Daten- und Prozessautomatisierung in Versicherungen für Aktuariat, Risiko und Finanzfunktion

As the insurance sector undergoes rapid technological change, client-facing functions such as sales, underwriting, and claims were the first to modernize. Meanwhile, actuarial, risk, and finance functions – traditionally reliant on manual work, spreadsheets, and calculation-heavy workflows – are now poised to benefit from the same innovations.

Increasing regulatory complexity under frameworks like IFRS 17 and Solvency II, combined with rising customer expectations, makes automation not just advantageous but essential for long-term competitiveness.

Aktuariat, Risikomanagement und Finanzfunktion in der Versicherungsbranche arbeiten traditionell innerhalb enger Rahmenbedingungen, die durch vierteljährliche oder jährliche Berichtszyklen, Batch-Datenverarbeitung, umfangreiche manuelle Validierung und Abstimmung sowie eine begrenzte Integration zwischen den Funktionsbereichen definiert sind.

Die Fragmentierung von Daten bleibt eines der hartnäckigsten Probleme für die Automatisierung technischer Prozesse. Versicherungsunternehmen verwalten ihre Daten in der Regel über mehrere unterschiedliche Systeme hinweg, darunter Plattformen für die Vertragsverwaltung, Schadenmanagementsysteme, Finanzhauptbücher und Finanz- und aktuariellen Modellierungstools. Das Extrahieren, Transformieren und Abgleichen von Daten aus diesen Quellen ist äußerst zeitaufwändig und erhöht das Fehlerrisiko erheblich. Darüber hinaus führt die manuelle Datenbearbeitung mit Tabellenkalkulationen zwar zu einer hohen Flexibilität, verursacht jedoch Probleme bei der Versionskontrolle, schränkt die Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeitein und hängt stark vom Fachwissen einzelner Mitarbeiter ab.

Der hohe Ressourcenaufwand dieser traditionellen Prozesse stellt erhebliche operative Herausforderungen dar. Wie in einem kürzlich erschienenen Artikel erläutert, erhöht der kürzlich eingeführte IFRS 17-Standard den Druck auf aktuarielle Bewertungen, Finanzabschlussprozesse und Risikobewertungen. In Spitzenzeiten, wie z. B. bei der Quartals- und Jahresabschlussberichterstattung, kommt es zu Personalengpässen und Überstunden. Diese Abhängigkeit von manuellen Prozessen birgt auch ein Ausführungsrisiko, da Fehler in Formeln, bei der Datenverarbeitung oder bei der Anwendung von Methoden sich auf kritische Analysen und Finanzberichte auswirken können.

RPA nutzt Software-Roboter, um menschliche Interaktionen mit Anwendungen zu replizieren, und eignet sich daher ideal für strukturierte, regelbasierte Aufgaben. Typische Anwendungsfälle sind die Datenextraktion, -validierung und -import in aktuarielle Modelle oder Finanzsysteme. Zu den Vorteilen gehören ein geringerer manueller Aufwand, eine höhere Genauigkeit und eine automatisierte Planung. RPA unterstützt auch die Finanzberichterstattung, Kontenabstimmungen und routinemäßige versicherungsmathematische Berechnungen wie Prämienprognosen und Rückstellungsbuchungen.

KI und ML automatisieren kognitive, auf Urteilsvermögen basierende Aufgaben. Techniken wie neuronale Netze und Gradientenverstärkung decken komplexe Muster in großen Datensätzen auf und verbessern so die Preisgestaltung, Risikosegmentierung und Rückstellungsbildung. ML ermöglicht eine detaillierte Rückstellungsbildung auf Anspruchs- oder Policenebene und die frühzeitige Erkennung aufkommender Trends. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) automatisiert die Analyse unstrukturierter Texte aus Schadensnotizen, Krankenakten und Versicherungsunterlagen.

Moderne Analyseplattformen ermöglichen es Aktuariats-, Risiko- und Finanzteams, Daten interaktiv zu untersuchen, Ad-hoc-Analysen durchzuführen und Ergebnisse zu visualisieren. Diese Tools verbessern die Gewinnung von Erkenntnissen und unterstützen eine schnellere Entscheidungsfindung.

Die aktuarielle Funktion umfasst verschiedene Aktivitäten, darunter Preisgestaltung, Rückstellungsbildung, Kapitalmodellierung, Erfahrungsstudien und Festlegung von Annahmen.

Durch die Automatisierung des Preisbildungsprozesses können Versicherungsmathematiker komplexe Tarifmodelle effizienter entwickeln und einsetzen. Automatisierte Datenpipelines extrahieren relevante Erfahrungsdaten und speisen diese in ML-Algorithmen ein, um optimale Preisstrukturen zu ermitteln. So lassen sich beispielsweise spezielle externe Geodaten nun problemlos mit internen Daten integrieren, um Versicherungsmathematikern bei der Bewertung des Risikos von Naturkatastrophen und klimabedingten Risiken zu helfen.

Im Hinblick auf die Rückstellungsbildung und die aufsichtsrechtliche Berichterstattung führen automatisierte Rückstellungsplattformen systematische Schritte durch – von der Datenextraktion bis zur Anwendung von Methoden –, erstellen umfassende Dokumentationen und ermöglichen häufigere Rückstellungsüberprüfungen, um frühzeitig Einblick in sich abzeichnende Trends zu erhalten. Automatisierungsplattformen können die umfangreiche Datenerfassung, Berechnung und Formatierung koordinieren, die für Risikorahmenwerke wie Solvency II erforderlich sind, wodurch der operative Aufwand drastisch reduziert und die Konsistenz verbessert wird.

Schließlich macht die zunehmende Komplexität von Risikomanagement-Rahmenwerken die Automatisierung unverzichtbar. Unternehmensweite Risikomodellierungsplattformen aggregieren Risiken, modellieren Korrelationen und führen umfassende Stresstests durch. Automatisierte Datenfeeds stellen sicher, dass die Modelle die aktuellen Risiken widerspiegeln.

Die Finanzfunktion umfasst Finanzplanung und -analyse (FP&A), allgemeine Buchhaltung, Finanzberichterstattung und Budgetierung.

Die in früheren Artikeln behandelten IFRS 17-Berechnungen erfordern eine höhere Granularität, was in Verbindung mit der Komplexität der Berechnungen die Automatisierung des gesamten Prozesses sehr hilfreich macht. Führende Versicherer haben End-to-End-IFRS 17-Berechnungsplattformen implementiert, die detaillierte Daten auf Vertragsebene verarbeiten, Bewertungsmodelle anwenden und die erforderlichen Bilanzbeträge sowie umfangreiche quantitative Angaben generieren. Dies verbessert die Effizienz, Konsistenz und Prüfbarkeit.

Die Automatisierung des Finanzplanungs- und Budgetierungsprozesses (FP&A) unterstützt die Datenkonsolidierung, die automatisierte Abweichungsanalyse und die Szenario-Modellierung. Selbstbedienungs-Analyseplattformen ermöglichen es FP&A-Fachleuten, Ergebnisse interaktiv zu untersuchen. Die automatisierte Kommentargenerierung, die durch KI-Analysen gesteuert wird, erstellt auch erste Entwürfe von Managementberichten, was den Anwendern viel Zeit spart. Die Automatisierung sorgt für erhebliche Effizienzsteigerungen, schnellere Durchlaufzeiten, weniger Fehler und die Eliminierung redundanter Aktivitäten. Sie stärkt die strategische Planung durch schnelle Szenarioanalysen und verbessert die Compliance durch transparente Prüfpfade und konsistente Methoden.

Die Automatisierung bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Ältere Systeme verfügen möglicherweise nicht über Integrationsfähigkeiten, und Probleme mit der Datenqualität, die bei manuellen Prozessen tolerierbar sind, können automatisierte Arbeitsabläufe behindern. Eine effektive Automatisierung erfordert ein robustes Architekturdesign und eine starke Data-Governance.

Unternehmen beginnen in der Regel mit einer Prozesskartierung, um Schwachstellen und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Es folgen Datenqualitätsbewertungen, und die Prozesse werden anhand von Effizienzsteigerungen, Genauigkeitsverbesserungen, strategischer Bedeutung und Komplexität der Implementierung priorisiert. Frühe „Quick Wins” tragen dazu bei, Dynamik aufzubauen.

Starke Governance-Rahmenbedingungen sind unerlässlich. Rollen und Verantwortlichkeiten müssen an automatisierte Arbeitsabläufe angepasst werden, wobei die Rechenschaftspflicht in der neuen Umgebung gewahrt bleiben muss. Kontrollrahmen sollten den Schwerpunkt eher auf automatisierte Kontrollen, Ausnahmeberichte und kontinuierliche Überwachung als auf manuelle Überprüfungen legen.

Technologien, die die Automatisierung von aktuarialen, Risiko- und Finanzprozessen ermöglichen, sind mittlerweile so ausgereift, dass sie in verschiedenen Anwendungsfällen einen zuverlässigen, messbaren Mehrwert bieten. Führende Versicherer zeigen, dass umfassende Automatisierungsprogramme die betriebliche Effizienz, die Analysefähigkeiten und die strategische Agilität grundlegend verbessern können.

Wie bei jeder anderen strategischen Initiative reicht jedoch Technologie allein nicht aus. Eine erfolgreiche Transformation erfordert strategisches Engagement, eine robuste Governance, ein effektives Änderungsmanagement und nachhaltige Investitionen. Mit fortschreitender Automatisierung werden diejenigen, die sich als Erste anpassen, kumulative Vorteile erzielen, indem sie ihre Fachkräfte auf die Aktivitäten mit dem größten Mehrwert konzentrieren und somit besser in der Lage sind, qualifizierte Versicherungsmathematiker und Finanzexperten für sich zu gewinnen.

Schließlich machen Unternehmen mit der Umsetzung des Automatisierungsprogramms den entscheidenden ersten Schritt, um sich auf die KI-Infrastruktur von morgen vorzubereiten. Es ist mittlerweile klar, dass KI-Initiativen ohne automatisierte Datenpipelines, standardisierte Prozesse und Echtzeitüberwachung in der Pilotphase stecken bleiben und nicht auf die hochwertigen Daten und Integrationspunkte zugreifen können, die sie für den produktiven Einsatz benötigen.