Viele Versicherungsunternehmen wachsen schnell, nachdem sie die digitale Transformation durchlaufen und Technologien wie KI und Blockchain implementiert haben. Einige von ihnen glänzen, nachdem sie einfach ihre Altsysteme modernisiert und das Kundenerlebnis verbessert haben. All diese Änderungen sind jedoch mit einem Risiko verbunden. Erfahren Sie, welchen Trends es sich zu folgen lohnt und wie Sie die mit der digitalen Transformation in der Versicherungsbranche verbundenen Risiken mindern können.
A QUICK SUMMARY – FOR THE BUSY ONES
TABLE OF CONTENTS
Die digitale Transformation in der Versicherungsbranche ist eine Tatsache, und die Veränderungen sind von entscheidender Bedeutung — sehr schnell kann viel gewonnen, aber auch verloren werden. Viele Versicherungsunternehmen erleben finanzielle Probleme, weil sie digital nicht schnell genug sind. Sie verlieren Marktanteile und Wachstumschancen, werden immer rückständiger und steigen langsam aus dem Geschäft aus. Sehr oft suchen sie nach Hilfe, wenn es zu spät ist. Die Bereitschaft zur digitalen Transformation sollte nicht Teil einer Krisenreaktion sein, sondern eher eine präventive Maßnahme — denn Vorbeugen ist besser als Heilen.
Aufrechterhaltung eines Tech-Stacks, der veraltet oder mit neueren Systemen nicht kompatibel ist, nicht nur erschwert die Integration und Skalierbarkeit, stellt aber auch eine Gefahr für die Existenz des Unternehmens dar. Mit Infrastruktur und Lösungen, die zu langsam und zu komplex zu verwalten sind, werden Sie nicht zu weit gehen — es gibt andere Versicherungsunternehmen, die Ihnen sicherlich davonlaufen werden.
Die Abkehr von veralteten Systemen mag für jedes Unternehmen ein vernünftiger und unvermeidlicher Schritt sein, aber viele Versicherer, die zu konservativ und übermäßig vorsichtig sind, neigen dazu, etwas zu zögern. Erst wenn veraltete, ineffiziente und kostspielige Prozesse letztendlich zu einem enormen Produktivitätsrückgang und Geldverlust führen, suchen sie verzweifelt nach einer Rettung. Hoffentlich nicht zu spät.
Die digitale Transformation ist weit mehr als nur die Umstellung auf Cloud Computing und digitale Workflows — oder das Ersetzen eines analogen Formats durch ein digitales Format (aka Digitalisierung). Es ist — oder sollte es zumindest sein — eine große, bahnbrechende Veränderung, die alle Aspekte der Geschäftstätigkeit, Funktionen und Prozesse des Unternehmens, an denen es beteiligt ist, untermauert. Sie sollte die Art und Weise, wie ein Unternehmen Werte liefert, transformieren und neu definieren an Kunden. Kurz gesagt, digitale Transformation:
Dank der Implementierung digitaler Technologien gibt es eine Menge zu gewinnen und praktisch nichts zu verlieren — vorausgesetzt, das richtige Unternehmen ist für den Prozess verantwortlich.
InsurTech ist auf dem Vormarsch, und die Investitionen in diesen Sektor sind zwischen 2022 und 2023 gegenüber dem Vorjahr von 5,9 Milliarden $ auf 8,1 Milliarden $ gestiegen, da Der Pulse of Fintech-Bericht von KPMG zeigte. Das durchschnittliche Versicherungsunternehmen ist jedoch nicht so begierig (oder bereit) auf Neues, wie Neun von zehn Befragten sind der Meinung, dass die aktuelle Infrastruktur, Software und Plattformen ein Hindernis für die vollständige Digitalisierung darstellt.
Was die Versicherungsbranche betrifft, so gehören zu den derzeit verwendeten neuen Technologien:
Die digitale Transformation ermöglicht eine datengesteuerte Entwicklung und bietet Versicherungsunternehmen wertvolle, wegweisende Erkenntnisse. Leider zögert diese Branche traditionell, sich zu modernisieren. Zum Beispiel Die globale FinTech-Umfrage von PwC zeigte, dass zwar drei von vier (74%) der Versicherungsunternehmen der Meinung sind, dass ein Teil ihres Geschäfts von Störungen bedroht ist, dass Fintech jedoch bereits in 43 Prozent der Unternehmen im Mittelpunkt ihrer Unternehmensstrategie steht.
Derzeit wird die Kluft zwischen modernen, innovativen InsurTech-Unternehmen und traditionellen Agenten der alten Schule immer größer. Veraltete Systeme verlangsamen jedoch immer noch Innovationen Versicherer geben jährlich Hunderte Milliarden US-Dollar für IT aus.
Versicherungsunternehmen setzen auf künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung, um die Dinge reibungsloser und effizienter zu gestalten. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bearbeiten jetzt Kundenanfragen und bearbeiten Ansprüche. Diese Veränderung erleichtert es den Versicherungsnehmern, ihre Versicherungsbedürfnisse selbst zu verwalten, was zu mehr kundenfreundliches Erlebnis insgesamt.
KI wird Vertrieb, Underwriting, Schadensfälle und Service grundlegend verändern, da die Kernprozesse KI-fähig werden. Dadurch entsteht ein „Human in the Loop“ -Modell, das die Produktivität steigert und qualitativ hochwertigere Kontaktpunkte mit Kunden ermöglicht. - McKinsey
Liberty Mutual: Dieses Unternehmen nutzt KI im Rahmen seiner Solaria Labs-Initiative. Eines ihrer wichtigsten KI-Tools ist der Auto Damage Estimator, der mithilfe von Computervision Fotos von Schadensfällen analysiert, Fahrzeugschäden schnell bewertet und Reparaturschätzungen nach einem Unfall erstellt.
Durchsichtiger Einband: Clearcover setzt KI ein, um den Schadenprozess zu optimieren. Benutzer können Anträge einreichen, indem sie ein paar Fotos machen und ein kurzes Formular ausfüllen. Anschließend bearbeitet ClearAI die Anträge schnell. Dies reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand sowohl für Kunden als auch für das Unternehmen.
YAS.life: Dieses Unternehmen entwickelt digitale Gesundheitsdienste für traditionelle Versicherer und betriebliche Gesundheitsmanagementunternehmen. Sie verwenden KI, um personalisierte Krankenversicherungen und Anreize zur Förderung eines gesünderen Lebensstils der Versicherten zu erstellen.
Lemonade nutzt KI, um verschiedene Aspekte ihrer Versicherungsprozesse zu rationalisieren und zu verbessern, vom Underwriting bis zur Schadenbearbeitung. Ihr KI-gesteuerter Chatbot Maya kümmert sich um alles, von der Erstellung von Policen bis hin zur Schadenverwaltung, und bietet den Nutzern ein nahtloses und effizientes Erlebnis.
Erfolge:
Die erfolgreiche Integration von KI durch Lemonade hat nicht nur einen neuen Standard in der Versicherungsbranche gesetzt, sondern auch das Potenzial von KI zur Revolutionierung traditioneller Geschäftsmodelle aufgezeigt. Ihr Ansatz hat zu erheblichen Marktstörungen geführt und den Weg für weitere Insurtech-Innovationen geebnet.
Prädiktive Analysen werden zunehmend von Versicherungsunternehmen eingesetzt, um die Risikobewertung zu verbessern, die Preisgestaltung zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und die Schadenbearbeitung zu rationalisieren.
Swiss Re für prädiktives Underwriting: Swiss Re nutzt prädiktive Analysen, um ihre Underwriting-Prozesse zu verbessern. Durch die Analyse großer Datensätze, darunter Krankenakten, Lebensstilfaktoren und genetische Informationen, kann Swiss Re Mortalitäts- und Morbiditätsrisiken genauer vorhersagen. Dies ermöglicht eine bessere Risikobewertung und Preisgestaltung von Lebensversicherungspolicen.
Allstate für die prädiktive Modellierung von Schadensfällen: Allstate verwendet prädiktive Modellierung, um die Bearbeitung von Schadensfällen zu verbessern. Durch die Analyse historischer Schadensdaten kann das Unternehmen die Wahrscheinlichkeit eines Schadensbetrugs vorhersagen und Muster identifizieren, die auf höhere Risiken hinweisen. Auf diese Weise kann Allstate Schadensfälle effizienter verwalten und betrügerische Aktivitäten reduzieren.
Progressive Insurance, einer der größten Autoversicherer in den Vereinigten Staaten, hat erfolgreich prädiktive Analysen eingesetzt, um sein Geschäftsmodell zu transformieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Risikobewertung zu verbessern.
Das Snapshot-Programm von Progressive nutzt Telematik, um Fahrdaten von Kunden in Echtzeit zu sammeln. Diese Daten enthalten Informationen über Fahrverhalten wie Geschwindigkeit, Bremsmuster und Tageszeit, zu der das Fahrzeug gefahren wird. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren diese Daten, um das mit unterschiedlichen Fahrverhalten verbundene Risikoniveau vorherzusagen. Auf diese Weise kann Progressive personalisierte Versicherungsprämien anbieten, die auf den individuellen Fahrgewohnheiten basieren.
Erfolge:
Der Erfolg des Snapshot-Programms hatte erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft von Progressive. Das Unternehmen berichtet von einer verstärkten Kundenbindung und einem besseren Verständnis der Risikofaktoren, was zu genaueren Preismodellen und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt geführt hat.
Die Blockchain-Technologie bietet mehrere transformative Anwendungen für die Versicherungsbranche und erhöht so Transparenz, Effizienz und Vertrauen.
AXA, ein multinationales Versicherungsunternehmen, hat erfolgreich die Blockchain-Technologie eingeführt, um sein Serviceangebot und seine betriebliche Effizienz zu verbessern. Das Unternehmen verwendete Blockchain bei der Versicherung gegen Flugverspätung von Fizzy.
Fizzy ist ein automatisiertes und Blockchain-basiertes Versicherungsprodukt, das eine Entschädigung für Flugverspätungen bietet, ohne dass Kunden Ansprüche geltend machen müssen. AXA nutzt die Blockchain-Technologie von Ethereum, um Versicherungsverträge aufzuzeichnen und zu überprüfen. Die Blockchain gewährleistet Transparenz, Sicherheit und Unveränderlichkeit der Daten. Kunden schließen eine Flugverspätungsversicherung ab, und der intelligente Vertrag auf der Ethereum-Blockchain verfolgt Flugdaten in Echtzeit. Wenn ein Flug über den angegebenen Schwellenwert hinaus verspätet ist, löst der Smart Contract automatisch eine Auszahlung an den Kunden aus, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Erfolge:
Der Einsatz von Fizzy hat bewiesen, dass die Blockchain-Technologie Versicherungsprozesse revolutionieren kann, indem sie sie effizienter, transparenter und kundenfreundlicher macht. Es hat einen Präzedenzfall für andere Versicherungsunternehmen geschaffen, Blockchain-Lösungen zu erforschen und zu implementieren.
Big Data revolutioniert die Versicherungsbranche, indem es tiefere Einblicke bietet, die Risikobewertung verbessert, das Kundenerlebnis verbessert und die betriebliche Effizienz steigert.
Die Allstate Corporation, einer der größten börsennotierten Versicherer für Privatkunden in den Vereinigten Staaten, hat erfolgreich Big-Data-Analysen in seine Geschäftstätigkeit integriert, um die Risikobewertung zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und Prozesse zu rationalisieren.
Das Drivewise-Programm von Allstate sammelt mithilfe von Telematik Daten über das Fahrverhalten wie Geschwindigkeit, Bremsmuster und die Tageszeit, zu der das Fahrzeug gefahren wird. Das Programm verwendet Big-Data-Analysen, um diese Informationen zu verarbeiten und das individuelle Risikoniveau zu bewerten. Fahrer installieren ein Telematikgerät oder verwenden eine mobile App, die ihre Fahrmuster verfolgt. Diese Daten werden an die Server von Allstate übertragen, wo sie analysiert werden, um das Risikoprofil des Fahrers zu ermitteln. Basierend auf dieser Analyse bietet Allstate personalisierte Versicherungsprämien an, die sicheres Fahrverhalten belohnen.
Erfolge:
Die erfolgreiche Implementierung von Big-Data-Analysen im Rahmen des Drivewise-Programms hat sich erheblich auf das Geschäft von Allstate ausgewirkt. Das Unternehmen verzeichnete höhere Kundenbindungsraten, geringere Betriebskosten und ein verbessertes Risikomanagement. Der Einsatz von Big Data hat es Allstate ermöglicht, wettbewerbsfähige und personalisierte Versicherungsprodukte anzubieten, wodurch seine Marktposition gestärkt und das Wachstum vorangetrieben wurde.
Telematik bezieht sich auf die Integration von Telekommunikation und Informationstechnologie zur Überwachung und Verwaltung entfernter Objekte wie Fahrzeuge. In der Versicherungsbranche wird Telematik hauptsächlich zur Verfolgung des Fahrverhaltens eingesetzt. Sie liefert Versicherern detaillierte Daten, die bei der Risikobewertung und der Personalisierung von Versicherungsprämien helfen.
Telematikgeräte, oft in Form eines Plug-in-Geräts oder einer mobilen App, sammeln Daten zu verschiedenen Fahrverhalten, einschließlich Geschwindigkeit, Bremsen, Beschleunigung und der Tageszeit, zu der das Fahrzeug gefahren wird. Diese Daten werden an Versicherer übermittelt, die sie analysieren, um das Risikoniveau jedes Fahrers einzuschätzen. Auf der Grundlage der gesammelten Daten können Versicherer personalisierte Prämien anbieten, die sicheres Fahrverhalten belohnen und riskantes Verhalten bestrafen. Dies führt zu einer genaueren Preisgestaltung von Policen.
Im Falle eines Unfalls können Telematikdaten verwendet werden, um den Vorfall zu rekonstruieren und detaillierte Einblicke in die Umstände des Absturzes zu erhalten. Dies hilft bei der genauen und schnelleren Bearbeitung von Schadensfällen.
Telematikdaten können Inkonsistenzen in Schadensfällen erkennen und Versicherern helfen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern.
Die Allianz SE mit Hauptsitz in München, Deutschland, ist eine der weltweit größten Finanzdienstleistungsgruppen und bietet Versicherungs- und Vermögensverwaltungsdienstleistungen an.
BonusDrive von Allianz ist ein Telematikprogramm, das mithilfe einer Smartphone-App Daten zum Fahrverhalten sammelt, einschließlich Geschwindigkeits-, Brems- und Beschleunigungsmustern. Die App gibt Fahrern Feedback und bewertet ihre Fahrgewohnheiten. Versicherungsnehmer laden die BonusDrive-App herunter und erklären sich damit einverstanden, dass ihr Fahrverhalten überwacht wird. Die App zeichnet Fahrdaten auf und gibt Feedback in Echtzeit, um den Fahrern zu helfen, ihre Gewohnheiten zu verbessern. Sicheres Fahrverhalten wird mit Prämienrabatten belohnt.
Erfolge:
Durch das Angebot eines telematikgestützten Versicherungsprodukts hebt sich Allianz auf einem wettbewerbsintensiven Markt ab. Der innovative Einsatz von Technologie zieht technisch versierte Kunden an und stärkt den Ruf des Unternehmens als zukunftsorientierter Versicherer.
Maschinelles Lernen (ML) verändert die Versicherungsbranche durch fortschrittliche Analysen, prädiktive Modellierung und Automatisierung.
Helvetia Insurance, ein führendes Schweizer Versicherungsunternehmen mit Hauptsitz in St. Gallen, hat erfolgreich maschinelles Lernen (ML) implementiert, um seinen Betrieb und Kundenservice zu verbessern.
Helvetia verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um den Arbeitsablauf bei der Schadenbearbeitung zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Analyse historischer Schadensdaten kann das ML-System die Gültigkeit von Ansprüchen vorhersagen und bewerten, die Bearbeitung beschleunigen und potenziellen Betrug erkennen. Das ML-System verarbeitet eingehende Schadensdaten und identifiziert Muster und Unregelmäßigkeiten, die bei der Entscheidung helfen, ob Anträge genehmigt, abgelehnt oder weiter untersucht werden sollen. Dies reduziert den Zeitaufwand für die Schadensbeurteilung erheblich und erhöht die Genauigkeit.
Helvetia nutzt ML, um Kundendaten zu analysieren und personalisierte Versicherungsempfehlungen zu geben. Das System bewertet Kundenverhalten, Präferenzen und Risikoprofile, um Versicherungsprodukte auf die individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden.
Erfolge:
Das Unternehmen hat eine höhere Effizienz, geringere Kosten, eine verbesserte Betrugserkennung und eine höhere Kundenzufriedenheit gemeldet. Der Einsatz von ML hat es Helvetia ermöglicht, wettbewerbsfähig zu bleiben und weiterhin qualitativ hochwertige Dienstleistungen auf dem sich schnell entwickelnden Versicherungsmarkt anzubieten.
Die digitale Transformation im Versicherungswesen hat viele Facetten und Ebenen und kann auf vielen Ebenen durchgeführt werden. In diesem Bereich gibt es viele Beispiele für interessante und nützliche Lösungen, die Versicherungs- oder Finanzunternehmen zu modernen oder sogar innovativen Unternehmen machen.
Wenn es um allgemeine Trends in der Versicherungsbranche geht, ist es gut zu bedenken, dass heutzutage Kunden möchten aktiv am Versicherungsprozess teilnehmen. Außerdem wollen sie, dass das Schadenverfahren verbessert und verkürzt wird — und InsurTech ist dafür ein perfektes Mittel.
Eine Möglichkeit, die Zeit für die Bearbeitung von Anwendungen zu reduzieren, ist die Verwendung Online-Fragebögen — wodurch die Kunden der Versicherer ihren Antragsstatus auch online überwachen können. Eine andere Möglichkeit besteht darin, sich für Fernoperationen und Online-Konsultationen anstelle von persönlichen Besuchen und Inspektionen zu entscheiden. Drohnen sind in dieser Hinsicht sehr nützlich, da sie Schadensbewertungen und Inspektionen durchführen.und reduziert die Bearbeitungszeiten für Schadensfälle erheblich.
Ein weiterer Durchbruch ist digitale Dokumente, die optische Zeichenerkennung (OCR) verwenden Technik, mit der Daten elektronisch hinzugefügt und überprüft werden können. Außerdem hilft ein datengestützter Ansatz Versicherern dabei, Markttrends und Kundenpräferenzen besser zu verstehen und Kosten zu senken, z. B. aufgrund der Prozessautomatisierung.
Die digitale Transformation ist auch durch eine Verlagerung hin zu Multi-Cloud-Lösungen und -Umgebungen gekennzeichnet. Der Einsatzbereich reicht von Chatbots und Anwendungen zur schnelleren Bearbeitung von Ansprüchen, Beschwerden und Rücksendungen über Betrugserkennung und Risikomanagement bis hin zu Tools zur Lead-Generierung.
Einer der Aspekte, der für die Versicherungsunternehmen oft einen großen Unterschied macht, ist die einfache Abkehr von den veralteten Systemen. Altsysteme, die oft veraltet und unflexibel sind, behindern Innovation, Effizienz und Kundenzufriedenheit.
Die Integration neuer Technologien in bestehende Systeme über APIs ermöglicht es Versicherern, die Funktionalität ihrer Altsysteme ohne eine vollständige Überarbeitung zu erweitern. Mithilfe von APIs können Altsysteme mit neuen digitalen Plattformen kommunizieren, was die Einführung von Kundenportalen, mobilen Apps und anderen digitalen Diensten erleichtert.
Die Migration älterer Systeme in die Cloud bietet Skalierbarkeit, reduziert die Infrastrukturkosten und verbessert den Datenzugriff und die Sicherheit. Es gibt jedoch verschiedene Herausforderungen bei der Cloud-Migration, auf die Unternehmen vorbereitet sein müssen.
Beispiel: AXA verlagerte ihre Legacy-Anwendungen in die Cloud, was zu einer verbesserten Systemleistung, Kosteneinsparungen und verbesserten Disaster Recovery-Funktionen führte.
Aufschlüsselung von Altsystemen in Microservices ermöglicht es Versicherern, einzelne Komponenten unabhängig voneinander zu aktualisieren und bereitzustellen, was die Agilität erhöht und Ausfallzeiten reduziert.
Diese Architektur verbessert die Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit der Bereitstellung. Sie ermöglicht eine kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD), reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Fähigkeit, bestimmte Teile einer Anwendung zu aktualisieren, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen.
Beispiel: Die Allianz hat eine Microservices-Architektur eingeführt, um ihr Schadenbearbeitungssystem zu modernisieren und so schnellere Aktualisierungen und eine effizientere Bearbeitung von Schadensfällen zu ermöglichen.
RPA kann Routineaufgaben wie Dateneingabe und -verarbeitung automatisieren, wodurch der manuelle Arbeitsaufwand reduziert und Fehler minimiert werden.
Beispiel: Zurich Insurance implementierte RPA, um die Verwaltungsaufgaben der Policen zu automatisieren, was zu einer höheren Effizienz und kürzeren Bearbeitungszeiten führte.
Die Modernisierung der Dateninfrastruktur durch die Erstellung von Data Lakes und den Einsatz fortschrittlicher Analysen hilft Versicherern, Einblicke zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Beispiel: MetLife transformierte seine Datenarchitektur durch die Implementierung eines Data Lake, der fortschrittliche Analysen und bessere Kundeneinblicke ermöglichte.
Die Implementierung von CI/CD-Pipelines ermöglicht automatisiertes Testen und Bereitstellen von Codeänderungen, wodurch das Fehlerrisiko reduziert und der Veröffentlichungszyklus beschleunigt wird.
Beispiel: State Farm hat CI/CD-Praktiken eingeführt, um die Bereitstellung von Updates für seine Altsysteme zu rationalisieren, was zu schnelleren und zuverlässigeren Softwareversionen führt.
IaC ermöglicht die Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur, wodurch es einfacher wird, Umgebungen zu replizieren und die Konsistenz zwischen Bereitstellungen sicherzustellen.
Beispiel: Allianz nutzt IaC zur Verwaltung ihrer Cloud-Infrastruktur und ermöglicht so eine schnelle Bereitstellung und Skalierung von Ressourcen nach Bedarf.
Modernisierungsansatz:
Erreichte Vorteile:
Die digitale Transformation ist kein Kinderspiel — und sollte von Fachleuten mit dem richtigen Maß an Fachwissen und Erfahrung durchgeführt werden. Dies ist ein akribischer Prozess, der eine angemessene Arbeitsmoral, Vielseitigkeit und Detailorientierung vom Anfang bis zum erfolgreichen Ende erfordert.
Aus diesem Grund sollte das Projekt der digitalen Transformation von Unternehmen abgewickelt werden, die in der westlichen Kultur verwurzelt sind. Polen ist ein mitteleuropäisches Land, das in geografischer, politischer und zivilisatorischer Hinsicht zum Westen gehört. Insgesamt gehören zu den Höhepunkten Polens:
All diese Merkmale machen Polen zu einem perfekten Ort für Investoren und Unternehmen. Sie können von westlichen Qualitäten profitieren und im Vergleich zu Deutschland, der Schweiz oder Österreich viel Geld sparen. Kein Wunder, dass Polen weltweit auf Platz 8 und in Europa auf Platz 3 lag Liste der weltweit besten Länder, in die man 2024 investieren oder Geschäfte tätigen kann.
Eine weitere Sache, in der sich westliche Unternehmen am häufigsten auszeichnen, ist die Softwarebereitstellung.
So sollte es angegangen werden:
Die Veränderungen auf dem Versicherungsmarkt sind rasant, daher ist es gut, den Stier bei den Hörnern zu packen und aufzuhören, Dinge auf später zu verschieben, da es später zu spät sein könnte. Es steht viel auf dem Spiel, und der Verlust von Wachstumschancen ist nur eines von vielen Problemen, die auftreten können. Heutzutage gibt es keinen Ausweg aus der digitalen Transformation. Die Beispiele von IKEA, LEGO, Microsoft und Audi zeigen, dass der Prozess zu greifbaren Geschäftsergebnissen und zur Bereitschaft für zukünftige Entwicklungen und Marktveränderungen führen kann. Und was ist die Alternative?
Mehr als die Hälfte der Mitarbeiter gab an, am Arbeitsplatz aufgrund veralteter, veralteter und unnötig komplexer Systeme unzufrieden zu sein. Diese Systeme können zusätzliche versteckte Kosten durch Personalfluktuation, Rekrutierung und Schulung mit sich bringen. — (Bericht zum Stand der Softwaremodernisierung 2024)
Und diese wirklich schwindelerregenden Kosten können jedes Versicherungsgeschäft überfordern und ruinieren:
Schätzungen zufolge kosten ältere Systeme Unternehmen auf der ganzen Welt jedes Jahr 2,6 Billionen US-Dollar. 70% der IT-Budgets entfallen allein auf diesen Wartungsaufwand. — (Bericht zum Stand der Softwaremodernisierung 2024)
Schlimmer noch, Probleme im Zusammenhang mit dem Überspringen der digitalen Transformation häufen sich in der Regel, was unweigerlich zu weiteren Problemen führt:
Veralteter Code, eine Strategie mit schnellen Lösungen oder die IT-Nachfrage, die das Angebot übersteigt, führen häufig zu einer unbeabsichtigten Anhäufung technischer Schulden innerhalb von Unternehmen. Je mehr sich diese Schulden häufen, desto komplexer wird es, sie zu lösen. — (Bericht zum Stand der Softwaremodernisierung 2024)
Es ist jedoch nicht unmöglich. Es gibt viele Fälle, in denen Brainhub Unternehmen verschiedener Größen und Branchen dabei half, sich zu modernisieren und im digitalen Zeitalter auf den schnellen Weg zum Erfolg zu kommen. Wenn auch Sie nach einem Durchbruch suchen, entscheiden Sie sich für die digitale Transformation im Versicherungswesen.
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Enthusiast für Softwareentwicklung mit 8 Jahren Berufserfahrung in der Technologiebranche. Erfahrung im Outsourcing von Marktanalysen, mit besonderem Schwerpunkt auf Nearshoring. In der Zwischenzeit unser Experte darin, technische, geschäftliche und digitale Themen auf verständliche Weise zu erklären. Autor und Übersetzer nach Feierabend.
Mit über 13 Jahren Berufserfahrung in der Technologiebranche. Technologisch begeistert, geek und Mitbegründer von Brainhub. Kombiniert seine technische Expertise mit Geschäftswissen.
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