzieren
• Rechts halten, Überholen vermeiden
• Nebelschlussleuchte nur bei stark eingeschränkter Sicht

2. KI-gestützte Analyse von Unfallclustern bei Nebel
Im Underwriting und in der Produktentwicklung lässt sich Nebel-Risiko sehr konkret modellieren:

• Häufigkeit von Nebelunfällen nach Region, Straßentyp, Uhrzeit
• Korrelation mit Fahrzeugausstattung (z.B. Assistenzsysteme, Lichttechnik)
• Identifikation von „Risk Hotspots“, etwa bestimmten Freilandabschnitten

Darauf aufbauend können Versicherer:

• Regionale Präventionspartnerschaften mit Fahrsicherheitszentren anbieten
• Tarifliche Anreize für moderne Fahrerassistenzsysteme setzen
• Polizzen mit zusätzlichen Services verknüpfen (Rabatt auf Fahrtechnik-Trainings, Inspektion der Lichtanlage etc.)

Die Kombination aus Fahrdynamikdaten, Wetterdaten und Schadenhistorie erzeugt ein sehr präzises Bild, in welchen Situationen Kund:innen wirklich Unterstützung brauchen.

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Blitzeis, Stürze und die Rolle von KI im Personenschaden

Blitzeis ist die wohl tückischste Wintergefahr: kaum sichtbar, plötzlich da, auf Straßen und Gehwegen gleichermaßen. Der Arbeiter Samariter Bund weist zu Recht auf die deutlich erhöhte Sturzgefahr hin.

Für Versicherer betrifft das gleich mehrere Sparten:

• Unfallversicherung (Stürze am Gehweg, auf Stiegen, Einfahrten)
• Kfz-Kasko und Haftpflicht (Schleudern, Auffahrunfälle)
• Krankenversicherung (Operationen, Reha, Physio)

Prävention: Mehr als nur allgemeine Tipps

Klassische Empfehlungen wie „mehr Zeit einplanen“, „rutschhemmende Schuhe“, „Autofahrten vermeiden“ sind wichtig – aber nichts davon ist personalisiert. KI kann hier den entscheidenden Schritt weitergehen.

1. Blitzeis-Alerts mit Kontext
Eine KI-gestützte Präventionsplattform kann:

• Aktuelle Wetterdaten (gefrierender Regen, Temperatursturz) analysieren
• Wohnort- und Pendelprofile der Kund:innen berücksichtigen
• Nur jene warnen, die tatsächlich betroffen sind (z.B. bestimmte Bezirke, Uhrzeiten)

Beispiele für personalisierte Nachrichten:

• „Heute Früh in deiner Region Blitzeisgefahr – wenn möglich Öffis nutzen und mehr Zeit einplanen.“
• „Du gehst häufig zu Fuß zur Arbeit – heute rutschhemmende Schuhe einplanen, starke Glatteisgefahr.“

2. Smarte Triage in der Schadenbearbeitung
Wenn doch etwas passiert, kann KI die Schadenbearbeitung rund um Blitzeis deutlich effizienter machen:

• Automatische Erkennung von Wettersituation und Örtlichkeit aus der Schadenschilderung
• Schnellere Entscheidung, ob Deckung besteht und welche Leistungen relevant sind
• Priorisierung von Personenschäden mit hoher Dringlichkeit (z.B. Kopfverletzungen, Hüftbrüche)

Das Ergebnis: kürzere Durchlaufzeiten, weniger Rückfragen und ein spürbar besseres Kundenerlebnis – gerade in einer ohnehin belastenden Situation.

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KI, InsurTech und Winter: Vom Zahler zum aktiven Sicherheits-Partner

Die meisten Versicherungen kommunizieren im Winter ähnlich: Reifencheck, Vorsicht bei Glätte, angepasste Geschwindigkeit. Was oft fehlt, ist konsequente Nutzung der eigenen Daten – und der Mut, daraus konkrete Services zu machen.

Hier liegt die Chance für österreichische Versicherer, die den Schritt zur echten InsurTech-Logik gehen wollen:

• Prävention statt nur Regulierung: KI-gestützte Warnungen, personalisierte Winter-Safety-Kampagnen, Incentives für sicheres Fahren.
• Smartere Tarife: Dynamische Risikomodelle für winterliche Fahrbedingungen, fairere Prämien für vorsichtige Fahrer:innen.
• Effizientere Schadenbearbeitung: Automatisierte Einschätzung von Wetter- und Fahrbedingungen, Priorisierung, Betrugserkennung.

Wer es richtig macht, positioniert sich nicht mehr nur als „Zahler nach dem Unfall“, sondern als Sicherheits-Partner – sichtbar im Alltag der Kund:innen.

Was Versicherer jetzt konkret angehen sollten

1. Wetter- und Unfalldaten konsolidieren

   • Historische Schadenfälle mit Wetter- und Ortsdaten anreichern
   • Erste, einfache KI-Modelle zur Mustererkennung starten

2. Pilotprojekt Winter-Prävention

   • Kleine Kundengruppe (z.B. Pendler:innen mit App) auswählen
   • Hyperlokale Winter-Warnungen testen (Schnee, Nebel, Blitzeis)
   • Wirkung auf Fahrverhalten und Schadenhäufigkeit messen

3. Telematik mit Winterfokus denken

   • Nicht nur „Wie oft und wie schnell fährt jemand?“, sondern:
   • „Wie verhält er/sie sich bei kritischen Winterbedingungen?“

4. Kommunikation modernisieren

   • Weg von allgemeinen Ratschlägen, hin zu klaren, datenbasierten Hinweisen
   • Gern in Kooperation mit Organisationen wie VCÖ, ÖAMTC oder ASB, deren Tipps in KI-basierte Journeys integriert werden.

Wer diese Schritte jetzt – im Winter 2025/26 – startet, wird in den kommenden Jahren sichtbare Effekte in Schadenaufwand, Kundenzufriedenheit und Markenwahrnehmung sehen.

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Fazit: Winterunfälle als Startpunkt für smarte KI-Services

Winterliche Unfallzahlen zeigen sehr deutlich, wo das Risiko im österreichischen Straßenverkehr liegt: verlängerte Bremswege, schlechte Sicht, Blitzeis. Genau hier kann Künstliche Intelligenz für Versicherer den Unterschied machen – von smarter Risikobewertung über personalisierte Prävention bis zu effizienter Schadenbearbeitung.

Wer die Kombination aus Unfalldaten, Wetterinformationen und Fahrverhalten konsequent nutzt, reduziert nicht nur Schadenkosten, sondern schafft einen echten Mehrwert im Alltag der Versicherten. Und das ist letztlich der Kern dessen, was moderne InsurTech-Lösungen leisten sollten.

Die spannende Frage für jedes österreichische Versicherungsunternehmen lautet daher: Welche konkrete Winter-Risiko-Strecke Ihrer Kund:innen möchten Sie als Erstes mit KI sicherer machen – und wann beginnen Sie damit?