Insurance & Asset Management

Nachhaltigkeit stellt Versicherungen vor große Herausforderungen: sie benötigen für die Steuerung ihrer Kapitalanlagen und Versicherungsprodukte sowie für das Nachhaltigkeits-Reporting (EU-Taxonomie, SFDR, CSRD etc.) neue Daten und Datenprozesse. Wir haben das Zielbild für die IT- und Datenarchitektur erstellt und im Konzern abgestimmt. Dies umfasste auch die Aspekte Datenprozesse und Governance. Wir haben für Nachhaltigkeitsdaten ein Konzept für die Einführung des Data Mesh-Organisationsprinzips erstellt. Das Projekt zur Umsetzung der neuen Nachhaltigkeits-Architektur und die Auswahl und Einführung eines zentralen Nachhaltigkeits-Systems ist im Gange. Mit der neuen Architektur werden alle Nachhaltigkeitsmanagement-Prozesse konsistent im Unternehmen gesteuert.

Die Datenarchitektur des Kunden im Bereich Finance war geprägt durch regionale Legacy Systeme und stark fragmentiert. Wir haben für den Kunden eine globale einheitliche Datenarchitektur in der Azure-Cloud auf Basis von Data Lake und Lakehouse-Konzepten entworfen und erfolgreich umgesetzt. Unsere Aufgaben umfassten neben der Entwicklung einer effizienten Datenarchitektur für Azure mit entsprechender Governance insbesondere die Umsetzung eines zeitgemäßen digitalen Financial Reportings, die Entwicklung automatisierter Prozesse und spezialisierte Web-Applikationen sowie die Migration der Daten von den bisherigen Systemen in die neue Architektur und Infrastruktur. Die neue Datenlandschaft für Finance führt zu global-konsistenten und performanten Datenprozessen.

Die Reservierung eines Rückversicherers stößt bei Unregelmäßigkeiten in der Historie oder Verträgen wie Clean-Cut mit klassischen Verfahren an ihre Grenzen. Wir haben einen Prototyp aufgebaut, der KI-gestützt auf Vertragsebene die Reserve bestimmt. Ein neuronales Netz bestimmt auf Vertragsebene über einen Zeitraum von 20 Jahren die Reserve. Durch Aggregation werden die Ergebnisse auf LoB-Ebene einer Bestimmung gemäß Chain-Ladder gegenübergestellt. Dabei ist das neuronale Netz durchweg mindestens gleich gut oder sogar besser. In einem Dashboard werden die Ergebnisse mit Drill-Down Möglichkeiten nach LoB, Vertragsart oder Region angezeigt. Der Kunde gewann dadurch eine vollautomatisierte und intelligente Lösung zur Berechnung von Reserven. 

Die Bearbeitung von Rechnungen der PKV erfolgt bei vielen Versicherungen in Teilen immer noch manuell. Wir haben den Prozess vollautomatisiert und mit der Praxis entnommen Daten erfolgreich demonstriert. Die Erfassung der Rechnungen erfolgt durch eine Dokumenten-KI. Der Datensatz wird in einer Decision Engine technisch und fachlich auf Fehler geprüft. Anschließend wird der Erstattungsbetrag bestimmt. Im Hintergrund liegt eine Datenarchitektur, die alle benötigen Informationen effizient beinhaltet. Vor Einleitung der Erstattung wird der Schadenfall plausibilisiert. Eine KI-basierte Prüfung deckt Betrugsversuche auf. Die eingesetzte Software und Dokumenten-KI sind dabei so gewählt, dass sie an die individuellen Bedürfnisse des Versicherers angepasst werden können. Der Kunde gewann dadurch eine performante Rechnungsverarbeitung bei sinkenden Kosten.

In Zeiten von Digitalisierung und AI erwarten Investoren ein effizientes, zeitnahes und leistungsfähiges Reporting von ihrem Vermögensverwalter. Gleichwohl stellen viele Unternehmen ihren Kunden lediglich eine Auswahl von statischen PDF-Reports zur Verfügung. Darüber hinaus gehende Informationen, die der Kunde benötigt, ziehen oft aufwändige und langfristige ad-hoc Prozesse nach sich. Wir wurden von einem großen Vermögensverwalter mit dem Design und der Umsetzung einer analytischen Reportinglösung beauftragt, die dem Investor state-of-the-art Business Intelligence Methoden zur Verfügung stellt. Als Technologie wurde der SAP Analytics Stack verwendet, wodurch der real-time Zugriff auf Daten ermöglicht wird. Für jedes im Reporting verwendete Feld wurde die fachliche Verantwortlichkeit im Unternehmen identifiziert. Mit dem neuen Reporting können Fragen schnell und zielgerichtet bereits auf Anwenderseite geklärt werden, was nachweislich den Aufwand im Reporting-Team reduziert, und die Kundenzufriedenheit steigert.

Der Kommunikationsprozesse mit Kunden waren geprägt durch manuelle Schritte und Medienbrüche. Wir haben bei der Einführung der Automatisierungs-Plattform Appian unterstützt, Prozesse automatisiert und den Applikationsbetrieb für Appian übernommen. Die Qualität und Performance der Kundenkommunikation hat dadurch deutlich zugenommen, während Kosten nachweislich gesunken sind.

Die Anforderungen der Vermögensverwalter hinsichtlich Daten und Prozessen nehmen stetig zu. Neben der Buchhaltungssicht auf das verwaltete Sondervermögen (Accounting Book of Records, ABOR), wird für eine optimale Portfoliosteuerung eine Markt-nahe Investitionssicht der Anlagen benötigt (Investment Book of Records, IBOR). Um diese komplementären Anforderungen darzustellen, wurde Bloomberg AIM als dezidiertes Front-Office System ausgewählt, ergänzend zum bestehenden Back-Office System. Wir haben zwei deutsche Asset Manager in zwei unabhängigen, mehrjährigen Projekten bei der Einführung von Bloomberg AIM/PORT begleitet und gemeinsam mit den Fach- und IT-Abteilungen die Schnittstellen und die Datenarchitektur konzipiert und getestet sowie die Geschäftsprozesse entwickelt. Darüber hinaus wirkten wir in der Projektleitung sowie bei der Umsetzung der Anlagegrenzen im System mit. Durch die standardisierten Schnittstellen und Arbeitsabläufe der neuen Bloomberg Plattform wurde die Effizienz und Skalierbarkeit der Front-Office Workflows erhöht und gleichzeitig das operative Risiko verringert. In Summe werden mehr als  100 Mrd. EUR Assets über die neuen Systeme verwaltet.