Datenkompetenzen in der Versicherungsindustrie
Creators: name: Becker, Johannes
name: Efstathiades, Alecos
name: Portmann, Jürg
name: Zeier Röschmann, Angela
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2024
Subjects: Versicherung
Künstliche Intelligenz
KI
Digitalisierung
Kompetenzen
Ausbildung
005: Computerprogrammierung, Programme und Daten
332.38: Versicherungen

description: Das Versicherungsgeschäft basiert wesentlich auf der Verfügbarkeit und Nutzung von Daten, um Risiken zu quantifizieren und Preise festzulegen. Obwohl die effektive Aggregation von Daten und deren Analyse seit jeher zu den Schlüsselkompetenzen der Branche gehören, ist die Bedeutung von Daten als wertgenerierendem Asset im Zuge technologischer Entwicklungen gestiegen. Der Fokus der Datenanalytik verschiebt sich von der reinen Auswertung hin zu Vorhersage (Prädiktion) sowie zu Handlungs- und Entscheidungsorientierung (Präskription). Die Bedeutung unstrukturierter Daten ist gestiegen. Insbesondere durch das Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz (Generative AI) und grosser Sprachmodelle (Large Language Models) könnte den Unternehmen ein Umbruch in Bezug auf Kundeninteraktion, Prozesse und Arbeitsweisen bevorstehen.
In 25 Gesprächen mit Expertinnen und Experten aus Versicherungsindustrie und Beratung, mittels einer Umfrage unter Mitarbeitenden im Versicherungssektor sowie durch die Analyse von Stelleninseraten sind wir der Frage nachgegangen, was die Entwicklungen in Datenanalytik und künstlicher Intelligenz für die Versicherungsunternehmen bedeuten. Unser Fokus lag dabei insbesondere auf der zunehmenden methodischen und technologischen Komplexität und deren Konsequenzen für Kompetenzen, Rollen, Zusammenarbeit und Arbeitsweisen.
Es lässt sich feststellen, dass die Branche massiv in Methodik, Werkzeuge und Systeme investiert, wenngleich grundsätzlich eine gewisse Zurückhaltung gegenüber allzu schnellen und radikalen Neuerungen herrscht. Die Covid-19-Pandemie und die Fortschritte in der generativen künstlichen Intelligenz wie ChatGPT werden gleichwohl als Katalysatoren für eine stärkere Datenorientierung in allen geschäftlichen Funktionen angesehen. Diese Katalysatoren sind insbesondere deswegen effektiv, weil sie nicht nur auf strategischer Ebene («top-down») wirken, sondern unmittelbaren Einfluss auf die Arbeitsweisen der Mitarbeitenden haben («bottom-up»).
Unsere Auswertung zeigt ein recht einheitliches Zielbild. Ziel ist nicht der vollautomatisierte Versicherer. Angestrebt werden vielmehr ein umfassendes Verständnis der Risiken, durchgehende Kundenorientierung, Kosteneffizienz sowie datenbasiertes, auf objektiven Einsichten fussendes Entscheiden und Handeln. Der Grundstein für die effektive Datenorientierung liegt im Zusammenwirken von Fachexpertise mit Datenmanagement, Datenanalytik und künstlicher Intelligenz. Die angestrebte Datenorientierung führt zu einer «Demokratisierung der Datenhaltung und Datennutzung», indem geschäftliche Funktionen die Eigentümerschaft über ihre Daten haben und Auswertungen nach ihren konkreten geschäftlichen Anforderungen erstellen können.
Dies bedingt, dass Anwendungen und Instrumente einfach in der Handhabung sind und flexibel angepasst werden können. Es bedingt auch, dass technische Systeme echtzeitfähig sind und über geeignete Schnittstellen verfügen. Es bedingt vor allem jedoch einen verstärkten Fokus auf Data Management und Data Governance – zum einen, um die Verfügbarkeit einer hinsichtlich Qualität, Granularität und Umfang ausreichenden Datenengrundlage sicherzustellen, zum anderen aber auch, um den Anforderungen hinsichtlich Regulierung, Compliance und Ethik nachkommen zu können. Damit rückt die Ausweitung des datenbefähigten Personenkreises in den Vordergrund.
Die Herausforderungen reichen also von der Modernisierung von Altsystemen über die Verbesserung der Datenqualität und der Data Governance, die bedarfsgerechte Weiterbildung der verschiedenen Funktionen und die Veränderung von Arbeitsweisen bis hin zur Zusammenarbeit in neuen Strukturen. Grosse Herausforderungen werden dabei insbesondere auf die nicht traditionell datennahen Geschäftsfunktionen zukommen, da es besonders dort noch an einer hinreichenden Datengrundlage und entsprechenden Arbeitsweisen fehlt. Gleichzeitig könnte allerdings gerade dort, etwa im Vertrieb, in der Kundenbetreuung und bei operativen Prozessen, durch Nutzung branchenunspezifischer Lösungen das Potenzial für die kostengünstige, rasche und wertstiftende Implementierung künstlicher Intelligenz besonders gross sein.