private banking magazin: Herr Pertl, wie gravierend ist der demografische Wandel im Versicherungs- und Rückversicherungssektor?
Maxim Pertl: Anhand von Zahlen wird die Dramatik klar: die meisten Versicherer und Rückversicherer werden zwischen 25 und teilweise sogar über 50 Prozent ihrer Fachkräfte in den kommenden fünf Jahren verlieren. Der Durchschnitt den wir aus unseren Assessment-Analysen erheben liegt bei circa 35 Prozent, Tendenz zunehmend. Damit lassen sich die historisch gewachsenen operativen Modelle in Zukunft nicht mehr betreiben.
Wie kommen die Zahlen innerhalb ihrer Analyse konkret zustande?
Pertl: In den meisten Häusern liegen die Zahlen auf Vorstands- und Entscheiderebene bereits vor, der Fachkräftemangel war ja lange demografisch absehbar. Abfindungsprogramme während Corona verschärften bei manchen Unternehmen die Problematik. Die Zahlen ergeben sich zunächst auf Basis der vorhandenen Arbeitsverträge – Personalabteilungen wissen, wie viele Mitarbeiter das Rentenalter wann erreichen. Vorausschauende Abteilungsleiter kennen die Fakten ihrer Abteilung nur zu gut und merken, dass das übliche Gegensteuern über Stellenausschreibungen nicht mehr fruchtet. Eine Führungskraft, welche die Mitarbeiterzahlen für die relevanten Abteilungen der Kapitalanlage mit status quo zum geplanten Status 2027 und 2030 vergleicht, muss reagieren.
Was sollte Ihrer Meinung nach geschehen?
Pertl: Es braucht einen Strategiewechsel und der kann nur auf einer soliden Datenbasis und dem Wissen um Handlungsoptionen getroffen werden. Um in 3 bis 5 Jahren auf einer zukunftssicheren Plattform und einem von generativer KI unterstütztem skalierbaren Modell zu arbeiten, müssen die Weichen schnellstmöglich gestellt werden, denn ein Onboarding sowie ein Parallel Run benötigen Zeit.
Wie sollten Versicherer den wachsenden Druck durch steigende Betriebskosten und veraltete IT-Strukturen angehen?
Pertl: Modernste Technologie kombiniert mit Daten und globalen Servicemodellen können einen Ausweg bieten. Die häufig zwei Jahrzehnte alte Infrastruktur muss von Grund auf modernisiert werden. Machine-Cloud-Native-Plattformen, welche Tausende von Kunden unterstützen können, dazu Machine Learning, generative KI und Servicemodelle mit großen Expertenteams in der Zeitzone des Kunden, welche den kleiner werdenden Teams der Versicherer unter die Arme greifen können. Wenn Investmentdaten über eine Plattform laufen, profitieren in meinen Augen alle Kunden von Neuerungen, beispielsweise bei regulatorischen Reports.
Welche Risiken bergen überholte IT-Architekturen in der Kapitalanlage, und wie können Unternehmen diese zielführend modernisieren?
Pertl: Der Kapitalmarkt funktioniert zunehmend in Echtzeit. Die Systeme, welche wir bei den meisten Versicherern und Rückversicherern vorfinden sind im Kern circa 30 Jahre alt, waren damals Standardsoftware und die Implementierungen liegen häufig 15 bis 20 Jahre zurück. Die Systeme wurden für die monatliche Abrechnung eingeführt. Solche Supertanker, welche über Jahre erweitert und sehr komplex geworden sind, lassen sich nicht zu einem Speedboat umbauen, auch nicht mit großem finanziellen Aufwand, die Probleme und die Komplexität liegen tief im Kern. Da braucht es ein Umdenken zu neuen modernen Modellen und Lösungen.
Gibt es valide Belege für das Durchschnittsalter der Infrastruktur?
Pertl: In der DACH-Region waren zwei Softwarehäuser über Jahrzehnte Marktführer für Kapitalanlagesysteme bei Versicherungen. Deren Produkte wurden vor circa drei Jahrzehnten am Markt gelaunched und in den Folgejahren bei den meisten Nutzern implementiert. Das ist die Basis, welche wir vorfinden. Es gibt teilweise manuelle Workarounds, mit E-mails, Fax, manuellem Datenabgleich. Die Hauptsysteme sind so komplex geworden, dass sie Millionen Lines of Code beinhalten und einen Rechenkern, welcher in einer Programmiersprache geschrieben ist, den nur wenige Programmierer weltweit noch beherrschen. Je genauer man schaut, desto offensichtlicher ist es, dass der Standard von 1995 nicht derjenige von 2025 sein sollte.
Gibt es weitere Problem?
Pertl: Nicht alles, wo KI draufsteht ist auch wirklich modern. Altsysteme bedienen sich gerne Snapshots, welche außerhalb vom Core-System dann mit einem schöner wirkenden Screen angereichert werden, gegebenenfalls auch mit aktuelleren Daten, aber der Schein trügt – denn rechenintensive Analysen laufen dann auch nur in einem neuen parallelen Silo und blenden immer noch z.B. Immobilienanlagen oder Teile der Private Markets aus. Wirkliches Cross-Asset können aus meiner Sicht nur moderne webbasierte Plattformanbieter liefern, welche über 100 Anlageklassen abdecken inklusive aller Liquids, aller Derivate, aller OTC Strukturen und aller Private Market Assets. Der Grund dafür ist, dass sie tausende Schnittstellen und hunderte Experten im Datenmanagement und im Datenabgleich als Basis benötigen. Ein gigantischer Investitionsaufwand.
Das Datenmanagement ist auch wegen alternativer Anlagen gefordert. Mit den sinkenden Zinsen dürfte die Nachfrage nochmals zunehmen. Wie gehen Versicherer und weitere Investoren am besten mit der steigenden Reporting-Komplexität um?
Pertl: Immer neue Datenquellen, unterschiedlichste Formate, Datenverfügbarkeit und das Auslesen und Prüfen – manueller Aufwand, häufiges Rückfragen und endlose Abgleiche sind hier an der Tagesordnung. Alles, bevor man überhaupt erst zum letzten Schritt Reporting gelangt. Und ohne solide Datenbasis, werden auch Look-Throughs, die von der Aufsichtsbehörde vorgesehene Methode zur Ermittlung des Marktrisikokapitals von Fonds, löchrig wie ein Schweizer Käse. Die Lösung liegt meines Erachtens nach in der digitalen Anbindung der auf Private Markets spezialiserten General Partnerships (GPs). Auslesen – technologieunterstützt und dies parallel durch unterschiedliche Modelle – denn unterschiedliche Datensätze und Formate funktionieren besser mit unterschiedlichen Modellen.