Zukunftspotenziale von KI im Versicherungsmarkt

Intro: Digital Kompakt. Heute aus dem Bereich Künstliche Intelligenz mit deinen Moderatoren Rasmus Rothe und Jasper Masemann. Los geht's!

Jasper Masemann: Hallo und willkommen zu einer weiteren Folge von AI Unplugged von Digital Kompakt. Mein Name ist Jasper Masemann, ich bin Partner beim Venture-Capital-Geber HV Capital, fokussiere mich auf Software und AI.

Rasmus Rothe: Guten Tag, ich bin Rasmus Rothe, Mitgründer von Merantix. Wir sind ein KI-Venture-Studio, welches KI-Unternehmen inkubiert, auch in Berlin. Und ich freue mich sehr auf unseren heutigen Gast. Wir werden heute über Versicherungen reden. Versicherungen sind ja eine der datengetriebensten Industrien, die man sich überhaupt vorstellen kann. Und da gibt es natürlich auch viele spannende Anwendungen von KI. Mit unserem heutigen Gast werden wir genau darüber reden. Dabei geht es einerseits um konkrete Anwendungen von KI in der Versicherung. Was wird schon gemacht, aber was wird auch noch kommen? Wir werden auch darüber sprechen, was die Herausforderungen sind, KI auch in größeren Konzernen wirklich anzuwenden.

Jasper Masemann: Und ich freue mich ganz besonders, dass Nils Reich hier bei uns ist, vom AXA-Konzern. Jeder von uns kennt die AXA. Kurzer Hintergrund zu Nils. Nils hat Mathematik studiert in Münster und am Imperial College. Also er hat wirklich was gelernt. Ich bin ja nur BWLer. Er ist dann zu Rasmus, ich glaube, man kann das sagen, Rasmus' Lieblingsuniversität, der ETH Zürich, gegangen. Und hat dort promoviert in Financial und Computational, sorry, Mathematics. Nils, vielleicht kannst du uns doch mal sagen, was das auf Deutsch heißt. Und war dann über sechs Jahre bei The Boston Consulting Group, der einzig wahren Beratung aus meiner Sicht jedenfalls. Und hat sich dort viel mit den Themen Versicherung beschäftigt. Auch Rasmus übrigens war da mal. Und ist jetzt seit sechs Jahren bei der AXA verantwortet als Mitglied des deutschen Executive Committees Privat- und Firmenkundengeschäft in der Schadens- und Unfallversicherung. Und ist, glaube ich, auch bei der Roland-Versicherung mit im Board. Aber, und das ist ja der wichtige Teil, Nils, wenn ich das richtig verstehe, du kümmerst dich vor allen Dingen viel um KI-Themen für euren Konzern. Herzlich willkommen.

Nils Reich: Ja, vielen Dank. Ich freue mich sehr, hier zu sein. Auch sehr schön, direkt eure persönlichen Präferenzen für meine Alma Mater und sonstige Historie zu hören. Ne, schönes, großes Thema natürlich für uns KI und deshalb bin ich gespannt auf die Diskussion.

Rasmus Rothe: Ja, lass uns vielleicht direkt mal einsteigen. Ich meine, Jasper hat ja gerade schon so ein bisschen erzählt, was dein offizieller Titel ist, aber ich glaube, es wird für die Zuhörer nochmal spannend, auch aus deinen Worten zu hören. Was sind so wirklich die Themen, mit denen du dich beschäftigst im Tagtäglichen? Was sind deine genauen Aufgabenbereiche?

Nils Reich: Klar, also sehr gerne. Ich bin hier tatsächlich Vorstand für die Sachversicherung. Das heißt also für die Schadenunfallversicherung alles, was kaputt gehen kann oder geklaut werden kann. Das erstreckt sich von Privatkundenthemen, also dem, was man so kennt, Autoversicherung, Haftpflichtversicherung, bis hin auch zu großen Industrieversicherungslösungen, jetzt irgendwelche Fabrikgelände oder Flughafenteile zu versichern etc. Von daher bin ich jetzt, trotz meiner großen Affinität zu dem Thema gar nicht der beste Ansprechpartner im Hause AXA rund um KI und die Technologie und die Infrastruktur, die man da braucht. Aber allein aus der Business-Perspektive heraus und der Geschäftsverantwortung gibt es halt wenige Themen, die so fundamental wichtig für uns sind, auch gerade nach vorne gerichtet in die Zukunft und mit denen wir so viel machen können. Deshalb ist es mir einfach ein Herzensanliegen, da sozusagen in den Austausch zu kommen und möglichst auch ein paar Leute dafür zu begeistern, dass diese vermeintlich graue Versicherungsbranche geradeaus gerade für jeden, der Bock auf Daten hat und da experimentieren will, unheimlich viele Chancen und Möglichkeiten bietet. Und ich will jetzt hier keine Bewerbergeschichte draus machen, das sei auch ganz klar gesagt, sind wir immer offen für, aber vor allen Dingen geht es mir darum, Partnerschaften zu gewinnen, Use Cases gemeinsam zu adressieren etc. Und da können wir ja gerne drüber plaudern.

Jasper Masemann: Und als BWLer habe ich natürlich schon mal in den Geschäftsbericht geschaut von Versicherungen. Da ist ja das Thema, ich glaube es heißt Claims Management auf Englisch, aber diese ganze Schadensabwicklung ist ja schon ein gewisser Kostenteil, den ihr da habt. Was uns natürlich erstmal so für einen Start interessieren würde, wenn ihr über KI nachdenkt, was ist eigentlich euer Interesse bei KI? In welchen Bereichen glaubt ihr aktuell hilft euch das und wo wendet ihr das überhaupt an? Jetzt mal ganz grob zum Einstieg.

Nils Reich: Ja, in gewisser Weise ist ja tatsächlich die Versicherungsbranche, wie so viele Finanzdienstleister, schon seit Anbeginn eine datengetriebene Industrie gewesen. Weil im Kern geht es darum, Risiken zu bewerten, zu bepreisen ja auch und mit den Preisen eben dann auch eine gewisse Risikoselektion sicherzustellen. Also was sind gute Risiken, schlechte Risiken und so weiter. Wie nehme ich die Verteilungen auch wahr im Kollektiv oder über die Zeit, was da Schadenfälle angeht und so weiter. Und dieses ganz klassische Thema des Pricings ist auch, glaube ich, das größte und naheliegendste Anwendungsfeld für KI. Da gibt es natürlich ganz lang etablierte, auch sehr sophistizierte Methoden. Die sind bloß aus der Historie immer lineare Modelle gewesen. Da schaut man sich halt an, welche Faktoren haben da Einfluss auf Schadenwahrscheinlichkeiten. Und dann versucht man die, ich will jetzt nicht zu salopp sprechen, aber versucht man die intelligent zusammen zu sortieren, dann hat man sehr komplexe lineare Modelle. Aber das sind natürlich Themen und das sehen wir heute schon in der Realität. Also wir sind da zwar immer noch ganz am Anfang, aber bei weitem auch nicht mehr bei Null. Dann sehen wir natürlich, wenn du da plötzlich Machine Learning Techniken oder ein bisschen sophistiziertere Modellierungsansätze wählst, dann kannst du da plötzlich noch ganz andere Erkenntnisse und ganz andere Möglichkeiten gewinnen, die, wie ich finde, auch zu faireren Preisgestaltungen führen, weil du hast sonst natürlich immer so eine Art Human Bias auch nachzudenken. drin, so Überzeugungen, die eine Rolle spielen. Und da glaube ich, kann uns KI tatsächlich auch helfen, eine etwas, wenn du so willst, fairere, objektivere Welt noch hinzukriegen. Aber das ist so der Pricing-Teil.

Rasmus Rothe: Ja, lass uns da vielleicht gleich direkt nochmal ein bisschen tiefer schon eingehen und dann gehen wir gleich auf die weiteren Themen. Du hast ja auch gesagt, wenn ihr jetzt weggeht von linearen Modellen zu komplexeren, kommt man ja oft auch dahin, dass es dann wirklich eher so Blackbox-Modelle sind, ja, wo die Modelle so komplex sind, dass vielleicht auch ein Mensch im Endeffekt gar nicht mehr genau erklären kann, wie jetzt sozusagen dieser gewisse Preis vorhergesagt wurde. Wie Wie adressiert ihr das Thema? Also versucht ihr so Blackbox-Modelle eher zu vermeiden oder arbeitet ihr an erklärbaren Modellen oder sagt ihr, solange der Preis am Ende gut vorhergesagt wird, kann es auch ein Blackbox-Modell sein?

Nils Reich: Ich glaube, die Erklärbarkeit ist for the time being zumindest sehr, sehr wichtig. Also dafür sind das natürlich gerade in so einem Konzern wie AXA, das ist jetzt das Geschäftsfeld, über das wir hier reden, das sind 4 Milliarden Euro Business. Da will man schon allein aus Risikoperspektive heraus ein bisschen ein Verständnis haben, eine Kontrolle darüber haben, was da so passiert. Gleichzeitig ist Versicherung auch eine richtigerweise hochregulierte Industrie. Wir müssen schon sehr genau aufpassen, dass sich nicht irgendwelche Biases oder sonst welche Benachteiligungen für gewisse Kundengruppen da einschließen. Also allein aus dieser Perspektive heraus auch. Aber das ist natürlich so ein spannendes, wenn du so willst, so eine Gegenstromanlage. Ich sage dir ganz kurz, wenn es okay ist, wie wir diese Pricing-Themen adressieren, weil das ist für mich ein echtes Erfolgsbeispiel. Der Arbeiten wir hier sozusagen einmal mit einem sehr starken internen AXA-Team zusammen, das sich da auch sehr, sehr stark entwickelt hat über die klassischen Aktuariats-Skills hinaus. Wir haben aber auch ganz bewusst gesagt, wir wollen in dem Umfeld mit einem externen Partner zusammenarbeiten. Da haben wir eine relativ junge Company, Startup, weiß ich nicht, ob ich die noch so nennen würde, Quantco, die wir sozusagen mit an Bord haben und dann gemeinsam in so Hypotheken, Und ich finde die Diskussion fantastisch, wenn du so, ich nenne das jetzt mal salopp, die Analytics-Ledernacken hast, die halt sehr klar auch richtigerweise dafür pushen, die Modelle da ziehen zu lassen. und auf der anderen Seite hast du eine eher klassische aktuarielle Sicht. Da kommen schon spannende Dialoge raus und dann entwickeln wir, also ich würde fast sagen, wir machen dann in Teilen auch Forschungsarbeit. weil du dann plötzlich neue Constraint-Geschichten da einbauen musst, eine Stetigkeit in der Zeit oder eine Rückverfolgbarkeit adressieren musst, die, wie wir feststellen, in Teilen auch in der Wissenschaft noch gar nicht irgendwie adressiert worden sind. Und dann kommst du plötzlich und fängst an, neue Dinge zu erfinden. Das ist schon spannend. Da führen wir gerade Diskussionen, ob wir davon nicht auch mal was publizieren und so weiter, wo ich jetzt als kaltherziger Unternehmensmensch sage, na ja, jetzt die ganzen Dinge zu publizieren, kann man aber ein kleines bisschen warten. Aber das ist so die Dynamik.

Jasper Masemann: Aber vielleicht für einen anderen Spin, wenn ihr sagt, Regulator ist ja auch mit involviert. Wir haben eine Versicherung, Ortonova, die machen ja private Krankenversicherungen. Da gibt es ja auch viel Interaktion mit der BaFin. Ist das so ein Thema, was ihr eigentlich eher über einen Verband treiben müsst, dass der Regulator neue Modelle, neue Themen mit akzeptiert? Dann verlierst du aber natürlich irgendwo deinen Competitive Edge. Oder ist in dieser Regulatorik irgendwie Freiheit auch drin, dass man sich über solche Modelle differenzieren kann?

Nils Reich: Ich glaube ja, dass dieses Thema Analytics, AI, wie auch immer du es nennen willst, einen echten Wettbewerbsvorteil macht. Du warst schon immer in der Versicherungsbranche, aber jetzt in Zeiten von Niedrigzinsen, wo du halt nicht mehr deine Gewinne so wirklich aus der Kapitalanlage generierst, dann muss halt deine Versicherungstechnik sozusagen stimmen, mehr denn je. Da ist das ein immenser Wettbewerbsvorteil. Ich sehe auch die deutsche Versicherungsbranche, die sich natürlich komplett bewegt in diese Richtung. Ja, unterschiedlichen Geschwindigkeiten und auch unterschiedlichen, ich sag mal, Affinitäten dem Thema gegenüber entwickeln. Das sind Austausche. Natürlich wird da der Verband eine wichtige Rolle spielen, aber es gibt Stand heute genug Spielraum. Also Regulatorik, ich finde Regulatorik gut. Du kannst natürlich, das wisst ihr besser als ich, mit AI hier und da auch arbeiten. in schräges Fahrwasser geraten oder einfach unanständige Dinge tun. Und ich glaube, deshalb höre ich der Fraktion an, die Regulatorik, wenn sie nicht überbordet, da durchaus hilft, weil sie schafft so ein Level-Playing-Field. Das heißt, Anständige und Unanständige, in Anführungszeichen, haben da sozusagen dieselbe Basis. Und das ist jetzt so eine Company wie uns natürlich sehr, sehr wichtig.

Rasmus Rothe: Du hattest ja auch gerade von Wettbewerbsvorteil gegenüber Competitoren geredet. Ist es so, dass ihr auch manchmal kollaboriert? Also zum Beispiel für bestimmte Themen, weiß nicht, wie irgendwie Betrug oder so, könnte man ja auch Datenplattformen zwischen verschiedenen Versicherungskonzernen aufbauen und sozusagen es für alle besser machen und für alle die Kosten senken. Gibt es da schon so Ansätze oder ist da noch jeder zu sehr in dem eigenen Fahrwasser?

Nils Reich: Das ist eine ganz spannende Idee. Also ich meine, das Erste und Wichtigste, da haben wir eine große Verantwortung, ist natürlich, dass wir die ganzen Datenschutzthemen und gerade Kundendaten da mit höchster Sorgfalt behandeln. Und das führt natürlich dazu, dass gewisse Dinge gerade so übergreifend nicht so schnell auf die Straße zu bringen sind, wie man das vielleicht glauben würde. Ich persönlich, das ist eine persönliche Meinung Nils Reich, kann mir das sehr gut vorstellen, dass man über so einen anonymisierten Datenpool arbeitet. Einfach Dinge schafft, die für alle gut sind. Und Betrugserkennung ist natürlich genau so ein Beispiel. Ist auch nichts völlig Neues. Da gibt es ja auch schon gewisse zentrale Datenbanken. Aber das könnte man theoretisch viel weiter spielen. Das wird aber, ich glaube, bis wir als Branche uns da zusammengebracht haben, noch ein bisschen dauern. Je nachdem, was man so wirklich erreichen will.

Jasper Masemann: Wenn man das Thema weiter spinnt, dann hast du ja das Thema Claims Management, wo auch ein bisschen Betrug vorkommt, aber ein gewisser Kostenblock ja ist. Wir haben wahnsinnig viele Startups gesehen in allen möglichen Bereichen, die da natürlich was machen wollen. Gerade Computer Vision Bereich ist, glaube ich, ein schönes Beispiel. Wie denkt ihr da als AXA darüber nach? Was ist für dich relevant? Was ist vielleicht eher, sage ich mal, experimentell noch aktuell?

Nils Reich: Also natürlich das ganze Umfeld. neben dem Pricing-Thema von eben ist das ganze Thema Schadenmanagement eine faschistische Spielwiese für alle Art von Hardcore-Analytics. Der naheliegende Teil ist natürlich die Betrugserkennung. Da passiert auch unheimlich viel. Also allgemein die Insure-Tech-Szene ist ja massiv beeindruckend. Auch das Potenzial, die Insurance zu disrupten, ist beeindruckend. Aber nein, da passiert ja auch gerade bei euch in Berlin, glaube ich, unheimlich viel cooles Zeug. Wir Wir arbeiten mit einem Startup zusammen namens Shift. Das ist eine französische Startup, die da relativ weit sind. Das aber so fundamental wichtig ist jetzt als globaler Konzern, haben wir durchaus auch unsere Inhouse-Lösungen mit entsprechenden KI da unterwegs. Aber das ist ein sehr dynamisches Umfeld natürlich, weil auch auf der anderen Seite des Betrugs, bei den Betrügern, da sehr viel Technologie mittlerweile unterwegs ist. Und wir denken, wir arbeiten da wirklich, also die spannendsten Ergebnisse dieser Use Cases sind dann tatsächlich, wenn du halt osteuropäische Betrügerbanden, plötzlich da identifizierst, die du alleine in klassischer Betrugserkennung niemals gefunden hättest, weil du plötzlich Netzwerkzusammenhänge siehst und irgendwelche Muster findest. Da plötzlich sind Ermittlungsbehörden und so weiter durchaus beeindruckt von dem, was da tatsächlich möglich ist.

Rasmus Rothe: Das ist ja super spannend. Also ich finde, jetzt haben wir schon irgendwie das zweite Thema für dich, wo ihr mal publizieren solltet. Also ich glaube, dazu mal so ein Paper zu schreiben zu diesem Use Case wäre, glaube ich, nicht nur ein sehr interessantes Paper, sondern eben auch, also sage ich mal plakativ, sondern eben auch technisch sicher sehr interessant und hilft vielleicht auch bei der Talentfrage, weil ich glaube, eine große Sache bei größeren Konzernen ist ja immer wieder, wie kommt man wirklich an die besten Leute dran? Was macht ihr da? Was könnt ihr den Leuten bieten? Wieso sollten sie zu euch kommen und vielleicht nicht ins nächste coole Intro-Text? Weil ich glaube, da gibt es ja viele spannende Benefits auch auf der inhaltlichen Seite. Also wie denkst du darüber nach?

Nils Reich: Ja, also danke, dass du das ansprichst, weil in der Tat, das Thema Talent ist sicherlich eine der größten Herausforderungen, die ja nicht nur wir haben, aber ich glaube erstens die ganze Branche, aber jeder in dem Umfeld, weil es so viele spannende Opportunitäten gibt. Wie gesagt, wir arbeiten einerseits extrem gerne, sind da auch sehr offen, mit Startups oder anderen Partnern zusammenzuarbeiten. Das heißt, ich muss das gar nicht zwingend alles Talent hier on payroll haben, aber natürlich die Mischung macht es. Ich glaube, jeder, der wirklich Impact haben will, und Komplexität mag, im Sinne von komplexe Probleme, dem können wir absolut was bieten. Also klar, du hast so die ganzen Corporate Benefits auf der einen Seite, die man bekommen kann, die sich auch durchaus sehen lassen können, aber dagegen steht aus meiner Sicht auch ein ganz guter Schuss Corporate Complexity. Also es gibt dann doch schon ein bisschen Red Tape hier und da durchzuschneiden. Ist auch eine Kulturfrage und eine Teamfrage, also eine Umfeldfrage. Aber Allein wenn ich mir das hier ansehe, was unsere kleine Truppe, die sich um die Pricing-Themen kümmert, das sind ja am Ende, die das wirklich full-time machen, vielleicht 10, 15 Leute, die mit ihren Entscheidungen da wirklich für Millionen von Kunden irgendwas verändern und dann auch noch für AXA investieren. wirklich mittlerweile zweistellige Millionenbeträge an Wert, an Profit generieren. Also da wirklich Win-Win-Situationen kreieren. Das ist es. Die Infrastruktur, die wir bieten können, die Spielwiesen sind da, glaube ich, auch maximal flexibel, was ich so höre, weil wir sehr stark auf Open Source setzen. Also wir sind jetzt weniger so, dass du eine klassische, irgendwie fixe Anwendungslandschaft hast, sondern Teil des Teams, Teil der Aufgabe ist auch, sich sozusagen das eigene Environment da zu bauen. Und da kann man sich dann natürlich schon austoben. wenn man den Impact haben will.

Jasper Masemann: Ich glaube, das Interessante ist natürlich, wenn ich jetzt auf unsere Startups gucke, die müssen die ganzen Daten häufig ja noch generieren. Klar, es gibt öffentlich zugängliche Daten, aber ihr habt ja ganz, ganz viele Daten, auf die man zugreifen kann. Was dagegen läuft? so ein bisschen, und da würde ich mal gerne verstehen, wie ihr das so kulturell auch löst. AI ist ja auch irgendwie experimentell. Ich gehe ran, es kann auch alles schief gehen. Ich kann jetzt nicht mal sagen, in drei Monaten kommt das und das raus. Ist das für euch ein Thema, dass ihr da auch mal Budget versenken könnt? Oder sagt ihr, wir arbeiten mit Daten seit Jahrzehnten, wir kennen das.

Nils Reich: Also die Analytics hinzustellen ist ja das eine. Und sozusagen über die Modellierung herauszufinden, was es alles für tolle Dinge geben könnte, ist das eine. Aber die Fähigkeiten, das wirklich alles vernünftig zu verproben, richtige Tests aufzustellen und dann aber auch Oftmals ist es ja so, du musst am Ende auch eine Verhaltensänderung irgendwo erzeugen. Also wenn ich jetzt an Schadenregulierung denke, toll, wenn ich rausfinde, welche Werkstatt für den und den Kunden die beste wäre, aber ich muss irgendwie es schaffen, den Kunden dann in diese Werkstatt zu bringen. Also da ist wirklich ein Rattenschwanz, wenn du so willst, von Dingen, die passen müssen, um wirklich Impact zu erzeugen und das testen. Testing ist etwas, das glaube ich, genau wie du sagst, fundamental entscheidend ist. Da können wir aber auch noch viel, viel besser werden. Das sind eher die Sachen, diese Rahmenbedingungen, an denen wir uns noch massiv weiterentwickeln müssen, als dass ich sagen würde, wie jetzt bei der Analytik selbst, da sind wir schon ziemlich stark und gut unterwegs. Heißt aber auch, wir machen das natürlich. So viel habe ich dann doch gelernt in meinem Studium und Promotion. Also wenn du da nicht vernünftige Tests machen kannst, dann kannst du auch gleich lassen. Ja.

Jasper Masemann: Cool. Und dann jetzt außerhalb von dem Talent, du hast schon Startups angesprochen. Der Rasmus baut fleißig mit Verantix Firmen. Wir investieren in Firmen. Die wollen natürlich gern mit euch in Kontakt kommen. Auf der anderen Seite wollt ihr Teile auch Inhouse machen. Wie navigiere ich das als Startup? Was sucht die AXA an Startups, also was sie einfach kaufen oder kooperieren wollen? Und was muss ich als Startup eigentlich mitbringen, dass die AXA überhaupt mit mir gerne arbeitet?

Nils Reich: Erstmal die Zugangswege, da gibt es vielfältige und da würde ich immer sagen, einfach ausprobieren, schadet ja nichts und dann findet das schon seinen Weg. Also wir haben zum Beispiel den AXA Innovation Campus, ja auch mit entsprechender Präsenz in Berlin, der wirklich darauf ausgerichtet ist, Kontakt zu Startups aufzubauen als möglicher Investor. Also da sind wir auch als strategischer Investor unterwegs, als Partner oder schlicht auch, wenn ich das sagen darf, wenn ein Startup besteht, passenden Versicherungsschutz braucht, dann gibt es ja auch ein Vehikel. Das ist so der klassische Weg. Aber gerade bei den AI-Analytics-Themen, da haben wir hier gerade für das Schaden-Unfall-Geschäft eine stehende Analytics-Truppe. Der Leiter davon ist der Christoph Ulrich. An den kann man sich, wenn oder mir jetzt einfach, ich glaube, man findet mich auch im Internet, dann über die üblichen Netzwerke eine Nachricht zuruten. Wir sind da wirklich maximal offen und der direkte Kontakt ist auch, der den Unterschied macht. Damit das Ganze aber wirklich eine gute Erfolgschance hat, was ich sagen kann, so eine gewisse Maturität hilft uns da immer sehr. Wenn man zu früh auf uns zukommt, dann haben wir super Ideen, super Gespräche, aber die Wahrscheinlichkeit, dass wir zusammenkommen, kann man immer ausprobieren, aber halte ich für gering. Also ein bisschen ein Verständnis davon, was ihr als Startup leisten könnt, was ihr auch geleistet habt, ist da immer hilfreich. Und dann, wenn wir Lösungen haben, die möglichst wenig Anpassungen in unserer Legacy IT erfordern. Das ist immer der dicke Bottleneck. Sobald ich in alte Versicherungssysteme irgendwie drin rumschrauben muss, haben wir einen Backlog, der reicht von hier in die nächsten vier Jahre. Davon würde ich Abstand nehmen. Da sind auch zu viele coole Themen drin, die notwendig sind. Also wenn wir da so ein Light-Touch-Model finden können oder Dinge halt outsourcen können an ein Startup oder so, dann können wir da spannende Gespräche führen, glaube ich.

Jasper Masemann: Es ist auch jetzt nicht so, dass die zum Beispiel On-Premise nur anbieten müssen. Es geht auch Cloud. Ihr habt vielleicht auch APIs. Also es gibt schon die Möglichkeit, externe IT-Systeme anzuflanschen bei euch.

Nils Reich: Ja, total. Also ich meine, wir sind ja sowieso, ich glaube mittlerweile ein Großteil unserer IT-Landschaft ist auch jetzt schon cloudifiziert, wenn du so willst. Und da sind wir auch in weiten Teilen mit entsprechendem API-Set ausgestattet. Ich bin da gar nicht der Experte. Ich will mich auch nicht verplappern jetzt hier vor den eigentlichen Experten. Aber das ist einerseits, glaube ich, alles ein bisschen einfacher, als man so gemeinhin denkt. Andererseits die Hürden, die da noch bestehen in der Legacy, die sind halt auch ernst zu nehmen. Einfach ausprobieren, wie alle lernen darf.

Rasmus Rothe: Ja, aber das ist ja genau das richtige Mindset. Und ich meine, ihr habt ja deswegen wahrscheinlich in den letzten Jahren auch schon einiges ausprobiert. Was sind denn so ein oder auch zwei Beispiele, wo du sagst, da wurde mal was ausprobiert, entweder intern oder auch mit einem KI-Startup, was halt dann nicht so gut geklappt hat, ohne da jetzt zu konkret zu werden. Aber so, woran ist es dann genau gescheitert?

Nils Reich: Ja, ich gebe dir einen Use Case. Das war in der Tat ein fantastisches Thema. Hatte ich gerade schon kurz angerissen. Nämlich das Thema herauszufinden, wie schaffen wir eigentlich in der Autoversicherung im Schadenfall das perfekte Match-Up zwischen Werkstätten. Wir haben ja ein riesiges Werkstattnetzwerk in Deutschland, quer durch die Republik und Kunden. sodass die Kunden wirklich mit ihrem Schadenfall die beste, schnellste Erfahrung haben, aber wir natürlich als Versicherer auch nicht zu viel bezahlen in dem Schadenfall. Und da gibt es immense Unterschiede, wie jeder vielleicht im Privatleben schon mal erfahren hat, in der Qualität und den Fähigkeiten auch von Werkstätten. Und da gibt es welche, die können eine Frontscheibe super machen, aber wenn du hinten irgendwo, ich war einfach ein bisschen hinten am Stoßfänger, irgendwie ein Problem hast, dann sind die plötzlich nicht mehr so gut. Da kannst du analytisch brachial in die Tiefe gehen. Und solche Match-Ups auch sehr dynamisch in Real-Time kreieren. Wenn du dann noch die Wartezeiten der Werkstätten, also die Freiheit im Kalender da mit reinspielst, dann kannst du ein ganz sophistiziertes, grandioses System erstellen, das echte Win-Win-Situationen erzeugt. Haben wir auch gemacht, kann man analytisch alles herleiten. Aber woran wir gescheitert sind, ist tatsächlich, ein Kunde ruft bei uns an, dem dann richtig oder der Kundin die richtigen Impulse zu geben, wirklich in diese Werkstatt zu gehen. Da haben wir jetzt große Fortschritte. gemacht, aber damals vor zwei Jahren oder drei, als wir diesen Use Case da so hochgezogen haben, haben wir das völlig unterschätzt, so naiv das klingt, es klingt für mich jetzt wirklich fast beschämend. naiv, echt unterschätzt, weil wir so auf die Analytik uns fokussiert haben und das nicht zu Ende gedacht haben. Da kommt dann so cross-funktionale Teams zusammen, dass man eben nicht nur die Analytiker alleine laufen lässt und Data Guys, sondern das sehr früh zusammenbringt mit den Menschen in Anführungszeichen von der Frontline, um direkt durchzudenken, wie hole ich denn den Impact auch wirklich durch. Im Preising, wie gesagt, ist das relativ trivial, weil meine Preise kontrolliere ich und sonst keiner, in Anführungszeichen. Also in dieser Kategorie wirklich Ende zu Ende das Zeug durchzuholen. Wenn du willst, ich kann ja auch aus dem vertrieblichen Umfeld, da gibt es ja ein Thema, das auch analytisch hochanspruchsvoll ist, Rabatte und Rabatte zu steuern. Also wir haben ja viele Vertriebspartner, seien das Makler oder AXA-Vermittler, die haben alle in irgendeiner Form irgendwelche Rabattierungsmöglichkeiten. Kontingentiert, nicht kontingentiert, wie auch immer. Und das ökonometrisch optimal einzustellen, das ist eine ganz spannende, ganz klassische analytische Fragestellung, spieltheoretisch fast. Aber dann bist du auch wieder in der Verhaltensdimension. Und wie gesagt, wann immer das Verhalten mit reinkommt, hast du nochmal eine ganz spannende Herausforderung zusätzlich.

Jasper Masemann: Das fände ich ja fast auch interessant in unserem B2B-Software-Portfolio. Das sind ja auch alles Vertriebler, was ihr da rausbekommen habt. Vielleicht können wir das nochmal offline nehmen, weil das ist ja auch mal die klassische Diskussion. Richtung Startups. Es gibt ja einige Startups, die digital sind, das auch sagen. Und du sprachst ja auch gerade ein bisschen eure Legacy-Systeme an. IT komplett neu from the scratch und das ist unser unfair advantage. Du musst natürlich jetzt aufpassen, das ist ja deine Firma. Aber wo können euch diese neuen digitalen IntroTech-Startups wirklich angreifen? und auf welchen Bereichen ist einfach ein unfair advantage als etablierter Player? Und logischerweise werdet ihr natürlich bei den neuen Bereichen auch jetzt investieren und euch da auch eure Gedanken machen.

Nils Reich: Klar, so einfach das klingt. Also schlicht Greenfield, so einen wirklich Digital-by-Default-Versicherer aufzubauen, ist ein absolutes Advantage für entsprechende Marktsegmente. Und da kann man auch, glaube ich, gerade in einem Maklermarkt, dann hast du ja immer noch persönliche Vermittler über die Makler da dran, echt richtig gut Wert schaffen. Und das beweist ja auch der ein oder andere im Markt gerade, dass da echt eine ganz beeindruckende Dynamik entsteht. Auf der anderen Seite, Versicherung wird relativ schnell komplex, wenn man in die Breite geht. Also so ein Single Product, ein kleines Thema zu beherrschen, richtig gut zu beherrschen, ist das eine. So eine richtige Gesamtkundensicht, eine Gesamtkundenabdeckung, das ist echt nochmal eine ganz andere Gewichtsklasse. Und dann ist und bleibt Zumindest gibt es auch andere Ideen und Ansätze, die ich spannend finde. Aber for the time being ist Versicherung nach wie vor das Produkt, das keiner will, aber jeder braucht. Und diesen Kontakt, diese Awareness zu schaffen, da sonst würde ich auch nicht im Hause AXA arbeiten, ist die Rolle dieses persönlichen Vermittlers, dieser Präsenz, glaube ich, echt was wert. Auch für die Gesellschaft selbst. Versicherungsvermittler werden ja oft gebeutelt und dann gibt es auch diese katastrophalen Beispiele da von diesen halbseidenen Typen. Aber im Kern, wenn wir das nicht hätten, dann hätten wir ein größeres Altersvorsorgeproblem, wir hätten ein größeres Absicherungsproblem, gerade in Teilen der Gesellschaft, die eben vielleicht nicht ganz oben, was Vermögen angeht, sitzen. Von daher, sowas aufzubauen und diesen Reach aufzubauen, das ist, glaube ich, Greenfield eine ganz andere Herausforderung. Und da bist du natürlich als etablierter Player, bist du at scale und kannst damit spielen. Also wir nähern uns derselben Herausforderung, einfach von der anderen Seite müssen digitaler werden und die anderen müssen vielleicht ein kleines bisschen more personal werden.

Jasper Masemann: Eine kleine Nachfrage da, es gibt ja eigentlich in Europa noch nicht die ganz, ganz großen Unicorns, vielleicht kommt das jetzt ja bald. So ein Lemonade ist ja so ein schönes Beispiel, die da nochmal aus Israel in den USA stark skaliert haben und Oscar Health natürlich auch. Ist das einfach eine andere Marktsituation als bei uns?

Nils Reich: Das scheint mir so. Also wir haben ja Lemonade als Achse auch begleitet. Das ist wieder ein Beispiel für unsere Partnerschaft und auch fairerweise Experimentierfreude. Wir sind ja deren Rückversicherer hier in Deutschland für den deutschen Markt. Und das ist aber jetzt auch keine ganz neue Erkenntnis. Die Märkte funktionieren schon sehr unterschiedlich. Also wie soll ich sagen, jetzt wieder ohne mich zu verplappern. Der Deutsche an sich ist das schon ein bisschen sozusagen, Stiftung Warentest ist ganz wichtig und dieses Grundvertrauen, ein bisschen konservativ vielleicht auch als im einen oder anderen. Auch wenn du dir anguckst, zum Beispiel, wenn ich es einfach Italien nehme als Land, Hausratversicherung und so weiter findet da fast nicht statt. Das ist gar nicht Teil der Historie, dass du deinen Hausrat versicherst. Wenn der halt kaputt geht, dann musst du halt neu kaufen, das ist ein Problem. Kann man auch machen, ja, ist so ein bisschen anders. Ich habe halt den größten Respekt von Startups wie Lemonade und aufgrund der Fähigkeit, die die an den Tag legen, der Geschwindigkeit, die die haben, wenn es ums Learning geht. Und ich glaube, der Vorteil einer so zentralen Plattform, den gibt es. Je nachdem, wie diese Learnings jetzt übersetzt werden, werden die auch in anderen Märkten erfolgreich sein. Aber im Moment ist ihr Modell sehr stark auf das amerikanische System ausgerichtet und auch das amerikanische Mindset. Wie das in ein paar Jahren aussieht, werden wir sehen. Also das ist jetzt nichts, was mich nachts irgendwie aus dem Bett holt, dass da großer Wettbewerb droht. Da wird sich der Markt verändern, klar. Aber ich sehe das eher positiv als eine Bereicherung.

Rasmus Rothe: Jetzt haben wir ja gerade so ein bisschen über die Disruption sozusagen von außen oder auf der Kundenseite geredet. Das andere ist ja auch, dass von der Infrastruktur von innen halt Leute kommen können. Also zum Beispiel eben gerade auch die Cloud-Provider, die großen amerikanischen, bieten ja auch immer mehr Daten und KI-Lösungen an, vielleicht noch weniger vertikalisiert aktuell, aber sind ja auch auf jeden Fall jetzt ein ganzes Stück weiter als noch vor fünf Jahren. Eine Frage, A, nutzt ihr die? Arbeitet ihr da mit den Lösungen zusammen? Und B, seht ihr da auch eine Gefahr, dass die sozusagen von innen euren Infrastructure-Layer irgendwie zu einem gewissen Grad bauen? Oder sagst du, das ist zu weit weg davon?

Nils Reich: Ne, also auch diese Dynamiken gibt es natürlich, die halte ich jetzt auch für relativ nahelänglich. Bemerkenswert, welche strategische Diskussion wir auf einmal führen, aber finde ich cool. Die Diskussion gibt es auf jeden Fall natürlich, ich meine, als einer der größten Finanzkonzerne der Welt haben wir da ja auch de facto Partnerschaften mit all den Großen. Das kann durchaus auch zu Win-Win-Situationen führen. Was ich persönlich aber an Kooperationen mit Startups, Companies mag, die sich da noch stärker entwickeln, ist eine größere Offenheit. Weil was schon ich wahrnehme ist, du rutschst bei den Bigplayern, Etablierten, die auch ganz andere eigene Corporate Complexity mit sich bringen, schnell mal in so eine Vendorenbeziehung ab oder Procurementbeziehung. Dann geht es schnell darum, sich da ökonomisch zu optimieren. Und ich glaube, was wir als Startups bieten können, was mir dann großen Spaß macht, ist, dass es ja nicht immer nur darum geht, sozusagen jetzt die letzten Euro rauszuquetschen in die eine oder andere Richtung, sondern dass da ganz andere Lernkurven, strategische Assets, IP-Themen und so weiter spannend sind, wo man sich gegenseitig helfen kann. Und dann kriegst du viel tiefer gehende Partnerschaften aus meiner Sicht da möglicherweise hin. Aber jeder hat da seine Stärken und Schwächen in dem Spiel natürlich.

Rasmus Rothe: Ja, sehr spannend. Und ich meine, das Thema IP ist sicher auch sehr wichtig. Ich meine, was du vorhin auch schon gesagt hast, da wird ja auch viel proprietäre Technologie auch im Bereich KI entwickelt oder sonstige Assets. Was sind denn da technologische Trends, die du gerade siehst, die du spannend findest rund um das Thema KI? Also wo du sagst, da sind jetzt Sachen draußen in der Forschung, die hast du gesehen, da würdest du gerne mal sehen, wie die sozusagen intern bei euch performen oder Bereiche, wo du dir einfach noch mehr Entwicklung in der KI-Forschung wünschst?

Nils Reich: Du, ich bin ehrlicherweise da absolut nicht nah genug dran, um da diese Trends so cutting edge zu verfolgen, wie das für dich wahrscheinlich spannend wäre an der Stelle. Also so, ich habe, irgendwer hat das mal gesagt vor ein paar Jahren, das hat sich bei mir total eingebrannt. Oftmals Sexiness ist negativ korreliert zu Impact. Und ich bin da eigentlich jemand, das sehe ich zumindest da, wo wir wirklich den großen Impact holen, den Hub. Das sind relativ klassische Use Cases, klassische Themen, die wir halt auf andere Art und Weise angucken. Und plötzlich geht da eine Welt auf oder die Sonne auf, was auch immer. Und dann dreht sich das. Da versuche ich eigentlich nicht, jedem Trend direkt hinterher zu galoppieren, sondern sehr stark vom Use Case zu kommen. Aber die Frage kann ich dir nicht so richtig beantworten, glaube ich.

Rasmus Rothe: Diese Korrelation, die du gerade gesagt hast, ist auf jeden Fall sehr spannend und ich finde, das ist ja auch nochmal ein gutes Wort, was auch nochmal die Startups mitnehmen können, dass sie da eben vielleicht doch auch dann mehr auf die klassischen Use Cases gehen, sei es Pricing, Claims Management, weil das eben die großen Business Opportunities sind und da einfach versuchen, vielleicht durch bessere Lösungen möglicherweise dann mit euch zusammenarbeiten zu können.

Nils Reich: Ja, ich glaube, ein ganz großes weiteres Feld ist natürlich alles, was so mit Kunden zu tun hat. Kundenbeziehung, Next-Best-Offer-Geschichten, solche Themen, das ist sicherlich auch nochmal. Es schlummert da überall etwas entlang des gesamten Businesses, weil wir halt auch so ein virtuelles Business sind als Versicherung. Das ist ja kein Gegenstand, den wir verkaufen. Und ich bin mal sehr gespannt. Das wird sich, glaube ich, aus der Datenecke heraus noch massiv weiterentwickeln.

Jasper Masemann: Du hast vorhin gesagt, dass diese Themen, also andere Startups großartig, dich nicht so unbedingt wachhalten nachts. Aber du hast ja bestimmt ein paar Themen, die dich beschäftigen. Und was würdest du dir wünschen, was Startups oder vielleicht auch die KI-Entwicklung jetzt mal in der nächsten Zeit lösen könnte, was für euch wirklich relevant wäre? Jetzt mal so ein Shoutout an alle da draußen.

Nils Reich: Wenn ich jetzt mich mal ganz kurz löse, weil das ist natürlich eine große, dicke Frage, was sind so die Themen, die mich wirklich, wirklich umtreiben? Das größte Thema, das mir da in den Kopf kommt, ist tatsächlich, wie schaffen wir es als Versicherer, unsere Kundenbeziehungen zu intensivieren? und wie schaffen wir es aus so einer Ecke, wir zahlen im Schadenfall, dann ist aber das Ding ja schon eingetreten und wir zahlen und im schlimmsten Fall streiten wir uns noch darüber, wie viel wir zahlen, was übrigens viel, viel weniger vorkommt, als man immer so denkt. Aber wie schaffen wir es da, uns rauszubewegen sukzessive in etwas, was eher in Richtung Prävention geht, in Richtung wirklichen Mehrwert geht, sei es im Schadenfall oder vor dem Schadenfall? Ich glaube, da schlummert ganz viel Potenzial. Das kann mit Internet of Things zu tun haben. Da passiert ja auch gerade im Commercial-Bereich, also bei Firmenkunden, wenn du dir anguckst, wie viel IoT da mittlerweile in Fabrikhallen hängt. Und wie präventiv das wirken kann, wenn man das richtig einsetzt, was viele unserer Kunden aus dem Mittelstand zum Beispiel gar nicht genau wissen. Ich glaube, da tut sich ein Spiel auf, wo Versicherer auch echt eine Möglichkeit haben, Einfluss zu nehmen, Right to Play, wo man was machen kann. Wenn wir das knacken, dann haben wir sozusagen eine herausragende Zukunft vor uns als Branche, als Unternehmung. Wenn wir weiter in dieser Zahlmeisterrolle sind, dann wird es einfach irgendwann, glaube ich, relativ dröge. Ich glaube, die werden verlieren, die da nicht rauskommen.

Rasmus Rothe: Aber das ist ja sehr spannend, auch gerade im gewerblichen Bereich. Wie heißt das Thema parametrische Versicherungen, wo teils dann auch schon vorher ausgezahlt wird, zum Beispiel bei einem Unwetter? Könntest du dazu noch ein bisschen was sagen? Weil ich glaube, der ganze Themenbereich ist auch aus KI-Sicht sehr, sehr spannend.

Nils Reich: Ja, das ist, muss ich auch ehrlich sagen, ein Themenfeld, von dem wir glauben, das kann noch wirklich eine ganz neue Art von Versicherung erzeugen. Weil parametrische Versicherung ist erstmal nichts anderes als eine Versicherung ohne Schadenmeldung und Schadenprozess. Heißt, da gibt es ein Parameter, auf den die Versicherung ausgerichtet ist. Wenn der umspringt, eine gewisse Schwelle erreicht oder so, dann wird Geld ausbezahlt in der klassischen Form. Das kommt ursprünglich aus der Landwirtschaft, glaube ich, wo einfach abhängig von der Wetterlage man sich also gegen Dürre versichern kann. Oder gegen Starkregen. Und das heißt einfach, du holst dir die Wetterdaten für das jeweilige Feld oder die Region. Wenn da entsprechender Starkregen ist, dass die Ernte zerstört wird, zahlt automatisch die Versicherung, ohne dass der Kunde etwas tun muss, eben entsprechende Kompensation an den Landwirt in diesem Fall oder die Landwirtin. Das ist so klassisch. Wenn man das aber weiterdenkt, und da machen wir mittlerweile schon ganz anständiges auch Geschäft in dem Umfeld, dann redest du darüber, du kannst sowas machen für Fabriken, die ein Kühlsystem haben, in Abhängigkeit von dem Pegelstand im Fluss. Wenn der zu tief sinkt, kannst du die Kühlung nicht mehr betreiben, musst die Fabrik runterfahren. Umsatzausfall kann man entsprechend kompensieren. Das gibt also den Firmenkunden eine ganz andere Planbarkeit. Oder nimm sowas Triviales, mein kleines Hobbythema. Du hast ein Restaurant mit einem Biergarten oder so. und da regnet es zu oft im Sommer, dann hat vielleicht der Gastwirt da ein Problem, weil er seine großen Sommereinnahmen nicht generieren kann. Wieso nicht auch so eine parametrische Versicherung? Ich glaube, da sind der Kreativität, wenn man die Daten kennt und weiß, was da möglich ist mit solchen Datenpunkten, keine Grenzen gesetzt. Das ist ganz spannend, ein völlig anderes Geschäftsmodell, weil ich keine riesigen Schadenabteilungen mehr habe, sondern es wird alles automatisch gemacht.

Jasper Masemann: Sehr cool. Also ich würde mal sagen, wir sind jetzt ja leider ein bisschen am Schluss, Nils. Man könnte jetzt wahrscheinlich locker noch eine Stunde füllen hier. Vielen, vielen Dank. Ich habe wahnsinnig viel gelernt. Ich nehme an, Rasmus auch. Was ich vorhin gesehen habe, ist einmal Versicherung ist hochspannend. Man kann unglaublich viel machen. Ich glaube, gerade auch als AI-Researcher, AI-Engineer bei euch, gibt es wahnsinnig viele Möglichkeiten. Da wird auch noch zukünftig viel passieren. Auch für Startups kann man da sicherlich einiges sich überlegen und euch dann vorstellen. Und ihr habt ja auch viel Erfahrung, offensichtlich auch mit der Arbeit mit Startups. Und außerdem wisst ihr auch ein cooler Typ und hast da Spaß an der Versicherung. Ich nehme an, da gibt es noch einige von dir. Also das ist ein toller Eindruck, den du hier, glaube ich, für uns alle hinterlassen hast. Vielen, vielen Dank, dass du da warst. Wir würden uns natürlich sehr freuen, wenn wir mehr von dir hören und auch mehr von der AXA in dem Bereich.

Nils Reich: Vielen, vielen Dank, dass ich da sein durfte. Es ist mir eine große Ehre, tatsächlich in dieser Community ja mal aufschlagen zu dürfen. Also vielen Dank.

Rasmus Rothe: Vielen Dank, Nils. Hat Spaß gemacht.

Nils Reich: Danke fürs Zuhören beim Digital Kompakt Podcast. Du merkst, hier ziehst du massig Wissen für dich und dein Unternehmen heraus. Wenn du mit uns noch erfolgreicher werden möchtest, abonniere uns auf den gängigen Podcast Plattformen. Und hey, je größer wir werden, desto mehr Menschen können wir helfen. Also erzähl doch auch deinen Kolleginnen und Kollegen von uns. Bis zum nächsten Mal.