Legacy-Systeme transformieren: Wie du Kernsysteme erfolgreich ablöst

Auf die Versicherungslandschaft rollt eine Welle von Legacy-Ablösungen zu. Das zeigt eine Studie von PwC. Die Befragung von 41 Versicherungen zeigt, deren Kernsysteme sind im Durchschnitt 23 Jahre alt. Drei von vier Versicherungen werden bis 2030 ihre Legacy-Systeme transformieren und ihre Daten migrieren. Sie zielen dabei auf bessere Integrationen und Automatisierungen ab.

Legacy-Ablösungen sind anspruchsvoll und erfordern Entscheidungen von grosser Tragweite. Deshalb geben wir dir hier einen kompakten Überblick über die wichtigsten Handlungsfelder und Fragestellungen rund um die Einführung neuer Kernsysteme und Systemmodernisierungen. Wir zeigen, wie wir mit unserer langjährigen Erfahrung und spezialisierten Migrationsansätzen gewachsene IT-Landschaften strukturiert in ein zukunftsfähiges Fundament überführen.

• Legacy-Systeme modernisieren: keine Kür, sondern Pflicht
• Die Legacy-Falle: Warum Abwarten keine Option mehr ist
• Transformationsstrategien im Überblick
• Temporäre Mehrfachbelastung meistern
• Unternehmensgrösse: Wichtiger Faktor der Transformationsstrategie
• Die „Buy-and-Make"-Falle
• GenAI kann neue Optionen öffnen
• Die Zeit nach der erfolgreichen Transformation

Veraltete Kernsysteme sind in der Versicherungsbranche nach wie vor weit verbreitet. In unseren Transformations- und Datenmigrationsprojekten begegnen uns regelmässig Systeme mit einem Betriebsalter von 40 bis 50 Jahren. Was diese monolithischen Systeme eint: Sie sind hochgradig optimiert, bilden sämtliche historischen (Einzel-)Fälle ab und decken die volle Bandbreite fachlicher Kontexte ab. Sie bilden jedoch für die Transformationsprojekte ein fragiles Fundament.

Legacy-Systeme sind weit mehr als reine Bestandsführungssysteme. Sie verwalten Policen und wickeln Leistungen und Schäden ab, umfassen die gesamte Vermittler- und Partnerdatenverwaltung, steuern die Antragsstrecke bis zur Provisionierung und verantworten zusätzlich das In- und Exkasso. Fehlende Systemgrenzen und Modularisierung ermöglichen zwar eine hohe bis optimale Performance – die Prozesse sind eng verzahnt, nahtlos integriert und über Jahrzehnte bis an ihre (technischen) Grenzen ausoptimiert. Doch genau diese gewachsenen Strukturen haben über die Jahre erhebliche technische Schulden angehäuft. Die Folge: steigende Wartungskosten, geringe Anpassungsfähigkeit und mangelnde Transparenz.

Ein zentrales Risiko ist das sogenannte „Single-Expert-Risk": Kritisches Systemwissen konzentriert sich häufig auf wenige erfahrene Spezialisten, die kurz vor dem Ruhestand stehen. Geht dieses Wissen verloren, entstehen Abhängigkeiten, die sowohl den laufenden Betrieb als auch die Weiterentwicklung erheblich gefährden.

Wird die Modernisierung zu lange aufgeschoben, steigt die Komplexität der anstehenden Transformation – organisatorisch wie technologisch. Erste Ansätze, wie KI dabei unterstützen kann, diese Herausforderung (etwas) abzufedern, beleuchten wir in einem späteren Abschnitt.

Zugleich wirkt Legacy-IT als Innovationsbremse. Starre Architekturen verzögern Produkteinführungen und erschweren die Integration von Cloud-Services, APIs oder KI-Lösungen. Während Kunden nahtlose digitale Services erwarten, verharrt der Automatisierungsgrad vieler Altsysteme bei lediglich 40 bis 50 Prozent. Zusätzlich erhöhen regulatorische Anforderungen wie DORA (Digital Operational Resilience Act), MaRisk (Mindestanforderungen an das Risikomanagement) oder VAIT (Versicherungsaufsichtlichen Anforderungen an die IT) den Handlungsdruck weiter.

Gemäss PwC Studie (Juli 2024) werden in den in den nächsten paar Jahren mehr als 75% der Versicherungen im DACH-Raum mindestens eine Sparte austauschen oder modernisieren wollen. Abwarten ist damit keine Option mehr. Als Versicherung muss eine passende Transformationsstrategie bewusst gewählt werden.

Jedes Versicherungsunternehmen muss seinen eigenen Weg aus der Legacy-Abhängigkeit bestimmen, denn IT-Landschaften und Prozesse sind über Jahrzehnte individuell gewachsen. PwC hat in seiner umfassenden Studie in der DACH-Region fünf strategische Grundmuster erkannt, welche den aktuellen Transformationskurs prägen.

Nachfolgend kompakt eine Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile der verschiedenen Strategietypen (basierend auf der PwC-Studie).

Ein weiteres Erfolgskriterium dieser komplexen und mehrjährigen Transformationsprojekte ist der gekonnte Umgang mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen.

Transformationsprojekte führen zu einer temporären Mehrfachbelastung der Organisation. Ein Umstand, der zwar meist bekannt ist, in der Planung jedoch häufig unterschätzt wird. Eine zentrale Abwägung ist dabei die Ressourcenallokation: Welche Kapazitäten werden exklusiv für die Einführung des Zielsystems reserviert – und welche sollen bewusst auch während der Integrationsphase für Innovationsvorhaben verfügbar bleiben?

Eine Transformation dieses Ausmasses kann mehrere Jahre in Anspruch nehmen – und Fach- wie Vertriebsbereiche können und sollten Innovationen in dieser Zeit nicht vollständig zurückstellen. Ein bewährtes Vorgehen ist der Best-of-Breed-Ansatz: Die temporäre Mehrfachbelastung wird durch ein austariertes Sourcing abgefedert, bei dem Themen gesamtverantwortlich gebündelt und an spezialisierte Experten vergeben werden.

Dies schafft klare Verantwortlichkeiten und Verbindlichkeiten. Wir zeigen das anhand der Strategietypen “Mischstrategie” und “Austauscher”, hier empfiehlt sich typischerweise folgende Aufteilung:

• Legacy-System: Kunde
• Integration Zielsystem: Integrationsspezialist
• Entwicklung Zielsystem: Produkthersteller / Integrationsspezialist
• Management der Transformation: spezialisiertes Beratungsunternehmen
• Datenmigration: spezialisiertes Beratungsunternehmen

Was unserer Erfahrung nach schnell an Grenzen stösst, ist die Abwälzung aller Aufgaben an den Lieferanten eines Zielsystems (oder Integrationsproviders). Einerseits verfolgen diese Teilbereiche partiell unterschiedliche Interessen und Ziele. Andererseits stossen auch grosse Anbieter bei umfangreichen Transformationsprogrammen an Skalierungsgrenzen – insbesondere dann, wenn die benötigten Spezialisten gefragt sind. Dieser Umstand dürfte sich vor allem dadurch akzentuieren, dass sich nun viele Versicherungen aufmachen, eine Transformation anzugehen (siehe weiter oben). Die Kapazitäten der Zielsystem-Lieferanten werden durch diese schnell steigende Nachfrage (temporär) stark strapaziert.

Keine Skaleneffekte bei den IT-Kosten

Entgegen der Erwartung lässt sich aus den Quellen kein Skaleneffekt bezüglich der IT-Kostenquote ableiten. Sowohl sehr kleine als auch sehr grosse Versicherer können hohe wie niedrige Quoten aufweisen.

Sourcing und Dienstleister

Der Anteil externer IT-Mitarbeitender wächst mit der Unternehmensgrösse – von rund 6% bei kleineren Versicherern bis auf durchschnittlich 25% bei sehr grossen Unternehmen. Bedenken kleinerer Häuser: Kleinere Versicherer äussern die Sorge, aufgrund ihrer geringen Grösse für grosse Softwareanbieter zu wenig Gewicht zu haben – mit der Folge, dass sie bei Support und Weiterentwicklung nicht die notwendige Priorität erhalten. Diese Überlegung folgt direkt aus der weiter oben bereits erwähnten Mehrfachbelastung.

Der Entscheid für eine moderne Standardplattform ist nur der erste Schritt – entscheidend ist, wie konsequent der Standard in der Umsetzung auch wirklich gelebt wird.

Die Einführung moderner Standardsysteme steht in der Praxis häufig vor einer paradoxen Herausforderung: Im Zuge der Integration erfolgt oft ein so hohes Mass an Customizing und Zusatzentwicklung, dass die ursprünglichen Vorteile einer Standardlösung weitgehend verloren gehen. Dies geschieht einerseits, weil Fachbereiche und Vertrieb eine 1:1-Abbildung ihrer historisch gewachsenen – und häufig überoptimierten – Prozesse einfordern. Andererseits erreichen „Off-the-shelf"-Systeme in bestimmten Modulen teilweise noch nicht den erforderlichen Reifegrad, etwa im spezialisierten In- und Exkasso oder der Provisionsabrechnung.

Das Resultat ist eine ungünstige Kombination der Nachteile beider Szenarien (Make vs. Buy): Man trägt die Kosten und die Anbieterabhängigkeit einer Standardsoftware, baut sich jedoch gleichzeitig einen Custom-Layer auf, der den Standardkern in der Praxis häufig bereits übertrifft. Ohne einen konsequenten Fokus auf den Standard rechnen sich solche Vorhaben wirtschaftlich schlicht nicht.

Dies ist jedoch kein Plädoyer gegen gezieltes Customizing. Individuelle Anpassungen sind dort sinnvoll und mitunter notwendig, wo die Alleinstellungsmerkmale des Versicherers unmittelbar berührt sind. Nur so lässt sich der wettbewerbsentscheidende Mehrwert langfristig sichern. An allen anderen Stellen müssen die Hürden für Abweichungen vom Standard jedoch hoch sein. Um zu verhindern, dass die Systemlandschaft durch operative Sonderwünsche unnötig komplex wird, darf diese Entscheidung nicht nach dem Subsidiaritätsprinzip auf operativer Ebene getroffen werden. Stattdessen ist eine straffe Governance unerlässlich: Jede Abweichung vom Standard ist zwingend in einem Steuerungsausschuss unter Einbindung des Projektsponsors zu beschliessen. Nur durch diese zentrale Steuerung und eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung – insbesondere mit Blick auf langfristige Wartungs- und Folgekosten – lässt sich die Zukunftsfähigkeit der neuen Plattform dauerhaft sichern. Gleichzeitig steigen damit die Chancen, dass die Integration im geplanten Rahmen bleibt und nicht zu einem endlosen Vorhaben wird.

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) eröffnet heute allen Strategietypen neue Optionen. Besonders relevant ist das Thema für Mischstrategen und Austauscher – ganz besonders jedoch für Legacy-Nutzer, für die GenAI einen entscheidenden Mehrwert bieten kann.

Jüngste Meldungen haben auf die Claude Code COBOL Modernization aufmerksam gemacht. Claude Code soll in der Lage sein, komplette COBOL-Codebasen zu analysieren, Abhängigkeiten zwischen Tausenden von Dateien zu erkennen, Datenflüsse zu rekonstruieren und Geschäftslogik zu dokumentieren. Besonders hervorgehoben wird die Erkennung impliziter Kopplungen – also Abhängigkeiten, die im Code nicht direkt sichtbar sind, Code-Migrationen jedoch erheblich erschweren können. Anthropic stellt in Aussicht, dass Teams ihre COBOL-Systeme mithilfe der KI in Quartalen statt Jahren modernisieren können. Die kommunizierten wirtschaftlichen Vorteile sind beachtlich: Benchmarks sollen belegen, dass der Einsatz von GenAI den Gesamtaufwand bei der Code-Analyse um rund 40% und im Testmanagement um bis zu 60% senken kann – etwa durch die automatische Identifikation ungetesteter Funktionen.

Allerdings gibt es derzeit noch keine Belege aus konkreten Kundenprojekten. Bezüglich möglicher Kostenvorteile ist zu beachten, dass mittelfristig substanzielle Kostensteigerungen für die KI-Nutzung fällig werden könnten. Zudem löst eine 1:1-Überführung von COBOL-Code in beispielsweise Java nur einen Teilaspekt der Herausforderung: Die sinnvolle Aufteilung der Codebasis in Module sowie die Nutzung moderner Frameworks und Bibliotheken sind damit noch nicht erreicht.

Wir beobachten diese Entwicklung aufmerksam. Trotz aller offenen Fragen könnte GenAI – insbesondere durch Effizienzgewinne in der Analyse und im Umgang mit COBOL-Systemen – gerade für kleinere Versicherer zum Auslöser werden, ihre Strategie zu überdenken: vom „Legacy-Nutzer" hin zum „Austauscher" oder „Mischstrategen". Für viele dieser Häuser sind die hohen Transformationskosten aktuell das zentrale Hindernis – und genau dieses könnte durch den gezielten Einsatz von GenAI spürbar gemildert werden.

Die Ablösung eines Legacy-Systems ist für Versicherungen weit mehr als ein technisches Modernisierungsprojekt – sie wirkt als Hebel für die Weiterentwicklung des gesamten Unternehmens. Mit einer erneuerten Kernsystemlandschaft entsteht die Grundlage für stabilere Abläufe, höhere Effizienz und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.

Ein zentraler Effekt zeigt sich im Automatisierungsgrad: Während viele Altsysteme bei 40 bis 50% Dunkelverarbeitung verharren, ermöglichen moderne Plattformen deutlich schlankere und stärker automatisierte Prozesse – von der Policierung bis zur Leistungsbearbeitung. Gleichzeitig lassen sich Partner, Vertriebskanäle und Umsysteme über standardisierte Schnittstellen einfacher integrieren, was die Prozessgeschwindigkeit über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg erhöht.

Auch die Reaktionsfähigkeit des Versicherers verbessert sich spürbar. Neue Produkte, Tarifmodelle oder regulatorische Anpassungen können schneller umgesetzt werden, da technologische Abhängigkeiten reduziert sind. Dies verkürzt die Time-to-Market und stärkt die Position im Wettbewerb.

Nicht zuletzt profitieren sowohl Kunden als auch Mitarbeitende: Digitale Services werden konsistenter und nutzerfreundlicher, während moderne Arbeitsoberflächen die Produktivität steigern und den Umgang mit Systemen erleichtern. Zugleich führt eine modularisierte und konsolidierte IT-Landschaft zu besserer Wartbarkeit und langfristig sinkenden Betriebskosten.

Die Modernisierung des Kernsystems schafft damit nicht nur technische Erneuerung, sondern die Basis für einen zukunftsfähigen, effizienten und innovativen Versicherungsbetrieb.

Software-Projekte: Zuverlässige Umsetzung für Projekte in der Versicherungswirtschaft

Wir sind dein Partner für Business Consulting, Data & AI und Softwareentwicklung – und begleiten dich professionell und sicher durch deine IT-Projekte.

Unsere Beratungsleistungen sind stark projektbezogen. Wir verstehen die Herausforderungen von Versicherungsunternehmen, analysieren bestehende Geschäftsprozesse und identifizieren konkrete Optimierungspotenziale. Durch den Einsatz moderner Technologien und Automatisierungslösungen optimieren wir Abläufe, steigern die Effizienz und fördern die Innovation.

Dank unserer Expertise im Bereich Versicherungen verstehen wir die Bedürfnisse unserer Kunden schnell und präzise. Dieses Branchenwissen fliesst direkt in die Entwicklung massgeschneiderter Lösungen ein – ob als Projektleiter, Solution- oder Data Architects, Business Engineering oder im PMO.

Softwareentwicklung

Wir kombinieren modernste Frameworks und Technologien wie Java/Spring und Angular mit unserem fundierten Branchenwissen. Mit erfahrenen Softwarearchitekten und bewährten Nearshoring-Partnern bieten wir kosteneffiziente, massgeschneiderte IT-Lösungen für Versicherungsunternehmen.

Unsere Produkte in der Praxis

Unsere Lösungen sind erfolgreich bei zahlreichen Kunden im Einsatz: 60% der grössten Schweizer Versicherungen nutzen unsere Deklarationsportale, über die jährlich 200'000 Deklarationen abgewickelt werden. Unsere Migrations-Tool-Suite und die elm/KLE-Lösungen haben sich in über 40 Projekten bewährt – mit mehr als 15 Implementierungen bei führenden Schweizer Versicherungen und Krankenkassen.

Eine Datenmigration ist für jedes Versicherungsunternehmen ein fachlich anspruchsvolles und hochkomplexes Unterfangen – weit mehr als ein technisches Server-Upgrade. Um dieses Risiko beherrschbar zu machen, setzt die nag informatik ag auf ein strukturiertes Vorgehensmodell, das dich in fünf Phasen sicher durch die Legacy-Ablösung führt.

Phase 1 – Migrationsstrategie und Konzeption

Gemeinsam definieren wir den exakten Scope – von aktiven Verträgen und Provisionen bis hin zur Behandlung von Daten, die nicht migriert werden sollen. Eine fundierte Aufwandsschätzung und detaillierte Projektplanung schaffen dabei die verlässliche Entscheidungsgrundlage für den weiteren Projektverlauf.

Phase 2 bis 4 – Datenanalyse, Mapping und Testing

Diese drei Phasen bilden einen iterativen Kernzyklus. Wir untersuchen die Bestandsdaten systematisch auf Inkonsistenzen und führen notwendige Bereinigungen durch, um die Datenqualität im Zielsystem gezielt zu steigern. Parallel dazu erfolgt das Mapping: Altdaten werden den neuen Feldern zugeordnet und präzise Migrationsregeln definiert. Engmaschige Testverfahren – Unit-, Integrations- und UAT-Tests – stellen sicher, dass jede fachliche Logik korrekt abgebildet wird.

Phase 5 – Produktive Migration

Den entscheidenden Meilenstein markiert die produktive Migration. Dank unserer Spezialisierung auf den sogenannten „One-Shot"-Ansatz gewährleisten wir eine punktgenaue und sichere Übertragung der Daten in das neue Kernsystem.

Was uns dabei auszeichnet, ist die Kombination aus über 37 Jahren Projekterfahrung und unserer Tool-Suite nag nxT. Mit nag nxT reduzieren wir den Aufwand für Datenanalysen um bis zu 80% und senken die Kosten für die Regelimplementierung um die Hälfte – und verwandeln die Datenmigration so in einen effizienten und planbaren Prozess.