Was im Vorjahr noch Ausblick war, ist heute im Betrieb angekommen: Generative KI, Dokumentenverarbeitung und erste autonome KI-Agenten gehören bei den Herstellern von Software für Versicherungen inzwischen zum Kernangebot. Damit verschiebt sich die Auswahlfrage von der Funktion zur Wirkung – und zur Steuerbarkeit der Ergebnisse.

Die Anbieter verstehen ihre Lösungen zunehmend als erweiterbares Fundament: Offene Schnittstellen, modulare Architekturen und Low-Code- und No-Code-Werkzeuge, die mittlerweile fast jeder Hersteller anbietet, verkürzen die Time-to-Market und entlasten die interne IT. Beim Betrieb setzt sich Wahlfreiheit durch – Cloud, Hosting und On-Premises bleiben nebeneinander bestehen. 

DORA-Konformität gehört inzwischen zur Grundausstattung. Sämtliche Hersteller können ISO-27001-basierte Informationssicherheits-Managementsysteme und/oder andere etablierte Vorkehrungen vorweisen.

Aus der Erfahrung vieler Projekte zu IT-Transformation für Versicherungen hat PPI ein Best-Practices-Modell zur Auswahl von Versicherungssoftware entwickelt – von der Anforderungsaufnahme über den Marktabgleich bis zur Einführungsbegleitung. Es passt sich flexibel an den jeweiligen Entscheidungsprozess an und setzt genau dort an, wo die Assekuranz gerade steht. Gerne unterstützen wir Sie dabei, den richtigen Anbieter für Ihren individuellen Fall zu finden.

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.

Die Studie „Neue Trends im Standardsoftwaremarkt“ ist die 6. aktualisierte und erweiterte Auflage zur Studie „IT-Plattformen für den Versicherungsbetrieb SHUK“ (SHUK 2026). Sie vergleicht 18 Anbieter von Standardsoftware hinsichtlich der gebotenen Funktionen und der verfügbaren Betriebsmodelle. Eine Befragung der Versicherungsunternehmen wurde in diesem Jahr nicht durchgeführt; entsprechende Aussagen stammen aus der Vorjahresbefragung und sind in der Studie als solche gekennzeichnet.