Die an sich schon hohe Relevanz von Daten in der Versicherungswirtschaft nimmt infolge technologischer Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), fortgeschrittener Datenanalysemöglichkeiten (Advanced Analytics) und generativer Sprachmodelle mit künstlicher Intelligenz (Large Language Models, kurz LLM) weiter zu. Für die Assekuranz geht dies mit Veränderungen und Herausforderungen einher. Schon jetzt haben die technologischen Erneuerungen spürbare Auswirkungen und erheblichen Einfluss auf die Arbeitsweise, die Anforderungen und die Art der Zusammenarbeit. Dieser Trend wird voranschreiten.
Status quo der digitalen Transformation und Entwicklungen
Im Rahmen einer Studie haben die Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZAHW), Amazon Web Services (AWS) und der IT-Dienstleister Cognizient den aktuellen Stand der digitalen Transformation und die weitere Entwicklung in den Bereichen generative KI und Datenanalytik beleuchtet. Dabei haben sich die Experten mit der Frage befasst, welche Datenkompetenzen Versicherer in Zukunft brauchen und was das für die Beschäftigten bedeutet. Aus den Ergebnissen wurden fünf Handlungsempfehlungen für Versicherer abgeleitet, um das volle Potenzial der Daten und die methodisch-technischen Möglichkeiten auszuschöpfen, Risiken effektiv zu managen und Innovationen zu fördern.
Experteninterviews und Auswertung von Stellenanzeigen
Für die Studie wurden unterschiedliche Quellen ausgewertet. Unter anderem fanden im Jahr 2023 Interviews mit 26 Experten aus der Versicherungsbranche und Beratung statt. Außerdem erfolgte eine Online-Befragung mit 63 Teilnehmern aus dem Alumni-Netzwerk des Instituts für Risk & Insurance der ZHAW School of Management and Law, um die Perspektive von Mitarbeitern im Versicherungssektor zu erfassen. Schließlich wurden anhand von rund 750 Stelleninseraten von sechs in der Schweiz tätigen Erstversicherern analysiert, wie sich Datenkompetenzen in den Anforderungen widerspiegeln, die Versicherer in ihren Stellenangeboten kommunizieren.
Risiken genauer bewerten, Kundenorientierung verbessern
Der Studie zufolge hat sich der Fokus der Datenanalytik von der reinen Auswertung hin zu Vorhersage sowie zu Handlungs- und Entscheidungsorientierung verlagert. Durch die neuen Technologien ergeben sich zunehmende Möglichkeiten, aus analysierten Daten geschäftsrelevante Informationen zu ziehen. Ziel soll laut Studie keine vollständige Automatisierung sein, sondern die Verbesserung von Arbeitsprozessen entlang der Wertschöpfungskette. Mit der Einbindung neuer Technologien in operative Prozesse bemühen sich die Versicherer um ein genaueres Bewerten der Risiken und eine durchgehende Kundenorientierung mit verbesserten Interaktionen. Weitere Punkte sind Kosteneffizienz, ein datenbasiertes, auf objektiven Einsichten gestütztes Handeln sowie die Entwicklung innovativer Versicherungsprodukte. Die Studienteilnehmer wünschen sich End-to-End-Prozesse sowie effizientere, regelkonforme Prozesse.
Seite 1 Handlungsfelder für Versicherer in puncto Datenkompetenz
Seite 2 Fachwissen gebündelt mit Datenmanagement/-analyse und KI
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