Die Digitalisierungsstrategien der Unternehmen haben weitgehend die gleiche Zielsetzung: Kosteneinsparungen, schnellere Time-to-Market neuer Produkte, Zukunftsfähigkeit, Automatisierung und mehr Flexibilität. Die Hersteller von Versicherungssoftware haben ihre Standardanwendungen dementsprechend angepasst. Mit Erfolg: Selbst größere Makler setzen inzwischen auf Kauflösungen.

Aus der Erfahrung vieler IT-Projekte für Versicherungen hat PPI ein Best-Practices-Modell zur Auswahl von Software für Versicherungen entwickelt. Es passt sich flexibel an den jeweiligen Entscheidungsprozess an und unterstützt die Assekuranzen exakt an dem Punkt, an dem sie sich in ihren Überlegungen gerade befinden.

Nur wer sowohl die fachlichen Kernprozesse als auch die Versicherungs-IT versteht, kann ein Standardvorgehensmodell effektiv anwenden. Schließlich soll sich der Aufwand für den Auswahlprozess in einem vernünftigen Rahmen bewegen und unter Machbarkeitsgesichtspunkten operationalisierbar sein.

PPI besitzt durch die eigene Marktstudie und jahrzehntelange Erfahrung mit Softwareprojekten detaillierteste Kenntnisse über den deutschen Markt für SHUK-Lösungen. Dies unterstützt einen optimalen Auswahlprozess.

Unsere Experten besitzen profunde Erfahrung in der Ausgestaltung erfolgreicher IT-Projekte für Versicherungen. Auch nach getroffener Auswahl lassen die PPI-Spezialisten Versicherungsunternehmen nicht allein, sondern unterstützen sie bei der Einführung der gewählten Lösung.

Die deutschen Sach-, Haftpflicht-, Unfall- und Kfz-Versicherer (SHUK) bringen im Rahmen ihrer Digitalisierungsstrategien weiter frischen Wind in ihre IT-Plattformen.
Mit Neuanschaffungen wollen viele gegen hohe Kosten vorgehen, Produkte schneller einführen, eine höhere Automatisierung erreichen und flexibler auf Veränderungen reagieren. Gleichzeitig versuchen Hersteller von Standardlösungen verstärkt diesen Bedarf zu decken – für uns Motivation genug, eine 5.0 Auflage der erfolgreichen PPI-Studie „IT-Plattformen für den Versicherungsbetrieb SHUK“ herauszubringen.