Innovation und Kollaboration: Die Erfolgsstrategie von ERGO im Maklerbereich

Herzlich willkommen zu einer weiteren spannenden Episode von Insurance Monday, eurem Podcast für Einblicke in die Finanz- und Versicherungswelt!

Heute haben wir einen ganz besonderen Gast bei uns: Peter Koßmann, Leiter Maklervertrieb S/U von ERGO. Gemeinsam mit unseren Hosts tauchen wir tief in die Strategien von ERGO ein und beleuchten insbesondere das Makler- und Gewerbeversicherungssegment.

Wir sprechen über die Digitalisierung, den Einsatz neuer Technologien und wie ERGO auf zukünftige Trends wie Künstliche Intelligenz setzt. Zudem gibt Peter Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Konsolidierung im Maklermarkt und wie ERGO erfolgreich maßgeschneiderte Versicherungskonzepte entwickelt.

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Transcript

Sebastian Langrehr [00:00:00]:
Hallo und herzlich willkommen zum Insurance Monday Podcast, kleingedrucktes aus der Finanz- und Versicherungswelt. Dein Podcast mit spannenden Insights und exklusiven Gästen aus der traditionellen und digitalen Finanzwelt.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:00:26]:
Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge des Insurance Monday Podcasts. Heute mit dem Thema die Zukunft der Versicherung, künstliche Intelligenz und datengetriebene Entscheidung. Heute außerdem mit einem Novum in unserem Podcast, die Killer-Phrase aus dem Vertrieb oder aus der Digitalisierung. Das haben wir immer schon so gemacht. Ihr kennt das und die persönliche Killer-Phrase heute als Premiere und am Ende dieser Folge. Was uns ansonsten in dieser Folge erwartet? Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind auf dem Weg, die Versicherungsbranche nachhaltig zu verändern. Der Einsatz von Chat- und Voicebots in der Kundenbetreuung und Schadenbearbeitung, die datenbasierte Personalisierung von Marketingkampagnen und Customer Journeys, die Optimierung des Pricings durch neue Daten- und Machine-Learning-Methoden und die KI-Dunkelverarbeitung von Fotos und Dokumenten sind dabei nur einige prominente Beispiele, die wir teilweise auch schon in unseren Folgen behandelt haben. Gezielte statistische Experimente, die Anpassung aller betroffenen Kernprozesse und die nahtlose Integration von Data Analytics in die Organisation, schaffen in Zukunft die Grundlage für die datenbasierte Optimierung aller ökonomisch wichtigen Prozesse und Entscheidungen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:01:40]:
Die Verankerung dieser neuen datengetriebenen Arbeits- und Denkweisen in die ausgereiften und optimierten Prozesse einer etablierten Versicherung ist dabei eine große fachliche, technische, organisatorische und kulturelle Herausforderung, bietet dabei aber auch entsprechend große Potenziale und ökonomische Werthebel. Und eine solche etablierte Versicherung geht es heute. Bei der Huck-Hoburg nämlich wird der Weg hin zu einer datengetriebenen Versicherung durch ein konzernübergreifendes Investitionsprogramm strukturiert gestaltet. Mit Thomas sprechen wir über seine Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Praxis des Data Analytics Programms der Huck-Hoburg Und damit möchte ich unseren heutigen Gast begrüßen, Dr. Thomas Kürzdörfer von der Huck-Hoburg. Thomas, schön, dass du da bist. Ich bin Sebastian Langräher und mit mir heute aus dem Insurance-Monday-Team dabei, Julius Kretz.

Julius Kretz [00:02:30]:
Ja, hallo auch von meiner Seite, Thomas. Schön, dass du hier bist. Und ich würde sagen, wir starten auch direkt mit dir. Stell dich und deinen Werdegang doch bitte kurz vor.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:02:38]:
Gerne ja, also ich habe ursprünglich mal Physik studiert vor mittlerweile langer Zeit und in Computerphysik promoviert. Beschäftige mich eigentlich seit meiner Promotion auch schon in der Diplomarbeit mit den Themen Daten, Programmierung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz. Ich war dann längere Zeit im Ausland unterwegs in der Forschung, unter anderem am Georgia Tech in Atlanta, als Juniorprofessor an der Uni Potsdam. Und ich bin 2018 zu Hook Coburg gekommen, damals als Data Scientist und Product Owner. Und seitdem beschäftige ich mich bei der Hook Coburg mit den Themen Data Science und maschinelles Lernen in verschiedenen Rollen. Ich habe als Data Scientist gearbeitet, auch einige Modelle selbst entwickelt, die heute noch laufen, als Product Owner, als Projektleiter in verschiedenen Projekten, insbesondere im Aktuariat für die Schaden- und Unfallversicherung. Und ich habe seit 2021 dem Kernteam angehört, das unser heutiges Data Analytics Programm mit entwickel, konzeptioniert, entworfen hat. Und im Jahr 2022 wurde dieses Data Analytics Programm offiziell gestartet und die gleichnamige abteilung gegründet die ich jetzt stand heute auch leiten darf, die zentrale abteilung für data analytics bei der hokoburg und unser data analytics program und damit bin ich heute übergreifend in der HOKU-Burg für den Konzern für die Themen Datenmaschinenlernung und künstliche Intelligenz verantwortlich.

Julius Kretz [00:04:09]:
Super seit 2018 in der Branche habe ich wahrgenommen das heißt vorher mit Versicherung nichts zu tun gehabt oder?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:04:15]:
Rein gar nichts ja ich habe mich auch vor 2018 überhaupt nicht in der Versicherungsbranche gesehen. Und als ich hier zur Vorstellung nach Coburg gefahren bin, habe ich mich auch gefragt, was mache ich hier eigentlich? Aber ich habe mich von anfang an in die hokoburg verliebt und auch in den bereich data science hier, denn man hat hier wahnsinnig viele chancen und möglichkeiten und ich bin sehr glücklich in der versicherungsbranche ja.

Julius Kretz [00:04:42]:
Ja cool super lieber thomas dich auch persönlich besser kennen zu lernen gibt es auch für dich die schnellen fünf vorab und ich starte mal mit der ersten frage to do liste auf papier oder digital in der app.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:04:57]:
Papier ganz eindeutig.

Julius Kretz [00:04:59]:
Papier ich ich werde verrückt ja walk and talk oder klassisch telefonat.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:05:05]:
Talk and coffee würde ich sagen.

Julius Kretz [00:05:08]:
Auch gut auch gut also den digitalen kaffee der geht dann auch her hauptsache sprechen dabei.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:05:15]:
Hauptsache sprechen ja sprechen ist extrem wichtig.

Julius Kretz [00:05:18]:
Sehr schön. Office in Coburg oder Homeoffice?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:05:22]:
Tatsächlich fast ausschließlich Office in Coburg, weil ich einfach diesen persönlichen Kontakt sehr schätze und der auch sehr wichtig ist gerade in meiner Aufgabe mit einem großen Team mit vielen Menschen und Schnittstellen ist einfach dieser persönliche Kontakt sehr wichtig.

Julius Kretz [00:05:38]:
Cool. RIP-Eye, Medium Rare oder die Veggie Bowl?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:05:42]:
RIP-Eye und tatsächlich auch Medium Rare, ja.

Julius Kretz [00:05:46]:
Die Frage haben wir übrigens schon häufiger gestellt und irgendwie bildet sich da ein Muster. Aber gut, lassen wir das mal so stehen. Versicherung digital oder in der Agentur vor Ort gekauft?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:05:56]:
Ich habe tatsächlich alle meine Versicherungen digital bei der HUC24 abgeschlossen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:06:01]:
Der Gen AI Hype hat schon längst auch die Versicherungsbranche erfasst, aber die großen skalierbaren Lösungen bleiben bislang irgendwie noch aus. Thomas, woran liegt das aus deiner Sicht?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:06:11]:
Sehr gute Frage. Zum ersten oder zum einen ist es so, glaube ich, dass man schon sagen muss, es gibt sehr viele gute Ideen und auch einige tolle Anwendungen, die bei Erstversicherern umgesetzt wurden mit GenAI. Es ist also nicht so, dass es da gar nichts gibt, aber es stimmt schon, die großen skalierbaren Lösungen, die bleiben bislang aus. Man tut sich auch schwer damit, auch wir, auch alle anderen Versicherer. Ich glaube, das liegt daran, dass wenn wir über große, skalierbare Lösungen von GenAI reden, dann reden wir automatisch auch über die großen, produktiven Prozesse bei den Versicherungen, also die Operations. Wir reden über Schadenbearbeitung, wir reden über Kundenservice per Telefonie oder E-Mail, wir reden über Vertriebsprozesse. Und das macht die Sache eben kompliziert. Denn diese Prozesse sind einerseits komplex und bislang sind sie eben voll auf die Bearbeitung durch menschliche Sachbearbeiter ausgerichtet und daraufhin optimiert.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:07:10]:
Und die Abläufe sind alle entsprechend gestaltet. Und was man jetzt machen muss, ist, man muss all diese Prozesse und Abläufe einmal nochmal neu durchdenken mit einem datengetriebenen Mindset und einem datengetriebenen Know-how und diese Prozesse auch teilweise wirklich komplett überarbeiten. Die Abläufe überarbeiten, die Reihenfolge überarbeiten, die Daten in der ausreichenden Qualität zum richtigen Zeitpunkt für die maschinellen Lernverfahren auch zur Verfügung zu haben, darauf basierend dann Entscheidungen zu treffen und die Prozesse neu zu gestalten. Und Das wiederum ist die eigentlich wirklich große Aufgabe. Denn dafür sind Erstversicherer Stand heute nicht gut aufgestellt. Die allermeisten zumindest. Es sind wenig Leute mit Machine Learning und KI-Know-how in dieser Prozessgestaltung involviert. Die sitzen oftmals bei den Entscheidungen nicht mit am Tisch.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:08:07]:
Sie stoßen natürlich auf alle möglichen Ablehnungen, wenn es dann darum geht, irgendwie, stell dir vor, ich komme als Data Scientist jetzt in so eine Abteilung, die einen Riesenprozess für viele tausend Sachbearbeiter gestaltet und dann sag ich, sag dir jetzt, wie du das neu machen musst, dann sagen die natürlich als erste, wie willst du das denn machen? Du kannst das doch gar nicht, du hast doch gar kein Know-how in der Schadenbearbeitung, im Vertrieb, in der Kundenbetreuung etc. Und das ist dann das eigentliche Problem. Man muss die Organisation neu durchdenken, die Prozesse neu durchdenken, die Zuständigkeiten neu durchdenken, die Abläufe neu durchdenken. Und das ist das eigentlich große Thema. Und das ist wesentlich schwieriger als einfach so eine Gen AI produktiv zu bekommen, denn das geht relativ schnell. Den Pilot hat man an einem Tag, aber wirklich damit die großen Hebel zu heben, die wir tatsächlich bei den Versicherungen haben, ist extrem schwer und es muss groß und ganzheitlich gedacht werden.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:09:05]:
Ja okay und den Data Scientist zu sagen, du weißt doch gar nicht wie das geht, du hast doch davon gar keine Ahnung, sozusagen diese besondere fachliche Ahnung, Ist das mehr Einwand, ist das mehr Vorwand, ist da was dran?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:09:18]:
Da ist komplett was dran und der Data Scientist allein kann das natürlich überhaupt gar nicht bewerten. Der kann ja noch nicht mal die Daten verstehen, die ihr da seht im Data Warehouse über so einen Schadenprozess. Wir brauchen die Schadenexpertinnen und Experten genauso wie die Data Scientisten und die Machine Learning Engineers und auch die Kollegen der IT, die dann diese Dinge umsetzen. Wir brauchen das alles als Know-how und Skillset in einem Team gemeinsam. Und sie müssen gemeinsam diese Probleme lösen. Und das bedeutet aber, dass wir in so einer typischen Matrix-Organisation dann aufgestellt sein müssen und plötzlich eine neben IT und Fachexpertise noch eine neue Expertise mit dazu kommt. Und das ist die Expertise Daten und Machine Learning. Und die gibt es ja in vielen Versicherungen gar nicht mal so richtig.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:10:06]:
Und die erst mal mit Neue dazu zu stellen, neue Entscheidungsgrundlagen herzustellen und die Prozesse damit zu hinterfragen, das ist das, was das Data Analytics Programm macht und ausmacht. Und das ist die Grundlage dafür, tatsächlich dann die großen skalierbaren Lösungen zu schaffen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:10:23]:
Siegert Es ist total nachvollziehbar. Wir haben uns ja im Vorfeld Gedanken darüber gemacht, was wir dich heute fragen werden und werden zum Thema Recruitment und Talente später noch kommen. Aber was ich raushöre ist, dass es durchaus auch sozusagen mit Kultur zu tun hat. Also gemeint ist nicht, dass dann Culture Clash womöglich vorherrscht, sondern man muss sich auch erstmal daran gewöhnen, dass es ein anderes aktualisiertes Setup braucht an Team und an Skills, als wir das vielleicht noch gewohnt waren, damit es funktionieren kann. Das höre ich gerade raus.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:10:56]:
Ja, genau so ist es. Ich zitiere immer Peter Drucker, der sagte Culture Eats Strategy for Breakfast. Das ist ein bisschen ausgelutscht, weil man schon so oft gehört hat, aber es ist halt einfach richtig. Also ich kann 1000 Strategiepapiere über eine Datenstrategie oder eine KI-Strategie aufzeichnen, wenn das Mindset der Leute in der Organisation. Und das fängt beim Vorstand an und hört bei den Mitarbeitern auf und zieht sich einmal durch die komplette Organisation. Wenn das nicht stimmt, dann wird man scheitern. Und deswegen ist auch ein ganz wesentlicher Teil unserer Reise hin zum datengetriebenen Unternehmen, genau diese Punkte zu adressieren und ein datengetriebenes Mindset in die Köpfe der Mitarbeitenden, der Leitenden, der Vorstände, aber eben auch in unsere Prozesse zu etablieren und das durchzusetzen. Das ist ganz, ganz wesentlich.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:11:51]:
Cool. Zu euch kommen wir ja auch genau jetzt. Aber die Peter-Joger-Phrase, das war noch nicht die Killer-Phrase. Also da sind wir noch gespannt, was du dann später noch zum Besten geben wirst. Die nächste Frage, die ich hätte, ist die Huck-Kuh-Book hat ja auch schon im Jahr 2021, also eigentlich noch vor dem großen Gen AI-Durchbruch, in das Data Analytics Programm investiert. Was waren damals die Gründe dafür? Und was waren dabei die größten Herausforderungen? Ich nehme mal an, es hat auch was mit Kultur zu tun, weniger als womöglich mit Geld. Aber du weißt es besser.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:12:23]:
Geld ist natürlich auch immer ein Thema, denn wenn man sich mal aufschreibt, was es denn so an Investitionen braucht, das wirklich ganzheitlich anzugehen, das Thema, und auch eine entsprechende Organisation aufzubauen, die das dann auch stemmen kann, dann steht da schon eine Zahl, die jetzt nicht unbedingt jeden Entscheider sofort auf Anhieb glücklich macht. Insofern, ja, das hat Überzeugungsarbeit geleistet, unsere Organisation, unseren Vorstand auch davon zu überzeugen, dass diese Investition es wert ist. Was waren die Gründe? Also, ich glaube, der Hauptgrund war tatsächlich aus meiner Sicht, dass wir eben für uns erkannt haben, dass wir nicht so weitermachen können, indem wir einfach einzelne Data Scientisten irgendwo in Fachbereiche reinsetzen oder in die IT reinsetzen und ihnen sagen, mach mal, weil sie eben an diesen grundsätzlichen kulturellen, IT-infrastrukturellen und auch den Mindset-Herausforderungen scheitern Und weil wir so auf diese Art und Weise nicht die großen skalierbaren Lösungen schaffen. Die einzelnen Data-Scientisten sind nämlich, wenn sie konfrontiert werden mit, dass wir, seid ihr nicht zuständig und wir werden jetzt wegen euch unseren Prozess nicht ändern und ihr müsst uns schon genau sagen, was bei dem Modell rauskommt, bevor wir euch die Daten dazu geben. Die kommen dann nicht weiter. Und das war der Hauptgrund für uns zu sagen, wir brauchen einen ganzheitlichen Angang für das ganze Thema, das natürlich Recruiting mit berücksichtigt, das das Thema Mindset und Kultur mit berücksichtigt, Verantwortlichkeiten, Organisation und eben auch das Thema IT-Infrastruktur, weil es all diese Komponenten braucht, tatsächlich am Ende auch aus den Daten ermessbare Mehrwerte zu heben.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:14:04]:
Ja, okay, cool. Wir hatten euch, also die Huck Coburg, auch schon mal bei uns zu Gast, damals zum Thema Huck Autowelt. War total spannend, weil auch irgendwie versicherungsfremdes geschäft und so weiter. Ihr meint es schon ernst mit der transformation und der diversifizierung der geschäftsmodelle oder? Und welche überraschenden weiteren beispiele aus eurem konzern gibt es da vielleicht noch?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:14:30]:
Also ja wir meinen das ernst wir meinen das sehr ernst ich sage immer, wenn die huck mal was macht dann macht es auch wirklich richtig. Das zeichnet uns, denke ich, aus und unterscheidet uns auch von vielen anderen Erstversicherern. Hat sicherlich auch mit unserem status als versicherungsverein auf gegenseitigkeit zu tun wir können deshalb auch anders planen als jetzt beispielsweise börsennotierte versicherer aber wir sind jetzt nicht diejenigen die jedem trend hinterher rennen und dafür irgendwie dreimal im jahr die strategie wechseln sondern wir überlegen uns sehr sehr konsequent was passt zu uns was passt so gut günstig gelb und was brauchen wir unser Geschäftsmodell auch langfristig erfolgreich zu machen. Und wenn wir der Überzeugung sind, dass wir das brauchen, dann setzen wir es auch konsequent Weiteres Beispiel. Ich glaube, es gibt einige in unserem Konzern, in unserem Unternehmen. Eines, was mir spontan einfällt, ist das Thema Telematikversicherung. Die Huck Coburg bietet jetzt mittlerweile seit 2016 durchgehend eine Telematikversicherung, eine Kfz-Versicherung an. Einmal gab es einen Technologiewechsel im Jahr 2019.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:15:40]:
Das heißt von 2016 bis Anfang 2019 für junge Fahrerinnen und Fahrer, stand heute eben auch für alle Fahrerinnen und Fahrer. Und das Thema Telematik ist eines, das viele Versicherer angefangen haben, dann wieder aufgehört haben, dann irgendwie in Technologieanbieter gewechselt und so richtig konsequent durchgeholt. Seit 2016 haben das nur ganz, ganz wenige. Und wir bei der HOKUburg haben das auch insofern konsequent gemacht, dass wir einfach ganz, ganz viele dieser Kernelemente einer Telematikversicherung selbst gebaut haben bei uns. Wir haben Telematik Analytics Team aufgebaut für die Fahrdatenauswertung, IT-Infrastruktur, Cloud-Umgebung, eine Telematik-Verwaltung in unseren Bestandssystemen implementiert und haben ganz, ganz viel grundlegend neu gemacht, haben auch extrem viel dabei gelernt in der Customer Interaction, weil wir natürlich jetzt plötzlich bei den Kunden und Kunden auf dem Smartphone stattfinden, täglich mit den Kunden und Kunden interagieren über Telematik. Und wir haben so extrem viel dabei gelernt, was die Herausforderungen mit diesen neuen digitalen Services angeht, die direkte Kundeninteraktion, auch die Service Level, die Kunden heute erwarten, aber auch, was einfach Cloud-Infrastruktur, was Data Science, Big Data Themen angeht, dass wir extrem stark davon profitiert haben. Und natürlich haben wir in den ersten Jahren erstmal, war das ein Draufzahlengeschäft für die Huckuburg. Das ist ganz klar.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:17:08]:
Das ist eine Investition. Und diese Investition, da muss man mutig sein. Da braucht man das Backup des Vorstands. Und man muss am Ende des Tages das eben auch durchholen. Und das Telematik Beispiel ist eines, das für mich zeigt, wieso die Huckuburg anders tickt als andere, weil wir diese Investitionen als Haus getätigt haben und das bis heute konsequent durchgezogen haben und sehr stark davon profitieren als Haus.

Julius Kretz [00:17:30]:
Super lass uns nochmal tiefer reingehen ich würde gerne auf einen punkt nochmal eingehen den du eben adressiert hast das thema kultur. Jetzt nur so zurückblicken euer programm läuft ja jetzt schon ein paar jahre sogar zweieinhalb. Was waren die erfolgsfaktoren wenn du dich für maximal drei entscheiden könntest warum ist euch das gelungen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:17:54]:
Also der erste erfolgsfaktor aus meiner sicht ist dass wir von anfang an. Erkannt haben dass es ein großer transformationsprozess ist den wir vorhaben Also es geht nicht nur ich mache jetzt mal ein KI-Modell und packe das in den Prozess rein, sondern es ist ein Transformationsprozess, der auch Zuständigkeiten, Organisation, Mindset betrifft und uns deshalb von Anfang an eine professionelle Change-Beratung mit dazu geholt haben. Also Sabine, wenn du zuhörst, schönen Gruß. Du bist auch ein ganz wesentlicher Erfolgsfaktor für dieses DA-Programm. Es ist einfach ganz, ganz wichtig, dieses Thema professionell anzugehen. Ein zweiter Erfolgsfaktor war tatsächlich, dass unser kompletter Vorstand dieses DA-Programm sehr intensiv diskutiert, aber dann am Ende des Tages auch einstimmig und gemeinsam verabschiedet hat und auch sich dahinter stellt. Und das ist einfach, dieses C-Level-Commitment ist unfassbar wichtig für alles, was man tut, insbesondere, wenn man solche Transformationsprozesse angeht, dass man wirklich diese Rückendeckung hat, durch die Leitenden, durch den Vorstand, das auch durchzuholen, ohne dass wäre das unmöglich. Ich glaube, der dritte Erfolgsfaktor, den wir haben, ist, dass wir eine klare Business-Case-Systematik haben, nach der wir auch unsere Use-Cases priorisieren.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:19:13]:
Und wir deshalb diese ganzen KI-Use-Cases, wo irgendjemand kommt und sagt, ich hab eine gute Idee und lass uns das mal machen. Und dann die nächsten drei Jahre darauf verschwendet, irgendwas zu entwickeln, was am Ende keiner nutzt. Einfach nicht haben bei uns, weil wir ganz klar uns zu jedem Use-Case überlegen, was ist der Mehrwert in Euro, den wir damit heben können. Können wir das messen? Können wir HART durch AB-Tests oder andere Alternativen messen, wie groß dieser Mehrwert ist? Und HART auch nach diesen Nutzen, Kosten, Überlegungen unsere Use Cases priorisieren und unsere Arbeit und Kapazitäten darauf konzentrieren, wo wir unseren Kundinnen und Kunden und damit auch der HOKU-Work den größten messbaren Mehrwert liefern. Und das erlaubt es uns wirklich, die großen use cases anzugehen und nicht in irgendwelchen kleinen piloten uns zu verlieren wie es eben vielen anderen erst versichern geht.

Julius Kretz [00:20:09]:
Das waren drei das war schon mal gut mich wird ja tatsächlich eins noch tiefer interessieren du hast es so labi da gesagt dann hatten haben wir es geschafft das vorstandscommitment zu bekommen jetzt wie macht man das denn also wie habt ihr das geschafft dass der gesamte vorstand der koburg sagt da stehe ich dahinter. Wann das ich sag mal use cases die irgendwie begeistert haben, waren das Piloten, die begeistert haben und mit Sicherheit hat der Thomas auch begeistert, aber wie ist dir das gelungen?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:20:38]:
Also es ist ja nicht nur mir gelungen, sondern es ist dem ganzen Team gelungen, das ist schon mal ganz ganz wichtig, allein geht da irgendwie gar nichts, sondern ich hab ja schon von Anfang an gesagt, es war ein großes Kernteam oder ein Kernteam von Leuten, die das durchgeholt haben. Es war auch vor meiner Zeit in der Verantwortung. Also da möchte ich gar keine Lorbeeren für mich einstreichen, die nicht mir gehören. Ich glaube, es ist so, dass wir bei der Huckoburg auch die wirklich tolle Voraussetzung haben, die ich sehr schätze, dass wir sehr inhaltlich sachlich getrieben sind, durch eben diesen Kundennutzen. Und alle unsere Vorstände lassen sich durch diese fachlich guten Argumentationen überzeugen. Und sie wollen das auch alle wirklich inhaltlich verstehen. Was machten ihr da? Was machten den Unterschied? Wie wollt ihr das denn erreichen? Und das sind sehr intensive Diskussionen, die man führt, aber das sind wirklich sehr konstruktive Diskussionen. Und diese Diskussion haben wir natürlich nicht nur mit den Vorständinnen und Vorständen geführt, sondern auch mit allen Leitenden, auch auf operativer Ebene mit den Mitarbeitenden.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:21:46]:
Und wir haben alle mitgenommen auf diesem ganzen Weg. Das tun wir heute noch. Das ist nicht so, dass irgendwie der Thomas hingeht und sagt, ich habe eine tolle neue Use-Case-Idee und die machen wir jetzt. Und weil ich jetzt hier der Chef bin, setze ich das durch. Sondern die Ideen kommen immer aus den Teams heraus, aus den interdisziplinären Teams. Die können von Fachbereichen kommen, von den Data Scientistsen, von der IT. Und wenn es eine gute Idee ist, dann zählt diese Idee und setzt sich durch. Und das Ergebnis messen wir einfach hart an den Daten und können dann nachweisen, wie das funktioniert.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:22:18]:
Und ich glaube, auch ein weiterer entscheidender Punkt ist, dass wir unserem Vorstand wirklich versprochen haben, wir lassen uns auch an diesen gemessenen Mehrwerten messen. Also, lasst uns bitte mit einer Anfangsinvestition starten Und danach weisen wir euch nach, wirklich hart gemessen, dass das funktioniert und dass wir dem Unternehmen viel mehr Mehrwert bringen, als wir ihn kosten. Und das war am Ende des Tages auch mitentscheidend. Und das konnten wir nachweisen, wir konnten das messen und das hat natürlich auch vieles leichter gemacht.

Julius Kretz [00:22:50]:
Das heißt aber, messen bezieht sich in dem Fall tatsächlich auf, weil du es so schön gesagt hast, ihr habt eine Business Case Logik, auf das Thema, wir steigern die Effizienz, oder was messt ihr noch?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:23:04]:
Also am Ende des Tages messen wir für jeden Data Analytics Service, den wir realisieren im DA-Programm den Nutzen und wir rechnen den immer in Euro Es gibt natürlich irgendwie Sachen, wo man das sehr direkt machen kann, beispielsweise in der Schadenbearbeitung, in der Betrugserkennung und so weiter. Da habe ich einfach reduzierte Schadenaufwände. Es kann aber auch bei der Neukundenakquise sein, dann muss ich mir halt ausrechnen, was bringt mir ein Neukunde als Konzern und das ist dann der Mehrwert, den ich mir anrechne, wenn ich den Neukunden gewinne. Und wir machen das vor allen Dingen immer über AB-Tests. Das heißt, ich habe den bisherigen Prozess, wie er bisher stattfand, ohne DA-Programm, egal wie optimiert der ist. Und jetzt stelle ich ein neues Machine Learning-Modell daneben und experimentiere aber gleichzeitig noch weiterhin mit dem alten Prozess, auch einen Referenzmesswert zu haben. Und dann messe ich einfach beispielsweise, wie viele Kunden habe ich jetzt mit dem alten Marketing Verfahren gewonnen, wie viel habe ich mit dem neuen gewonnen und dann kann ich eben nachweisen was mir diese neue Entwicklung bringt. Und auf die Art und Weise kann ich hart messen in Euro.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:24:17]:
Was bringt mir dieser konkrete Analytics Service?

Julius Kretz [00:24:21]:
An der Stelle glaube ich also total nachvollziehbar und dann im Sinne von Neukundengewinnung vorstellbar. Wenn wir jetzt mal weiterdenken, so Prozesseffizienz ist ja oftmals genau die kennzahl und die frage ist es gibt ja immer noch den kunden der auch sagt ich möchte trotz allem irgendwie die den persönlichen kontakt da wirst du nie eine effizienz in dem sinne berechnen können oder andersrum, ihr habt heute schon vielleicht prozesse die sind total effizient und jetzt kommt zusätzlich noch ein neuer kanal dazu der vielleicht mit einer ki versehen wird. Das heißt ich muss ja irgendwo auch den den den Kundenwert bestimmen. Könnt ihr das heute, den Kundenwert bestimmen?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:25:05]:
Wir haben viele verschiedene Kennzahlen für den Kundenwert. Denn, also ich habe interessanterweise festgestellt, wenn man mit zehn Leuten redet, kriegt man zwölf verschiedene Meinungen darüber, was der Kundenwert ist. Ja, Aber das ist tatsächlich eines der Themen, an denen wir gerade im Data Analytics Programm arbeiten, übergreifende Systematiken und Logiken für, was ist ein Kunde eigentlich wert für die Versicherung, also was ist eigentlich ein kundenwert zu haben und das auch in den zugriff technisch in den zugriff und fachlich in den zugriff von allen abteilungen ressorts des konzerns zu bringen auch wirklich eine einheitliche basis zu haben auf der dann alle agieren das ist eine spannende herausforderung da gibt es tatsächlich sehr viele unterschiedliche dinge die man damit beleuchten muss.

Julius Kretz [00:25:49]:
Ja glaube ich dir sofort und das dann irgendwo mit dem ziel messbar zu machen dann brauchst du halt so ein modell weil ansonsten wird die prozesseffizienz, den nächsten kundenwunsch vielleicht sogar schlagen und du müsstest eigentlich sagen naja dem kundenwunsch können wir nicht folgen weil die Prozesseffizienz geht vor oder der Business Case ist einfach besser für das Thema, was er dann vielleicht dort umsetzt. Superspannend. Eine letzte Frage noch, weil du es auch angesprochen hast und da muss ich einfach rein. Du hast gesagt, ihr habt viel selber gemacht. Ist das ein Erfolgsrezept? Also seid ihr Hands-on und macht die dinge selber oder wie blickt ihr auch auf ich sag mal externe lösungen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:26:28]:
Also es macht überhaupt gar keinen sinn alles selber zu machen. Ich glaube, das ist eine ganz, ganz wesentliche Erkenntnis. Aber die Art und Weise, wie ich darüber nachdenke, ist, was sind wir denn als Versicherer, wenn wir alle unsere Kernprozesse, also unser Marketing, unseren Vertrieb, unser Pricing, unsere Schadenbearbeitung auslagern an irgendwelche externen Dienstleister, nur weil die jetzt vielleicht KI-Know-how oder Data-Know-how haben, das wir erst mühsam aufbauen müssen. Und dann glaube ich, dass wir, wenn wir mal 10, 20 Jahre in die Zukunft gehen, wenn all diese Prozesse nämlich, also sowohl Marketing und Vertrieb als auch die Schadenbearbeitung, als auch das Pricing sehr stark Machine Learning und KI-basiert sein werden, wir diese Prozesse, wenn wir die vollständig abgeben, an externe Dienstleister am Ende nur noch eine Bank sind. Wir zahlen die Dienstleister für die Schadenbearbeitung, wir zahlen Dienstleister für den Vertrieb. Ich mache irgendwie ein Vergleichsportal, verschärfe ich meine Versicherung und hintenrum zahle ich einen Dienstleister, die Schäden zu regulieren und zwischendrin zahle ich noch dem Kunden seinen Schaden aus. Ich bin am Ende eine Bank. Und für uns geht es hier tatsächlich die Frage, will ich eine Versicherung bleiben oder will ich eine Bank werden? Und wir als Huckoburg wollen eine Versicherung bleiben.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:27:49]:
Und das heißt, dass wir in den unseren Kernkompetenzen im Pricing, im Marketing und Vertrieb, in der Schadenbearbeitung, aber auch in vielen internen Prozessen die Kompetenz bei uns aufbauen und bündeln müssen. Und dazu muss ich das auch selber bauen oder zumindest dabei sein, wenn die Dinge gebaut werden. Und das ist der Grund, wieso wir sehr viel selber machen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:28:15]:
Sozusagen Use Cases, du hattest gerade die verschiedenen Bereiche, Fachbereiche, Teams angesprochen. Was ist denn so der Killer Use Case, wo du sagst, hey, da war es so super sonnenklar, dass wir mit unserem Ansatz irgendwie direkt Geld gespart haben. Oder es war so super sonnenklar, dass wir viel, viel leichter an Erkenntnisse gewonnen haben, die dann wiederum strategische Ableitung leichter gemacht haben. Welchen, sozusagen, motivatorischen Use-Case kannst du mit uns teilen, sodass wir hier alle durch das Zuhören anstecken, es euch gleich zu tun?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:28:45]:
Ja, ist ein bisschen schwierig, weil wir haben total viele richtig coole Use Cases, die mir alle am Herzen liegen. Aber es gibt eine Geschichte, die ich wirklich gerne erzähle, weil sie so ein bisschen diese Kraft und Power von Machine Learning in der Versicherung und der Optimierung von Prozessen darstellt und auch eine totale low hanging fruit ist, die mir wirklich sehr gut gefällt. Der Prozess ist folgender, die Kobolk, wie viele andere Kfz-Versicherer, schreibt in regelmäßigen Abständen einmal im Jahr bislang ausgewählte Kundinnen und Kunden an und fragt sie nach einer Aktualisierung von ihren Tarifierungsmerkmalen, weil die sich halt nun mal ändern. Also beispielsweise eine Jahresfahrleistung oder steht das Fahrzeug noch in der Garage oder nicht. Hat sich daran etwas geändert? Natürlich haben Kundinnen und Kunden die Möglichkeit, das aktiv zu ändern, indem sie bei uns anrufen oder auf die Webseite gehen und das eintragen. Und gerade wenn die Fahrleistung runtergeht, wie während Corona, machen das natürlich gerade auch viele Leute. Aber wenn die Fahrleistung hochgeht, dann hat man jetzt nicht notwendigerweise die größte Motivation, aktiv bei der Versicherung anzurufen und Bescheid zu geben, weil ja dadurch auch der Beitrag steigt, wenn ich jetzt plötzlich mehr fahre. Und herauszufinden, wie häufig das vorkommt, bei welchen Kundinnen und Kunden, gibt es diesen Prozess, wo man nicht alle Kundinnen und Kunden, weil wir können nicht 14 Millionen anschreiben, sondern ausgewählte, zufällig ausgewählte Kundinnen und Kunden angeschrieben hat in der Vergangenheit, sag mal, wie ist eigentlich dein Kilometerstand und steht dein Fahrzeug nach wie vor in der Garage? Und das haben wir über viele Jahre zufällig gemacht.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:30:25]:
Und dann ist eines Tages, ich war damals Teamleiter im Aktoriat und dann kam ein junger Verbundstudent zu uns und sagte, er hätte eigentlich total Lust drauf, bei uns sein Praxissemester zu machen, ob wir nicht irgendwie einen Use Case haben, wo man so ein bisschen mit Machine Learning was machen kann. Und dann haben wir gesagt, wir haben eine coole Idee, Das kann man in ein paar wenigen Monaten gut machen. Da muss man auch nicht der große KI-Experte sein, aber da kann man sich richtig gut einarbeiten. Wir haben einen Datensatz von Kunden und Kunden, die haben wir in der Vergangenheit zufällig ausgewählt angeschrieben und haben die Ergebnisse davon. Wir wissen also, welche von den Kunden und Kunden mehr gefahren sind als angegeben und welche weniger. Nimm noch mal diesen Datensatz und versuche ein Machine Learning Modell zu trainieren, das voraussagt, welche Kundinnen und Kunden mit welchen Eigenschaften sehr wahrscheinlich deutlich mehr fahren, als sie uns angegeben haben, sodass wir gezielt die anschreiben können in unserer nächsten Aktion. Und das hat er gemacht, hat ein Machine Learning Modell trainiert, war wie gesagt ein paar Monate bei uns da, hat sich da super eingearbeitet. Fabian, wenn du zuhörst, schön Gruß, war eine richtig großartige Arbeit.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:31:35]:
Und das ist tatsächlich einer meiner Lieblings-Use-Cases. Denn am Ende des Tages haben wir die nächste Anschreibeaktion so gestaltet, dass wir den Kollegen einfach eine Excel-Liste gegeben haben und gesagt haben, schreibt doch mal die Kundinnen und Kunden an. Wir glauben, das könnte irgendwie erfolgsversprechend sein. Und die Huckkoburg hat dadurch einen achtstelligen Betrag eingenommen. Messbar. Einfach nur, wir haben nichts an dem Prozess geändert, nur bestimmte Kunden nicht mehr zufällig ausgewählt, sondern Machine Learning Modell vorhersagen lassen. Wer hat uns denn wahrscheinlich eher eine Falschangabe gemacht und uns zu wenig Jahresfahrleistung angegeben? Und das ist ein super cooler Prozess. Das hat ein Werkstudent, ein Verbundstudent machen können mit wirklich wenig Data Science Vorerfahrung und zeigt einfach die Kraft, die Machine Learning hat und wie viele low hanging fruits immer noch heute in der, bei einem Erstversicherer rumhängen garantiert bei uns auch.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:32:29]:
Man muss es nur finden und die richtige Idee haben und den Prozess damit optimieren.

Julius Kretz [00:32:33]:
Und wie seid ihr auf die Idee gekommen? Ich meine, das hört sich großartig an. Und wenn du mit den Bedrängen hier dich herum wirfst, dann frage ich mich, wann du für uns die Datenanalyse machst, hier im Podcast und uns den Boost gibst. Das hört sich gut an. Aber wie kommt der da, also wie ist der Prozess, so eine Idee zu entwickeln?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:32:51]:
Ja, wie ich vorhin schon gesagt habe, Stand heute arbeiten wir in den Data-Vertex-Programmen in interdisziplinären Teams. Also wir haben beispielsweise ein Team für das Pricing, ein Team für das Marketing, eines Offline-Marketing, eines Offline-Online-Marketing. Wir haben ein Team für die Krankenversicherung, ein Team für die Prozessautomatisierung und so weiter. Und in diesem Team sitzen Fachexperten, Fachexperten zusammen mit den Data-Scientisten, mit den Machine-Learning-Engineers und den Kolleginnen und Kollegen aus der IT zusammen. Und die machen sich Gedanken. Die setzen sich mit den Prozessen beispielsweise im Schaden auseinander. Wir sind sehr eng mit den Fachbereichen im Austausch und gemeinsam entwickeln sie Ideen. Und allein schon mit diesen verschiedenen Fachrichtungen, die da reinkommen, mit diesen verschiedenen Blickweisen der verschiedenen Leute und den verschiedenen Skillsets, einfach nur mal Daten zu analysieren, drauf zu schauen, auch Auffälligkeiten festzustellen und dann darauf basierend wieder neue Ideen abzuleiten.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:33:51]:
Das ist ein extrem großer Mehrwert. Und dann packen wir diese Use Cases auf unsere Roadmap, bewerten die nach Nutzen und Kosten. Und wenn wir sehen, da gibt es potenziell sehr, sehr viel Nutzen und die Kosten sind in dem Rahmen, die wir eben in unserem Investitionsbudget haben, dann gehen wir da rein und lagern unsere Kapazitäten darauf an und gehen den Use Case an und messen anschließend, was hat es uns gebracht. Und so stellen wir übergreifend mit den ganzen Konzernen Use Case Portfolio zusammen und können am Ende auch ganz konkret sagen, was hat es uns gekostet und was hat es uns gebracht.

Julius Kretz [00:34:27]:
Ja, und gleichzeitig klingt für mich daraus das Thema wieder Kultur. Also, dass du überhaupt auf den gedanken kommst so eine analyse zu fahren das ist wahrscheinlich auch eure rolle wenn ich es richtig verstehe diesen gedanken dort einzupflanzen der wert von daten letztendlich was kann ich damit tun Ich habe vor kurzem ein spannendes Beispiel gehört, die Korrelation von dem, ich sag mal, Nachhaltigkeitsverhalten oder den Nachhaltigkeitskennziffern zum Thema Preissensibilität eines Kunden. Da gibt es wohl eine Korrelation und ich sag mal, diesen Gedanken reinzubringen, zu sagen, hey, wir erheben hier Daten, wir haben hier Daten und das bedeutet für den Bestand folgendes oder ich kann mit den Kunden so oder so umgehen diesen Gedanken das verstehe ich richtig das bringt ihr letztendlich rein und penetriert dieses Denken.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:35:16]:
Das stimmt das ist richtig wobei wir auch ganz klar langfristig das Ziel haben, dass nicht nur wir das einbringen, sondern dass alle Fachbereiche der Hukoburg dieses Mindset selber aufbauen und auch in den Fachbereichen verbreiten. Denn diese Reise hin zum datengetriebenen Unternehmen gelingt nur, wenn wir möglichst viele, idealerweise alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Unternehmens mitnehmen. Und diese datengetriebene Denkweise können nicht nur wir einbringen. Natürlich stimulieren wir das. Das ist auch unsere Aufgabe. Aber es kommen genauso viele richtig, richtig gute Vorschläge aus den Fachbereichen. Und das ist eine Wechselwirkung. Je mehr Erfolg diese Teams haben, je mehr wir datengetriebene Use Cases umsetzen, umso mehr Ideen kommen und umso mehr finden auch diese datengetriebenen Denkweisen Halt.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:36:08]:
Deswegen machen wir auch viele Community Austauschaktionen. Wir haben Vorträge, die große data analytics community mit externen vorträgen wo wir uns stimulieren lassen auch von ideen aus anderen branchen wir machen internen austausch sehr viel offen für alle data analytics interessierten und nicht nur für die data scientisten weil eben auch dieser kulturelle mindset aspekt ganz ganz wesentlich ist.

Julius Kretz [00:36:34]:
Ja cool wesentlich mit sicherheit auch mitarbeiter zu gewinnen das eine vielleicht kannst du da gleich noch einen satz zu sagen aber ich würde gerne noch mal so ein bisschen in die zukunft schauen ich meine ich habe das programm gestartet ihr habt die ersten Erfolge, beeindruckende Zahlen, von wie vielen Millionen reden wir denn bis 2030? Sagst du uns bestimmt. Und damit wir es nur schon mal uns im Kalender einplanen können, dann würden wir dich gerne nochmal hier einladen, dann zu den Ergebnissen zu sprechen. Also wie sieht euer Programm aus?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:37:03]:
Also tatsächlich planen wir bis 2030 zu wachsen wir haben das data logics program so ausgerichtet dass wir in drei phasen wachsen wir sind jetzt gerade am ende von phase eins haben jetzt gerade das Investitionsbudget von Phase 2 genehmigt bekommen vom Gesamtvorstand, weil die Phase 1 eben sehr erfolgreich war. Und wir planen bis zum Ende des Jahrzehnts, was dann 2030 ist. Das weiß heute niemand. Das hängt auch sehr stark davon ab wie weit wir gekommen sind wie weit ki zu dem zeitpunkt gekommen ist dann schauen wir weiter was es dann noch braucht aber unser heutiger stand geht bis 2000 plan geht bis 2030 aber diese zeit braucht es auch weil sie eben ein groß angelegter transformationsprozess ist Wir haben auch eine Zahl für 2030. Sagen werde ich sie dir nicht. Ich möchte auch der Konkurrenz keine Angst machen. Aber wir haben tatsächlich einen Nutzenkorridor, weil wir natürlich bei Data Analytics Use Cases, bevor wir die Daten analysiert haben, nicht genau wissen und sagen können, es kommt genau diese KPI raus. Deswegen haben wir Min- und Max-Schätzung für den Nutzen.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:38:11]:
Was ich sagen kann, ist, dass wir als DA-Programm schon seit anfang 2024 komplett ausfinanziert sind also wir haben den break eben erreicht gemessen alles was das unternehmen investiert hat haben wir den unternehmen zurückgegeben an gemessenen mehrwerten und auch schon deutliche gewinne produziert und wir produzieren ab jetzt reihen gewinne und ich habe vorhin schon mal eine Größenordnung genannt. Das kannst du jetzt mal aufkumulieren bis 2030 und auf derzeit etwa 30 Use Cases skalieren. Dann kommst du schon auf eine realistische Größenordnung.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:38:45]:
Krass, richtig gut. Aber mal Hand aufs Herz, wahrscheinlich ging es bis dahin nicht ohne die richtige Peitsche, ohne die richtige Motivationshilfe, ohne die Killer-Phrase. Und Weltpremiere. Also nicht nur ihr könnt was, wir können auch was im Entschuldungsmonday Podcast. Wir versuchen nämlich auch immer wieder was Neues, ohne das Alte zu vergessen natürlich. Und in diesem Sinne kommen wir so Richtung Ende unserer heutigen Aufnahme, des heutigen Gesprächs, aber nicht ohne die reine Weltpremiere hier. Und zwar die die Frage in deine Richtung, was ist denn deine Killer-Phrase aus dem Vertrieb oder in Bezug auf Digitalisierung, wie eingangs erwähnt, wir kennen das alles, haben wir immer schon so gemacht, ist wahrscheinlich häufig zitiert, aber was ist deine persönliche Killer-Phrase?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:39:35]:
Also, ihr habt mir tatsächlich meine Nummer 1 Killer-Phrase schon weggenommen, das haben wir schon immer so gemacht. Das ist meine Killer-Phrase Nummer 1, die habe ich auch hier überall erzählt. Ich will das nie hören. Das haben wir schon immer so gemacht, ist der beste Hinweis darauf, dass wir es wahrscheinlich ändern sollten. Nachdem das schon vergeben ist, entscheide ich mich in meiner Killer-Phrase für, dafür bin ich nicht zuständig. Oder auch gerne in der alternativen Variante. Dafür seid ihr gar nicht zuständig, denn diese Zuständigkeitsthematik finde ich wirklich extrem furchtbar. Und am Ende sollte man sich immer darauf konzentrieren, ob die Lösung die richtige ist und nicht, wer sie vorgeschlagen hat.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:40:17]:
Und meistens wird diese Zuständigkeitsthematik immer erst dann gezogen, wenn man keine fachlichen Ausreden mehr hat.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:40:23]:
Okay, und ihr scheint einiges richtig zu machen, weil ihr die richtigen Zuständigkeiten findet. Das finden wir großartig. Und wir sind im Prinzip am Ende unseres heutigen Gesprächs, Thomas. Das hat viel Spaß gemacht bis hierhin. Letzte Frage, beziehungsweise auch ein kleiner Einschub hier an der Stelle nochmal. Erstmal ein großes Dankeschön. Ich habe viel gelernt. Ich hoffe unsere Zuhörerinnen und Zuhörer, denen geht es genauso.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:40:48]:
Die Zeit war heute ziemlich knapp und es gibt ja auch noch eine gute Nachricht. Wer nämlich mehr zu dem Thema erfahren will, der kann dich, lieber Thomas, schon ganz bald im Deep Dive zum heutigen Thema live und in Farbe erleben. Denn du bist auch auf der 10. Innovario am 19. Und 20. November als Speaker in Bonn und bestimmt auch zur Party nehme ich an. Nehme ich schon einen Nicken wahr. Sehr gut.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:41:13]:
Und noch besser, für unsere Podcast Community gibt es einen exklusiven Rabattcode. Den findet ihr dann in den Shownotes weiter unten. Und wir werden vom Entschuldungs-Monday-Team natürlich auch vor Ort sein. Das wird ein Fest. Und für die Zwischenzeit, Thomas, die Frage, die wir allen auch immer stellen, Wir möchten gern für die Vernetzung sorgen. Wo finden unsere Zuhörerinnen und Zuhörer dich, wenn sie sich mit dir austauschen wollen?

Dr. Thomas Körzdörfer [00:41:39]:
Ja, ich bin auf vielen Konferenzen als Speaker unterwegs. Das Thema KI ist heiß, unter anderem auf der Innovario. Ansonsten findet man mich bei LinkedIn. Schreibt mich gerne an und kontaktiert mich. Jedenfalls, solange ihr mir nicht nur was verkaufen wollt, dann kann ich auch gerne auf die Nachricht verzichten. Aber ansonsten spannende Diskussionen oder wenn ihr euch vielleicht auch für den coolen Job als Data Scientist oder Machine Learning Engineer beim fortschrittlichsten deutschen Versicherer interessiert, schreibt mir gerne. Wir brauchen immer gute Leute.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:42:13]:
Wenn euch der Podcast heute gefallen hat, lasst uns gerne eine Bewertung da und abonniert den insurance monday podcast. Vielen Dank Thomas und viel Spaß beim Zuhören.

Dr. Thomas Körzdörfer [00:42:30]:
Untertitelung. BR 2018