Woran man ein veraltetes Kernsystem erkennt

Ein modernes Kundenerlebnis zu bieten, das die Bedürfnisse von Kunden erfüllt, die den Komfort von E-Commerce, 24/7-Kundensupport und Apps für jeden Zweck gewohnt sind, stellt einen signifikanten Wettbewerbsvorteil für jeden Versicherer dar – und eine ebenso signifikante Herausforderung, schreibt Adacta-Manager Michael Breidenband im Gastbeitrag für VWheute. Laut einer Studie von Gartner gaben 41 Prozent der von ihnen befragten CIOs in Versicherungsunternehmen an, dass veraltete Legacy-Systeme eine der größten Hürden dabei sind, solche modernen Kundenerlebnisse zu implementieren.

Es überrascht nicht, dass 68 Prozent der Befragten deshalb planen, in die Modernisierung ihrer Legacy-Systeme zu investieren. Eine solche weitreichende Entscheidung, die potenziell wesentliche Auswirkungen auf Innovation, Effizienz und Wachstum im Unternehmen haben, kann jedoch nur dann getroffen werden, wenn die Verantwortlichen das gesamte Spektrum der Herausforderungen verstehen, die ein veraltetes Legacy-System mit sich bringt. Der erste notwendige Schritt auf diesem Weg ist demnach die Anzeichen dafür zu erkennen, dass das eigene Legacy-System nicht länger die notwendige Leistung erbringt.

Veraltete Kernsysteme: Die Warnzeichen erkennen

Ein erster Blick sollte immer den Kosten gelten: Laut einer Studie von PwC geben Versicherer bis zu 70 Prozent ihres IT-Budgets für die Wartung von Legacy-Systemen aus, obwohl so die Kosten pro Police um 41 Prozent höher sein können als auf vergleichbaren modernen Systemen – Mittel, die stattdessen für die Entwicklung innovativer, neuer Produkte, die Erweiterung digitaler Kapazitäten und Business Development genutzt werden könnten.

Ein weiteres Anzeichen für veraltete Systeme liegt dann vor, wenn Compliance mit aktuellen regulatorischen Anforderungen zu einer immer komplexeren und kostspieligeren Herausforderung wird. Legacy-Systeme basieren oftmals auf Silo-Ansätzen für Datenmanagement, was die Implementierung neuer Betriebs- und Kontrollprozesse und das Aktualisieren vorhandener Infrastrukturen, um neue Datenschutz-, Cybersicherheits- und Reporting-Standards zu erfüllen, erheblich erschwert. Zusätzlich steigern veraltete Systeme auch das tatsächliche Risiko eines Vorfalls, da sie oftmals nicht über verlässliche Cybersicherheits- und Verschlüsselungsfunktionen verfügen, die gegenüber modernen Cyberbedrohungen ein ausreichendes Maß an Resilienz bieten.

Legacy-Systeme verfügen außerdem nicht über die notwendigen Analysefunktionen, offenen APIs und Cloud-basierten Tools, um ihre Angebote nahtlos in nicht-traditionelle Vertriebskanäle und Partnerökosysteme zu integrieren. Dies schlägt sich auch auf die Fähigkeit eines Versicherers nieder, Vertriebspartner zu gewinnen und zu halten, da Kunden heute bequeme und personalisierte Interaktionen an allen Kontaktpunkten erwarten, von der Angebotserstellung und dem Erwerb einer Police bis hin zur Einreichung von Schadenmeldungen und dem Kundenservice.

Lange Bearbeitungszeiten, ungenaue Policen-Informationen und Schwierigkeiten beim Zugriff auf Dienstleistungen führen potenziell zum Verlust von Marktanteilen an Wettbewerber, die nahtlose, digitale Kundenerlebnisse bieten können. Selbst über traditionelle Vertriebskanäle läuft die Entwicklung und Markteinführung neuer Produkte jedoch langsamer ab, wenn sie über Legacy-Systeme erfolgt. Diese erfordern oft eine manuelle sowie oftmals begrenzte Produktkonfiguration über die einzelnen Kanäle, die Inkonsistenzen begünstigt, unflexibel ist und dementsprechend Monate dauern kann, mit entsprechend hohen Kosten. Dieser Mangel an Flexibilität und Skalierbarkeit zeigt sich auch im Geschäftsalltag, denn Legacy-Systeme sind oft nicht in der Lage, hohe Lastspitzen ohne Leistungseinbrüche, Systemabstürze oder andere Vorfälle zu bewältigen. Die Folge: Prozessverzögerungen und unzufriedene Kunden.

In solchen Fällen sinkt die Gesamtproduktivität des Unternehmens, aber veraltete Systeme behindern diese auch auf andere Art und Weise. Monolithische, starre und isolierte Systeme, die sowohl untereinander als auch in moderne digitale Tools nur schwer integrierbar sind, sorgen dafür, dass Kundenberater mehr Zeit mit manueller Dateneingabe und der Suche nach den korrekten Daten verbringen, als mit eigentlicher Kundenberatung, und bieten nur unzureichende Möglichkeiten, diese Prozesse datengesteuert zu automatisieren und zu optimieren. Und auch die Implementierung neuer Technologien wie KI und Machine Learning zur prädiktiven Analyse, IoT oder Telematik ist so oft nicht oder nur schwer möglich.

Fazit

Auch Systeme, die sich in der Vergangenheit bewährt haben, müssen immer wieder hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und ihrer Einschränkungen kritisch hinterfragt und objektiv bewertet werden, denn Kundenerwartungen, Rahmenbedingungen und Marktdynamiken entwickeln sich kontinuierlich und oftmals rasant weiter. Der erste Schritt besteht darin, die betrieblichen Ineffizienzen, technischen Altlasten und Opportunitätskosten zu überprüfen, die eine kontinuierliche Wartung von Legacy-Systemen mit sich bringen.

Autor: Michael Breidenband, Country Manager Germany bei Adacta