Warum brauchen Finanz- und Versicherungsunternehmen in Köln jetzt professionelles KI‑Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Kölner Finanz- und Versicherungsunternehmen stehen heute zwischen strengeren regulatorischen Vorgaben, wachsendem Kostendruck und steigender Kundenerwartung an digitale Services. Die Versuchung, KI schnell zu testen, führt oft zu Insellösungen, die weder skalierbar noch compliance‑sicher sind. Ohne solides Engineering bleiben viele PoCs Stückwerk statt Grundlage für echte Produktivsysteme.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Sitz in Stuttgart, aber wir reisen regelmäßig nach Köln und arbeiten vor Ort mit Kunden — wir sind keine entfernten Berater, wir sind Co‑Preneure, die sich in die Geschäftsrealität einarbeiten. Vor Ort verstehen wir, wie sich Kölner IT‑Landschaften, regulatorische Teams und Fachabteilungen verzahnen: von Legal und Risk bis zu Data Governance und IT‑Security.
Wir bringen Engineering‑Kapazität, die über Workshops hinausgeht: Wir liefern lauffähige Prototypen, skalierbare Backends und Betriebsmodelle, die sich in bestehende Compliance‑Prozesse einfügen. Geschwindigkeit ist uns wichtig, aber Sicherheit noch wichtiger — das bedeutet automatisierte Tests, Audit‑Logging und Nachvollziehbarkeit von Modellausgaben.
Unsere Referenzen
Unsere Referenzen stammen aus echten Implementierungen, die technische Tiefe und Produktdenken kombinieren. Mit FMG arbeiteten wir an KI‑gestützter Dokumentenrecherche und -analyse — ein klarer Bezug zu den Dokumentenflüssen in Banken und Versicherungen. Für Flamro entwickelten wir einen intelligenten Chatbot für Kundenservice, was zeigt, wie Conversational AI in regulierten Kontexten Mehrwert schafft.
Darüber hinaus haben Projekte wie das NLP‑gestützte Recruiting‑Chatbot‑Projekt mit Mercedes Benz und die digitalen Lernplattformen für Festo Didactic unsere Erfahrung mit NLP, Automatisierung und Compliance‑nahen Anwendungen gestärkt. Diese Erfahrungen übertragen wir gezielt auf KYC/AML-Automatisierung, Advisory‑Copilots und interne Risiko‑Systeme für die Finanzbranche.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern mit ihnen echte Produkte zu bauen. Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet: Wir arbeiten wie Mitgründer, übernehmen Verantwortung für Ergebnisse und bleiben in der P&L verankert. Wir kombinieren strategische Klarheit mit technischem Tiefgang und Liefergeschwindigkeit.
In Köln setzen wir diesen Ansatz konkret um: Wir kommen regelmäßig zu Ihnen, bauen Prototypen in Tagen, schaffen Produktionspfade und hinterlassen Betriebsmodelle, die Compliance und Skalierbarkeit kombinieren. Unser Ziel ist nicht die Optimierung des Bestehenden, sondern der Bau dessen, was es ersetzt.
Möchten Sie, dass wir Ihren KYC/AML‑Workflow in Köln prüfen?
Wir kommen gern zu einem Erstgespräch vor Ort, scannen Ihre Prozesse und zeigen in 2–3 Tagen technische Machbarkeit, Risiken und einen konkreten Prototyp‑Plan.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI‑Engineering für Finanz & Versicherung in Köln — ein tiefer Blick
Dieser Deep Dive erklärt, wie Banken und Versicherer in Köln KI‑Engineering nicht als Proof‑of‑Concept, sondern als Produktionsmotor verstehen und operationalisieren können. Wir beleuchten Marktstruktur, konkrete Use Cases, Implementierungswege und die kritischen Erfolgsfaktoren für nachhaltigen Betrieb.
Marktanalyse und lokaler Kontext
Köln ist wirtschaftlich vielfältig: Neben der starken Medienbranche existiert eine solide Finanz‑ und Versicherungslandschaft, die stark reguliert ist und zugleich hohe Erwartungen an digitale Kundeninteraktion hat. Versicherer in der Region konkurrieren nicht nur preislich, sondern zunehmend über Servicequalität und digitale Erreichbarkeit. KI kann hier als Hebel dienen — vorausgesetzt, sie ist technisch robust und rechtlich abgesichert.
Der lokale Markt zeichnet sich durch kurze Entscheidungswege zwischen Fachbereichen, IT und Rechtsabteilungen aus. Das ist ein Vorteil: Konzepte können schneller abgestimmt werden. Gleichzeitig verlangt die Nähe zu Kunden und Regulierern eine besondere Sorgfalt beim Thema Datenhoheit, Auditierbarkeit und Bias‑Kontrolle.
Konkrete Use Cases für Banken und Versicherer
Ein zentraler Use Case ist der KYC/AML‑Workflow, bei dem KI Dokumente extrahiert, Identitäten prüft und Auffälligkeiten priorisiert. Richtig umgesetzt reduziert das manuelle Prüfarbeit, erhöht die Entdeckungsrate von Risiken und beschleunigt Onboarding‑Zeiten. Der Kern ist eine robuste Datenpipeline mit verlässlichen Prüfpfaden und Audit‑Logs.
Advisory‑Copilots sind ein weiterer großer Hebel: Vertriebs‑ und Beratungsteams erhalten kontextuelle Unterstützung bei Produktvorschlägen, Risikobewertungen und Szenarien‑Simulationen. Entscheidend ist hier die Kombination aus fachlicher Logik, Modell‑Transparenz und einem klaren Governance‑Layer, der erklärt, wie Empfehlungen zustande kommen.
Weitere Anwendungsfelder sind Programmatic Content Engines für personalisierte Kundenkommunikation, automatisierte Schaden‑ und Betrugserkennung, sowie interne Risiko‑Copilots, die Risk Managers bei der Bewertung komplexer Sachverhalte assistieren. Jede dieser Lösungen erfordert eine andere Balance aus Latenz, Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.
Implementierungsansatz: Von PoC zum Produkt
Der Übergang vom PoC zur Produktion ist die klassische Stolperfalle. Wir empfehlen eine staged‑Roadmap: Discovery & Scoping, Rapid Prototyping, Safety & Compliance Gate, Pilot in kontrollierter Produktivumgebung, Rollout mit Monitoring und Feedback‑Loops. Technisch bedeutet das: modulare APIs, observability, automatisierte Tests und klare Verantwortlichkeiten für Model Operations.
In der Discovery‑Phase definieren wir Messgrößen, Toleranzgrenzen und rechtliche Anforderungen — nicht als lästige Pflicht, sondern als integraler Teil der Produktdefinition. Das reduziert spätere Rework‑Kosten und sorgt dafür, dass Modelle und Pipelines von Beginn an auditierbar sind.
Technologie‑Stack und Integrationsfragen
Für produktionsfähige Systeme kombinieren wir moderne LLM‑Integrationen (OpenAI, Anthropic, Groq‑APIs) mit privaten Komponenten wie Postgres + pgvector für semantische Suche oder Self‑Hosted Infrastruktur auf Hetzner mit MinIO, Traefik und Coolify. Der pragmatische Mix aus Cloud‑APIs und On‑Prem/Colocation erlaubt es, sensible Daten intern zu halten und trotzdem state‑of‑the‑art Modelle zu nutzen.
Besonders relevant für Versicherer und Banken ist die Fähigkeit zu betriebenen, No‑RAG Knowledge‑Systemen und privaten Chatbots, die sensible Firmendaten nicht nach externen Systemen auslagern. Wir bauen diese Systemkomponenten so, dass sie sich in bestehende Core‑Banking‑ oder Policy‑Management‑Systeme integrieren lassen.
Datapipelines, Governance und Data Quality
Gute Modelle brauchen gute Daten. Für KI‑Engineering implementieren wir ETL‑Pipelines, Data Contracts und Monitoring‑Dashboards, die nicht nur Datenqualität, sondern auch Compliance‑Anforderungen abbilden. Datenherkunft, Anonymisierung und Zugriffskontrollen sind keine Add‑Ons, sie sind Teil der Architektur.
Ein weiterer Fokus liegt auf Versionierung: Modelle, Trainingsdaten und Feature‑Engineering müssen versioniert und reproduzierbar sein. Nur so sind Audit‑Anfragen oder regulatorische Prüfungen schnell und verlässlich zu beantworten.
Erfolgsfaktoren, Risiken und typische Stolpersteine
Die häufigsten Fehler sind unklare Zielmetriken, fehlende Schnittstellen zur Produktion und mangelnde Governance. Technisch sieht man oft Insellösungen ohne Observability oder manuelle Prozesse, die Automatismen unterlaufen. Diese Risiken lassen sich durch klare KPIs, automatisierte Tests und ein definiertes Betriebsmodell minimieren.
Ein weiterer Risikofaktor ist die mangelnde Einbindung von Compliance und Legal von Anfang an. KI‑Engineering für Finanz & Versicherung muss Regulatorik antizipieren — nicht nachträglich erklären. Transparentes Logging, Explainability‑Features und human‑in‑the‑loop‑Prozesse sind hier entscheidend.
ROI‑Betrachtung und Time‑to‑Value
Wirtschaftlich rechnen sich KI‑Projekte in der Finanzwelt oft über zwei Hebel: Effizienzgewinne (z. B. geringere Prüfzeiten, Automatisierung manueller Prozesse) und Umsatzsteigerung durch bessere Beratung und personalisierte Angebote. Ein gut gebauter Copilot amortisiert sich typischerweise innerhalb von 12–24 Monaten, wenn er repetitive Arbeiten reduziert und Upsell‑Chancen erhöht.
Wichtig ist ein realistisches Zeitfenster: Rapid Prototyping liefert erste Erkenntnisse in Tagen bis Wochen, ein sicherer Pilot braucht 3–6 Monate, und ein unternehmensweiter Rollout 9–18 Monate — abhängig von Integrationstiefe und Regulatorik.
Team und organisatorische Voraussetzungen
Erfolgreiches KI‑Engineering verlangt multidisziplinäre Teams: Data Engineers, MLOps‑Ingenieure, Security & Compliance, Produktmanager und Fachexperten aus Recht und Risiko. In Köln helfen kurze Abstimmungswege zwischen diesen Rollen, doch die Verantwortung muss klar zugewiesen sein: Wer deployt, wer verifiziert, wer ist accountable?
Wir arbeiten nach dem Co‑Preneur‑Ansatz: Wir ergänzen Ihre Teams, übernehmen Verantwortung für technische Deliverables und bauen gleichzeitig das Know‑how intern auf — so entsteht Nachhaltigkeit statt Abhängigkeit.
Bereit, einen Advisory‑Copilot als Pilot zu starten?
Buchen Sie eine Discovery‑Session: wir definieren Ziele, KPIs und bauen in kurzer Zeit einen Prototyp mit Compliance‑Gate für Ihren Vertrieb oder Risk‑Bereich.
Schlüsselbranchen in Köln
Kölns Wirtschaft hat historische Wurzeln in Handel und Medien, entwickelte sich über Jahrzehnte aber zu einem diversifizierten Standort mit starker Industrie, Handel und Dienstleistung. Die Versicherungsbranche ist ein konstanter Faktor im städtischen Ökosystem, geprägt von etablierten Anbietern und einem dichten Netz an Dienstleistern für Recht, Beratung und IT.
Die Medienbranche, vertreten durch große Marken und Produktionsfirmen, hat Köln zu einem Kreativzentrum gemacht. Diese Nähe zur Content‑Industrie beeinflusst auch Finanzdienstleister — die Erwartung an personalisierte, kanalübergreifende Kommunikation ist hoch und eröffnet Chancen für KI‑gestützte Content‑Engines und automatisierte Kundenkommunikation.
Die Chemie‑ und Industriecluster rund um Köln (beispielsweise in Leverkusen) sorgen für eine enge Verbindung zwischen Forschung, Produktion und Unternehmensdienstleistung. Für Versicherer bedeutet das: komplexe Risikoprofile, Industrieversicherungen und Bedarf an spezialisierten Underwriting‑Tools, in denen KI helfen kann, Muster in großen Sensordaten oder Schadenshistorien zu erkennen.
Automotive‑Zulieferer und Logistikunternehmen prägen die regionale Industrie, und das zieht Expertise in Datenanalyse und Prozessautomation an. Versicherer können davon profitieren, indem sie Telematik‑Daten oder Betriebsdaten in Risikomodelle integrieren — ein Schnittmenü aus Industrie‑ und Finanzdaten, das datengetriebene Policen und dynamische Prämienmodelle ermöglicht.
Der Handel und insbesondere große Handelsketten in der Region sorgen für ein hohes Transaktionsvolumen und Kundenkontaktpunkte. Finanzdienstleister, die mit diesen Partnern kooperieren, benötigen skalierbare Zahlungs‑ und Betrugsüberwachungssysteme, in denen KI‑Pipelines in Echtzeit Anomalien erkennen und priorisieren.
Bildung und Trainingsformate (z. B. aus dem Bereich Industrial Training) sind ebenfalls ein relevanter Zweig: Compliance‑Schulungen, Produkt- oder Prozessschulungen lassen sich durch digitale Lernplattformen und adaptive Lernsysteme effizienter und auditierbar gestalten — ein Thema, das Versicherer für Vertriebs‑ und Schadenmanagementteams interessiert.
Insgesamt bedeutet die Branchenmischung in Köln: Versicherer stehen nicht isoliert da, sondern in einem Netzwerk aus Medien, Industrie und Handel. Diese Verflechtung schafft sowohl Herausforderungen (verschiedene Datenqualitäten, heterogene Systeme) als auch Chancen (neue Datenquellen, Partnerschaften und innovative Produkte).
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Wichtige Akteure in Köln
Ford ist mit seinen Produktions- und Entwicklungsaktivitäten ein wichtiger Arbeitgeber in der Region. Die Nähe zu Automotive‑Zulieferern fördert eine Kultur der Prozessoptimierung und Datenanalyse, die auch Versicherungsprodukte wie Flottenversicherungen oder Telematiklösungen beeinflusst. Ford treibt Digitalisierung in Produktion und Supply Chain voran, was für Versicherer neue Datenquellen und Kooperationsmöglichkeiten bedeutet.
Lanxess als Chemieunternehmen repräsentiert die große Industriekompetenz rund um Köln. Für Versicherungen bedeutet das anspruchsvolle industrielle Risiken und Bedarf an spezialisierten Underwriting‑Lösungen. KI kann in der Risikobewertung helfen, Schadensmuster zu erkennen und präventive Maßnahmen zu empfehlen, die sowohl Versicherer als auch Industriekunden schützen.
AXA ist ein prominenter Versicherer mit regionaler Präsenz und beeinflusst das Versicherungsökosystem vor Ort. Solche großen Anbieter treiben oft Standards in Compliance, Reporting und digitaler Kundenerfahrung — Felder, in denen KI‑Engineering unmittelbar ansetzt, um Prozesse zu automatisieren und Beratungsqualität zu steigern.
Rewe Group ist als Handelsgigant ein Beispiel für datengetriebene Kundenbeziehungen und Zahlungsströme. Die enge Verzahnung von Handel und Finanzdienstleistungen eröffnet für Versicherer Kooperationen in Bereichen Payment, Fraud Detection und Kundenbindung — und liefert Datensätze, die für Modelle zur Segmentierung und Risikovorhersage genutzt werden können.
Deutz steht für Maschinenbaukompetenz in der Region. Maschinen‑ und Anlagendaten bieten eine wertvolle Quelle für Produkt‑ und Haftpflichtversicherer, die mithilfe von KI Predictive Maintenance‑Modelle und prämienrelevante Risikoprofile erstellen können. Die industrielle Basis in Köln macht solche Use Cases besonders relevant.
RTL verkörpert die Medienmacht Kölns und prägt das digitale Kundenverhalten. Medienunternehmen treiben Content‑Personalisierung und Multichannel‑Kundenansprache voran — Themen, die Versicherer nutzen können, um personalisierte Beratung und automatisierte Inhaltsgenerierung auf Basis von Programmatic Content Engines zu realisieren.
In Summe ist Köln geprägt von großen Arbeitgebern, die sowohl Daten als auch Innovationsdruck erzeugen. Versicherer in der Stadt stehen damit vor der Chance, Partnerschaften mit Industrie und Handel einzugehen, um datengetriebene Produkte zu entwickeln — vorausgesetzt, sie lösen technische und regulatorische Herausforderungen durch professionelles KI‑Engineering.
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Häufig gestellte Fragen
Die Automatisierung von KYC/AML mit KI beginnt nicht mit dem Modell, sondern mit einer klaren Definition der Compliance‑Anforderungen: Welche Daten dürfen genutzt werden, welche Schwellenwerte gelten, welche Prüfpfade müssen dokumentiert sein? In Köln arbeiten Compliance‑Teams eng mit Legal und IT zusammen — diese Abstimmung ist essenziell, damit Automatisierung nicht zu regulatorischen Risiken führt.
Technisch bauen wir robuste Datenpipelines, die Rohdaten säubern, pseudonymisieren und nur zugelassene Merkmale an ML‑Modelle weiterreichen. Modelle liefern Priorisierungen, nicht endgültige Entscheidungen; menschliche Prüfinstanzen bleiben Teil des Workflows (human‑in‑the‑loop). Alle Entscheidungen werden mit Audit‑Logs versehen, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist Explainability: Regulierer und interne Prüfer müssen nachvollziehen können, warum ein System einen Verdacht kennzeichnet. Daher kombinieren wir statistische Modelle mit Regelbasen und erklären Modelloutputs durch Feature‑Attribution und klare Dokumentation.
Praxisnahe Umsetzung in Köln: Beginnen Sie mit einem begrenzten Pilot (z. B. Onboarding einzelner Kundensegmente), messen Sie False Positives/Negatives, optimieren Sie Schwellenwerte und skalieren Sie schrittweise. So minimieren Sie Betriebsrisiken und schaffen Vertrauen bei Fachbereichen und Aufsichten.
Die BaFin fordert insbesondere Transparenz, Governance, Data‑Quality‑Kontrollen und Verantwortungsklarheit. KI‑Systeme in Finanz- und Versicherungsdienstleistungen müssen auditierbar sein, Entscheidungen erklärbar und Verantwortlichkeiten klar zugewiesen. Diese regulatorischen Anforderungen wirken sich auf Architektur, Deployment und Betrieb aus.
In der Praxis bedeutet das: Wir implementieren Audit‑Logs, Versionierung von Modellen und Daten, sowie Access‑Controls. Entscheidungswege werden dokumentiert, inklusive Input‑Daten, Modellversionen und Output‑Scores. So können Prüfungen durch interne Revision oder Aufsichtsbehörden zügig beantwortet werden.
Darüber hinaus ist die Einbindung von Compliance und Legal von Projektbeginn an nicht verhandelbar. Anforderungen an Datenspeicherung, Löschung und Datenlokation (z. B. On‑Premise vs. Cloud) werden frühzeitig geklärt. Für sensible Daten empfehlen wir hybride Architekturen, die Modellleistung und Datenhoheit verbinden.
Praktischer Rat: Beginnen Sie mit einem Compliance‑Gate in Ihrer Roadmap, das modellbezogene Anforderungen definiert und regelmäßige Reviews vorschreibt. So wird KI‑Engineering Teil des Risikomanagements und nicht ein nachträglicher Anpassungsfall.
Ein Advisory‑Copilot muss in die Vertriebsprozesse und CRM‑Systeme integriert werden, sonst bleibt er theoretisch. Der erste Schritt ist, konkrete Anwendungsfälle zu priorisieren: Hilfe bei Produktvorschlägen, Risikoabschätzung oder personalisierte Kundenkommunikation. Ein enger Dialog mit Vertriebsteams in Köln stellt sicher, dass der Copilot tatsächlich Arbeit abnimmt statt zusätzlichen Aufwand zu erzeugen.
Technisch bauen wir APIs, die den Copilot mit CRM‑Daten, Policen‑Informationen und Produktregeln verbinden. Wichtig ist Datenkontext: Ein guter Prompt ohne Kontext liefert falsche Empfehlungen. Daher sind Datenkonnektoren und Echtzeit‑Synchronisation entscheidend.
Ein weiterer Aspekt ist Usability: Vertriebsmitarbeiter geben viel schneller Feedback, wenn der Copilot klare Quellen nennt und Handlungsoptionen statt abstrakter Aussagen liefert. Training und Change Management sind daher Bestandteil jeder Skalierungsstrategie — kurze Workshops in Köln, kontinuierliche Feedback‑Loops und KPI‑Monitoring.
Starten Sie mit einem kontrollierten Pilot in einer Geschäftseinheit, messen Sie Akzeptanz und Impact auf Abschlussraten, und erweitern Sie schrittweise. Die enge Zusammenarbeit zwischen Produkt, IT und Fachbereich reduziert Risiko und erhöht Adoption.
Self‑Hosted Infrastruktur bietet den Vorteil der Datenhoheit, geringeren regulatorischen Unsicherheiten und oft auch Kostenvorteilen bei großem Volumen. Für Banken und Versicherer in Köln, die sensible Kundendaten verarbeiten, ist die Kontrolle über physische Serverstandorte und Netzwerkgrenzen ein starkes Argument.
Technisch setzen wir auf eine Kombination aus Self‑Hosted Komponenten (z. B. Hetzner, MinIO, Traefik, Coolify) und cloud‑basierten Modellzugängen, je nach Sensitivität der Daten. Das erlaubt es, sensible Daten intern zu halten und gleichzeitig leistungsfähige Modelle zu nutzen.
Allerdings erfordert Self‑Hosting mehr Betriebsdisziplin: Automatisiertes Monitoring, Backups, Sicherheitsupdates und Disaster‑Recovery‑Pläne sind Pflicht. Ohne diese Maßnahmen entstehen schnell Risiken, die die Vorteile aufzehren.
Empfehlung: Beginnen Sie hybrid, behalten Sie Kerndaten intern und outsource AI‑Modelle kontrolliert. Bauen Sie ein internes SRE/DevOps‑Team oder nutzen Sie Co‑Preneur‑Modelle, bei denen wir initial Betrieb und Know‑how liefern und Ihr Team schrittweise übernehmen kann.
Betrugserkennung profitiert von der Kombination aus regelbasierten Systemen und ML‑Modellen. Regeln fangen offensichtliche Fälle ab; ML‑Modelle finden subtile Muster in großen Datenmengen. Besonders effektiv ist die Fusion aus transaktionalen Daten, Textanalysen aus Schadenmeldungen und externen Signalen wie Social Data oder Telematik.
Für Versicherer in Köln ist wichtig, dass Datensilos aufgebrochen werden: Schadenhistorien, Underwriting‑Daten und Kundenkommunikation müssen zusammengeführt werden, um umfassende Features zu erzeugen. Wir bauen dafür ETL‑Pipelines und Feature Stores, die konsistente Inputdaten für Modelle liefern.
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist kontinuierliches Learning: Betrugsmuster verändern sich, daher müssen Modelle regelmäßig recalibriert und auf Drift überwacht werden. Zusätzlich benötigen Sie Feedback‑Loops von Schadensprüfern, damit Labels in hoher Qualität zur Verfügung stehen.
Operationalisierung heißt auch Playbooks: Wenn ein Modell einen hohen Betrugs‑Score ausgibt, wie reagiert das Team? Automatische Priorisierung, manuelle Prüfungen und eskalierende Workflows müssen definiert sein — nur so wird AI‑gestützte Betrugserkennung tatsächlich verwertbar.
Viele Versicherer in Köln arbeiten mit historischen Kernsystemen, die nicht einfach ersetzt werden können. Integration statt Re‑Write ist oft der pragmatische Weg: Wir bauen API‑Adapter, Event‑Bridges und semantische Layer, die Altsysteme mit modernen LLM‑Applikationen verbinden. Ziel ist, Daten nutzbar zu machen, ohne bestehende Prozesse zu destabilisieren.
Ein möglicher Ansatz ist die Verwendung von synchronen und asynchronen Schnittstellen: Echtzeit‑Anfragen (z. B. Tarifberechnungen) laufen über gesicherte APIs, während Batch‑Prozesse (z. B. Retraining, Repricing) über ETL‑Pipelines bedient werden. So bleibt die Systemstabilität erhalten und neue Funktionalitäten werden schrittweise ergänzt.
Wichtig ist ein Übersetzungs‑Layer, der fachliche Konzepte (Policestatus, Schadenskategorien) in technische Datenstrukturen überführt. Dazu nutzen wir Domain‑Mapped Schemas und Data Contracts, um Integrationsaufwand zu minimieren und gleichzeitig Datenqualität sicherzustellen.
Praktischer Tipp: Starten Sie mit einem minimal invasiven Use Case — einem read‑only Adapter oder einer kleinen API‑Erweiterung — und erweitern Sie die Integration iterativ. Das reduziert Risiko und ermöglicht schnellen Nutzwert.
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