Data makes the world go round – Versicherungen auf dem Weg zu datengetriebenen Organisationen
Ein neues Kapitel der digitalen Transformation steht an: Nachdem in den vergangenen Jahrzehnten das Hauptaugenmerk in der Abbildung, Optimierung und Automatisierung von Prozessen lag, verschiebt sich der Fokus nun in Richtung der Daten. Vom notwenigen Übel, das verarbeitet werden muss, wandeln sich Daten zu einem eigenständigen Wirtschaftsgut und Faktor, der künftig die treibende Kraft in der dann „datengetriebenen Organisation“ werden soll. Natürlich ist der routinierte Umgang mit Daten für Versicherungen, deren Geschäftsmodell schon immer durch das Verständnis von Daten getrieben wurde, nicht neu. Aber dennoch gibt es gleich eine Reihe von Gründen, die darauf hindeuten, dass die verstärkte Hinwendung zu Daten im laufenden Jahrzehnt uneingeschränkt empfohlen werden muss:
Vollautomatisierte Prozesse sind nur dann möglich, wenn alle Entscheidungen innerhalb jener Prozesse anhand der verfügbaren Daten getroffen werden können. Auch in Bereichen, die bislang eher noch von Expertenwissen und Erfahrung getragen wurden, kann durch eine bessere Datenlage und einen konsequenteren Umgang mit den Daten eine Verbesserung der Ergebnisqualität erwartet werden. Die Aufsichtsbehörden verlangen zunehmende Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit aller unternehmerischen Vorgänge. Bei Entscheidungen, die nicht von Daten gestützt wurden, ist das nur schwer zu gewährleisten.
Der technologische Fortschritt macht es möglich, immer mehr Daten zu sammeln, auszuwerten und in Unternehmensprozessen einzusetzen. Um die gesamten Möglichkeiten ausschöpfen zu können, müssen Versicherer jedoch gewisse Anforderungen erfüllen in Bezug auf ihre Strategie, die Gestaltung der Unternehmensprozesse, die Softwarearchitektur, den Betrieb und das Datenmanagement selbst.
In einer gemeinsamen Studie haben Keylane gemeinsam mit den Versicherungsforen untersucht, wie weit Versicherer auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation sind, welche Anforderungen erfüllt sind und wo noch Herausforderungen und Handlungsbedarf bestehen. Grundlage dafür war eine quantitative Online-Umfrage (Erhebungszeitraum: September 2021) unter Mitarbeitern aus den Bereichen Betriebsorganisation, IT und Prozessmanagement von Versicherungsunternehmen.
Offensichtlich scheint, dass die generelle Bewegung zu mehr Datengetriebenheit sowohl durch die Unternehmen als auch durch die verschiedenen Unternehmensbereiche spürbar ist. Auch wenn sich die Zielsetzungen und Rahmenbedingungen im Detail unterscheiden, sind die Herausforderungen oft ähnlich: Legacy-Systeme und -Prozesse sind unter anderen Voraussetzungen entstanden und können die neuen Wünsche nur bis zu einem gewissen Grad erfüllen.
Daten als Schlüsselressource für neue Geschäftsmodelle und verbesserte Prozesse verstehen
Zudem muss in einer datengetriebenen Organisation die Erhebung, die Analyse und Verknüpfung von Daten einen wesentlich höheren Stellenwert erhalten. Erst kontinuierliches, strukturiertes, geplantes und verlässliches Datenmanagement eröffnet den Weg zu erweiterten datengetriebenen Geschäftsmodellen. Unabdingbar dafür ist, dass die Daten auf sämtlichen betrieblichen Ebenen erhoben sowie gespeichert werden können, um zu ermöglichen, dass jede/r Mitarbeiter und Prozess notwenige Daten liefern und damit arbeiten kann.
Modularisierung und Commoditisierung von IT
Zu den großen Entwicklungen, die den Weg zur datengetriebenen Organisation flankieren und langfristig leichter werden lassen, gehört zum einen die zunehmende Commoditisierung von IT und Datenanalytik sowie zum anderen der Wandel der Organisationsstrukturen hin zu mehr Agilität, Selbstorganisation und Wissensarbeit.
Commoditisierung, also der Trend, dass aus hochspezialisierten und seltenen Dienstleistungen standardisierte, leicht zu erwerbende und letztlich austauschbare „Handelswaren“ werden, ist derzeit auf vielen Ebenen zu beobachten. Die einstige Kernkompetenz des Betriebs von Rechenzentren und Systemen rückt durch Cloud-Computing, Containerisierung und Appliances zunehmend in den Hintergrund. Betriebliche Anwendungssoftware, wie zum Beispiel Versicherungskernsysteme, werden „as a Service“ angeboten. Auch bei dispositiven Anwendungen und Tools zur Datenanalyse ist das Angebot „direkt aus der Cloud“ groß. Selbst das Durchführen eigener Analysen und das Trainieren eigener Modelle ist „serverless“ möglich und mit Blick auf die praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit oft attraktiv. Zunehmend werden auch die Aufgaben von Data-ScientistInnen und Dateningenieuren diese Entwicklung vollziehen.
Die Entwicklung einer modularen IT-Landschaft ist somit ein logischer Schritt, um die Commoditisierung zu ermöglichen und den Weg zu einer datengetriebenen Organisation weiter zu beschreiten. In der Entwicklung der IT-Landschaft ist daher auf die entsprechende Schnittstellenfähigkeit zu achten. So konnte in unserer Umfrage identifiziert werden, dass aus Sicht der Befragten die größte Quelle von Integrationsaufwänden in den historisch gewachsenen Systemen und den damit einhergehenden Schnittstellenproblemen liegt. Bisher wurden die Prozesse und Systeme nicht ausreichend an die Anforderungen datengetriebener Modelle hin angepasst. Darunter leidet bereits heute die Flexibilität der Systeme. Bestrebungen nach Vereinheitlichung und Standardisierung, wie sie von GDV , BIPRO oder FRIDA angestrebt werden, können eine Lösungsbestandteil sein. Letztlich liegt es jedoch in der Verantwortung jedes einzelnen Unternehmens, die nötigen Kompatibilitäten zu schaffen, zu unterstützen sowie zu inkorperieren, starre Strukturen Stück für Stück aufzubrechen und damit IT-seitig zukunftsfähig zu bleiben.
Der Wunsch nach Flexibilität
Der Wunsch nach Flexibilität ist dabei nicht nur auf die großen Unternehmensanwendungen beschränkt. Bereits heute wünschen sich viele Entwickler, Analysten und Daten/IT-Ingenieure auf den eigenen Arbeitsbereich hin angepasste Arbeitsumgebungen. Diese herzustellen muss und soll dabei nicht in der Verantwortung zentraler Führungsetagen liegen. Im Gegenteil muss den MitarbeiterInnen in Zukunft mehr Eigenverantwortung zugesprochen werden, ihre Arbeitsumgebung selber gestalten zu können. Notwendige Voraussetzung hierfür ist das Vorhandensein eines modularisierten Softwareportfolios aus dem sich die Angestellten ihre optimale Kombination zusammensetzen können. Die Kunst besteht darin, ein solches Portfolio derart auszugestalten, dass Compliance insbesondere in Bezug auf VAIT und DSGVO jederzeit sichergestellt ist.
In vielen Häusern vollzieht sich derzeit ein Wandel hin zu mehr Agilität und Selbstorganisation der Teams. Dieser Trend macht sich auch im Umgang mit den Daten bemerkbar, etwa in der Schaffung von Data Lakes, die flexible ad-hoc Auswertungen ermöglichen sollen, in der Nutzung von No-SQL-Datenbanken, die eine Abkehr von stabilen und verbindlichen Datenbankschemata erlauben, in Low- oder No-Code-Analyseplatformen und Dashboards und vielem mehr. Zunehmend organisieren Versicherer ihre Datenanalyse auch nach dem ML-OPS-Prinzip („Mashine-Learning and Operations“), das in Anlehnung an die DEVOPS („Development and Operations“) Teams der IT-Analyse, Entwicklung und Betrieb der jeweiligen Lösung in kontinuierlicher Verantwortung desselben Teams belassen und damit insbesondere dem Wunsch nach kontinuierlicher, agiler Weiterentwicklung Rechnung tragen. Diese Entwicklungen können den Weg zur datengetriebenen Organisation erleichtern, da sie Raum zum Experimentieren, zur stetigen Verbesserung und zum Finden und Nutzen von Abkürzungen bieten. Dabei muss aber natürlich auch beachtet werden, dass dem Wunsch nach schnellen Erkenntnissen und der Experimentierfreude auf der einen Seite auch die Notwendigkeit der Robustheit, Stabilität und Langlebigkeit gegenübersteht. Doch der scheinbare Konflikt zwischen diesen Zielen kann aufgelöst werden. Denn auch in der agilen Softwareentwicklung ist Qualitätssicherung, das Einhalten von (Code- und Architektur-)Standards sowie die strikte Einhaltung von Governance und Compliance durchaus verankert. Sie liegen dort in der Verantwortung der jeweiligen Teams, denen dafür die nötige Zeit und Ressourcen eingeräumt werden müssen. Genauso werden auch auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation gewisse Leitplanken in Form von Datengovernance, Datenqualitätsstandards, Schnittstellenvereinbarungen und Katalogen geschaffen werden.
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