In der dynamischen Welt des Underwritings ist die Underwriting-Workbench vergleichbar mit dem Cockpit eines Piloten. Sie gibt dem Underwriter die notwendigen Werkzeuge an die Hand, um Risiken präzise einzuschätzen und strategisch zu managen. Wie ein Cockpit verarbeitet und ergänzt sie Daten, warnt vor Risiken und fungiert als Autopilot zur Automatisierung von Prozessen und Workflows.

Die Gesundheitssysteme in den Ländern mit einem hohem Einkommensniveau bieten mittlerweile die Möglichkeit, die Kosten für digitale Gesundheitslösungen wie Telemonitoring, digitale Therapeutika (DTx) und Wearables zu erstatten. Ihre effektive Nutzung und Integration in die Gesundheitsversorgung hängt insbesondere von der allgemeinen digitalen Gesundheitskompetenz und dem Vertrauen der verordnenden Gesundheitsfachkräfte und der Patienten ab. Ob durch digitale Gesundheitslösungen Kosten eingespart werden können, ist noch offen und hängt m. E. wesentlich von folgenden Faktoren ab: der rechtzeitigen Bereitstellung des Europäischen Gesundheitsdatenraums (European Health Data Space / EHDS), den Fortschritten bei der allgemeinen Digitalisierung der Gesundheitssysteme und der Harmonisierung der Verfahren zur Bewertung digitaler Gesundheitsverfahren.

Fachkräftemangel und steigende Krankenstände: Ausfälle setzen Krankenhäuser und Kliniken zunehmend unter Druck und können zu Versorgungsengpässen führen. Neue KI-Anwendungen, die das Personal von Dokumentationsaufgaben entlasten sowie Patienten und Personal vor ansteckenden Krankheiten schützen, wirken dem entgegen und tragen zur Entlastung des Personals und zur Infektionsprävention bei.

Underwriting ist eine der Kerndisziplinen für Versicherer. Es dient der Balancefindung zwischen Underwriting-Kapazität und angenommenem Risiko und stellt die finanzielle Stabilität und Rentabilität eines Unternehmens sicher. Speziell in der Gewerbe- und Industrieversicherung ist dies immer noch ein komplexer, zeitintensiver und manueller Prozess. Underwriter verlassen sich bei der Risikobewertung und Preisfindung oft auf ihre Erfahrung und Urteilsvermögen. Die Weiterentwicklung moderner Daten- und Analysetechnologien verändert dieses Umfeld grundlegend und das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz (KI) und menschlicher Expertise eröffnet neue Horizonte für die Effizienz und Genauigkeit im Underwriting.

Nahezu jedes Unternehmen beschäftigt sich heute mit der digitalen Transformation. Die anfängliche Euphorie der Unternehmen für die Public Cloud hat sich jedoch aufgrund der hohen Kosten etwas gelegt. Dennoch bleibt die Cloud ein wichtiger Treiber für die digitale Transformation, da sie die Einführung neuer Technologien beschleunigt und die Verlagerung von Kapitalausgaben (CapEx) zu Betriebsausgaben (OpEx) ermöglicht. Und diese Verlagerung ist für Unternehmen nach wie vor sehr attraktiv, da sie ihnen finanzielle Flexibilität verschafft und es ihnen ermöglicht, effizienter auf Marktveränderungen zu reagieren. Eine gute Planung ist ein entscheidender Erfolgsfaktor, um zusätzliche Kosten zu vermeiden, die eine ansonsten erfolgreiche Transformation überschatten könnten.

Die Verwaltung von Cloud-Ressourcen kann für Unternehmen eine große Herausforderung darstellen, insbesondere im Hinblick auf die Kosten. Um Transparenz und Kostenkontrolle zu gewährleisten, können geeignete Tools wertvolle Unterstützung bieten.

Viele Unternehmen sind in den letzten Jahren auf Cloud Computing umgestiegen, vor allem auf der Suche nach Kosteneinsparungen. Cloud Computing verspricht in vielerlei Hinsicht finanzielle Vorteile. So entfallen beispielsweise die Gebäudekosten und die Kosten für die Wartung der Hardware. Nicht wenige Unternehmen erleiden jedoch einen Preisschock aufgrund tendenziell steigender Kosten. Viele CTOs fragen sich, warum die Ausgaben für die Cloud ständig steigen und warum es so schwierig ist, die Grundsätze der optimalen Nutzung des Cloud-Betriebsmodells zu realisieren?

A technical compliance management system can help to reduce the risk of product-related
binding technical obligations. When introducing such a system, there are various points to
consider that can be an essential lever to success. This includes, among other things, a clear
understanding of the interfaces to compliance, legal, quality and R&D and the risk-based
approach to defining the focus of the tCMS. The following article will go into these points
in more detail.

Increasingly stringent regulatory demands for product compliance and the growing number of sustainability requirements put companies under increasing pressure. How can development, production, and sales meet the rising expectations? Product Lifecycle Management (PLM) and Product Compliance Management Systems (PCMS) offer forward-looking solutions to master this complexity. The combination of PLM and PCMS breaks down information silos and enables close collaboration across departmental boundaries—the result: more innovation, efficiency and safety.

Punctuality, customer satisfaction, and a shortage of skilled workers: These are the key challenges currently facing Deutsche Bahn. How can digitalization, automation, and targeted deployment of artificial intelligence (AI) help master them? As the following insight into Deutsche Bahn’s digital transformation shows, there are many applications where AI can play a role – ranging from routine processes to AI-driven process optimization right through to AI-driven analysis of social media channels.