Datenmodernisierung in der Versicherungsbranche bezeichnet den Übergang von fragmentierten Altsystemen zu einheitlichen Echtzeit-Datenarchitekturen, die fortschrittliche Analysen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, betriebliche Effizienz und digitale Kundenerlebnisse unterstützen. Veraltete Dateninfrastrukturen können Geschwindigkeit, Einblicke und Verbesserungen einschränken. Untersuchungen zeigen, dass 74 % der Versicherungsunternehmen für wichtige Abläufe veraltete Technologien einsetzen. Moderne Datenplattformen helfen Versicherern, Risiken genauer zu bewerten, Schadensfälle schneller zu bearbeiten, die Sicherheit zu erhöhen und KI in großem Maßstab einzusetzen.

Im Folgenden erläutern wir, wie veraltete Versicherungsdatenarchitekturen die Leistung einschränken, welchen Herausforderungen sich Versicherer stellen müssen und wie eine erfolgreiche Modernisierung erreicht werden kann.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was bedeutet Datenmodernisierung in der Versicherungsbranche?
  
• Warum ist Datenmodernisierung wichtig?
  
• Inwiefern schränken veraltete Versicherungsdatenarchitekturen die Leistung ein?
  
• Welche Technologien ermöglichen die Modernisierung von Versicherungsdaten?
  
• Welche Herausforderungen gibt es bei der Modernisierung von Versicherungsdaten?
  
• Wie können Versicherer die Datenmodernisierung erfolgreich umsetzen?
  
• So kann Stripe Payments Sie unterstützen
  

Was bedeutet Datenmodernisierung in der Versicherungsbranche?

Unter Datenmodernisierung versteht man die Neugestaltung der Art und Weise, wie Daten erfasst, gespeichert, verknüpft und genutzt werden, damit sie mit der heutigen Arbeitsweise von Versicherungsunternehmen Schritt halten können. Es handelt sich um den Übergang von langsamen, isolierten Systemen, die vor Jahrzehnten entwickelt wurden, zu flexiblen Dateninfrastrukturen, die Entscheidungen in Echtzeit, fortschrittliche Analysen und digitale Produkte unterstützen.

Warum ist Datenmodernisierung wichtig?

Datenmodernisierung kann sich direkt auf die Leistung, Compliance, Resilienz und das Wachstum eines Unternehmens auswirken. Hier ein genauerer Blick auf die Auswirkungen der Datenmodernisierung:

• Bessere Entscheidungsfindung: Nahezu in Echtzeit verfügbare, einheitliche Daten ermöglichen es Versicherern, Risiken zu bewerten, Kapital zuzuweisen und Portfolios anhand aktueller Informationen zu verwalten, anstatt sich auf verzögerte oder manuell abgeglichene Berichte zu stützen.

• Dateneffizienz: Automatisierte Datenpipelines reduzieren manuelle Übergaben und doppelte Eingaben, was die Bearbeitungszeiten verkürzen und Fehler bei der Risikoevaluation (dem Vorgang der Bewertung des Risikos potenzieller Kundinnen und Kunden), der Schadenbearbeitung und der Finanzverwaltung minimieren kann.

• Regulatorische Compliance: Zentralisierte Governance, einheitliche Datendefinitionen und integrierte Prüfpfade erleichtern die Erfüllung globaler Anforderungen in Bezug auf Berichterstattung, Datenschutz und Solvabilität.

• Sicherheit und Resilienz: Moderne cloudbasierte Umgebungen unterstützen Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Überwachung und Redundanz, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Ausfällen verringert wird.

• Kundenerfahrung: Integrierte Daten ermöglichen es, Angebote und Schadensfälle schneller zu generieren und personalisiertere Produkte anzubieten, die auf tatsächlichem Verhalten und Risikosignalen basieren.

• Verbesserungsbereitschaft: Fortschrittliche Analysen und KI sind auf zugängliche, hochwertige Daten angewiesen. Die Modernisierung schafft die Grundlage, die für den Einsatz dieser Funktionen in großem Maßstab erforderlich ist.

Inwiefern schränken veraltete Versicherungsdatenarchitekturen die Leistung ein?

Ältere Systeme wurden eher für Stabilität und Aufzeichnungen als für Echtzeit-Einblicke entwickelt. Hier sind einige häufige Probleme mit älteren Versicherungsdatenarchitekturen:

• Datensilos: Systeme für Policen, Schadensfälle, Abrechnungen und Kundenservice werden oft separat implementiert. Diese Fragmentierung kann zu inkonsistenten Berichten und unvollständigen Einblicken führen.

• Verzögerungen bei der Stapelverarbeitung: Viele ältere Systeme basieren auf nächtlichen oder regelmäßigen Stapelaktualisierungen statt auf kontinuierlichen Datenflüssen. Diese Verzögerung schränkt die Entscheidungsfindung in Echtzeit ein und verlangsamt Abläufe.

• Manueller Abgleich: Getrennte Systeme zwingen Teams dazu, Daten manuell über Tabellenkalkulationen oder benutzerdefinierte Auszüge abzugleichen. Dies beansprucht die Zeit der Mitarbeiter/innen, führt zu Engpässen und kann die Fehlerquote erhöhen.

• Eingeschränkte Skalierbarkeit: Ältere Datenbanken und Mainframe-Systeme können Schwierigkeiten haben, große Mengen neuer Datenquellen wie Telematik zu verarbeiten, eine Methode zur Fahrzeugüberwachung, die sowohl GPS als auch On-Board-Diagnosen nutzt.

• Eingeschränkte Analysefunktionen: Traditionelle Data Warehouses wurden für statische Berichte konzipiert. Infolgedessen können ihre Einschränkungen fortschrittliche Analyseinitiativen verlangsamen oder blockieren.

• Wartungskosten: Das IT-Budget kann verschwendet werden, wenn ältere Umgebungen weiter betrieben werden, anstatt in wesentliche Verbesserungen zu investieren.

• Integrationsbarrieren: Ältere Systeme verfügen oft nicht über moderne Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), was die Verbindung mit externen Partnern, digitalen Kanälen oder neuen Plattformen erschwert.

Welche Technologien ermöglichen die Modernisierung von Versicherungsdaten?

Die Modernisierung basiert auf einem koordinierten Datenstack. Versicherer müssen vernetzte Umgebungen aufbauen, die Daten zentralisieren, nahezu Echtzeit-Zugriff ermöglichen und Governance in großem Maßstab durchsetzen.

Dies sind die zugrunde liegenden Technologien:

• Cloud-Infrastruktur: Flexible Cloud-Umgebungen bieten elastischen Speicherplatz und Rechenleistung. Dies verringert die Abhängigkeit von physischer Hardware und unterstützt globale Operationen, die jederzeit verfügbar sind.

• Data Lakes und Data Warehouses: Zentrale Repositorys konsolidieren strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen. Data Lakes speichern Rohdaten in großem Umfang, während Data Warehouses kuratierte Daten organisieren.

• Echtzeit-Datenpipelines: Streaming- und ereignisgesteuerte Architekturen ermöglichen die Live-Datenübertragung, um eine sofortige Risikobewertung und -überwachung zu unterstützen.

• API-basierte Integration: Moderne APIs verbinden Kernsysteme, digitale Kanäle und Drittanbieter. Dies ermöglicht den Datenaustausch ohne manuellen Abgleich.

• Analytik- und Machine-Learning-Plattformen: Cloud-basierte Modellierungs- und Bereitstellungstools ermöglichen prädiktive Analysen und Automatisierung direkt innerhalb der Workflows für Risikoevaluation, Schadenbearbeitung und Preisgestaltung.

• Daten-Governance-Systeme: Lineage Tracking (d. h. die Verfolgung von Daten im Zeitverlauf), Zugriffskontrollen und standardisierte Definitionen tragen dazu bei, Genauigkeit, Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten, während der Datenzugriff erweitert wird.

• Resiliente Architekturpraktiken: Modulares Design, Verschlüsselung, Überwachung und Redundanz stärken die Zuverlässigkeit des Systems und reduzieren Risiken.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Modernisierung von Versicherungsdaten?

Versicherer sehen sich mit technischen, finanziellen und organisatorischen Hindernissen konfrontiert, die den Fortschritt verlangsamen können. Zu den größten Herausforderungen bei der Modernisierung von Versicherungsdaten gehören:

• Integration von Altsystemen: Ältere Systeme verfügen oft nicht über moderne APIs und standardisierte Datenformate. Das Extrahieren, Bereinigen und Konvertieren von historischen Daten aus mehreren Jahrzehnten erfordert eine sorgfältige Planung, um Datenverluste oder Inkonsistenzen zu vermeiden.

• Kostendruck: Cloud-Infrastruktur, neue Plattformen, die Einstellung qualifizierter Mitarbeiter und die parallele Systemwartung können erhebliche Vorabinvestitionen erfordern. Es ist wichtig, einen klaren Return on Investment nachzuweisen.

• Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit: Die Verlagerung sensibler Versicherungsdaten in neue Umgebungen könnte Fragen zu Datenschutzverletzungen, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Datenresidenz aufwerfen. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachung müssen von Anfang an integriert werden.

• Risiko von Störungen: Die Modernisierung notwendiger Systeme wie der Schaden- und Vertragsverwaltung birgt das Risiko von Ausfallzeiten oder Prozessunterbrechungen. Versicherer müssen die Transformation mit der Notwendigkeit eines unterbrechungsfreien Service in Einklang bringen.

• Fachkräftemangel und Qualifikationslücken: Den derzeitigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern fehlen möglicherweise Kenntnisse in den Bereichen Cloud-Architektur, fortgeschrittene Analytik und Datenverarbeitung. Die Rekrutierung und Schulung von Teams ist notwendig, aber zeitaufwändig.

• Kultureller Widerstand: Langjährige Arbeitsabläufe und institutionelles Wissen, das mit Altsystemen verbunden ist, können zu Zurückhaltung in den Teams führen. Ohne klare Kommunikation und Change Management kann sich die Einführung verzögern.

Wie können Versicherer die Datenmodernisierung erfolgreich umsetzen?

Behandeln Sie die Modernisierung als ein von Technologie unterstütztes Projekt zur Transformation des Unternehmens. Klare Prioritäten, disziplinierte Umsetzung und messbare Ergebnisse können dazu beitragen, die Bemühungen fundiert und nachvollziehbar zu halten.

So setzen Sie die Datenmodernisierung um:

• Eine geschäftsorientierte Strategie definieren: Beginnen Sie mit konkreten Zielen in Bezug auf Wachstum, Effizienz, Compliance oder Kundenerfahrung. Legen Sie Basis-Kennzahlen fest, um den Fortschritt zu messen.

• Anwendungsfälle mit hoher Wirkung priorisieren: Konzentrieren Sie sich zunächst auf Bereiche, in denen die Modernisierung einen erheblichen Mehrwert bringen kann, wie zum Beispiel die Automatisierung von Schadensfällen und die Analyse der Risikoevaluation. Inkrementelle Erfolge schaffen Unterstützung für eine umfassendere Transformation.

• Systeme schrittweise aktualisieren: Ersetzen oder erweitern Sie Systeme in überschaubaren Schritten, anstatt eine umfassende Überarbeitung zu versuchen. Parallele Umgebungen und kontrollierte Migrationen können dazu beitragen, das Risiko von Störungen zu verringern.

• Sicherheit von Anfang an integrieren: Implementieren Sie von Beginn an Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Datenherkunftsverfolgung und standardisierte Definitionen. So bleiben die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Datenintegrität während der Systementwicklung gewährleistet.

• In funktionsübergreifende Zusammenarbeit investieren: Vereinheitlichen Sie die Teams aus den Bereichen IT, Risikoevaluation, Schadenbearbeitung, Finanzen und Compliance anhand gemeinsamer Ziele. Klare Zuständigkeiten und kontinuierliche Kommunikation verhindern uneinheitliche Entscheidungen während der Übergangsphase.

• Interne Kompetenzen entwickeln: Schulen Sie bestehende Teams und stellen Sie Mitarbeiter ein, die sich auf Cloud-Engineering, Datenarchitektur und Analytik spezialisiert haben. Langfristiger Erfolg hängt von nachhaltiger interner Expertise ab.

• Leistungsindikatoren verfolgen: Überwachen Sie kontinuierlich die Verbesserungen Ihrer Kennzahlen. Überprüfen Sie regelmäßig Architekturen und Tools, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen des Marktes und der Vorschriften entsprechen.

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