Digitale Planung erfordert eine Top-Down-Ausrichtung der Planungsaktivitäten ("Frontloading"), sodass Planwerte zunächst auf aggregierter Ebene und orientiert an der Strategie und den strategischen Zielen vom Top-Management vorgegeben werden. Um den Planungsprozess auf eine digitale Ebene zu bringen, sind, wie bereits oben beschrieben, die drei zentralen Eigenschaften Integration, Automatisierung und Entscheidungsorientierung zu beachten. Ziel ist der Aufbau einer integrativen Planungsplattform für Prozesse und Steuerungsebenen, die durch automatisierte Methoden simplifiziert wird. Innerhalb der Planungsabläufe werden Simulationen und Szenarien genutzt, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Das standardisierte Planungsmodell bildet das funktionelle Grundgerüst auf dem Weg zum Zielbild des Planungsprozesses. Innerhalb dessen werden alle Teilpläne des Geschäftsmodells in Form von Modulen (s. Abb. 4) dargestellt, um die Detaillierung des Plan-Reportings sicherzustellen. Dieses Modell ist konzernweit harmonisiert. Mithilfe der Konsolidierung von ähnlichen Teilplänen unterschiedlicher Geschäftseinheiten macht man Synergieeffekte zwischen den Geschäftsbereichen transparent und reduziert den Umsetzungsaufwand.

Problematisch vor der Einführung der Planungsplattform war die Zusammenführung diverser veralteter Datensysteme und die Entwicklung eines neuen Status quo. Konsistenz im Datenmodell bietet Integration und vereinfacht die Unternehmenssteuerung. Hervorgebracht werden sollten hier ein grundlegendes Verständnis für die Planungsgrößen und ein effizientes Analyse-Reporting. Voraussetzung dafür war der stetige Aufbau des Datenmodells während der Implementierungsphase. Im Hinblick auf die hohe Anzahl der vorliegenden Auswertungscharakteristika, die Komplexität und der Vielzahl an Zusammenhängen im bisherigen Planungstool griff man auf IBM Cognos TM1 für die technische Umsetzung zurück. Grund hierfür ist die erfolgreiche In-Memory-Technologie in Bezug auf Geschwindigkeit und Performance der Planungsrechnungen. Business Units und die Holding wurden als selbstständige TM1-Instanzen mit Verbindung über Interface Layer umgesetzt. Planungsrelevante Datenquellsysteme wurden dann per Automatisierung mit Schnittstellen an die Interfaces gekoppelt.

Abb. 4: Planungsmodule bei Swiss Re

Treiberbasierte Ansätze ermöglichen die Abbildung des direkten Einflusses von relevanten endogenen und exogenen Treibern auf die Finanzgrößen der Ergebnisrechnung und Bilanz (s. Abb. 5). Die Umsetzung der Treiberlogik bei der Swiss Re wird im Folgenden anhand der Methodik bei Schaden- und Unfallversicherungen gezeigt. Ansatz ist das bereinigte Underwriting-Portfolio auf Grundlage gegenwärtiger Berechnungen. In Anknüpfung an dieses "Base-Portfolio" werden dann für die Volumenplanung Treiber sowie Maßnahmen erzeugt. Die Vorteilhaftigkeit der Treiber beruht auf der Möglichkeit der Applikation auf jeder konsolidierten Ebene im Datenmodell. Bei der Swiss Re werden folgende Treiber verwendet:

  • Inflationsrate,
  • Veränderung Marktwachstum,
  • Renewal Ratio (Rate der Versicherungsnehmer, die ihre Versicherung nach Ablauf verlängern oder erneuern),
  • Effective Rate Change (Veränderung des Effektivzinses),
  • Commission/Brokerage Change (Veränderung der Provisionsquote an Versicherungsmakler etc.) und
  • Change in Pricing Loss Ratio.

Auf Basis der Volumenplanung können mit Bewertungen aus den Finanzabschlüssen und Ergänzungen Finanzparameter abgeleitet werden. Prämisse für die Kalkulation mit Treibern ist die Konsistenz von Abweichungen auf unterster Ebene der Top-Down-Ausrichtung durch das gesamte Datenmodell, was fortschrittlich mit dem In-Memory-Datenmodell ermöglicht wird. Dabei werden Reports über die Erzeugung von Planwerten durch Ist-Werte und Effekte von Treibern hergestellt. Diese legen gleichzeitig die Planungsannahmen offen.

Abb. 5: Treibermodell in der Versicherungsbranche

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