See- & Transportversicherung neu denken: KI als Sicherheitsnetz

See- und Transportversicherung im Stress­test – und wo KI ins Spiel kommt

2023 wurden laut UNCTAD rund 80 % des weltweiten Warenhandels über See transportiert. Jede Störung auf diesen Routen schlägt direkt auf österreichische Lieferketten durch – von der Autoindustrie in der Steiermark bis zu Pharma-Logistikzentren in Niederösterreich.

Die Realität: Geopolitische Spannungen, Klimarisiken und immer komplexere Lieferketten erhöhen den Druck. Ein einziger Containerverlust, ein Cyberangriff auf ein Reederei-System oder ein Brand durch Lithium-Batterien kann Millionen kosten – und die Reputation gleich mit.

Genau hier treffen sich zwei Themen, die bisher oft getrennt gedacht werden: See- und Transportversicherung einerseits und KI-gestütztes Supply-Chain-Management andererseits. Wer als Logistikverantwortliche:r in Österreich heute verantwortungsvoll handeln will, muss beides zusammendenken.

Dieser Beitrag zeigt, welche großen Herausforderungen die See- und Transportversicherung aktuell beschäftigen – und wie Künstliche Intelligenz österreichischen Versicherern, Spediteuren und Verladern hilft, Risiken zu verstehen, zu reduzieren und smarter zu versichern.

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1. Geopolitische Risiken: Von Schwarzmeer-Route bis „dark fleet“

Geopolitische Spannungen sind kein abstraktes Polit-Thema, sondern ein handfestes Versicherungs- und Logistikproblem.

Was aktuell riskant ist

• Krieg in der Ukraine: Unsichere Fahrten im Schwarzen Meer, Minengefahr, Häfen mit eingeschränktem Betrieb.
• Konflikte im Nahen Osten: Angriffe auf Frachter im Roten Meer, Umleitungen über das Kap der Guten Hoffnung.
• Sanktionen gegen Russland: Verlagerte Handelsströme, neue Routen, graue bzw. „dark fleet“-Schiffe ohne reguläre Versicherung.

Viele Seeversicherer halten trotzdem Deckung in Hochrisikogebieten aufrecht – oft mit Aufschlägen, Sonderklauseln und strenger Risikoprüfung. Für österreichische Unternehmen bedeutet das: Transporte werden teurer, Planbarkeit sinkt, Dokumentationspflichten steigen.

Wer heute noch ohne aktuelles Risiko- und Sanktions-Screening verschifft, spielt mit Feuer – und mit seinem Versicherungsschutz.

Wie KI hier konkret hilft

1. Routen- und Risikoanalyse in Echtzeit

KI-basierte Logistikplattformen können:

• AIS-Daten (Schiffspositionen), Wetter, Piraterie-Hotspots und Kriegszonen kombinieren,
• alternative Routen berechnen (Transitzeit, Risiko-Level, CO₂-Emissionen),
• „No-go-Areas“ automatisch markieren.

Österreichische Verlader können diese Informationen direkt mit Transportversicherern teilen. Ergebnis:

• transparentere Risikoprüfung,
• schnellere Policenfreigabe,
• bessere Konditionen bei nachweisbar geringeren Risiken.

2. Sanktions-Compliance und „dark fleet“-Erkennung

KI-Modelle erkennen Muster, die für menschliche Sachbearbeiter:innen schwer zu sehen sind:

• ungewöhnliche AIS-Abschaltungen,
• häufige Flaggenwechsel,
• unlogische Routenführungen,
• Beteiligung von Reedereien mit Sanktionsrisiko.

Versicherer können diese Erkenntnisse in ihre Zeichnungspolitik einbauen. Spediteure und Importeure in Österreich nutzen dieselben Daten, um sich proaktiv von unsicheren Partnern zu trennen – bevor der Versicherer es tun muss.

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2. Klimawandel & neue Antriebe: Wenn Nachhaltigkeit neue Risiken schafft

Die Schifffahrt soll bis 2050 klimaneutral werden. Das führt zu radikalen Umbrüchen bei Technologien, Antrieben und Gütern – und damit zu neuen Versicherungsfragen.

Neue Schiffsantriebe, neue Risikobilder

Aktuell werden unter anderem getestet oder bereits genutzt:

• Ammoniak- und Wasserstoffantriebe
• Methanol und andere alternative Treibstoffe
• Brennstoffzellen
• Windunterstützung (Rotorsegel, Flettner-Rotoren)

Jede Technologie bringt eigene Gefahren mit:

• toxische oder hochexplosive Brennstoffe,
• ungeklärte Langzeitmaterialbelastungen,
• unzureichende Hafeninfrastruktur für Reparaturen.

Versicherer müssen diese Risiken verstehen, bewerten und in Prämien, Klauseln und Sicherheitsanforderungen übersetzen. Ohne datenbasierte Modelle wäre das schlicht Blindflug.

Lithium-Batterien, E-Autos & „grüne Fracht“

Parallel ändert sich die Art der transportierten Güter:

• Elektrofahrzeuge mit Lithium-Ionen-Batterien
• Batteriespeicher für erneuerbare Energieanlagen
• hochverdichtete Akkupakete für Industrie.

Lithium-Ionen-Batterien können thermisch durchgehen und Brände auslösen, die schwer zu löschen sind. Einige Reedereien führen deshalb bereits strengere Annahmekriterien ein.

Für österreichische Unternehmen, die E-Autos, Speicher oder Komponenten importieren oder exportieren, heißt das:

• neue Deklarationspflichten,
• erhöhte Anforderungen an Verpackung, Ladungssicherung und Temperaturführung,
• angepasste Bedingungen in der Transportversicherung.

Wo KI echte Vorteile bringt

1. KI-gestützte Risikomodelle für neue Technologien

Historische Schadendaten für Ammoniakschiffe oder Mega-Batterieladungen sind begrenzt. KI kann hier helfen, indem sie:

• technische Datenblätter,
• Labor- und Testberichte,
• Near-Miss-Reports,
• Sensor- und Telemetriedaten

kombiniert und daraus prognostische Risikomodelle erstellt.

Das ermöglicht Versicherern, schneller passende Produkte für neue Technologien anzubieten – statt jahrelang abzuwarten.

2. Sensorik & Predictive Monitoring in der Lieferkette

In der Praxis haben sich folgende KI-Anwendungen bewährt:

• Temperatur- und Vibrationssensoren in Containern mit Lithium-Batterien, ausgewertet durch KI zur Früherkennung von Anomalien.
• Predictive-Maintenance-Modelle für Schiffsmaschinen und Hilfssysteme.
• Echtzeit-Warnungen an Reederei, Verlader und Versicherer bei kritischen Abweichungen.

Versicherer können solche Systeme als Voraussetzung für bessere Konditionen definieren. Österreichische Logistikunternehmen, die diese Technologien früh einsetzen, punkten damit gleich doppelt: weniger Schäden, attraktivere Prämien.

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3. Digitaler Wandel: Von der Police auf Papier zur KI-gestützten Risikoplattform

Die Digitalisierung verändert nicht nur die Logistik selbst, sondern auch das Geschäft der See- und Transportversicherer.

Von reaktiver zu proaktiver Transportversicherung

Traditionell passiert vieles nach einem Schaden:

• Meldung,
• Gutachten,
• Regulierung.

Mit Echtzeitdaten und maschinellem Lernen verschiebt sich der Fokus:

• Risiko wird laufend bewertet (Schiffszustand, Route, Wetter, Ladungsdaten).
• Warnungen gehen raus, bevor aus einem Risiko ein Schaden wird.
• Schadenabwicklung wird automatisiert – inklusive Bilderkennung bei beschädigter Ware.

Das passt perfekt in die Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“: Wer seine Supply Chain mit KI optimiert, sollte Versicherung, Risiko- und Datenstrategie als Einheit sehen.

Cyberrisiken: Wenn der Angreifer nicht auf See, sondern im System sitzt

Je digitaler Schiffe und Häfen werden, desto mehr Angriffsfläche entsteht:

• Ransomware-Angriffe auf Reederei-IT
• Manipulation von Frachtpapieren
• GPS-Spoofing und Störung von Navigationssystemen

Versicherer reagieren mit Cyberdeckungen und strengeren IT-Anforderungen an ihre Kund:innen. Für die österreichische Logistik bedeutet das:

• Pflicht zu grundlegenden Security-Maßnahmen (MFA, Backups, Patch-Management),
• zunehmende Audits und Fragebögen vor Zeichnung,
• mögliche Prämienvorteile bei nachweisbar hohem Sicherheitsniveau.

KI unterstützt hier auf beiden Seiten:

• Unternehmen nutzen KI-basierte Anomalieerkennung in Netzwerken.
• Versicherer nutzen KI, um Cyberrisikoprofile zu bewerten und verdächtige Muster in Schadenmeldungen zu erkennen.

KI in der Schadenbearbeitung: Schnell, aber bitte fair

Praxisnahe Beispiele, die heute schon funktionieren:

• automatische Extraktion von Daten aus Frachtpapieren, Lieferscheinen und Schadendokumenten,
• Bilderkennung für Beschädigungen an Containern, Paletten, Fahrzeugen,
• KI-gestützte Plausibilitätsprüfungen (Stimmt die Route? Passt der Schaden zum Ereignis?).

Wer das klug aufsetzt, verkürzt Bearbeitungszeiten von Wochen auf Tage oder Stunden. Wichtig ist: Transparenz, menschliche Kontrolle und klare Prozesse, damit Schnelligkeit nicht zulasten der Fairness geht.

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4. Österreichischer Kontext: Wie Versicherer und Logistik gemeinsam klüger werden

Österreichische Transportversicherer gelten als flexible Sparte mit hoher Anpassungsfähigkeit. Genau das ist in der aktuellen Lage Gold wert.

Was zukunftsfähige Versicherer jetzt tun sollten

Aus meiner Sicht kommen Versicherer an drei Aufgaben nicht vorbei:

1. Gemeinsame Datenbasis mit Kund:innen aufbauen

   • Telematik- und IoT-Daten aus Lkw, Waggons und Containern,
   • Hafen- und Terminalschnittstellen,
   • Integrationen in Transportmanagement- und Warehouse-Systeme.

2. Eigene KI-Kompetenz aufbauen statt rein zukaufen

   • Data-Science-Teams im Haus,
   • Kooperation mit österreichischen Hochschulen,
   • Pilotprojekte mit ausgewählten Spediteuren und Verladern.

3. Beratungsrolle stärken

   • nicht nur Policen verkaufen, sondern Risk-Assessment-Partner sein,
   • Best Practices zu Lithium-Batterien, alternativen Antrieben und Cybersecurity teilen,
   • Workshops für Logistik- und Supply-Chain-Teams anbieten.

Was Logistik- und Supply-Chain-Verantwortliche beitragen können

Auch auf Seite der Verlader und Spediteure gibt es klare Hebel:

• Transparenz schaffen: Daten zu Routen, Verspätungen, Zwischenfällen, Sensorwerten strukturiert bereitstellen.
• Risikomodelle aktiv nutzen: KI-Auswertungen nicht in der IT-Schublade verschwinden lassen, sondern in Tarifverhandlungen und Policengesprächen einsetzen.
• Versicherer früh einbinden: Bei neuen Routen, neuen Gütern (z.B. Batterien), neuen Technologien (z.B. Wasserstoff) von Anfang an Versicherer und Risk-Manager mit an den Tisch holen.

Wer das ernst nimmt, verwandelt Versicherung von einem „notwendigen Kostenblock“ in ein strategisches Instrument der Supply-Chain-Steuerung.

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5. Praktische Schritte: Wie Sie 2026 Ihre Transportversicherung smarter machen

Damit das nicht theoretisch bleibt, hier ein pragmatischer Fahrplan für österreichische Unternehmen, die See- und Transportversicherung enger mit KI und Logistik verknüpfen wollen.

Schritt 1: Risikolandkarte erstellen

• wichtigste Handelsrouten kartieren (See, Bahn, Straße),
• Hochrisikogebiete markieren (Geopolitik, Piraterie, Wetterextreme),
• kritische Güter identifizieren (z.B. Gefahrgut, Hochwertgüter, Lithium-Batterien).

Schritt 2: Datenquellen klären

• Welche Echtzeitdaten haben Sie heute (GPS, Temperatur, Füllstände, Telematik)?
• Welche Daten liegen ungenutzt in TMS, WMS und ERP-Systemen?
• Welche Daten könnten relativ einfach ergänzt werden (Sensorik in Containern, digitale Frachtbriefe)?

Schritt 3: Mit Versicherer und IT an einen Tisch

• gemeinsame Definition, welche Daten für Risikomodellierung wirklich relevant sind,
• Pilotprojekt vereinbaren (z.B. eine Route, ein Kundensegment, eine Produktgruppe),
• klare Erfolgskennzahlen festlegen: Schadenquote, Bearbeitungszeit, Prämienentwicklung.

Schritt 4: KI-Anwendungsfälle priorisieren

Typische Quick-Wins:

• ETA-Prognosen und Routenoptimierung für bessere Planung,
• Anomalieerkennung bei Temperatur- oder Schockwerten,
• automatisierte Prüfung von Transportdokumenten.

Alles, was Risiko senkt oder Transparenz erhöht, macht Sie auch für Transportversicherer attraktiver – und eröffnet Spielraum in Verhandlungen.

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Ausblick: Versicherung als gemeinsamer KI-Baustein der Supply Chain

Die großen Herausforderungen in der See- und Transportversicherung – Geopolitik, Klimawandel, Digitalisierung – werden 2026 nicht verschwinden. Eher im Gegenteil.

Die gute Nachricht: Wer KI in der Logistik bereits nutzt, hat einen Vorsprung. Dieselben Daten und Modelle, mit denen Sie heute Routen optimieren, Lagerbestände steuern und Nachfrage prognostizieren, sind morgen die Grundlage für bessere Transportversicherungen.

Für die Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ heißt das:
Supply-Chain-Exzellenz endet nicht am Hafentor oder am Terminal. Sie umfasst Risikomanagement und Versicherung genauso wie Planung, Transport und Lager.

Wenn Versicherer, Spediteure und Verlader ihre Daten und ihr Know-how konsequent teilen, entsteht etwas sehr Wertvolles: eine Supply Chain, die Risiken nicht nur absichert, sondern aktiv steuert.

Die Frage ist also weniger, ob KI in Ihrer See- und Transportversicherung eine Rolle spielen wird, sondern: Wie schnell Sie bereit sind, sie sinnvoll zu nutzen.