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25.07.2018 von hs

Versicherung – all IT

Die ­Zeiten, in denen sich der Einsatz von Informationstechnologie auf Back-Office-­Anwendungen, Beratungsprogramme und die Bereitstellung digitaler ­Kundenschnittstellen beschränkte, sind endgültig vorbei. Aktuell stehen besonders Ansätze der Process Analytics, Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) im Vordergrund der Diskussion. 

Rechnergestützte Routinetätigkeiten bieten große Potenziale für RPA

Process Analytics beschäftigt sich mit der Frage „Wie und mit welchen Methoden können Daten erhoben und analysiert werden, um Geschäftsprozesse und Workflows zu optimieren?“ Mit Process Mining lässt sich ­visualisieren und analysieren, wie Prozesse ablaufen, welche Abweichungen zu den Sollprozessen bestehen. Dementsprechend liefert dieses Verfahren für die Analyse von Ineffizienzen in der Prozessausführung wertvolle Informationen. 

Robotic Process Automation bietet die Möglichkeit, relativ einfache Aufgaben, zum Beispiel in der Sachbearbeitung, durch virtuelle Roboter zu automatisieren. Dies beginnt mit einfachsten Aufgaben wie der „manuellen“ Übernahme von Daten aus Formularen, Mails oder Anwendungsprogrammen in andere Systeme und reicht bis hin zu komplexeren Vorgängen, die auch Prüfroutinen beinhalten. 

Das größte und die Assekuranz in der Zukunft wohl am stärksten verändernde Feld ist das der Künstlichen Intelligenz. Während Process Mining und RPA heute noch weitestgehend ohne lernende Systeme auskommen, werden derzeit Verfahren entwickelt, die komplexere Aufgaben ausführen und insbesondere selbstständig lernen können. Dazu zählen etwa Künstliche Neuronale Netze und andere Verfahren des Machine Learning (häufig auch in Kombination wie bei IBM’s Watson), die beispielsweise für die Entwicklung von „smarten“ Prozessrobotern eingesetzt werden können. Als Weiterentwicklung von RPA spricht man hier auch von „Cognitive Automation“. Anwendungsmöglichkeiten im Prozessmanagement sind beispielsweise die Realtime-Identifikation von Engpässen und damit das Entdecken von Optimierungspotenzialen. Genauso wird sich in der Prozess­ausführung die Einhaltung von regulatorischen Vorgaben überwachen lassen. Darüber hinaus werden verschiedene ­Bereiche der Kundeninteraktion von der Antragsstellung über die Risikoprüfung bis hin zum Kundenservice durch selbstlernende Systeme zumindest ergänzt. 

Sprachgesteuerte Assistenten wie Alexa oder Siri sind erst der Anfang; Versicherungen müssen allerdings auch hier darauf achten, den Anschluss nicht zu verpassen. So erwartet Google, dass schon im Jahr 2020 rund 30 Prozent der Suchanfragen über Geräte ohne Bildschirm erfolgen. ­Anstelle von „Mobile first“ hieß es kürzlich auf der weltweit größten Digitalmesse SXSW bereits „Voice first“.

Der Wille in der deutschen Versicherungswirtschaft, Veränderungen anzugehen, ist unverkennbar. Es geht in vielen Häusern aber zu langsam voran. International tätige Unternehmen sind deutlich weiter. Bedeutsamer ist allerdings der große Vorsprung der zukünftigen Wettbewerber der Versicherer, der InsurTech-Start-ups. 

Innovationsfähigkeit steigern

Es geht in der Versicherungbranche nicht nur um den Einsatz von ein paar neuen Technologien und die entsprechenden Veränderungen der Geschäftsprozesse. Es geht vielmehr um die ganzheitliche Transformation von  Versicherungen zu Technologieunternehmen. Andernfalls verharren sie in ihren traditionellen Geschäftsmodellen und setzen sich über kurz oder lang der Gefahr aus, obsolet zu werden. Deswegen müssen die Versicherer strategische und organisatorische Maßnahmen ergreifen, um die Innovationsfähigkeit insgesamt zu steigern, die Geschwindigkeit von Veränderungen zu erhöhen sowie das Denken und Handeln von Management und Mitarbeitern neu auszurichten.