Versicherungs-wirtschaft

Die IT hat in der Versicherungswirtschaft eine zentrale Bedeutung erlangt und ist heute in nahezu allen Bereichen des Versicherungsgeschäfts unverzichtbar. Insbesondere die Digitalisierung der Geschäftsprozesse hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen und erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und den Fachbereichen.
Ein wichtiger Aspekt ist die Integration von Kunden und Vertriebspartnern in die IT-Systeme der Versicherungsunternehmen. Durch die Verwendung von Online-Portalen, Apps und Chatbots können Kunden beispielsweise schnell und unkompliziert Versicherungen abschließen, Schäden melden oder Vertragsdetails einsehen. Eine schnelle und präzise Verarbeitung der Kundendaten durch die IT-Systeme ist dabei unerlässlich.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verwendung von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) in der Versicherungswirtschaft. Durch die Analyse von großen Datenmengen können beispielsweise neue Risiken erkannt, Schadenfälle schneller bearbeitet und präzisere Prämienkalkulationen durchgeführt werden. Auch die Verwendung von Chatbots und virtuellen Assistenten kann hierbei helfen, die Effizienz der Prozesse zu steigern.
Neben der Integration von Kunden und der Verwendung von Big Data sind auch die IT-Sicherheit und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wichtige Aspekte in der Versicherungswirtschaft. Durch den Einsatz von Firewalls, Antivirus-Software und Verschlüsselungstechnologien können die IT-Systeme vor Cyberangriffen geschützt werden. Gleichzeitig müssen die Unternehmen sicherstellen, dass die Verarbeitung der Kundendaten den geltenden Datenschutzrichtlinien entspricht.
Insgesamt haben die IT-Anforderungen in der Versicherungswirtschaft in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Es ist daher entscheidend, dass die Unternehmen über eine moderne und leistungsfähige IT-Infrastruktur verfügen und eng mit IT-Experten zusammenarbeiten, um die IT-Systeme auf die Anforderungen des Versicherungsgeschäfts abzustimmen. Nur so können die Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und den steigenden Anforderungen an eine moderne Versicherungswirtschaft gerecht werden.
Wir kennen die Branche sehr gut, beraten erfahren bei der strategischen Ausrichtung zu Digitalisierung und Analytics und haben bereits viele Anwendungen fachlich konzeptioniert und diese erfolgreich umgesetzt.
Beispielsweise die Vorhersage von Finanzkennzahlen für die Konzernleitung, Beratung zu Design und Technologiegestaltung, Aufbau umfassender Business Intelligence Landschaften oder eine umfassende Analytics-Strategie und auch Cloud vs. On premise Bewertungen. Dies ist nur eine Auswahl unserer Beratung und der Anwendungen.
Sprechen Sie uns an!


+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

+++ Use Case +++

Konzeption zu einer Analytics Strategie

Unternehmen brauchen in Zeiten der Digitalisierung eine individuelle Analytics-Strategie, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist.

Konzeption zu einer Analytics Strategie      

Business-Intelligence-Strategie, Datenstrategie, Digitalisierungsstrategie, IT-Strategie, Big-Data-Strategie und jetzt noch eine Analytics-Strategie - wie viele Strategien braucht eine wettbewerbsfähige Organisation? Man darf diese Frage nicht pauschal beantworten, sondern sollte sich fragen, wann eine Analytics-Strategie gebraucht wird. Es zeigt sich, dass jedes Unternehmen eine individuelle Analytics-Strategie braucht, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist. Gelingt es, alle Stakeholder zu involvieren und gemeinschaftliche Spielregeln und Themen zu definieren, ist die Basis für ein erfolgreiches Change-Management gelegt.

+++ Use Case +++

Konzeption zu einer Analytics Strategie

Unternehmen brauchen in Zeiten der Digitalisierung eine individuelle Analytics-Strategie, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist.

Konzeption zu einer Analytics Strategie      

Business-Intelligence-Strategie, Datenstrategie, Digitalisierungsstrategie, IT-Strategie, Big-Data-Strategie und jetzt noch eine Analytics-Strategie - wie viele Strategien braucht eine wettbewerbsfähige Organisation? Man darf diese Frage nicht pauschal beantworten, sondern sollte sich fragen, wann eine Analytics-Strategie gebraucht wird. Es zeigt sich, dass jedes Unternehmen eine individuelle Analytics-Strategie braucht, die mit anderen strategischen Unternehmenszielen und weiteren Teilstrategien abzustimmen ist. Gelingt es, alle Stakeholder zu involvieren und gemeinschaftliche Spielregeln und Themen zu definieren, ist die Basis für ein erfolgreiches Change-Management gelegt.

+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

Kontakt

Sie kennen Ihre Herausforderung und denken über eine Lösung nach.
Wir unterstützen Sie dabei konzeptionell strategisch, realisierungsbezogen bis hin zu betriebsunterstützend. Kontaktieren Sie uns gern für ein kostenfreies und unverbindliches Gespräch.

Sie kennen Ihre Herausforderung und denken über eine Lösung nach. Wir unterstützen Sie dabei konzeptionell strategisch, realisierungsbezogen bis hin zu betriebsunterstützend. Kontaktieren Sie uns gern für ein kostenfreies und unverbindliches Gespräch.