Bestandsübertragung: „Eine Mammutaufgabe, die fehleranfällig ist und viel Zeit und Nerven kostet“

Herr Süß, Convista hat sich als strategisches Beratungshaus und Partner für Transformation positioniert. Wie dürfen wir uns Ihre Beratungsfelder vorstellen – welche Expertise bringen Sie ein?

Seit 25 Jahren begleitet Convista Unternehmen vor allem in den Branchen Versicherungswirtschaft und Banken, Industrie, Energie und Gesundheitswesen bei ihren unterschiedlichsten Digitalisierungsvorhaben. Dabei kombinieren unsere Beraterinnen und Berater stets IT-Know-how mit umfangreicher Fachexpertise und Branchenkenntnis, um gemeinsam mit den Kunden passgenaue Lösungen zu entwickeln.

Die Versicherungsbranche ist eine Ihrer definierten Kernzielgruppen – wie sehen die Schwerpunkte Ihrer Projektarbeit aus?

In der Versicherungswirtschaft beraten wir mit über 500 Fach-/Prozessberater und Software-Entwickler Versicherungsunternehmen in allen Bereichen. Das beginnt bei der Strategieentwicklung und geht bis hin zur Umsetzung verschiedenster Digitalisierungs- und Fachprojekte. Das kann die Modernisierung von Kern-IT-Systemen sowie Bestandssystemen oder die Implementierung von SAP S/4HANA umfassen, regulatorisch getriebene Projekte wie ESG, VAIT, DORA, FIDA oder den gezielten Einsatz von künstlicher Intelligenz. Um nur einige Beispiele zu nennen.

Digitalisierung, Automatisierung und stetig neue Regulierungen dominieren die Branche seit geraumer Zeit – mit welchen Auswirkungen auf Ihre Beratungstätigkeit?

Wir stellen fest, dass gerade durch die stetig steigende Komplexität in den Themen, die Sie nennen, unser Beratungsangebot mehr denn je benötigt wird. Als kompetenter Sparringspartner mit Erfahrungen aus erfolgreichen Projekten bei Versicherungsunternehmen liefern wir einen neutralen Branchenblick und Best Practices. Wir merken jeden Tag, dass dieser Erfahrungsaustausch auf Augenhöhe den Versicherern hilft, sicher durch diese komplexen Themen zu navigieren.

Immer häufiger ist zu lesen, dass künstliche Intelligenz dabei hilft, Lösungsansätze zu realisieren und die erwünschte Effizienz auf ein neues Level zu heben. Wie dürfen wir uns das grundsätzlich vorstellen?

Für viele sich wiederholende Tätigkeiten können Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz Mehrwerte liefern. KI bündelt dabei Daten und das Wissen im Versicherungsunternehmen, kann auf inhaltlicher Ebene Dokumente vergleichen oder in Daten selbstständig Muster und Trends erkennen. Diese Erkenntnisse stellen KI-Anwendungen den Mitarbeitenden unterstützend zur Verfügung und sorgen so für mehr Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit. Viele Versicherer und Makler beschäftigen sich aktuell genau damit, herauszufinden, welche Einsatzmöglichkeiten für ihr Unternehmen passen könnten.

Bei welchen Anwendungen wird sich in Ihren Augen künstliche Intelligenz kurz- und mittelfristig durchsetzen?

Besonders gewinnbringend lässt sich künstliche Intelligenz im Kontext der Digitalisierung und Automatisierung überall dort einsetzen, wo wir es mit repetitiven Aufgaben zu tun haben, die eine intelligente Entscheidung benötigen. Unserer Meinung nach lassen sich aktuell bei jeglicher Verarbeitung von Dokumenten und Formularen die höchsten Effizienzen heben. Convista beschäftigt sich seit vielen Jahren vor allem mit der KI-Disziplin „Natural Language Processing (NLP)“, also dem maschinellen Verarbeiten von natürlicher Sprache, weil wir hier den größten Effizienzhebel für Versicherer und Makler sehen. Dabei beobachten wir, dass moderne Sprachmodelle wie LLMs mittlerweile ein tiefes Sprachverständnis sowie die Möglichkeit der Anpassung an versicherungsspezifische Fachsprache bieten, sodass auch für sprachlich komplexe Aufgaben KI-Methoden eingesetzt werden können. Zu den Anwendungsfeldern, die heute schon gut funktionieren und sich bereits im Einsatz befinden, zählen unter anderem die Extraktion von Werten aus Formularen und Dokumenten, zum Beispiel für die Bestandsumdeckung/-übertragung, die semantische Datenanalyse, zum Beispiel von Versicherungsbedingungen für Wettbewerbsvergleiche, oder die Analyse von Dokumenten, zum Beispiel für die Vorbereitung von Migrationen.