AXA Schweiz für KI-Initiativen ausgezeichnet

"Value from Data": Die AXA Schweiz hat ehrgeizige Ziele, Nutzen aus Daten zu schöpfen. Und gleichzeitig ist "Value from Data" einer der KPIs an denen CIO Kathrin Braunwarth gemessen wird.

KI-Nutzen übersteigt Investitionen

Doch die CIO ist zuversichtlich dank Machine Learning, konventioneller KI und GenAI auch diese Challenge zu meistern. Zumal die KI-Systeme längst ihre Feuertaufe bestanden haben, wie Braunwarth berichtet: "Der Nutzen von KI übersteigt mittlerweile die Investitionen um ein Vielfaches."

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Doch bis zur Data-driven Company (DDC), als die sich die AXA Schweiz mit ihren heute etwa 8.000 Mitarbeitern versteht, ist es ein langer Weg. Dabei reichen die Wurzeln des DDC-Projekts bis in das Jahr 2016 zurück: Die AXA wollte systematisch maschinelles Lernen nutzen, um Kundenzufriedenheit, Wachstum und Effizienz zu optimieren.

Datengetriebenes Unternehmen

Daraus entwickelte sich dann die Transformation der AXA Schweiz zu einem datengetriebenen Unternehmen mit mehreren Zielen. So sollen Daten und KI etwa dazu beitragen, Mehrwert in den Geschäftsprozessen zu generieren, ein "Scale out" der KI-Fähigkeiten ins gesamte Unternehmen leisten und neue Potenziale durch Innovation nachhaltig erschließen. Gerade das jüngst so viel diskutierte Thema GenAI eröffnet in der Versicherungsbranche mit ihren vielen dokumentenlastigen Prozessen neue Potenziale.

Eine Zielsetzung, die sich auch auf das Selbstverständnis der IT-Abteilung auswirkte, die bei der AXA Schweiz "Data, Technology & Innovation (DTI)" heißt. Sie sieht ihre Aufgabe nicht nur in Infrastruktur-Dienstleistungen oder Applikationsentwicklung und -betrieb, sondern versteht sich als ganzheitlicher Partner des Business.

Transformation der IT

"Wir treiben Innovations- & Data-Themen proaktiv voran, im ständigen Austausch mit dem Business und haben den Kundennutzen stets als oberstes Ziel im Fokus", beschreibt Braunwarth. So ist es denn auch die strategische Vision der IT, ein erstklassiges, digitales Kundenerlebnis zu bieten.

Zwei Hauptreiber sollen dies sicherstellen: die "People- & Organisationstransformation" und die "Technologie-Transformation". In der People- & Organisationstransformation beschäftigt sich die IT damit, eine moderne Organisation zu bleiben. Dazu zählen Punkte wie ein agiles Mindset leben oder eine Empowerment-Kultur.

In der Technologie-Transformation, so Braunwarth, lege man Wert auf zukunftssichere und nachhaltige Lösungen. Erst dieses Zusammenspiel aus Organisations- und Technologie-Transformation ermögliche es, innovativ zu sein und moderne Technologien einzusetzen.

Ablösung der Mainframes

Die CIO nennt ein Beispiel: In den vergangenen Jahren ist es gelungen, die technischen Schulden auf tiefstem Niveau zu halten. So hat die AXA Schweiz alle Mainframe-basierten Individualleben-Systeme durch eine moderne Standardlösung ersetzt.

Und seit Ende 2023 laufen alle dezentralen Applikationen der Versicherung in der Public Cloud auf Microsoft Azure (außer SAP). Dabei verlief der Umzug reibungslos, da die Apps bereits beim vorherigen Umzug in die Private Cloud der AXA-Gruppe als Container-Lösungen (PaaS) angelegt wurden.

Von Smart Data zu GenAI

Ein anderes Beispiel für die Bedeutung von Innovation als strategisches Handlungsfeld ist das bereits angesprochene DDC-Projekt mit seinen zahlreichen Use Cases. Einst mit Machine Learning und dem Projekt "Smart Data" gestartet, ermöglicht es seit 2022 GenAI weiteres Use-Case-Potenzial sowie die Optimierung bestehender Use Cases.

Zumal die generative KI es ermöglicht, auch unstrukturierte Texte wie Briefe, E-Mails oder Anrufe automatisiert zu verarbeiten. So können Kunden ihren Kommunikationskanal frei wählen und Prozesse trotzdem automatisiert und effizient abgewickelt werden. Allerdings wird GenAI vorerst ausschliesslich zur Unterstützung der eigenen Beschäftigten eingesetzt.

KI-Use-Cases

In diesem Rahmen stellt das DDC-Programm ein Portfolio an Use Cases bereit. Eine solche Anwendung ist etwa VoiceAI bei der Hotline der AXA Rechtsschutzversicherung. Dort wird KI genutzt, um Anrufer nach der Schilderung ihres Anliegens, automatisch an den richtigen Fachbereich weiterzuleiten, nachdem die AI das Rechtsgebiet festgestellt hat.

Ein weiteres erfolgreiches Beispiel ist der Self-Service E2E-Voicebot für Kunden, die einen Hagel-, Marder- oder Glasschaden melden. Zudem frägt der Bot alle für den Fall notwendigen Daten ab und prüft die Deckung. Schließlich informiert er den Kunden über diese und stößt dann den Prozess für die interne Fallbearbeitung durch einen Mitarbeiter an. Bei der Umsetzung aller Use Cases war es entscheidend, die Fachbereiche zu integrieren, um ihr Prozess-Know-how in die Use Cases einzubinden und auch die Zielsetzungen und Anreize zu berücksichtigen. Dies, um sicherzustellen, dass die datenbasierten Modelle auch Wirkung entfalten können und nicht in einem Score enden, der nicht berücksichtigt wird.

Data by Design

Auch andere Use Cases zeigten auf, wie wichtig Daten sind. So etwa das Spin-off Noimos, das Schadenservices auf Basis von Bildern erbringt. Aufgrund der fehlenden Datenbasis mussten die für die Entwicklung notwendigen Bilder vorerst schrittweise anhand aktueller Schadenfälle besorgt werden.

Solche und ähnlich Erlebnisse führten dazu, dass bei allen Projekten dem Grundsatz "Data by Design" mehr Aufmerksamkeit geschenkt wird. Bei seiner Anwendung zeigte sich gleichzeitig, dass die Möglichkeiten von Data und KI von vielen Verantwortlichen häufig unter- oder überschätzt wurde. Diese Erfahrung führte dann zu dem bereits angesprochenen Scale-out-Ziel für die IT, um eine Data Literacy im gesamten Unternehmen zu verbreiten.