In großen Versicherungsunternehmen werden jeden Tag Millionen von Ereignissen generiert wichtige und unwichtige, pünktliche und unpünktliche, planmäßig und außerplanmäßig eintretende Ereignisse. In einer solchen Ereigniswolke können Muster „versteckt“ sein, die geschäftlich relevant sind und die zu einer höheren Wertschöpfung führen können, wenn sie nur rechtzeitig identifiziert und mit den richtigen Maßnahmen behandelt werden.
Allzu oft verlassen sich Versicherungsunternehmen heute darauf, dass derartige Muster vom Mitarbeiter erkannt und in der Sachbearbeitung berücksichtigt werden. Gerade für bereichsübergreifende Situationen oder wenn schnelle Reaktionen gefragt sind, ist dieses jedoch kaum leistbar. Verminderte Servicequalität, nichterkannte Betrugsfälle oder ein nicht voll ausgeschöpftes Vertriebspotenzial sind nur einige Beispiele für die möglichen Folgen.
Business Event Processing bietet daher Methoden und Werkzeuge an, komplexe Muster in Echtzeit aus der Flut der Ereignisse herauszufiltern und die richtigen Reaktionen automatisch einzuleiten. Zentraler Bezugspunkt des BEP sind die sogenannten Business Events. Hierbei handelt es sich um geschäftlich relevante Signale, wie etwa „Vertrag policiert“, „Angebot angefordert“ oder „Schaden abgelehnt“. Business Events werden in den Geschäftssystemen (zum Beispiel Bestandssystem, Schadensystem, Vertriebssystem) oder auch von externen Partnern, Organisationen und Behörden erzeugt. Diese können mit Hilfe einer leistungsfähigen BEP-Software durch Aggregations- und Korrelationsmechanismen nach relevanten Mustern durchsucht werden, um zum richtigen Zeitpunkt mit adäquaten Aktionen zu reagieren. Dafür werden sog. Regeln und Filter definiert. Eine Regel verbindet das Auftreten eines oder mehrerer Business Events mit einer Aktion. Dabei bedient sie sich der sogenannten Filter ein Filter definiert die Bedingungen, die erfüllt werden müssen, damit die Regel wirksam wird.
BEP erweitert und ergänzt somit die herkömmliche Prozessperspektive („Was ist zu tun?“) mit einer Reaktionskomponente („Wann und wie soll agiert werden?“), indem es abhängig von erkannten Mustern und in Verbindung mit eingestellten Filtern und Regeln Anstoßpunkte für Aktivitäten erkennt und ausführt (siehe Grafik „Funktion“). BEP bietet damit eine komplementäre Perspektive zum Business Process Management (BPM) und zur serviceorientierten Architektur (SOA). Während SOA das Ausführen einzelner Geschäftsaktivitäten unterstützt und BPM eine weitestgehend deterministische und lineare Abfolge dieser Aktivitäten festlegt, treten Geschäftsereignisse in Zeitpunkt, Kombination und Reihenfolge nicht deterministisch auf. Die Analyse und Verarbeitung derartiger „Ereigniswolken“ wird durch BEP abgedeckt.
BEP verfügt dazu unter anderem über die Möglichkeit, Business Events zu speichern und unabhängig von ihrer Eintreffreihenfolge zu korrelieren. Als Ergebnis werden wiederum unter anderem BPM-Prozesse oder SOA-Services angestoßen. Somit verbindet BEP Erkennung und Reaktion zu einem geschlossenen Kreislauf und stellt die Weichen für eine Selbstoptimierung in den Versicherungsbetrieben. Die durch BEP verwendeten Events und erkannten Muster können des Weiteren sehr gut und einfach für Business Activity Monitoring (BAM) herangezogen werden, indem entsprechende Key-Performance-Indikatoren (KPIs) auf deren Basis definiert werden. Dies erlaubt somit, die gewünschte ganzheitliche Sicht auf das Geschäft zu verstärken.
BEP ist fachlich getrieben: Werden die Business Events einmal modelliert und integriert, liegt die Obhut beim Fachbereich. Dieser kann die notwendigen Regeln und Filter komfortabel in geeigneten Modellierungs- und Testumgebungen pflegen, bevor er sie zur Laufzeit in einer robusten Laufzeitumgebung installiert (durch einen sogenannten Real-Time-Deployment). Dadurch wird eine flexible, schnelle und unkomplizierte Reaktion auf Geschäftsveränderungen und somit eine maßgebliche Verkürzung des „Time to value“ möglich.
Anwendungsfelder mit hohem Nutzenpotenzial für Business Event Processing in der Versicherungsbranche gehen von den Vertriebsprozessen (etwa dem Erkennen von Cross- und Upsellingpotenzialen im Kontext einer Multikanalvertriebsstrategie) über die Schaden- und Leistungsprozesse (beispielsweise bei der Betrugserkennung) bis hin zum Thema „Compliance“.
Zur Veranschaulichung dient das Beispiel einer einfachen Betrugserkennung im Bereich Schaden (siehe Grafik „Beispiel“). Betrachtet werden die zwei Business Events „Vertrag policiert“ (wird vom Bestandssystem erzeugt) und „Schaden angelegt“ (wird vom Schadensystem erzeugt).
Folgt das zweitgenannte Event kurz nach dem ersten, wird ein sogenannter synthetischer Event „Schaden kurz nach Policierung“ erzeugt. Synthetische Events sind Events, die nicht direkt von einem Geschäftssystem erzeugt werden, sondern von der BEP-Laufzeitumgebung anhand von Filtern und Regeln generiert werden. Wiederholt sich das Auftreten des Events „Schaden kurz nach Policierung“ für einen bestimmten Kunden innerhalb einer vorgegebenen Zeit, ist es womöglich ein Zeichen für Betrug.
Eine für diesen Zweck angelegte BEP-Regel veranlasst automatisch durch die Erzeugung eines entsprechenden Postkorbeintrages eine Überprüfung durch einen qualifizierten Sachbearbeiter.
Obwohl noch nicht komplex, zeigt das Beispiel die Mächtigkeit des BEP-Ansatzes. Es werden Events aus unterschiedlichen Systemen betrachtet (Bestands- und Schadensystem in diesem Fall) und sowohl in einer zeitlichen als auch in einer fachlichen Dimension korreliert. Diese Events werden in der BEP-Umgebung abgelegt. Dadurch wird ein Heranziehen der Historie bei der Betrachtung von aktuellen Vorkommnissen möglich. Im Beispiel hätten die wiederholten Events „Schaden kurz nach Policierung“ auch zum Beispiel drei Jahre auseinanderliegen können. Es liegt in der Hand des Fachbereiches, die Modellparameter zu konfigurieren (Zeiten, Schwellen).
Wie erfolgreiche Projekte in Logistik- und Handelsunternehmen oder in der Finanzbranche zeigen, bietet BEP durch den agilen und flexiblen Ansatz ein signifikantes Potenzial zur Verbesserung der operativen Prozesse im Hinblick auf Qualität, Effizienz und Reaktionsgeschwindigkeit. Erste Untersuchungen der Versicherungsindustrie bestätigen dies auch für versicherungsfachliche Problemstellungen. Durch den selbstoptimierenden automatischen Kreislauf aus Erkennung und Reaktion kann sich der Fachbereich noch stärker als bislang auf die Gestaltung der versicherungstechnischen Kernprozesse konzentrieren.