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Menschen von oben fotografiert, die an einem Tisch sitzen.

Bei Data-driven Insurance (DDI) geht es nicht nur um Daten und die daraus resultierenden Mehrwerte, sondern vielmehr auch um den Menschen.

Im Hinblick auf die Mitarbeitende bzw. den Mitarbeitenden als wertvollem Teil des Versicherungsunternehmens genügt kein klassischer Change-Management-Prozess, der etwa bei der Umsetzung neuer Strukturen, Strategien, Prozesse oder Verhaltensweisen Anwendung findet und innerhalb der Organisation den Weg für Veränderungen ebnet. Mit der Transformation zu einer datengetriebenen Versicherung muss vielmehr ein neues Bewusstsein einer Datenkultur geschaffen werden, die jedes Individuum betrifft. Es muss eine Denkweise geschaffen werden, die dazu führt, dass der Wert aus abgeleiteten Informationen von Daten gesehen und datenbasiert gehandelt wird.

Der Mensch ist in mehreren Dimensionen betroffen - sowohl als Individuum als auch als Teil einer strukturellen Organisation.

Organisatorischer Change

Die datengetriebene Versicherung trifft ihre Entscheidungen auf Basis von Daten und daraus generierten Modellen. Die Nutzung von Daten geht über die Unternehmensgrenzen hinaus und klassische Unternehmensstrukturen verschwimmen gänzlich bezüglich der Nutzung von Daten und der Umsetzung von Geschäftsmodellen. Dieses Verschwimmen hat auch Auswirkungen auf die Organisation und deren Zusammenarbeit. Silostrukturen sowie die Trennung von Fachabteilungen und IT-Abteilung müssen aufgelöst werden, um mittels Interdisziplinarität eine bessere Zusammenarbeit erreichen zu können. Die Schaffung crossfunktionaler Teams ist dabei erst der Anfang. Datenbasierte Geschäftsmodelle kennen keine Abteilungsgrenzen, daher ist eine Begleitung durch einen professionell geführten Change-Management-Prozess unabdingbar. Mitarbeitende benötigen einen Rahmen innerhalb des Veränderungsprozesses, um auf der einen Seite mit Unsicherheiten umgehen und auf der anderen Seite Impulse geben zu können. Dies führt zu einer aktiven Mitgestaltung durch die Mitarbeitenden.

Data-driven Mindset

Die Verfügbarkeit von Informationen innerhalb einer datengetriebenen Versicherung ermöglicht es jedem Mitarbeitenden, auf die für ihn relevanten und sichtbaren Daten zuzugreifen und Entscheidungen auf dieser Grundlage zu treffen. Dies bedarf Schulungen im Umgang mit Daten, um eine korrekte Analyse und sorgfältige Verwendung der Informationen sicherzustellen sowie eine schnelle Problemlösung anhand von Kennzahlen durchführen zu können. Es müssen neue Prinzipien aufgestellt werden, um genau dieses Mindset innerhalb des Unternehmens zu fördern. Der organisatorische Change und die damit verbundene Verfügbarkeit von Informationen auf Höhe der Fachabteilungen ebnen hierfür den Weg.

Data-driven Mindset bedeutet aber auch, sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten zu verlassen, anstatt auf die eigene Intuition oder vielmehr auf das Bauchgefühl zu vertrauen. Das mag in einer Branche wie der Versicherung, bei der das gesamte Hab und Gut sowie die eigene Gesundheit versichert werden können, teilweise auf Unmut stoßen. Durch den Risikotransfer spielt das Vertrauen auf Kundenseite eine enorme Rolle, da die Versicherungsnehmenden im Schadenfall abhängig von dem Schutzversprechen und damit von der Leistung der Versicherung sind. Die Ablehnung einer Schadenzahlung kann für viele versicherte Personen schon den wirtschaftlichen Ruin bedeuten.

Wieso also bei einem so emotionalen und vertrauensabhängigen Produkt viel mehr auf Daten und nicht auf die Erfahrung und Intuition des Mitarbeiters vertrauen?

Das Mindset wird bewusst als Data-driven („datengetrieben“) und nicht als Data-based („datenbasierend“) betitelt. In der Versicherungsbranche oder vielmehr in einzelnen Prozessen und Sparten bedarf es eines gewissen Spielraums zwischen Daten und Intuition sowie der Fähigkeit zur Fehleranalyse und -akzeptanz.

Innovationsworkshops und Data Labs

Viele Vorhaben sind in der Vergangenheit im Bereich des maschinellen Lernens eher zu kleinteilig sowie mit einem zu geringen Fokus auf den Lösungsraum begonnen worden und der Blick fiel zu stark auf die Technologie. Daher haben viele dieser Lösungen das Stadium des Proof of Concept nie verlassen, sondern sind eher im Sande verlaufen.

Aber wie geht man nun vor und „beginnt die Reise”?

Eingangs wurde schon erwähnt, dass die klassischen Grenzen sowohl in der Organisation als auch zur Außenwelt des Unternehmens verschwimmen. Diesem Umstand muss in der Betrachtung und Planung von datengetriebenen Geschäftsmodellen Rechnung getragen werden. Es ist notwendig, ein Verständnis für aktuelle Technologien und zukünftige Trends zu schaffen. Der Blick in die Zukunft eröffnet dabei den Innovations- und möglichen Lösungsraum.

Dieses Vorgehen lässt sich in der Durchführung eines Innovationsworkshops abbilden und erfolgt mit einem interdisziplinär besetzten Team. Der Workshop wird inhaltlich in drei Phasen unterteilt.

  • 1. Verständnisbildung
  • 2. Ideenbildung und Aufbau einer Innovations-Roadmap
  • 3. Validierung der möglichen Lösungen und Entscheidungsfindung

Das oben beschriebene Format dient der Initialisierung eines Innovationsvorhabens und ist die Vorbereitung zur Einrichtung eines Data Lab, das einen dauerhaften und unternehmensweiten Ort der Innovation bietet, mit dem Ziel, Ideen in Form von MVPs innerhalb kürzester Zeit bereitzustellen. Als interne Einheit ermöglichen Data Labs eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit mit den unterschiedlichen Fachbereichen, Wissens-Developern und Data Scientists, die wiederum Prototypen und Ideen entwickeln und erproben und somit Daten zur Auswertung bereitstellen. Sie sind die dauerhafte Etablierung bei dem Versicherer, um neue datengetriebene Geschäftsideen aufzubauen.

Bild Ann-Kathrin   Bendig

Autorin Ann-Kathrin Bendig

Ann-Kathrin Bendig ist Senior Consultant im adesso-Geschäftsbereich für Versicherungen. Sie ist seit neun Jahren in der Versicherungsbranche aktiv und verfügt über ausgeprägte Kenntnisse interner Prozesse. Als Requirements Engineer, Analyst, Softwaretesterin und Projektleiterin betreut sie Projekte, die die Schnittstelle zum Endkunden abbilden.

Bild Jan Jungnitsch

Autor Jan Jungnitsch

Jan Jungnitsch ist Competence-Center-Leiter im adesso-Geschäftsbereich für Versicherungen. In verschiedenen Projekten bringt Jan seine Erfahrung als Projektleiter und Requirements Engineer in cloudbasierten Projekten ein. Darüber hinaus unterstützt er Vertriebsprozesse zu Digitalisierungsthemen.

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