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Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie Versicherungen den Betrieb und IT optimieren können. Dies ist mehr als nur ein strategischer Produktionsfaktor.
Philip Franck, Partner
Herausforderungen
Digitalisierung und neue Erwartungen zwingen Versicherer zur konsequenten Ausrichtung auf den Kunden
Digitalisierung und neue Erwartungen zwingen Versicherer, ihre Prozesse zu optimieren und sie konsequent auf den Kunden auszurichten. Die neue Kundenzentrierung bedeutet, dass ein Versicherungsanbieter neue Produkte und Kundenschnittstellen entwickeln muss. Gleichzeitig muss er die Digitalisierung interner Prozesse vorantreiben und die Qualität und Effizienz steigern.
Die etablierten Versicherer kämpfen mit der geringen Flexibilität anfälliger und ineffizienter IT-Altsysteme. Doch nur wer in der Lage ist, auf Veränderungen mit innovativen und differenzierenden Produkten und Services schneller als die Konkurrenz zu reagieren, wird den Wettbewerb um die Kunden an der digitalen Schnittstelle zu ihnen gewinnen.
Nur 10 % geben an, insgesamt über eine flexible IT-Architektur zu verfügen. Und sogar nur 7 % geben an, externe Services und Kooperationspartner insgesamt leicht anbinden zu können.
Erkenntnisse
Etablierte Versicherer müssen gewachsene Strukturen und alte IT-Systeme an neue Anforderungen anpassen. Moderne, digitale Serviceeinheiten passen schlecht zu traditionellen Betriebsmodellen, die häufig noch von einer spartenorientierten Organisation geprägt sind. Neue digitale Technologien basieren auf Flexibilität und Modularität und erfordern umfassende Kommunikations- und Abwicklungswege. IT ist inzwischen mehr als ein strategischer Produktionsfaktor. IT hilft Versicherern bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Produktangebote. So wird die IT zum entscheidenden Unterschied im Wettbewerb.
Zu viele traditionelle Versicherer verlassen sich weiterhin auf die hausinterne IT. Nur vereinzelt nutzen Unternehmen Rechenzentrumsleistungen von Drittanbietern. Die meisten vergeben damit die Chance, Kosten zu sparen und die IT-Sicherheit zu erhöhen. Zu viele etablierte Versicherer verkennen weiterhin den Wert der Datenberge, auf denen sie sitzen. Nur wenige Institute werten die eigenen Daten professionell aus und reichern sie mit externen Quellen zu aufschlussreichen Big-Data-Reihen an. Versicherer brauchen eine Data-Science-Strategie, die das Fundament der neuen datengetriebenen Arbeit und aller weiteren Schritte bildet.
Lösungen & Handlungsfelder
Zukunftsfähige Betriebsmodelle erarbeiten
Aufbauend auf unserer langjährigen Erfahrung haben wir einen Lösungsrahmen entwickelt, mit dessen Hilfe wir gemeinsam mit unseren Kunden ein zukunftsfähiges Betriebsmodell erarbeiten und Maßnahmen für die Transformation definieren können.
Operational Excellence garantieren
Wir verbessern digitale Abläufe. Dabei kombinieren wir Instrumente der klassischen Prozessoptimierung mit einer systematischen Automatisierung und einer stärkeren Ausrichtung der Prozesse mit Blick auf die Kundenkontaktpunkte.
IT zum echten Wettbewerbsfaktor entwickeln
Neue Geschäftsmodelle und Angebote machen die IT zum echten Wettbewerbsfaktor. Sie verlangen aber eine neue IT-Strategie, IT-Architektur und ein neues IT-Management. Wir kennen die Stellhebel, um schnellere Entwicklungszyklen für kundenorientierte Angebote zu schaffen, flexible und modulare IT-Architekturen aufzubauen und Datenberge umfassend und schnell verfügbar zu machen.
Wertschöpfungsketten in der IT strategisch optimieren
Versicherer müssen die Sourcing-Potenziale von alternativen Delivery-Modellen ausloten. Das gilt für den Infrastrukturbetrieb und für IT-Anwendungen wie Standardsoftware und Software-as-a-Service (SaaS). Der Aufbau eines professionellen Dienstleistungsmanagements ist eine Voraussetzung dafür.
Big Data und eine zukunftsfähige IT-Architektur aufbauen
Wir helfen, hohe Ertragspotenziale durch Personalisierung der Kundenreise und Optimierung von Prozessen zu schaffen. Es geht um die Auswahl von Big-Data-Anwendungen, die Konzeption des Ökosystems in der IT, die Harmonisierung und Integration von Daten und die Entwicklung von Data-Science-Fähigkeiten.
Data Science und KI als strategisches Asset
Data Science ist die systematische Anwendung leistungsfähiger Analytics-Methoden auf große Datenvolumina. Es geht zum Beispiel um datengestütztes Cross- und Up-Selling zur Erhöhung von Abschlussquoten im Vertrieb, um Analysen der Kundenabwanderung und um die Optimierung von Risikomodellen.
Den Weg in die technologische Zukunft sicher beschreiten
Neben der Auswahl der richtigen Anwendungen ist die Migration von der alten IT-Welt in die neue die zentrale Herausforderung. Aus vielen Projekten kennen wir unterschiedlichste Anforderungen und finden immer passgenaue Lösungen.
