13.04.2018

Thomas Hajek von InsureTech-Startup netinsurer über den Pivot von B2C zu B2B

Thomas Hajek, Geschäftsführer von netinsurer, im Interview über die Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung für Versicherer, Agenten und Makler.
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netinsurer Thomas Hayek
(c) HKR GmbH: Thomas Hayek

2014 von Thomas Hajek zusammen mit Bernhard Klemen und Christian Rieger gegründet, hat sich netinsurer vom Online-Direktverkäufer von Versicherungen zum B2B-Softwareanbieter mit 15 Mitarbeitern gewandelt. Anspruch des Unternehmens war, den Versicherungsbetrieb neu zu denken und alternative Geschäftsmodelle für eine innovationsscheue Branche zu entwickeln.


Am Anfang hat netinsurer Krankenversicherungen für Hunde und Katzen sowie Fahrrad-Versicherungen angeboten. Was ist schief gegangen?

Wir haben uns die virtuellen Telefonieanbieter zum Vorbild genommen und die Partnerschaft mit einem Versicherer gesucht. Der hat das Risiko gezeichnet und wir haben den Online-Vertrieb unter eigener Marke übernommen. Im Nachhinein ist klar, dass wir 2014 einfach zu früh dran waren. Aus der damals mangelnden Marktakzeptanz beim Endkunden, dem Versicherungsnehmer, hat sich aber das heutige Business entwickelt: Wir wurden früh von anderen Versicherern angesprochen, die auf unsere Software aufsetzen wollten. Heute machen wir kein eigenes Versicherungsgeschäft mehr, sondern verstehen uns als Ermöglicher für die gesamte digitale Transformation der Versicherungsbranche. Insofern ist auch nichts schief gegangen.

netinsurer hat sich also zur White-Label-Lösung entwickelt. Woher kam das IT-Know-how?

Mal abgesehen davon, dass wir hier schon nicht ganz unbedarft waren, hat die HKR GmbH, die hinter der Marke netinsurer steht, das Software-Unternehmen LIEMMEC übernommen. LIEMMEC hatte sich im Bereich der Versicherungsberatung spezialisiert und wir haben das Produkt mit unserer Erfahrung kombiniert und neu aufgelegt. Diese Übernahme hat uns in die Lage versetzt, sowohl Maklern als auch Versicheren Lösungen anzubieten.

„Es ist entscheidend, ein Versicherungsprodukt zum einen regulatorisch konform und zum anderen mit einer sinnvollen Conversion-Rate einzurichten.“

Ist Eure Branchenerfahrung auch bei der Produktentwicklung gefragt?

Ja, da sind wir weiterhin beratend tätig. Wir helfen auch dabei, Produkte für den Online-Absatz zu optimieren und reviewen die Abschlusstrecken im Webshop. Es ist entscheidend, ein Versicherungsprodukt zum einen regulatorisch konform und zum anderen mit einer sinnvollen Conversion-Rate einzurichten. In der Hinsicht haben wir vor allem zu Beginn extrem viel Wissen angehäuft.

Wie steht die Versicherungsbranche nach der Wirtschaftskrise da?

Durch die Niedrigzinsphase, in der wir uns nach wie vor bewegen, ist eine der wichtigsten Querfinanzierungsquellen faktisch weggefallen: das Geschäft mit den Lebensversicherungen. Versicherer funktionieren ja so, dass sie mit den eingesammelten Prämien arbeiten können und Überschüsse produzieren. Das ist lange vorbei. Inzwischen ist es Standard, dass jedes Produkt für alle Teilnehmer lukrativ sein muss. Wenn nur der Versicherer profitiert, wird das kein Kunde kaufen. Wenn es nicht kostendeckend ist, kann es kein Geschäft für den Versicherer sein. Die Chance der Digitalisierung ist u.a. eine verbesserte Transparenz für den Kunden. Er kann verstehen, was in den Produkten steckt, und das führt definitiv zu einem besseren Versicherungsschutz, zu einer höheren Kundenzufriedenheit – und damit zu einer erfolgreicheren und längerfristigen Partnerschaft.

„In Österreich sind wir bereits ein anerkannter Player und werden nicht mehr nur als nettes kleines Startup mit guten Ideen gesehen.“

Brauchen wir künftig noch die Maklerin bzw. den Makler, wenn das Geschäft ins Netz wandert?

Unbedingt, und unser Produkt richtet sich auch nicht zuletzt an diese Berufsgruppe. Bei der Frage, ob Kunden bereit sind, für Beratung zu zahlen, ist die österreichische Gesellschaft durchaus heterogen. Klar ist, dass ein Bruchteil der Versicherungsprämie an den Makler oder Agenten geht. Der hat ein Interesse daran, gewisse Geschäftsfälle – sprich, den Verkauf von Produkten mit niedriger Marge – schlank zu halten. Das heißt aber nicht, dass er damit nichts mehr zu tun haben will. Er kann jedoch seinen Workflow möglichst so automatisieren, dass er Anpassungen, die Kunden nach einiger Zeit wünschen und brauchen, effizient abhandelt. Diese Effizienz schaffen wir mit unserer Lösung: Wir automatisieren repetitive Tätigkeiten – sodass der Vermittler möglichst viel Zeit für die Kunden selbst hat.

Welche Ziele strebt Ihr für 2018 an?

Ziel ist es, dieses Jahr den Break Even zu erreichen. Dazu expandieren wir auch gerade in Richtung Deutschland und versuchen uns dort zu etablieren. In Österreich sind wir bereits ein anerkannter Player und werden nicht mehr nur als nettes kleines Startup mit guten Ideen gesehen. Gerade im B2B-Sales geht es um Positionierung und Glaubwürdigkeit. Wir wollen uns als Partner auf Augenhöhe etablieren und entsprechend wachsen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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