KI trifft auf alte Kernsysteme: Warum Versicherer erst ihre Vergangenheit aufräumen müssen

Künstliche Intelligenz soll in der Versicherungswirtschaft längst nicht mehr nur Texte zusammenfassen oder Mitarbeitern Informationen bereitstellen. KI-Systeme können zunehmend Aufgaben entlang der Customer Journey übernehmen, Angebote vergleichen und Prozesse vorbereiten. Doch zwischen dem technisch Möglichen und einem breiten Einsatz im Versicherungsbetrieb steht bei vielen Unternehmen eine Infrastruktur, die aus einer völlig anderen technologischen Epoche stammt.

Genau dort setzt ein neuer Report von Roland Berger an. Die Unternehmensberatung betrachtet die Transformation der Kernsysteme nicht länger als klassisches IT-Erneuerungsprojekt. Moderne Policenverwaltung, Schadenbearbeitung, Abrechnung und aktuarielles Arbeiten sollen vielmehr die technische Basis bilden, auf der Automatisierung, Datenplattformen und KI-Anwendungen überhaupt skalieren können. Das Problem: Der Umbau ist teuer, langwierig – und keineswegs immer erfolgreich.

Jeder zweite Umbau verfehlt Zeit oder Budget

Kernsystem-Transformationen gehören nach Angaben von Roland Berger zu den größten Technologieprogrammen eines Versicherers. Typischerweise erstrecken sich die Projekte über zwei bis fünf Jahre und kosten zwischen 20 und mehr als 100 Millionen Euro. Rund die Hälfte erreicht ihre Zeit- oder Budgetziele nicht. Die Alternative, alte Systeme weiterzubetreiben, wird allerdings ebenfalls kostspieliger.
Legacy-Systeme binden IT-Budgets, erschweren regulatorische Anpassungen und verlängern die Zeit, die Versicherer für Produktänderungen benötigen. Hinzu kommt ein Problem, das mit dem wachsenden KI-Einsatz an Bedeutung gewinnt: Daten und Geschäftslogiken müssen für andere Anwendungen überhaupt zuverlässig zugänglich sein. „Kernsystem-Transformation ist kein reines IT-Projekt mehr, sondern eine geschäftskritische Weichenstellung“, sagt Dr. Ulrich Kleipaß, Senior Partner bei Roland Berger.

Die neue Versicherungs-IT entsteht bereits in der Cloud

Wie weit der Umbau bereits begonnen hat, zeigen zwei Zahlen aus dem Report besonders deutlich. Mindestens 75 Prozent der derzeit produktiven Kernsysteme laufen noch in den eigenen Rechenzentren der Versicherer. Bei neu eingeführten Systemen zeichnet sich dagegen eine völlig andere Architektur ab: In der Lebensversicherung werden Roland Berger zufolge mittlerweile rund 90 Prozent der neuen Kernsysteme außerhalb eigener Rechenzentren beziehungsweise in der Cloud eingeführt. Damit verändert sich nicht nur der Betriebsort der Software.
Roland Berger beschreibt eine Architektur, in der das Kernsystem stärker als stabiles „System of Record“ fungiert. Funktionen, die häufig verändert werden oder hohe Innovationsgeschwindigkeit benötigen, können dagegen über modulare Komponenten, Schnittstellen und Datenplattformen angebunden werden. Dazu gehören zunehmend auch Automatisierungs- und KI-Anwendungen. Für Versicherer bedeutet Modernisierung damit nicht zwangsläufig, sämtliche Funktionen in einem neuen Großsystem unterzubringen. Entscheidend wird vielmehr, welche Aufgaben das Kernsystem selbst übernehmen muss und welche sich außerhalb davon schneller weiterentwickeln lassen.

Warum der Big Bang nicht immer die beste Lösung ist

Gerade bei Versicherern ist ein Austausch der Kernsysteme komplizierter als eine gewöhnliche Softwaremigration. In den Beständen liegen häufig Verträge aus mehreren Produktgenerationen. Datenstrukturen haben sich verändert, regulatorische Anforderungen wurden angepasst und Geschäftsregeln über Jahrzehnte erweitert. Manche dieser Regeln sind dokumentiert – andere stecken vor allem im Programmcode alter Systeme.
Roland Berger empfiehlt deshalb keinen pauschalen „Big Bang“. Stattdessen soll die Migrationsstrategie an den Eigenschaften des jeweiligen Portfolios ausgerichtet werden. Für klar abgegrenzte und vergleichsweise homogene Bestände kann eine vollständige Umstellung sinnvoll sein. Bei komplexen Portfolios kommen dagegen phasenweise oder hybride Modelle infrage. Alte und neue Systeme können dabei zeitweise parallel bestehen oder unterschiedliche Bestände verwalten. Die technische Vergangenheit eines Versicherers lässt sich damit nicht einfach abschalten. Sie muss zunächst verstanden werden.

Datenprobleme verschwinden nicht durch ein neues System

Genau an dieser Stelle wird die Datenqualität zur strategischen Größe. Nach Angaben des Reports sehen 88 Prozent der Versicherer einen positiven Zusammenhang zwischen hoher Datenqualität und Profitabilität. Gute Daten können darüber hinaus Testzyklen um bis zu 50 Prozent verkürzen, manuelle Prüfungen um 70 bis 90 Prozent reduzieren und Straight-Through-Processing-Raten von bis zu 95 Prozent ermöglichen. Die Zahlen beschreiben allerdings eher das Potenzial als einen Automatismus. Ein neues Kernsystem verbessert schlechte Bestandsdaten nicht von selbst. Wer unvollständige, widersprüchliche oder historisch gewachsene Datenstrukturen lediglich in eine neue Plattform migriert, nimmt einen wesentlichen Teil der alten Probleme mit.
Roland Berger empfiehlt deshalb, die Datenmodernisierung als eigenen Arbeitsstrang der Transformation aufzusetzen – mit klaren Verantwortlichkeiten, Qualitätsgrenzen, kontinuierlicher Validierung und nachvollziehbarer Datenherkunft.

KI ist gleichzeitig Ziel und Werkzeug des Umbaus

Hier bekommt die Untersuchung einen besonders interessanten Dreh. Denn Künstliche Intelligenz steht nicht nur am Ende der Kernsystem-Transformation. Sie kann bereits bei deren Durchführung helfen. Generative und agentische KI können Roland Berger zufolge beispielsweise beim Datenprofiling, bei der Erstellung von Testfällen, der Dokumentation, Validierung und Fehlererkennung eingesetzt werden. Auch historische Geschäftslogiken können mithilfe von KI aus alten Systemen und Dokumentationen rekonstruiert werden. Damit entsteht eine bemerkenswerte Wechselwirkung: Versicherer modernisieren ihre Systeme, damit KI künftig breiter eingesetzt werden kann – und setzen KI ein, um diese Modernisierung schneller und beherrschbarer zu machen.
Gerade bei großen Migrationen könnte das relevant werden. Ein erheblicher Teil des Aufwands entsteht dort nicht durch das Aufsetzen einer neuen Plattform, sondern durch Analyse, Bereinigung, Übertragung und Kontrolle historischer Daten und Geschäftsregeln.

Alte Geschäftslogik wird zum Transformationsrisiko

Das Problem reicht dabei tiefer als fehlerhafte Adressen oder uneinheitliche Datenfelder. Über Jahrzehnte gewachsene Kernsysteme enthalten Wissen darüber, wie Produkte kalkuliert, Verträge bearbeitet oder Sonderfälle behandelt werden. Dieses Wissen liegt nicht zwangsläufig vollständig in aktueller Dokumentation vor. Teilweise steckt es in alten Anwendungen und deren Code. Bei einer Transformation muss deshalb nicht nur entschieden werden, welche Daten übernommen werden, sondern auch, welche historische Geschäftslogik weiterhin benötigt wird.
Damit wird die Migration zur fachlichen Aufgabe. Produktverantwortliche, Aktuare, Operations, IT und Compliance müssen gemeinsam entscheiden, welche Regeln erhalten, verändert oder aufgegeben werden können. Gerade darin liegt eines der Risiken eines vermeintlich rein technischen Austauschs: Ein Versicherer kann seine alte Software ersetzen und trotzdem deren Komplexität in das neue System übertragen.

Der Markt für Kernsysteme wächst kräftig

Der Modernisierungsdruck schafft zugleich einen wachsenden Markt für Anbieter von Versicherungsplattformen. Roland Berger beziffert den weltweiten Markt für Kern-Versicherungssysteme für 2025 auf 9,75 Milliarden US-Dollar. Bis 2034 könnte er auf 32,2 Milliarden US-Dollar wachsen. Das entspräche einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 14,2 Prozent. Allein in der Lebensversicherung sieht die Unternehmensberatung weltweit jährlich bis zu 100 Modernisierungs- und Austauschprojekte.
Der Trend dürfte zugleich die Abhängigkeiten innerhalb der Versicherungs-IT verändern. Mit Cloud-Plattformen, modularen Komponenten und externen Technologieanbietern gewinnt die Frage an Bedeutung, welche Funktionen Versicherer selbst kontrollieren und an welchen Stellen sie sich dauerhaft an Anbieter und deren technische Architektur binden.

Die KI-Frage beginnt unterhalb der KI

Die derzeitige Diskussion über Künstliche Intelligenz konzentriert sich häufig auf Modelle, Anwendungen und konkrete Einsatzmöglichkeiten. Der Roland-Berger-Report verschiebt den Blick eine Ebene tiefer. Denn auch leistungsfähige KI kann nur mit den Daten und Systemen arbeiten, auf die sie zuverlässig zugreifen kann. Roland Berger zufolge hängt der Wert von KI deshalb weniger allein von der Leistungsfähigkeit eines Modells ab als davon, ob Kernsysteme und Datenbasis für ihren Einsatz vorbereitet sind.
Für Versicherer könnte darin eine der schwierigeren Erkenntnisse des gegenwärtigen KI-Booms liegen: Die Einführung neuer KI-Anwendungen lässt sich vergleichsweise schnell demonstrieren. Die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass sie tief in die Wertschöpfung eingreifen können, dauert Jahre.
Wer KI skalieren will, muss deshalb womöglich zunächst dort investieren, wo nach außen wenig von künstlicher Intelligenz zu sehen ist: in Datenqualität, Schnittstellen, Zielarchitektur und die Modernisierung jahrzehntealter Kernsysteme. Die Zukunft der Versicherungs-IT beginnt damit ausgerechnet bei der Aufarbeitung ihrer Vergangenheit.