Vier Top-Trends in der Versicherungsbranche in 2022

Fadata erwartet in diesem Jahr eine zunehmende Digitalisierung in der Versicherungswirtschaft. Der führende Anbieter von Softwarelösungen für die Versicherungsbranche sieht dabei mehrere Trends: die Cloud-Migration, die Automatisierung unter Nutzung von Maschinellem Lernen, die Umsetzung von Analytics-Strategien und die zunehmende Bedeutung digitaler Ökosysteme.

Der Wettbewerbsdruck in der Versicherungsbranche ist hoch und auch die Kundenanforderungen steigen permanent – gerade hinsichtlich Serviceangebot und -qualität. Der heutige und auch wechselwilligere Kunde möchte zum Beispiel auf Self-Service-Basis mit seinem Versicherer interagieren, um Angebote zu erhalten, Anträge zu stellen oder Ansprüche geltend zu machen. Nur mit einer durchgehenden Digitalisierung, einer Optimierung von Prozessen und einer intelligenten Datennutzung können Versicherer diese Anforderungen zuverlässig erfüllen. Der Einsatz neuer Technologien und Betriebsmodelle ist dafür zwingend erforderlich.

Versicherungsunternehmen müssen folglich die richtigen Weichenstellungen treffen. Laut Fadata sind dabei vier Trends erkennbar, die das Jahr 2022 prägen werden.

Cloud-Nutzung

Das Jahr 2022 wird im Zeichen einer zunehmenden Cloud-Nutzung stehen. Eine Einschränkung gibt es dabei kaum, da sich letztlich alle Wertschöpfungsprozesse von Versicherungen in einer Cloud-Lösung abbilden lassen. Die ausschlaggebenden Gründe für Cloud-Migrationen sind eine höhere Agilität, Flexibilität, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sowie eine Kostenoptimierung. Für Versicherungen sind diese Kriterien wichtig, da sich das Geschäft vielfach dynamisch entwickelt. Das bedeutet, dass sich die Lastprofile nach der ursprünglichen Dimensionierung verändern. Hier kann die Cloud die erforderliche Skalierung bieten.

Generell bietet die Cloud-Nutzung Versicherern die Möglichkeit, schnell Innovationen umzusetzen und neue Produkte anzubieten. Eine Verlagerung der IT in die Cloud verschafft ihnen darüber hinaus auch Freiräume für die Konzentration auf die eigenen Kernkompetenzen.

Automatisierung durch ML

Maschinelles Lernen (ML) und selbstlernende Technologien werden in der Versicherungsbranche eine immer wichtigere Rolle spielen. Sie können nicht nur Routinetätigkeiten, sondern auch komplexe Interaktionen automatisiert abdecken: von der Steuerung der erforderlichen Informationsbeschaffung bei Unfällen bis hin zu Vertriebsaktivitäten bei bestehenden Kunden über Retargeting und Verhaltensanalysen. Mit kognitiven Anwendungen können außerdem Betrugsversuche einfacher aufgedeckt und die Genauigkeit bei der Schadensregulierung verbessert werden. Nicht zuletzt führen ML-basierte Lösungen auch zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit durch die schnellere Bearbeitung von Anträgen und Schadensmeldungen und zu einer Erhöhung der Mitarbeiterproduktivität durch die Reduzierung manueller Tätigkeiten.

Voraussetzung für den erfolgreichen ML-Einsatz ist ein Framework, das anhand realer Szenarien angelernt sowie getestet ist und innerhalb vorgegebener Parameter selbstlernend ist. Idealerweise wird für die Konzeption des Frameworks und Datenmodells eine sehr große Anzahl echter Kunden-Datensätze genutzt.

Analytics-Strategie

Versicherungsunternehmen verfügen über eine große Datenmenge. Sie ist aber meistens nicht vollständig nutzbar, da viele Daten unstrukturiert sind. Wichtige und exakte Erkenntnisse erhalten Versicherer aber nur mit einer umfassenden Datenintegration und -analyse. Das technische Fundament dafür bilden leistungsstarke Analytics-Lösungen mit ML-Funktionen. ML-Technologie unterstützt dabei unter anderem die automatisierte Analyse von Schadensfotos oder die automatisierte Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten wie gescannten Dateien.

Analytics-Lösungen bieten Versicherern bisher nicht verfügbare Einblicke in die Risiken und das Verhalten ihrer Kunden. Auf dieser Basis wird zum Beispiel ein maßgeschneidertes und flexibles Underwriting möglich. Eine zielgenaue Datenanalyse unterstützt zudem die Betrugserkennung und -prävention. Insgesamt sind Analytics-Tools für Versicherer entscheidende Hilfsmittel, um den Kunden das zu bieten, was sie wollen – wann und wie sie es wollen.

Digitales Ökosystem

Immer wichtiger werden digitale Ökosysteme in der Cloud, die eine leichtere Verknüpfung eigener Versicherungsangebote mit den Services anderer Dienstleister unterstützen. Ohne Zugang zu einem solchen Ökosystem sind auch digitale Innovationen schwerer umzusetzen.

Aus technischer Sicht muss dabei eine Offenlegung des API-Layers erfolgen, um die Anforderungen und Standards der Branche zu erfüllen. APIs und Microservices als Teil der Middle-Layer-Architektur werden die Entwicklung neuer Produkte und Services ermöglichen, die mit alten Systemen und Prozessen verbunden sind. Damit können Versicherungsunternehmen ihr Geschäft modernisieren und auch die Legacy-Transformation vorantreiben. Letztlich sind offene APIs auch die Basis für eine verstärkte Zusammenarbeit von Versicherern mit Drittanbietern und Insurtechs. Dr. Eike Schmidt, Chief Technology & Product Officer von Fadata, betont:

Die Digitalisierung wird auch 2022 zu den Kernthemen der Versicherungsbranche gehören. Um im intensiven Wettbewerb bestehen zu können, werden Versicherer vor allem die Cloud-Nutzung und den Einsatz neuer Lösungen und Technologien in den Bereichen Analytics und ML vorantreiben müssen.

Eine wachsende Bedeutung werden laut Schmidt darüber hinaus Ökosysteme einnehmen, die die Vernetzung unterschiedlicher Produkte und Services ermöglichen.