Alte IT-Strukturen – hohe Kosten, wenig Wirkung

Die Versicherungsbranche ist traditionell durch eine hohe Wertschöpfungstiefe gekennzeichnet – im Vergleich zu anderen Industrien wie dem Automotive-Sektor werden auch komplexe, kostenintensive IT-Systeme selbst entwickelt, oft mit dem Verweis auf die Notwendigkeit, die bestehenden Kernprozesse optimal IT-seitig zu unterstützen. Ohne Skalierbarkeit, mit fragwürdigem Kosten-/Nutzenverhältnis. Viele dieser Systeme sind heute nicht mehr flexibel genug, bilden lediglich den Status Quo ab und bieten dem Versicherungsnehmer geringe Unterstützung bei Optimierungs- und Innovationsthemen.

Einige Versicherer setzen stattdessen auf bewährte Kernsysteme spezialisierter IT-Anbieter, wie beispielsweise die Life Factory der msg-Gruppe (msg life). Über dieses Kernsystem werden bereits mehr als 50 % der deutschen Lebensversicherungsverträge verwaltet. Bestehende Kernsysteme werden ergänzt durch individuelle Zusatzlösungen, um unternehmensspezifische Prozess- und Produktanforderungen abzubilden.

Versicherer allokieren erhebliche Budgets für leistungsfähige IT-Systeme. Doch ein Großteil dieser IT-Budgets – oft zwei Drittel oder mehr – fließt in den Betrieb („Run“) statt in Innovation und Weiterentwicklung („Build“). Zudem fehlen Marktstandards, was zu vielen Eigenentwicklungen führt. Das Ergebnis: aufwändig gepflegte Systeme, die am Frontend und damit beim Versicherungsnehmer kaum Differenzierung ermöglichen, Unternehmensstrategien teils nur verzögert und zu erheblichen Kosten umsetzen können und damit Innovationen nur sehr bedingt unterstützen. Zudem lösen Innovationsaktivitäten der Fachbereiche nahezu immer IT-Projekte aus, mit entsprechenden Planungs-, Budget- und Steuerungsanforderungen sowie erheblichem Zeitaufwand.

Datenstrategie: vom Lake zum Ökosystem

Auch datengetriebene Innovationen verliefen bislang nur teilweise erfolgreich. Viele Versicherer haben Data Lakes aufgebaut, um Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Doch oft fehlten klare Strategien, Strukturen, Standards und Governance. Die Folge: schwer nutzbare Datenmengen – sogenannte „Data Swamps“.

Heute setzen viele Versicherer auf cloud-native Datenplattformen, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Echtzeitanalyse ermöglichen. Datenökosysteme entstehen, und Daten werden besser nutzbar. Datenplattformen bilden die zentrale technische Infrastruktur zur Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Bereitstellung von Daten. Somit sind sie die technische Grundlage für den nächsten Schritt: den Einsatz intelligenter, autonom agierender KI-Systeme – kurz: Agentic AI.

Was ist Agentic AI?