30.10.2017

Livv.at: Die Chatbot-Versicherung

Während der Markt für althergebrachte Versicherungsprodukte gesättigt ist, ist InsurTech in Österreich eine echte Wachstumsbranche. Bisher gab es vor allem einfachere Lösungen, wie eine Fahrrad-Versicherung oder eine App, um seine Versicherungen zu verwalten. Nun geht mit Livv.at der erste reine Online-Versicherer für Ablebensversicherungen an den Start. Die Besonderheit: Statt einem Versicherungsmakler berät die Kunden ein Chatbot.
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(c) Jürgen Hammerschmid: Die livv.at-Founder Math und Schrögenauer

Österreichs erste Online-Ablebensversicherung ist da: Mit kleinen Beträgen kann beim Startup Livv.at jeder seine Liebsten für den Ernstfall finanziell absichern. Das Kleingedruckte ist überschaubar, die Leistung attraktiv, der Abschluss erfolgt einfach im Internet – und anders als üblich wird das Abschlussgespräch nicht mit einem Versicherungsmakler, sondern mit einem Chatbot geführt. Was einfach klingt, ist das Ergebnis einer langen Entwicklungsarbeit, erzählen die Livv.at-Masterminds Klaus Math und Hermann Schrögenauer.

+++ Fokus: InsurTech +++

LV1871-Vorstand als Co-Founder

Ihr erstes Produkt ist eine Ablebensversicherung namens Livv.Protect – damit sichern Kunden für den Fall, dass sie sterben, eine oder mehrere Personen kostengünstig mit einem finanziellen Schutzpolster ab. „Livv.at ist Österreichs erste Online-Versicherungsplattform, auf der eine Ablebensversicherung einfach, günstig und komplett digital abgeschlossen wird“, sagt Livv.at-„Erfinder“ Klaus Math. „Die Produktlösung und digitale Plattform wurden speziell für Österreich neu entwickelt.“ Math ist zugleich Vorstand der traditionsreichen Lebensversicherung LV1871 mit Sitz in München – dem Unternehmen, das die Entwicklung von Livv.at finanziert hat.

„Startup, das auf 150 Jahre Erfahrung zurückgreifen kann“

„Livv.at arbeitet wie ein Startup, um die innovative Geschäftsidee mit hoher Unabhängigkeit, maximaler Flexibilität und konsequenter Ausrichtung am Kundennutzen umsetzen zu können“, meint Hermann Schrögenauer, der früher Chef des britischen Versicherers Skandia in Österreich war und seine lokale Marktkenntnis ins Team einbringt. „Im Gegensatz zu einem reinen Startup steht hinter Livv.at mit der LV 1871 Unternehmensgruppe aber ein finanzstarker Versicherer mit fast 150 Jahren Erfahrung. Insofern arbeiten wir wie ein Insurtech-Startup, das auf fast 150 Jahre Versicherungserfahrung zurückgreift.“

„Ursprüngliche Idee der Versicherung“

Die Kombination aus Tradition und Innovation hat viele praktische Vorteile. So hat Livv.at im Einklang mit der bewährten Lean-Startup-Methode ein kleines, sechsköpfiges Entwicklerteam. Braucht es aber Know-How in einem speziellen Bereich, können, je nach Arbeits- und Themengebiet, andere Experten von LV1871 dazu geschaltet werden. Wichtig war es dabei, von der Idee weg den Bezug zur „Basis“ nicht zu verlieren. „Wir kehren mit Livv.at zur ursprünglichen Idee der Versicherung zurück, nämlich der günstigen, kollektiven Absicherung existenzieller Risiken. Dabei setzen wir auf innovative digitale Umsetzung und Transparenz“, sagt Math.

Design Thinking am Hauptbahnhof

Das Konzept lautete „Agile Learning“: So wurde nicht lange herumgetüftelt und ausgewertet, sondern jede neue Idee und mögliche Features gleich im Rahmen einer Blitzumfrage getestet – etwa indem man Menschen am Wiener Hauptbahnhof gefragt hat, was sie davon halten; Scrum und Design Thinking auf den Straßen Wiens sozusagen. Auch ein kleines Video mit Lego-Figuren hat das Team für den internen Gebrauch produziert, um das Konzept zu veranschaulichen und die Core-Features für das Minimum Viable Product (MVP) spielerisch zu definieren.

Bruchteil der Kosten

Selbst der Chatbot ist aus diesem agilen Prozess entstanden – und wie eine kurze Vorführung zeigt, funktioniert der Abschluss mit dem digitalen Helferlein tatsächlich in Minutenschnelle. Ob unterwegs im Zug, in einem Café über WLAN oder mit dem Tablet am Schoß am heimischen Sofa: Kunden müssen einfach auswählen, wie hoch die Laufzeit und wie hoch der Betrag sein sollen – und klicken sich mit einem Personalausweis bewaffnet durch den Abschlussprozess. Eine Hotline steht für spezielle Fragen zur Verfügung, wird aber, wie die Erfahrung zeigt, kaum in Anspruch genommen – der Chatbot ist ausreichend. Weil kein Versicherungsmakler involviert ist, sind die Kosten auch extrem niedrig, eine Absicherung für 20 Jahre über 100.000 Euro beispielsweise kostet drei bis vier Euro im Monat – ein Bruchteil dessen, was Anbieter sonst verlangen.

Digitale Transformation hat gerade erst begonnen

Das verbessert die Chancen von Livv.at am hart umkämpften österreichischen Versicherungsmarkt, wo oft gerade jene Menschen, die unbedingt eine Ablebensversicherung brauchen würden, keine haben. „Gerade bei Familien mit kleinen Kindern haben wir festgestellt, dass die Abdeckung noch zu wünschen übrig lässt – weil der Preis zu hoch ist und weil das Produkt vielen potenziellen Kunden zu kompliziert erscheint“, sagt Schrögenauer. Ob Livv.at nach Livv.Protect auch weitere Produkte bringt? Das ist gut möglich, meinen die Livv.at-Gründer einstimmig. Mit guten Ideen hat man am Markt sehr gute Chancen – denn im Gegensatz zu anderen Branchen hat im Versicherungswesen die digitale Transformation erst begonnen.

+++ Versicherungsplattform FinanceFox heißt jetzt “wefox” und betritt den österreichischen Markt +++


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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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