Branchen
IT für Versicherungen
Versicherungen modernisieren IT meist unter hoher Last: gewachsene Kernsysteme, lange Laufzeiten, regulatorische Anforderungen und gleichzeitig steigende Erwartungen an digitale Kundenprozesse (Self‑Service, schnelle Policierung, Schadenmeldungen, Echtzeit‑Status). Der zentrale Erfolgsfaktor ist ein Modernisierungspfad, der das Tagesgeschäft schützt: inkrementell, messbar und mit sauberer Betriebssicherheit.
Dieser Artikel beschreibt typische Herausforderungen in Versicherungs‑IT und praxistaugliche Modernisierungsansätze: Strangler‑Pattern statt Big Bang, Integration über APIs/Events, Hybrid‑Cloud‑Zielbilder sowie Security- und Betriebsbaselines.
Typische Herausforderungen in Versicherungs‑IT
Legacy‑Kernsysteme und Batch‑Zyklen
Viele Versicherer betreiben Kernsysteme mit langen Release‑Zyklen und starker Kopplung (Bestandsführung, Produktlogik, Provisions-/Inkasso‑Prozesse). Häufige Auswirkungen:
- wenige Expertinnen/Experten mit tiefem Domänen‑ und Systemwissen,
- aufwändige Regressionstests,
- Batch‑orientierte Prozesse mit engen Zeitfenstern,
- hohe Integrationskosten bei jeder Änderung.
Komplexe Schnittstellen und Datenhoheit
Typisch sind Punkt‑zu‑Punkt‑Integrationen und historisch gewachsene Datenmodelle. Ohne klare Datenhoheit (System of Record) entstehen:
- inkonsistente Kundendaten,
- schwer nachvollziehbare Abhängigkeiten,
- „kleine“ Änderungen mit großen Seiteneffekten.
Hier hilft ein konsistenter Integrationsansatz:
Regulatorik, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit
Je nach Produkt und Markt spielen u. a. folgende Themen hinein:
- DSGVO (personenbezogene Daten, Lösch-/Aufbewahrungskonzepte),
- Solvency II und Anforderungen an Steuerbarkeit/Reporting,
- Audit‑Fähigkeit (Changes, Zugriffe, Logging, Nachweise).
Für angrenzende, regulierte Umfelder:
Modernisierungsansätze, die Risiko reduzieren
Strangler Pattern: inkrementell ablösen statt „Big Bang“
Das Strangler Pattern bewährt sich, wenn ein Kernsystem nicht kurzfristig ersetzbar ist:
- neue Funktionalität entsteht in modernen Komponenten,
- Legacy wird schrittweise über Schnittstellen „umwachsen“,
- Altfunktionalität wird in kontrollierten Schritten migriert und stillgelegt.
Wichtig sind klare Domänenschnitte (z. B. Angebote, Policierung, Schaden, Kunden), damit Teams unabhängig liefern können.
API‑Layer und Event‑Integration
Ein API‑Layer entkoppelt neue Kanäle/Frontends von Legacy‑Details. Ergänzend kann Event‑Integration helfen, Prozesse zu entkoppeln (z. B. „Schaden eingereicht“, „Zahlung eingegangen“).
Praktische Erfolgsfaktoren:
- Contracts/Versionierung und Contract Tests,
- Idempotenz und saubere Fehlersemantik,
- Observability über Prozessketten (Korrelations‑IDs).
Hybrid‑Cloud als realistisches Zielbild
Viele Versicherer fahren sinnvoll hybride Zielbilder:
- sensible Daten/Workloads bleiben On‑Prem oder in souveränen Setups,
- neue digitale Services und Plattform‑Bausteine laufen in der Cloud,
- klare Netzwerk‑ und Identity‑Integration (SSO/IAM, Logging, Backup).
Weiterführend:
Plattform‑Standards: CI/CD, IaC, Observability als Baseline
Modernisierung scheitert oft nicht am Code, sondern am Delivery‑System. Daher lohnt sich eine „Plattform‑Baseline“ früh:
- CI/CD mit Quality Gates und sicheren Deploy‑Strategien
- IaC/Config‑Management zur Reproduzierbarkeit
- Monitoring/Alerting/Tracing für Betriebssicherheit
Weiterführend:
Sicherheit: sensible Daten, klare Controls
Versicherungen verarbeiten hochsensible Daten (personenbezogen, Gesundheits-/Schadeninformationen je nach Sparte). Praktische Controls:
- Verschlüsselung „in transit“ und „at rest“, klare Key‑Ownership
- Least‑Privilege, regelmäßige Access Reviews, PAM für Admin‑Zugriffe
- Schwachstellen- und Patch‑Prozess mit klaren SLAs
- auditierbare Changes (PR‑Workflow, Logs, Nachweise)
Weiterführend:
Datenmodernisierung und Reporting: ohne Datenhoheit keine Geschwindigkeit
Modernisierung scheitert in Versicherungen häufig an Daten: Produktlogik, Vertragszustände, Schadenstände und Kundeninformationen liegen in unterschiedlichen Systemen, teils historisch redundant. Für neue digitale Prozesse (Self‑Service, Partner‑APIs, Analytics) braucht es eine klare Linie:
- System of Record pro Domäne: Wer ist Quelle für welche Daten? Wo werden Änderungen autoritativ vorgenommen?
- Entkopplung über Events: Änderungen werden als Ereignisse publiziert, statt dass jede Anwendung direkt auf „die eine DB“ zugreift.
- Reporting/Analytics: operative Daten (OLTP) und Analyse (OLAP) sauber trennen, um Last und Komplexität zu reduzieren.
Ein pragmatischer Start ist oft: einen kritischen Prozess (z. B. Schadenmeldung oder Policierungsschritt) End‑to‑End observability‑fähig machen (Korrelations‑ID), bevor große Datenplattform‑Projekte gestartet werden.
Teststrategie und Migration Factory: Stabilität bei inkrementeller Ablösung
Bei Strangler‑Modernisierung laufen Alt und Neu längere Zeit parallel. Damit das nicht zu Dauerchaos wird, helfen:
- Contract Tests für Schnittstellen (Legacy ↔ Neu), um Breaking Changes früh zu erkennen.
- Feature Toggles und gestaffelte Rollouts, um Änderungen kontrolliert auszurollen.
- Regression‑Automation für die kritischen Journeys (kleiner Kern, stabil).
- Migrationswellen („Factory“): wiederholbarer Prozess, statt jedes System als Einzelprojekt zu behandeln.
So entsteht Tempo ohne Big‑Bang‑Risiko – und Incidents werden weniger „überraschend“, weil Signale und Tests die wichtigsten Pfade abdecken.
FAQ
Wie startet man das Strangler Pattern konkret?
Mit einem kleinen, aber repräsentativen Slice: klarer Prozess, klare Schnittstellen, messbare Ziele. Entscheidend ist, dass Alt und Neu sauber entkoppelt werden (API/Events) und der Betrieb observability‑fähig ist.
Was tun, wenn Mainframe/Legacy nicht kurzfristig ersetzbar ist?
Dann lohnt ein stabiler Integrationslayer (Contracts, Versionierung, Monitoring) und eine Roadmap, die Ablösung in Schritten plant. Ziel ist, dass Legacy „beherrschbar“ wird, während neue Domänenfähigkeiten daneben entstehen.
Wie klärt man Datenhoheit ohne endlose Diskussionen?
Indem man Domänen schneidet, Verantwortlichkeiten festlegt und „System of Record“ pro Datenobjekt dokumentiert. Ohne diese Entscheidungen bleibt jede Integration teuer und fehleranfällig.
Quick Wins, die Modernisierung beschleunigen
- Datenhoheit pro Domäne klären (System of Record, Schnittstellen, Verantwortlichkeiten)
- erstes Strangler‑Slice definieren (klein, aber repräsentativ)
- standardisierte CI/CD‑Pipelines + Observability‑Baseline bereitstellen
- Logging/Tracing über Prozessketten ermöglichen (Request-/Case‑ID)
- Restore‑Tests und Incident‑Routinen etablieren (statt „Backup existiert“)
Fazit
Versicherungs‑IT lässt sich erfolgreich modernisieren, wenn Risiko systematisch reduziert wird: inkrementelle Ablösung statt Big Bang, Integration über klare Contracts (APIs/Events), realistische Hybrid‑Cloud‑Zielbilder und ein Delivery‑/Betriebsmodell, das Security und Verfügbarkeit als Standard mitliefert.