A 7 legfontosabb informatikai kihívás a biztosítói szektorban

(frissítve: 2025.11.28.)

2023.06.05.

A biztosítási ágazat jelentős átalakuláson megy keresztül, amelyet a változó ügyféligények, a digitális innováció és a szabályozási nyomás ösztönöz. A biztosítóknak számos kritikus informatikai kihívással kell szembenézniük, hogy versenyképesek és működési szempontból hatékonyak maradjanak. Az alábbi pontokban összefoglaljuk a legfontosabb intézkedési területeket saját tapasztalataink, valamint a KPMG „Insurance Transformation: The New Agenda” című elemzésének megállapításai alapján

a 7 legfontosabb informatikai kihívás a biztosítói szektorban

Mi a 7 legfontosabb informatikai kihívás a biztosítói szektorban?

1. Legacy rendszerek: modernizálás és integráció

Sok biztosító továbbra is több évtizedes rendszerekre támaszkodik, mint például a mainframe-ek (pl. AS/400), a COBOL-alapú alkalmazások vagy az évek óta nem támogatott operációs rendszerek. Ezen rendszerek karbantartása egyre bonyolultabb és drágább, ráadásul ezekkel a technológiákkal kapcsolatos szakértelem is egyre ritkább (hiszen az ezeket a technológiákat ismerő szakemberek lassan nyugdíjba vonulnak). Mindez kockázatokat jelent a kiberbiztonság, a szabályozási megfelelés és a működési folytonosság területén. Az idő múlásával a technológiai lemaradás halmozódik, és a modernizálás egyre sürgetőbbé válik.

Ezenkívül ezeknek a háttérrendszereknek a modern digitális csatornákhoz, például webportálokhoz, mobilalkalmazásokhoz és harmadik féltől származó alkalmazásokhoz való csatlakoztatása is bonyolult, API-layereket vagy fokozatos migrációs stratégiákat igényel.

2. IT-szakértők és IT-erőforrás-biztosítás: szükséges rugalmasság

A biztosítási szektor digitális átállása során gyakran tapasztalhatók hullámhegyek és -völgyek az IT-erőforrásigényekben, például rendszermigráció vagy új termékek bevezetése során. A biztosítóknak rugalmasan van szükségük képzett IT-szakemberekre, például fejlesztőkre, adatmérnökökre, architektekre és kiberbiztonsági szakértőkre.

Ezenkívül egyes országokban, például Németországban, a szektor megítélése miatt különösen nehéz a fiatal IT-szakemberek toborzása is.

3. Ügyfélélmény (CX) a digitális csatornákon

Az ügyfelek zökkenőmentes interakciókat várnak el a portáloktól, alkalmazásoktól, chatbotoktól és call centerektől. Az adatok és a kontextus folytonossága elengedhetetlen – például egy chatboton keresztül indított kárigénylést könnyen folytatni kell tudni egy webes portálon.

Az ügyfeleket célzó digitális fejlesztések központi szerepet játszanak az átalakulásban. Ilyenek például az önkiszolgáló portálok, a digitális fizetési módok, az online szerződéskötés és a biztosítási kötvények online kezelése. Ezek a kezdeményezések javítják az elégedettséget, csökkentik a manuális munkaterhelést és segítenek versenyelőnyhöz juttatni a céget.

4. Üzleti folyamatok automatizálása

Az automatizálás mind a működési hatékonyság, mind a szolgáltatásnyújtás javítása szempontjából kritikus fontosságú.

Adminisztratív és ismétlődő feladatok automatizálása

Az olyan folyamatok, mint a dokumentumok feldolgozása, a kárigények befogadása és a rutinszerű kockázat-ellenőrzések automatizálhatók OCR, intelligens dokumentumfeldolgozás és munkafolyamat-automatizálás segítségével.

Az ügyfélkapcsolattartás automatizálása

A csevegőrobotok és a virtuális asszisztensek nagy mennyiségű megkeresést kezelnek, így az ügyfélszolgálati munkatársaknak több idejük marad a komplexebb kérdésekre.

5. Az adatvagyon hasznosítása: kulcsfontosságú az adatminőség és az -infrastruktúra

Alulhasznosított ügyféladatok

A hatalmas adatvagyon ellenére a rendelkezésre álló ügyféladatoknak csak egy töredéke (egyes becslések szerint körülbelül 20%-a) kerül aktívan felhasználásra a döntéshozatal során. A KPMG következtetése egybecseng a miénkkel: az adatok és az elemzések területe a transzformáció legfontosabb prioritása.

Adatkezelési kihívások

A legfontosabb kihívások közé tartozik az egységes ügyfélkép kialakítása, az adattisztítás, az adatminőség-biztosítás és az adatok migrációja a rendszerfrissítések során. A régi rendszerekben, külső forrásokban és több termékcsaládban elszigetelten tárolt adatok bonyolítják ezeket a feladatokat.

Fejlett adatinfrastruktúra

Az adattárházak, adattavak (data lake) és valós idejű adatcsatornák elengedhetetlenek az analitika, a mesterséges intelligencia és a prediktív modellezés támogatásához. Jó minőségű, integrált adatok nélkül nem lehetséges az operatív döntéshozatal.

6. Törvényi megfelelés: az adatvédelem kritikus fontosságú

A szabályozási megfelelés, különösen az adatvédelem tekintetében, továbbra is kritikus kérdés. A biztosítóknak gondoskodniuk kell a megfelelő hozzájáruláskezelésről, a biztonságos adattárolásról és az átláthatóságról, miközben fenntartják az auditálhatóságot és a nyomonkövethetőséget.

Az AI-eszközök bevezetése további megfelelési szempontokat vet fel. Az algoritmusok által hozott döntések magyarázhatóságot, méltányosságot és dokumentálást igényelhetnek a szabályozó hatóságok és az ügyfelek elégedettségének biztosítása érdekében.

7. AI és fejlett analitika

AI-alapú ügyfélszolgálat

A chatbotokon túllépve az AI képes megérteni a kontextust, személyre szabni az interakciókat és proaktívan irányítani az ügyfeleket, miközben a komplex problémákat továbbítja a ügyfélszolgálati munkatársaknak.

Belső AI-alkalmazások

Az AI támogatja a kockázatértékelést, a csalások felderítését, a kárigények feldolgozását és a terméktervezést. A cél a kiegészítés – az emberi döntéshozók támogatása, nem pedig teljes helyettesítésük.

Az AI-bevezetés kihívásai között szerepel a képzett AI-szakemberek hiánya, a régi rendszerek, a szabályozási korlátok és a szervezeti ellenállás is.

DSS Consulting: beszélünk „biztosítóul”

Mi, a DSS Consultingnál beszélünk „biztosítóul”, hiszen Magyarország 10 legnagyobb biztosítójából nyolccal dolgoztunk már együtt, legtöbbjük vezető nemzetközi biztosítótársaságok leányvállalata.

Évtizedes biztosítói tapasztalatunknak köszönhetően mély szektorspecifikus üzleti ismeretekkel rendelkezünk, jól ismerjük a tipikus biztosítói folyamatokat (pl. tarifálás, jutalékkalkuláció, portálok) és rendszereket (pl. ügyfélportálok, szerződéskezelő rendszerek, jelentéskészítő rendszerek) is.

A fent részletezett kihívások megoldásában szerzett tapasztalatainkat röviden az alábbiakban lehetne összegezni:

Egyedi szoftverfejlesztés: számos egyedi megoldást fejlesztettünk már biztosítóknak, ideértve például a klasszikus ügyfélportálokat, önkiszolgáló portál megoldásokat, biztosítós tarifáló és jutalék-kalkuláló megoldásokat, vagy nyújtottunk segítséget technológiai upgrade-ek megvalósításában.
IT-erőforrás-biztosítás: számos biztosítónak adunk kisebb-nagyobb informatikai csapatokat, amelyekkel segítjük a projektjeik megvalósítását, jellemzően fejlesztői, tesztelői, rendszerszervezői kapacitásokkal.
Szoftvertesztelés: komoly tapasztalatunk van szinte valamennyi tipikus biztosítói rendszer tesztelésében.
Adatmigráció: számos esetben segítettünk már biztosítóknak, amikor élet vagy nem-élet portfólió-kezelő rendszert (vagy más specifikus rendszert) vezettek be vagy cseréltek le, és szükség volt az adatok migrálására az új rendszerbe.
Adattisztítás: a biztosítói szektorban kulcsfontosságú az ügyféladatok minősége a sikeres működéshez. Adatminőség-biztosítási megoldásunk segítségével sokmilliós biztosítós ügyféltörzseket tisztítottunk és duplikátum-mentesítettünk automatikusan.
Adatvédelmi megoldások: a GDPR előírásaira reagálva két megoldást is kifejlesztettünk, amelyeket több biztosító-társaságnál is bevezettünk. A DSS Data Anonym lehetővé teszi megfelelően anonimizált adatok használatát a biztosítói rendszerekben, míg a GDPRoofed segítségével a rendelet nyilvántartási feladatait tudják biztosító ügyfeleink hatékonyan ellátni.
Különböző AI-eszközök felhasználásával AI-támogatott tesztelési és AI-támogatott adattranszformációs megoldásokat is kifejlesztettünk, amelyek hatékonyságnövelést eredményeznek ügyfeleink számára a biztosítási szektorban is.