![\"gr\u00f6\u00dfte\"](\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2018\/09\/biggest-1024x575.jpg\")
<\/p>\nIn einer Branche, in der sich alles um Risikovorhersage dreht, verschlie\u00dfen viele Versicherungsanbieter die Augen vor einer der gr\u00f6\u00dften Bedrohungen, denen sie heute gegen\u00fcberstehen: ihren eigenen Altsystemen. Die Cloud bietet die M\u00f6glichkeit f\u00fcr eine leistungsst\u00e4rkere, sicherere und effizientere Risikomodellierung, aber Versicherer bewegen sich hier nur z\u00f6gerlich. Das ist verst\u00e4ndlich, da Versicherungsanbieter eher konservativ sind, wenn es darum geht, neue Entwicklungen anzunehmen.<\/p>\n
Doch Cloud ist viel mehr als nur ein schickes Modewort. Sie ver\u00e4ndert die Versicherungsbranche und treibt Innovationen rasant voran. Der Rest der Welt steigt um auf die Cloud \u2013 und die Versicherungsunternehmen, die nicht fr\u00fchzeitig auf den Zug aufspringen, laufen Gefahr, abgeh\u00e4ngt zu werden. Sie werden letztendlich nur noch begrenzte Modellierungsfunktionen, teure On-Premises-Infrastrukturerweiterungen und erh\u00f6hte Verletzbarkeit bei Sicherheitsverst\u00f6\u00dfen haben.<\/p>\n
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F\u00fcr eine genaue Risikomodellierung sind Geschwindigkeit und Kapazit\u00e4t entscheidend. Versicherer verfolgen immer L\u00f6sungen, die die notwendige Rechnerleistung bieten, um Modelle schneller laufen zu lassen, und die eine gr\u00f6\u00dfere Zahl an Szenarien ansprechen. Den meisten Versicherern fehlen derzeit jedoch die notwendigen Ressourcen. Eine Studie aus dem Jahr 2014<\/a> fand heraus, dass zwei Drittel der Versicherer noch immer versicherungsmathematische Modelle an Einzelplatzrechnern und Desktop-Apps ausf\u00fchren. Diesen Tools fehlt es an der f\u00fcr hochkar\u00e4tige Risikomodellierung notwendigen Rechenleistung.<\/p>\n Noch nie da gewesene Datenmengen werden den Versicherungsunternehmen zur Verf\u00fcgung stehen, aber diese Daten sind ohne eine Auswertungsm\u00f6glichkeit verloren. Leistungsschwache Prozessoren k\u00f6nnen die Last aus Rohdatenstr\u00f6men, die granulare Kundenauswertungen enthalten, nicht verarbeiten. Stattdessen m\u00fcssen Versicherungsagenturen auf sperrige Demografiedaten und Verallgemeinerungen zur\u00fcckgreifen. Eine begrenzte Analyseleistung verringert zudem die Genauigkeit der Risikomodellierung. Folglich verlieren diese Unternehmen gegen\u00fcber ihren technisch versierteren Mitbewerbern, die exakte Preisgestaltungen anbieten k\u00f6nnen.<\/p>\n Eine gr\u00f6\u00dfere Genauigkeit bei der Risikobeurteilung ist zudem nicht nur ein zus\u00e4tzlicher Pluspunkt \u2013 sie wird von Versicherungsagenturen immer st\u00e4rker eingefordert. Neue Standards wie Solvency II, Dodd Frank und die IFRS (International Financial Reporting Standards) fordern, dass Versicherer h\u00e4ufiger komplexere Modelle ausf\u00fchren. Dies ist insbesondere f\u00fcr weltweit t\u00e4tige Versicherungsanbieter eine Herausforderung, die viele unterschiedliche regulatorische Anforderungen erf\u00fcllen m\u00fcssen. Die meisten Versicherer k\u00f6nnen diese Forderungen nicht mit ihrer aktuellen Infrastruktur erf\u00fcllen und die Erweiterung der bestehenden Infrastruktur ist kostspielig und zeitintensiv.<\/p>\n Da die Menge und die Vielf\u00e4ltigkeit der kundenspezifischen Daten, die der Versicherungsbranche zur Verf\u00fcgung stehen, zunehmen, m\u00fcssen die Rechenleistungen damit Schritt halten. Die Cloud-Technologie ist ein leistungsstarker Ersatz f\u00fcr Altsysteme. Deren riesige Datenkapazit\u00e4t verleiht Versicherungsunternehmen den Umfang und die Rechenleistung, die zur schnellen und gleichzeitigen Durchf\u00fchrung von Analysen erforderlich ist. In Kombination mit einer Machine Learning-Technologie, die Daten mit wachsender Intelligenz analysiert, sind Versicherer in der Lage, Risiken, Kundenabwanderungen und Betrug genauer zu bewerten.<\/p>\n Um Rechnerleistungen so zu erweitern, dass Vorschriften erf\u00fcllt werden und die Wettbewerbsf\u00e4higkeit erhalten bleibt, m\u00fcssen Versicherungsunternehmen, die an der On-Premises-Technologie festhalten, Millionen Dollar in Verbesserungen der Infrastruktur investieren, die jedoch schnell wieder veralten kann. Die Anforderungen an die Datenverarbeitung schwanken zudem \u2013 ein Versicherer kann in der Regel 2000 Kerne verwenden, braucht aber 5000-10.000 f\u00fcr viertelj\u00e4hrliche oder j\u00e4hrliche Risikomodellierungen. Aufgrund der mangelnden Flexibilit\u00e4t von On-Premises-Modellen sitzen die Unternehmen entweder auf ungenutzten Kapazit\u00e4ten oder k\u00f6nnen nicht auf unerwartete Nachfragespitzen reagieren.<\/p>\n Versicherer brauchen eine L\u00f6sung, die sowohl flexibel als auch kosteng\u00fcnstig ist. Mit Cloud Computing k\u00f6nnen Unternehmen auf enorme Rechenleistung nach Bedarf zugreifen. SaaS-L\u00f6sungen mit einem Verbrauchstarifmodell sorgen f\u00fcr Flexibilit\u00e4t bei deutlich geringeren Gesamtbetriebskosten. Unternehmen k\u00f6nnen davon ausgehen, dass sie durch die Umstellung ihrer Infrastruktur auf die Cloud erhebliche IT-Kosten einsparen k\u00f6nnen.<\/p>\n Nat\u00fcrlich machen sich Versicherungsunternehmen \u00fcber das Risiko eines Arbeitens in der Cloud Gedanken. Aber in den meisten F\u00e4llen sind Unternehmen der Meinung, dass die Cloudanbieter strengere Sicherheitsstandards und -anforderungen haben als ihre eigene Datenzentrale. Nur wenige Einzelorganisationen k\u00f6nnen die technischen Sicherheitsma\u00dfnahmen und die betrieblichen Prozesse nachbilden, die Technologieanbieter wie Microsoft entwickelt haben, um die Unternehmensclouddienste zu sch\u00fctzen und eine gro\u00dfe Anzahl internationaler Standards einzuhalten.<\/p>\n Vorausschauende Versicherungsunternehmen erkennen die mit alter Technologie verbundenen Risiken und unternehmen geeignete Schritte, um die Nase vorn zu haben. MetLife ist einer dieser Early Adopter. Mit \u00fcber 100 Millionen Kunden in fast 50 L\u00e4ndern ist MetLife einer der gr\u00f6\u00dften Lebensversicherer weltweit. MetLife hat eine Verarbeitungsumgebung \u2013 MetLife Integrated Actuarial Modeling Environment (MIAME) \u2013 geschaffen, eine durchgehende auf Grid-Technik basierte Computing-L\u00f6sung auf Microsoft HPC Pack, Windows Server, Microsoft Analytics Platform System und Microsoft SQL Server. Um gleichzeitig Rechnerkapazit\u00e4t, -schnelligkeit und -leistung zu erh\u00f6hen sowie Kosten zu senken, hat MetLife einige der gro\u00dfen Arbeitslasten bei High Performance Computing und Datenverarbeitung, die von MIAME ben\u00f6tigt werden, auf die Microsoft Azure Cloud-Plattform verlagert. Dadurch kann MetLife zu 100 Prozent von der Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit der Datenverarbeitungsf\u00e4higkeiten profitieren, um schneller und genauer versicherungsmathematische Berechnungen auszuf\u00fchren und somit erhebliche Infrastrukturkosten einzusparen, was zu einem Mehrwert f\u00fcr Kunden und Unternehmen f\u00fchrt.<\/p>\n Da MetLife eine Plattform braucht, die gut mit den bestehenden Tools und Prozessen integriert ist, war die Microsoft Azure Cloud Computing-Plattform ihre erste Wahl. MetLife bedient sich der Vorteile von Azure bei der Verarbeitung von sehr umfangreichen und komplexen Finanzberechnungen, die das Unternehmen jeden Monat ausf\u00fchren muss, und kann damit verschiedene Ziele erreichen. W\u00e4hrend Spitzenzeiten kann MIAME exponentiell skalieren, um betriebliche und regulatorische Anforderungen zu erf\u00fcllen, was eine schnellere Bereitstellung erm\u00f6glicht. Durch den Einsatz der Microsoft Cloud anstelle einer Weiterentwicklung der eigenen Recheninfrastruktur rechnet MetLife mit Einsparungen zwischen 45 und 55 Prozent bei den Infrastrukturkosten, die angefallen w\u00e4ren, um die Berichtserstattungszeitr\u00e4ume einzuhalten. Auch dies f\u00fchrt zu j\u00e4hrlichen Einsparungen f\u00fcr das Unternehmen.<\/p>\n Angesichts der m\u00f6glichen drastischen Einsparungen und der hohen Genauigkeit, die Unternehmen wie MetLife in der Annahme des Cloud Computing sehen, ist die Technologie f\u00fcr Versicherungsunternehmen keine Wahl mehr, sondern eher ein Muss. Microsoft Azure, eine f\u00fchrende Public Cloud-Plattform, bietet erstklassige Risikomodellierungsf\u00e4higkeiten. Azure liefert leistungsstarke Analytics-F\u00e4higkeiten in Kombination mit einer cloudbasierten Umgebung, die den Einschr\u00e4nkungen von bestehenden Systemen und \u00e4lteren ISV-Anwendungen, die regelm\u00e4\u00dfige Wartung erfordern, begegnen. Mit beispielloser Skalierbarkeit und flexiblem Verbrauchstarifmodell sowie der Verf\u00fcgbarkeit sowohl von Hybrid- als auch Cloud-Umgebungen versetzt Azure seine Kunden in die Lage, die technischen Anforderungen an Microsoft auszulagern und dennoch die Kontrolle \u00fcber deren Daten zu behalten. Microsoft-Partnerschaften mit L\u00f6sungsanbietern wie Willis Towers Watson, Milliman, FIS und GGY wachsen best\u00e4ndig und zeigen die Bandbreite der Dienstleistungen, die Azure der Versicherungsbranche bieten kann.<\/p>\n Microsoft hat bedeutende Investitionen get\u00e4tigt, um eine Plattform zu entwickeln, die die Sicherheit, den Datenschutz, die Compliance und die Transparenz bietet, die f\u00fcr die Finanzdienstleistungsbranche erforderlich sind. Wenn Unternehmen Azure einsetzen, profitieren sie von der beispiellosen Skalierbarkeit und Erfahrung von Microsoft mit konformen Onlinediensten weltweit. Azure erf\u00fcllt eine Vielzahl internationaler und branchenspezifischer Compliance-Standards, wie FISC, IRS 1075 und PCI DSS Level 1. Lesen Sie hierzu weiter im Microsoft Azure Trust Center<\/a>. Hier erhalten Sie detaillierte Informationen zu Sicherheit, Datenschutz und Compliance \u00fcber unsere Cloud-Dienste, damit Kunden ihre eigenen rechtlichen Einsch\u00e4tzungen treffen k\u00f6nnen.<\/p>\nEine Ausweitung der On-Premises-Infrastruktur ist extrem teuer<\/h1>\n
Altsysteme sind vor Angriffen schlechter gesch\u00fctzt<\/h1>\n
MetLife<\/h1>\n
Risikoauslagerung mit der Microsoft Cloud<\/h1>\n