Versicherer sitzen auf wertvollen Daten, nutzen sie aber oft nicht effizient. Fragmentierte Systeme bremsen Entscheidungen und Innovationen aus. Das gilt insbesondere im B2B-Bereich. Warum logisches Datenmanagement zum Schlüssel für Wettbewerbsfähigkeit, Compliance und KI-Strategien wird, erklärt Jörg Hesske, Regional Vice President and General Manager Central & Eastern Europe bei Denodo.
Die Digitalisierung des Versicherungswesens bringt nicht nur neue Technologien, sondern auch wachsenden Handlungsdruck mit sich. Denn wer künftig konkurrenzfähig bleiben will, muss die eigenen Daten effizient, sicher und intelligent nutzen. Es gibt hierbei drei zentrale Gründe, warum logisches Datenmanagement zur Pflichtaufgabe für Versicherer wird.
1. Datendemokratisierung: Daten zugänglich machen, Zusammenarbeit stärken
Viele Versicherer kämpfen noch mit datenbezogenen Silostrukturen: Kundendaten hier, Produktdaten dort, Compliance-Daten wieder woanders. Diese sind oft verteilt auf On-Prem-Systeme, Data Warehouses oder Cloud-Speicher. Die Folge: Entscheidungsprozesse stocken, Abstimmungen dauern zu lange.
Logisches Datenmanagement schafft Abhilfe. Durch eine virtuelle, zentrale Datenschicht können Informationen in Echtzeit bereitgestellt werden – ohne sie zu replizieren oder verschieben zu müssen. Besonders im B2B-Vertrieb profitieren so Broker und Underwriter, die auf zeitnahe und präzise Datengrundlagen angewiesen sind. In Folge dessen können redundante Prozesse entfallen, Policen lassen sich schneller ausstellen und Risiken besser bewerten.
2. Governance und Compliance: Regulierungen sicher erfüllen
Versicherungsunternehmen stehen unter zunehmendem regulatorischem Druck. Das gilt etwa im Hinblick auf Datenschutz, Nachhaltigkeit oder Lieferkettentransparenz. Dafür brauchen sie eine robuste Data Governance, die Datenzugriffe dokumentiert und sensible Informationen schützt.
Logisches Datenmanagement ermöglicht genau das. Mithilfe rollenbasierter Zugriffssteuerung, Audit Trails und zentralisierter Datenaggregation lassen sich gesetzliche Vorgaben zuverlässig umsetzen. Auch ESG-relevante Daten, etwa zu Emissionen, können so konsistent dokumentiert und reportet werden – ein Vorteil, der bei Audits entscheidend sein kann.
3. Künstliche Intelligenz: Gute Daten – gute Modelle
KI hat enormes Potenzial im Versicherungswesen – von der automatisierten Policenanalyse über personalisierte Beratung bis zur Betrugsprävention. Doch der Erfolg jeder KI-Anwendung hängt an einem entscheidenden Faktor: der Datenqualität.
Nur wenn KI-Systeme mit korrekten, aktuellen und konsistenten Daten gefüttert werden, liefern sie verlässliche Ergebnisse. Logisches Datenmanagement bietet dafür die perfekte Grundlage: Es bereitet Daten zielgerichtet auf, integriert externe Quellen und versorgt KI-Anwendungen kontinuierlich mit frischem Input – zum Beispiel über Retrieval-Augmented Generation (RAG).