„Noch immer haftet der Versicherungswirtschaft der Ruf an, technologischen Neuerungen eher abwartend gegenüberzustehen“

Automatisierung in der Branche - Bild von Gerd Altmann auf Pixabay.

Wie Versicherer ihre Automatisierungsprogramme erfolgreich managen und gestärkt aus der Covid-19-Krise hervorgehen können. Ein Gastbeitrag von Farid Babaahmadi und Daniel Oostdam, ISG Information Services Group.

In der Automatisierungswelt zählt die Versicherungswirtschaft zu den Bereichen mit dem höchsten Innovationspotenzial. Doch noch haben zu viele Projekte Pilotcharakter. Die Entwicklungsteams müssen lernen: Wer in die Breite seiner Organisation hineinwachsen will, braucht eine zentrale Governance und starke Rückendeckung vom Top-Management. Die Pandemieerfahrungen fördern diesen Wandel. Eine aktuelle Umfrage unseres Hauses zeigt: Vier von fünf Versicherungsmanagern sehen den zunehmenden Wunsch nach digitalen Diensten als wichtigste Veränderung auf Kundenseite.

Noch immer haftet der Versicherungswirtschaft der Ruf an, technologischen Neuerungen eher abwartend gegenüberzustehen. Die Realität spricht jedoch längst eine andere Sprache. Mit welcher Konsequenz die Branche die Automa­tisierung ihrer Geschäftsprozesse vorantreibt, zeigt allein schon die Tatsache, dass längst nicht mehr nur das Back-Office, sondern gerade auch die Kunden­prozesse im Fokus der Automatisierer stehen. Und dies sowohl im Underwriting als auch bei der Schadensregulierung. So etwa beim britischen Versicherer Ageas, der Künstliche Intelligenz zur Begutachtung von Kfz-Schäden nutzt. Oder bei der US-amerikanischen CNO Financial Group, die in ihrer Krankenversiche­rungssparte auf Software-Bots setzt, die 80 Prozent der Erstattungsanträge bearbeiten. Längst hat der Automatisierungszug aber auch das Underwriting erreicht und unterstützt die dort arbeitenden Experten mit Lösungen, bei denen es im Kern um zwei Dinge geht: Erstens helfen die Bots, das Wissen aus der Regulierung der Schadensfälle in die Ausgestaltung der Underwriting-Regeln zu leiten. Möglichst in Echtzeit. Damit verbunden ist die Entwicklung prognosefähiger Algorithmen, mit denen sich Risikoveränderungen bereits in ihrer Entstehungsphase erkennen lassen. Der zweite aktuelle Automatisierungsstrang adressiert die mit dem Underwriting verknüpfte Policierung. Ziel ist es, die darin enthaltenen Abläufe massiv abzukürzen und aus Sicht der Kunden wesentlich einfacher zu gestalten.

Gerade die zuletzt genannten Zielvorstellungen vermitteln einen guten Eindruck davon, wie groß die Bandbreite der Kompetenzen und Fähigkeiten ist, die in entsprechenden Automatisierungsprojekten zusammengeführt werden müssen. Denn worum geht es im Kern, wenn Versicherer gerade auch das Underwriting automatisieren wollen? Indem Kundenprofile automatisiert erstellt und mit geeigneten Markt- und IoT-Daten angereichert werden, soll sich die Validität der Wissensbasis verbessern, auf die sich die Risikobewertung gründet. So nutzt zum Beispiel Allianz Direct die Insurtech-Lösung FRISS, um Versicherungs­anträge in Echtzeit gegen Hunderte von Expertenregeln aus externen Datenquellen zu prüfen und den Grad der Vertrauenswürdigkeit eines Kunden zu bestimmen.

Zudem sollen die in der Datenanalyse eingesetzten Werkzeuge lernfähig werden. Denn: Für den Fall, dass eine Kundenanfrage von der bisherigen Produktlogik abweicht und vom Underwriter nachbearbeitet werden muss, werden die sich daraus ergebenden Bewertungsschritte fortwährend in die bereits bestehende Bot-Maschinerie aufgenommen. NTUC Income, der größte Kompositversicherer Singapurs, nutzt bereits eine entsprechende Machine-Learning-Lösung, um seine Prämienkalkulation zu optimieren. In der Folge werden die Risikobewertungen permanent treffsicherer. Und da die zu versichernden Risiken abnehmen, der Risikoanteil an den Prämien sinkt und die Schadenszahlungen geringer werden, legt die Profitabilität der Versicherungsprodukte signifikant zu. Gleichzeitig wächst die Zahl der Optionen, um mit geringeren Preisen in den Markt zu gehen.

Um automatisierte Risikobewertungen dieser Art in die Tat umzusetzen, gilt es eine Vielzahl an internen Wissensträgern und Datentöpfen sowie externen Analyse- und Technologiepartnern in die Projekte einzubeziehen. Es stellt sich jedoch die Frage, wer im Unternehmen eine solche Entwicklungszusammen­arbeit verantworten kann. Zumal eine ganz wesentliche Anforderung darin besteht, die Automatisierungen im Anschluss an ihre Pilotierung dann auch proaktiv zu warten und kundengerecht weiterzuentwickeln. Manche Unternehmen entscheiden sich hierbei für Strukturen, die nicht nachhaltig genug sind. Sie setzen auf dezentrale Teams in Prozessbereichen, von denen man annimmt, dass sich Automatisierungen dort besonders schnell auszahlen müssten. Prinzipiell gesehen ein durchaus legitimer Ansatz. Doch allzu oft liegt die Entwicklungsverantwortung dann in den Händen von Mitarbeitern, die ohnehin schon genug Arbeit auf dem Tisch haben. Automatisierungslösungen mit eher begrenztem Scope sind die Folge – fast immer fehlt es an Ressourcen, um Anschlussprojekte aufzusetzen und das Thema in die Breite der Organisation zu tragen.

Center of Excellence

Vor diesem Hintergrund ist klar: Die Leistungskraft eines Automatisierungs­programms steht und fällt mit dem Wissen und dem Durchsetzungsvermögen seiner Stakeholder. Unternehmen, deren Programme erfolgreich skalieren, wei­sen vor allem zwei Gemeinsamkeiten auf. Zum einen haben sie ein Kompetenz­zentrum (Center of Excellence, CoE) eingesetzt, das unmittelbar im Business aufgehängt ist und über einen starken Governance-Rahmen verfügt. Zum ande­ren haben sie das CoE so nah wie möglich an der Geschäftsführung angesiedelt, von der es aktiv gefördert wird. Mit dieser Rückendeckung kann sich das CoE als ernst zu nehmender Partner für das mittlere Management und die IT etablieren.

Wie sehr es auf eine zentrale Governance ankommt, zeigen nicht zuletzt auch die Anforderungen an das Lieferantenmanagement, die wesentlich komplexer sind als etwa im klassischen IT-Outsourcing. Dies liegt zum einen an der Vielzahl von Technologien und Teillösungen, die zum Bau von intelligenten Ende-zu-Ende-Automatisierungen erforderlich sind. So zum Beispiel Machine-Learning-Systeme und Data-Analytics-Plattformen, mit denen die oben erwähnte tiefere Integration von Claims-Management und Underwriting gelingen kann. Zum anderen tritt in den unterschiedlichen Anwendungsbereichen eine ständig stei­gende Zahl hochgradig spezialisierter Nischenanbieter in Erscheinung. Geht es zum Beispiel um medizinische Datenanalysen im Underwriting, so zeigen exakt darauf spezialisierte Data Scientists gangbare Wege auf, wie Versicherungen ihr bereits vorhandenes Kundenwissen aufbereiten und an welchen Punkten sie dieses Wissen mit zusätzlichen Marktdaten anreichern können.

Service-Integratoren als Generalunternehmer einzusetzen, ist derzeit keine tragfähige Option. Selbst Provider mit langjährigen Erfahrungen im Assekuranz-Geschäft betreten bei der Automatisierung von Wertschöpfungsprozessen wie der Schadensabwicklung oder dem Underwriting derzeit noch Neuland. Somit ist die Zahl der verfügbaren Commodity-Dienste deutlich zu gering, um aktuell bereits marktfähige Angebote machen zu können. In dieser Gemengelage ist es aus Sicht der Versicherer ratsamer, die Entwicklungsarbeit über das inner­betriebliche Kompetenzzentrum voranzutreiben und die bereits vorhandenen Spezialdienstleistungen gezielt hinzuzukaufen.

Ergebnisoffenes Change-Management

Der Nutzen einer zentralen inhäusigen Koordination zeigt sich insbesondere auch im Change-Management. Bislang werden die Change-Implikationen größerer IT-Entwicklungen stark projektbezogen gemanagt – dank reichhaltiger Erfahrungen mit ähnlich gelagerten Vorhaben können Projektleiter darauf vertrauen, dass sich das vorhandene Wissen relativ einfach auf die aktuell zu begleitenden Veränderungsprozesse übertragen lässt. Verglichen damit ist das Maß an Ungewissheit, dass mit der Anwendung von Automatisierungstechno­logien einhergeht, jedoch ungleich größer: Die hohe Dynamik der weiteren technischen Entwicklung gepaart mit den exponentiell zunehmenden Anwen­dungsmöglichkeiten führen dazu, dass niemand mehr absehen kann, welche Art von Veränderungen in den kommenden Jahren auf die Anwender genau zukommen werden. Vor diesem Hintergrund ist es für das Change-Management dringend erforderlich, ein standardisiertes Set an Methoden, Prozessen, Werk­zeugen und Templates zu entwickeln, deren inhaltliche Ausgestaltung offen genug ist, um sich an die zukünftigen Entwicklungen anpassen zu lassen.

Eine deutlich weitreichendere Unterstützung als in klassischen Entwicklungs­projekten brauchen die Change-Verantwortlichen dann auch bei der Kommuni­kation der Mehrwerte, die mit den Automatisierungen erzielt werden können. Hier muss das CoE auf die Fachbereiche zugehen und diese aktiv darüber aufklären, wie genau die Automatisierungen dazu beitragen, dass die Bereiche ihre Business-Ziele erreichen. Das Thema Kostensenkung dient dabei als probater Türöffner. Prozessbezogene Mehrwerte müssen jedoch ebenso Teil der Nutzen­aufklärung sein. Zu den wichtigsten Wertschöpfungsvorteilen zählen ein größeres Maß an Kundenzufriedenheit, eine höhere Prozessqualität, kürzere Durchlauf­zeiten und qualitativ höherwertige Arbeitsplätze, die mehr Zeit für das Handling von Geschäftsvorfällen bieten, die von den Standards abweichen.

Vor diesem Hintergrund wird auch aus kaufmännischer Sicht deutlich, wie wichtig es ist, das Kompetenzzentrum mit ausreichendem Know-how und einer starker Governance auszustatten. Auf diese Weise gewinnen Versicherer die nötige Gestaltungskraft, um das Potenzial intelligenter Prozessautomatisierungen nachhaltig zu erschließen und permanent weiter auszubauen. Nicht zuletzt ver­bessert sich damit auch die Ausgangslage, um Krisensituationen erfolgreicher zu verarbeiten. Dies bestätigt auch die Expertenumfrage, die wir in diesem Sommer unter 290 Führungskräften der europäischen Versicherungswirtschaft durch­geführt haben: Neun von zehn Managern stellen darin in Aussicht, dass sie die Investitionen in Automatisierungsprojekte noch einmal deutlich erhöhen werden. Denn: In der kundengerechten Digitalisierung ihrer Produkte und Wertschöp­fungsprozesse sehen sie den Königsweg, um die Widerstandsfähigkeit ihrer Unternehmen nachhaltig zu stärken.

Autoren: Farid Babaahmadi und Daniel Oostdam, ISG Information Services Group.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

vier × 5 =