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Thomas Baach (Allianz Technology): Von Datensilos zu Agentic AI – Ein Blick in die Zukunft der Versicherungs-IT
Für Thomas Baach, Geschäftsführer von Allianz Technology, sind Daten längst nicht nur ein IT-Thema, sondern Treiber für Effizienz, Resilienz und Innovation. Im Confare Blog spricht er über den produktiven Einsatz von Agentic AI, den Wert klarer Data Ownership und warum eine flexible, sichere Architektur zur Schlüsselressource der Versicherungsbranche wird.
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Welche Rolle spielen Daten in Ihrer Unternehmensstrategie – und wie zeigt sich das konkret im Alltag?
Daten sind längst nicht mehr reines IT-Thema, sondern ein zentraler Treiber für Effizienz, Resilienz und Innovation. In unserer Strategie sehen wir Daten als entscheidende Grundlage für Automatisierung, fundierte Entscheidungen und personalisierte Services. Konkret zeigt sich das im Alltag etwa in datenbasierten Risikoanalysen, KI-gestützten Prozessen und der gezielten Steuerung unserer IT-Landschaft.
Was sind aus Ihrer Sicht die zentralen Elemente einer wirklich datengetriebenen Architektur?
Eine datengetriebene Architektur muss vor allem flexibel, skalierbar und vor allem sicher sein. Zentral sind aus unserer Sicht klare Data Ownership, integrierte Datenplattformen, interoperable Schnittstellen sowie die konsequente Vermeidung von Datensilos. Ohne diese Grundlagen bleibt es ein Stückwerk mit Redundanzen.
Welche Rolle spielt die Cloud in Ihrer Datenstrategie – und wie treffen Sie die Entscheidung zwischen OnPrem, Private, Public und Hybrid?
Die Cloud ist für uns ein zentraler Enabler für Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Gleichzeitig legen wir großen Wert auf Datensouveränität und regulatorische Compliance. Unsere Architektur folgt deshalb einem konkreten Ansatz: Wir entscheiden bedarfsgerecht, unter Berücksichtigung von Datenschutz, Regulatorik, Wirtschaftlichkeit und technischer Abhängigkeit, was wie in die Cloud kommt.
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Welche Ansätze verfolgen Sie im Bereich AgenticAI – welche Potenziale sehen Sie für Unternehmen?
Agentic AI birgt enormes Potenzial, um repetitive Prozesse zu automatisieren, aber auch um Systeme selbstständig komplexe Entscheidungen vorbereiten zu lassen. Wir evaluieren aktuell mehre Use Cases Einsatzszenarien entlang unserer Service- und IT-Prozesse, insbesondere im Bereich der Schadensabwicklung. Anfang Juli hatten wir in Australien unseren 1. Produktionsgang wo die Schadenabwicklung für eine Deckung im Hausratsprodukt vollständig via Agentic gehandhabt wurde. Neben den AgenticAi für Business use cases gibt es natürlich unzählige Möglichkeiten im SDLC (Software Development Life Cycle) wo virtuelle Agenten die Produktivität erhöhen können.
KI-Modelle sind nur so gut wie ihre Datenbasis – welche Hürden sehen Sie in Bezug auf Datenqualität und Datensilos?
Die größten Hürden bleiben historisch gewachsene Datensilos (wie zuvor erwähnt), uneinheitliche Datenmodelle und mangelnde Datenqualität. Unser Fokus liegt deshalb stark auf Standardisierung, der Umsetzung und Einhaltung von Data Governance und der Verbesserung von Datenzugänglichkeit. Nur so schaffen wir die Voraussetzungen für verlässliche und skalierbare KI-Lösungen.
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Wie wichtig ist die betriebswirtschaftliche Komponente (Kosten-Nutzen/ROI) für die Bereitstellung von Ressourcen bei der Umsetzung von KI-Cases?
Gerade in einem regulierten Umfeld wie unserem ist ein klarer Business Case essenziell. KI-Projekte müssen nicht nur technologisch überzeugen, sondern auch nachweisbare Effizienzgewinne oder Risikominimierung bringen. Wir betrachten daher jeden KI-Case ganzheitlich. Das technische Potenzial, der betriebswirtschaftliche Nutzen und die Skalierbarkeit sind essentielle Entscheidungskriterien. Das unterscheidet KI-Cases daher kaum von klassischen Cases.
Wo liegen die größten Hürden beim Rollout einer Agentic-AI-Lösung – Technologie, Menschen oder Prozesse? Und wo stehen Sie aktuell mit Ihren Projekten?
Die technologische Basis entwickelt sich rasant weiter. Die größere Herausforderung liegt oft im Change Management, also in der Akzeptanz bei Mitarbeitenden, in der Anpassung von Prozessen und in der Regulatorik. Wie bereits erwähnt, hatten wir den 1. Produktionsgang Anfang Juli und hier war weniger die technische Umsetzung die Herausforderung sondern die Sicherheitsfreigaben aufgrund fehlender Erfahrungen aus der Vergangenheit. Am Ende hat alles sehr gut geklappt und wir konnten dies nach 4 Monaten live schalten. Aus meiner Sicht ein schöner Erfolg für ein Versicherungsunternehmen. Ganz herzlich möchte ich mich auch bei den MitarbeiterInnen bedanken, die das möglich gemacht haben.
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