#13 | Data Culture mit Bianca Scheffler, Co-Head Center of Expertise Data Culture & Innovation bei Swiss Re

In der neuen Folge von Female Future Finance spricht Agnieszka mit Bianca Scheffler, der Co-Head des Center of Expertise for Data Culture and Innovation bei der Rückversicherungs-Gesellschaft Swiss Re. Die beiden sprechen über das Thema Data Culture, was bzw. wer genau damit adressiert wird und wo hier Challenges vorhanden sind, wie Daten auf Unternehmens- und auch gesellschaftlicher Basis zielführend genutzt werden können, was genau mit dem Begriff Knowledge Company gemeint ist und welche Aufgabenbereiche eigentlich die Rückerversicherungsindustrie abdecken, wie man Innovation im Datenkontext versteht und ob eine Pandemie eigentlich zu versichern ist.

Die Themen im Überblick:

  • Was genau ist ein Center of Expertise for Data Culture and Innovation?
  • Was wird mit Data Culture genau adressiert und wo liegen die typische Herausforderungen bei der Vermittlung dabei?
  • Was genau zeichnet eine Knowledge Company aus?
  • Welchen Bereich deckt die Rückversicherungsindustrie ab?
  • Was versteht man unter einem „Global Loss Event“?
  • Ist eine Pandemie wie die aktuelle Coronakrise eigentlich zu versichern?
  • Wie kam die Zusammenarbeit mit Palantir zustande und was genau ist die Palantir Foundry?
  • Worum handelt es bei der „Trinity Challenge“?
  • Wie ist Innovation im Datenkontext zu verstehen?
  • Zum Thema „Data Literacy“: Wo liegen hier die zentralen Herausforderungen?
  • Wie und in welchem Bereich können Daten zielführend zur Lösung von Problemen in Unternehmen, aber auch auf gesellschaftlicher Basis genutzt werden?

Die Buchempfehlungen von Bianca:
John Strelecky: “Das Café am Rande der Welt: Eine Erzählung über den Sinn des Lebens” und “The Big Five for Life: Was wirklich zählt im Leben

Bianca Scheffler auf LinkedIn | Twitter

Das Transkript zur ganzen Folge:

Willkommen zu der weiteren Folge, meine Gesprächspartnerin heute ist Bianca Scheffler. Die ist CO-Lead des Center of Expertise for Data Culture and Innovation bei Swiss Re. Bianca, Was macht ein Center of Expertise for Data Culture und Innovation?

Bianca Scheffler 00:00:49

Hallo Agnieszka und vielen Dank für das Gespräch. Um bei Data Culture anzufangen, versuchen wir immer den Leuten vor Augen zu führen, dass die Data Challenge ja gar nichts mit IT zu tun hat, sondern im Prinzip immer mehr ein Business Thema ist. Und zwar ein Thema, was sich über den ganzen Data Lifecycle erstreckt und wir uns die Fragen stellen welche Möglichkeiten haben wir mit Daten und was müssen wir dafür für Capabilities und Fähigkeiten in der Firma etablieren und eines des [zentralen] Themen dabei ist natürlich unsere Mitarbeiter und die Menschen, die mit den technologischen Plattformen, mit den Daten arbeiten. Und da ist es uns ganz wichtig, dass sie auf der einen Seite natürlich technisch ausgestattet sind, damit sie das tun können. Aber was wir an Data Culture adressieren, ist ihr Verhalten, der Mindset und natürlich auch das Know How, was sie dafür brauchen.

Agnieszka Walorska 00:01:43

Und wie kommst du zu diesem Thema? Kannst du mal ganz kurz erzählen, wie dein Background ist und wie du zu diesem Thema Data Culture gekommen bist?

Bianca Scheffler 00:01:51

Kann ich sehr gern erzählen, denn es ist nicht mein Hauptthema gewesen. Ich habe Informatik studiert, ich habe einen Bachelor und einen Master gemacht. Sogar in dem Bereich Künstliche Intelligenz, damals, kurz nach den 2000er Jahren, als das noch nicht ein Thema im Business war. Ich habe es seitdem immer in Daten und IT-Funktionen gearbeitet. Ich habe Master Data Management Plattformen für verschiedenste Industrien gemanagt, Industrien, die Produkte herstellen, aber auch jetzt in der Industrie wie Swiss Re, die eine Knowledge Company ist, das heißt Daten unser Hauptfokus ist. In all den Bereichen, wo ich mit wirklich sehr technischen Systemen mich auseinandergesetzt habe, habe ich immer gemerkt dass dieses Thema Daten, also von der IT immer sehr, sag ich mal stiefmütterlich behandelt wird, weil sie in sich eher für die Systeme verantwortlich und das Business das Thema irgendwie nicht so ganz auf dem Radar hatte. Und historisch haben wir in den letzten Jahren gerade bei Swiss Re sehr viel investiert in Analytics, in Analytics-Plattformen und als ich sag ich mal diese genauer angeschaut habe, dass verschiedenste Cases sich wiederholen oder aber auch nur in einem Bereich wirklich Anwendung finden, haben wir gesagt: Okay, wenn wir das Potenzial ausschöpfen wollen, müssen wir einen Schritt zurückgehen und uns dem ganzen Thema widmen. Was braucht es dafür? Und ich hatte die Möglichkeit bekommen, damals in diesem Bereich in der Swiss Re zu schauen: Okay, was sind die Dinge, die uns fehlen? Was sind die Dinge, die wir adressieren wollen und hatte dann die Möglichkeiten, im Prinzip wie eine interne Research zu diesem Thema zu machen. Und da kam es zum Vorschein, dass wir gute technische Möglichkeiten haben. Wir haben eine sehr hervorragende Situation, Zugang zu den neuesten Technologien zu haben, zu den besten Talenten im Analytics- und im Data-Bereich. Und dennoch brauchen wir den ganzen verhaltenswissenschaftlichen Anteil. Wie machen wir jetzt wirklich daraus? Sag ich mal Mehrwert? Wie schaffen wir Mehrwert und wie nehmen wir jeden dabei mit, egal in welcher Funktion er arbeitet.

Agnieszka Walorska 00:03:54

Kannst du da so ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern? Was sind so die typischen Herausforderungen, gerade bei so einem Thema Data Culture?

Bianca Scheffler 00:04:01

Die typischen Herausforderungen sind natürlich, wenn man sagt Ja, wir machen Culture Change oder wir wollen eine neue oder eine andere Kultur, dann ist das natürlich jedem klar, dass man das nicht einfach so machen kann. Ich glaube, die ersten Herausforderungen waren, dieses Thema überhaupt bekannt zu machen. Denn in dem klassischen Company-Setup, wie ich es auch in anderen Industrien und im Austausch mit anderen Firmen sehe: Man hat immer gewisse Business-Funktionen, die sagen, wir sind fürs Business verantwortlich und dann sind die IT-Funktionen, die dafür Systeme und Capablities zur Verfügung stellen. Und erstmal das Thema auf ein Niveau zu bringen, das wirklich eine Geschäftsführung oder die Senior Leaders sagen: Ja, wir müssen uns mehr damit auseinandersetzen, weil Daten ist für uns ein zentrales Thema, wir haben alles gehört von “Data is the new oil” und “Data is new gold”. Und dann hab ich gesagt: Okay, aber wenn wir ein Commitment haben, dass Data wirklich so zentral ist, heißt es – Jeder muss dafür etwas tun. Und dann kommen wir auf das Doing-Level und dieses Verständnis zu bekommen, das hat schon ein Stück gedauert. Swiss Re hat am Anfang der Pandemie einen Chief Data Officer ernannt, das erste Mal in der Firmengeschichte der Swiss Re, und zusammen mit dem CDO haben wir das auch angeschaut und er hat das, zusammen mit der Data Analytics Strategy, im Prinzip aufgenommen und so mehr Verständnis auf der Senior-Ebene generiert. Ok: Da gibt es jetzt ein Thema, das wir neben IT, neben Analytics und neben Investitionen in Technologie wirklich angehen müssen.

Agnieszka Walorska 00:05:33

Und du hast gesagt, ihr seid eine Knowledge Company. Und das heißt, die Daten sind eigentlich ein zentraler Punkt oder zentrale Ressource bei eurer Firma. Was heißt das?

Bianca Scheffler 00:05:43

Ich hole vielleicht einmal aus und erkläre ein bisschen was die Rückversicherungsindustrie macht. Vielen ist bekannt es gibt die Versicherungsindustrie. Da sind die Versicherungen, die jeder hat. Sei es eine Gesundheitsversicherung oder eine Autoversicherung. Und der Endkunde ist im Prinzip du und ich. Bei der Versicherungsindustrie begleiten wir oder versichern wir Risiken, die akkumulieren auf einem gewissen Level. Das heißt, alle diese Motorinsurance, die jeder einzelne hat, die werden aggregiert bei uns und wir bieten Risiko-Transfer den verschiedenen Versicherern an. Das heißt, es ist ein monetärer Risiko-Transfer, dass sie für gewisse Fälle an uns weitergeben können. Im Prinzip kann man sich das vorstellen: Die Rückversicherungsindustrie kommt zum Zuge, wenn Dinge wirklich sehr, sehr, sehr schief gehen, wenn es um Naturkatastrophen geht, wenn es um riesige Risiken geht, im Supply Chain Bereich, sei es im Agrar Business, sei es auch im Life and Health Business, wie wir gerade in der Pandemie erleben. Dafür stehen die Rückversicherer ein, es sind nicht viele Firmen dieser Welt, die das machen können. Und was wir machen, ist, wenn ihm alle Informationen und Daten, die es um ein gewisses Risiko gibt und bauen ein Modell daraus, das sogenannte Risiko-Modell. Das macht es uns möglich, überhaupt einen Preis dafür zu evaluieren. Beispiel: Eine Pandemie ist nicht möglich zu versichern, auch nicht für eine Rückversicherer. Aber es gibt Risiken, für die wir Modelle haben. Die besten Beispiele dafür sind die Naturkatastrophen, Erdbeben, Tsunamis, wo sehr viel Wissen auch darüber herrscht, was die Impacts oder finanziellen Impact sein können. Und was wir machen ist: Wir nehmen alle Daten von einem Risiko. Wir schauen uns das an und wir versuchen das zu monetisen zu preisen, um dann Produkte unseren Kunden anzubieten. Das heißt, zentral ist es, dass wir ganz, ganz, ganz viele Informationen und Daten über die verschiedensten Risiken dieser Welt sammeln und bearbeiten können.

Agnieszka Walorska 00:07:37

Und du hast gesagt, eine Pandemie ist nicht möglich zu versichern. Was heißt dann für euch und für euer Geschäft? Die aktuelle Situation, die aktuelle Pandemie?

Bianca Scheffler 00:07:44

Die Pandemie., und ich kann da vielleicht mal auf einen Artikel oder ein Announcement im Economist referenzieren. Es war die Frage ist die Pandemie ein Black Swan-Event? Black Swan sind Events, die nicht vorhersehbar sind und die uns, sag ich mal, kalt erwischen, die von uns nicht gesehen werden. Eine Pandemie ist nicht so ein Risiko. Unsere Modelle für Pandemien haben seit Jahren angezeigt: Es ist Zeit, dass eine Pandemie wieder diese Welt trifft. Wir wussten nicht wann. Wir wussten nicht in welchem Ausmaß. Die letzten Pandemien waren eher regional, wenn man sich an die Schweinegrippe erinnert und die Vogelgrippe. Die COVID-Pandemie oder die Corona-Krise, ich glaube das ist jetzt mal eine Pandemie, die wieder, ich meine mal ein weltweites Ausmaß hatte, aber sie war nicht unvorhersehbar. Nichtsdestotrotz Pandemie-Risiken sind nicht in großen Teilen in unserer Gesundheitsversicherung versichert und wir wissen ja selbst heute noch nicht, was für welche gesundheitliche Risiken Corona-Patienten in der Zukunft noch entwickeln. Wir sehen heute schon, dass es eine Vielzahl von Symptomen, dass es eine Vielzahl von sehr langfristigen Folgeerkrankungen gibt, aber im Sinne von Coverage sind Pandemien wirklich sehr schwierig versicherbar. Wir können nicht sagen, in zehn Jahren möchte ich mich versichern. Alles, was mir eine Pandemie an finanziellen Impact macht, möchte ich versichert haben. Das zeigt ja auch, wie viele Regierungen jetzt Pakete beschließen beziehungsweise Unterstützungspakete, all das, wie Regierungen das Ganze bewerten, wie sie eingreifen, all das ist nicht vorhersehbar bzw. berechenbar.

Agnieszka Walorska 00:09:20

Um bei dem Pandemie-Thema zu bleiben: Ihr habt in Bezug auf die COVID-Daten eine Initiative gestartet. Magst du darüber was erzählen?

Bianca Scheffler 00:09:31

Ja, das ist im Prinzip aus unserem Eigeninteresse. In unserer Firma hat das gestartet natürlich schon in den Anfängen im Ende des Jahres 2019, Anfang 2020, wenn solche Events passieren – Wir nennen diese “Global Loss Events”. Das heißt, es sind die Events bei denen, ich sag mal so, ein gewisser Verlust zu erwarten es. Dann werden die in unseren Systemen registriert und ab da sammeln wir Informationen und Daten über diesen Event. Dieser Event hat uns sehr schnell gezeigt, dass natürlich er ein größeres Ausmaß hat und wir haben aus Eigeninteresse, wie ich schon sagte, wir wollen die Risiken verstehen und den Impact bewerten, und haben angefangen, alle Daten zu sammeln, die es dafür zur Verfügung gibt, am Anfang alle öffentlichen Daten und mithilfe natürlich unserer strategischen Partnerships und auch Kollaborationen im wissenschaftlichen Umfeld mit Universitäten war es sehr schnell uns möglich, gewisse Informationen zusammen zu ziehen, was uns an den Punkt gebracht hat, dass wir in einer Plattform, wir nennen sie intern Stargate – die basiert auf der Palantir Foundry – über 130 verschiedene Datensätze zusammenführen konnten und wie wir ja an announced haben in der Trinity Challenge, jetzt für einen good cause der Gesellschaft zur Verfügung stellen. Es heißt, diese Aggregation der Daten, die wir dort zusammengefügt haben, ist es möglich, privaten oder Public Institutions sozusagen, einen Case einzureichen und Zugang zu dieser Plattform zu bekommen, um gewisse Modelle, gewisse Risiken-Modelle, Country-Comparisons oder verschiedenste Arten bzw. Winkel diese Pandemie zu betrachten. Dafür steht diese Plattform jetzt der Gesellschaft zur Verfügung.

Agnieszka Walorska 00:11:01

Du hast mal kurz im Nebensatz erwähnt – diese Plattform ist zustande gekommen in der Zusammenarbeit mit Palantir. Palantir ist vielen aus der Presse bekannt natürlich eher aus dem Kontext von staatlicher Surveillance und so weiter. Das ist natürlich das wo sehr stark darüber diskutiert wurde, auch in einem ethischen Kontext. Wie kann man sich die Zusammenarbeit vorstellen, wie kam sie zustande und was ist das Offering dort?

Bianca Scheffler 00:11:30

Also die Firma Palantir ist für uns wie bei anderen Software- und Technologie-Lieferanten eine Partnerschaft, wo wir einfach einen Mehrwert sehen in den Fähigkeiten und Möglichkeiten, die sie uns zur Verfügung stellen. Bei Palantir, was ich auch erfahren habe – es gibt natürlich den Strang, den du hier ansprichst über gewisse auch militärische Einsatzzwecke, aber was wir verwenden, und hab ich ja gesagt, dass die Palantir Foundry. Foundry ist ein Produkt, was glaub ich sehr stark im Wirtschaftsbereich eingesetzt wird von sehr vielen Firmen. Es gibt uns Möglichkeiten einfach genau das, was ich vorhin auch mit dem COVID-Beispiel [angesprochen habe] verschiedenste Datensätze auf ein Aggregationslevel in einer Plattform zusammenzubringen und darauf dann mit verschiedensten Addons, das heißt, man kann da direkt Programmieren oder gewisse Modelle aufrufen und daraus weiterentwickeln. Und man hat volle Transparenz, man kann sehen, welche Datensätze man verwendet, wo kommen die her, was sind die sogenannten Metadaten von diesen verschiedensten Informationen und wie kommt am Ende mein Modell zustande. Das heißt, wir haben damit die Möglichkeit, halt wirklich die Capabilities, die wir fahren, auf die verschiedenen Datensätzen, natürlich das ist compliant sind, das sag ich mal, unseren Standards entsprechen, all das ist in einer Plattform möglich. Aber wie gesagt, das ist die Foundry. Ich weiß, es gibt auf der Seite von Palantir noch eine Vielzahl von anderen Produkten.

Agnieszka Walorska 00:12:54

Die Palantir Foundry nutzt ihr die auch jenseits von der COVID-Daten-Plattform? Und wenn ja, kannst du darüber sprechen, wie das sonst bei euch im Unternehmen eingesetzt wird?

Bianca Scheffler 00:13:05

Es ist eine wie viele andere Analytics Plattform. Es ist nicht die einzige Plattform, die wir im Analytics-Bereich haben. Es ist eine der Plattformen, und [bei] unseren verschiedenen Businesses sind natürlich Bedarf da, verschiedenste Use-Cases auf dieser Plattform anzuschauen.

Agnieszka Walorska 00:13:18

Und wenn du sagst, es gibt unterschiedliche Plattformen, wie kommen die ganzen Daten zusammen? Das ist jetzt sicherlich nicht speziell für euch. Für viele Unternehmen hast du natürlich die Themen der diversen Daten-Silos, diverse Daten-Lösungen sowohl für die Datenspeicherung als auch für die Daten-Auswertung. Kannst du dazu etwas sagen, wie ihr das doch schwierige Thema löst?

Bianca Scheffler 00:13:44

Da kann ich sehr gerne wieder auf unsere Eingangsdiskussion verweisen, die wir hatten bezüglich Data Culture: Natürlich, wir haben Analytics-Plattformen, wir haben auch, sag ich mal, es wird immer sehr gern als Legacy bezeichnet. Aber wir haben natürlich als Knowledge Company, die 150 Jahre alt ist, verschiedenste Plattformen, die Daten beinhalten und eine der Challenges, die wir haben ist: Wie bringen wir all diese Informationen zusammen? Natürlich immer nach regulatorischen und Legal-Standards und natürlich auch im Interesse von unseren Kunden. Wie du vielleicht weißt, wir haben Insurance und Reinsurance unter der Umbrella Swiss Re, auch da erhalten wir alle regulatorischen Anforderungen ein. Nichtsdestotrotz ist es uns natürlich von einem Operations- und Effectiveness-Effekt wichtig, dass wir die Daten End-to-End betrachten. Das ist für unsere der Data Analytics-Strategie immer noch eine Herausforderung, da jeden Teil oder jede Organisation in der Swiss Re mitzunehmen. Und dafür haben wir eine Data Analytics-Strategie, aber dafür haben wir auch genau diesen Culture-Aspekt – breaking down silos – Diese Leute auf Fachniveau zusammenzubringen, damit ihr genau diese Challenge oder diese Hürde nehmen können, damit wir das beste aus unseren Analytics-Plattformen herausholen können.

Agnieszka Walorska 00:14:58

Und bei dem Centre of Expertise: Ein Thema ist Data Culture, ein Thema ist Data Innovation. Wie versteht ihr das Thema Innovation im Datenkontext und gibt es da vielleicht konkrete Ansätze, die schon spruchreif sind?

Bianca Scheffler 00:15:14

Also auf einem Bereich verstehen wir natürlich das ganze Data Culture-Thema als ein Upscaling-Thema, ein Upscaling- und Education-Thema, denn wir fangen da nicht mit Data Scientists an, sondern bei Themen wie Data Literacy. Wie kann ich kritisch gewisse Analytics hinterfragen? Was heißt überhaupt Bias-Data? Und was macht eine Datenqualität, bevor ich irgendwelche Sachen wirklich mit diesen Daten mache? Das sind so die Basics. Wenn wir zu dem Thema Innovation kommen. Es ist ja etwas, was man nicht educaten kann, Innovation passiert und wir müssen dafür, sage ich mal, Raum schaffen. Und Innovation passiert ja nicht in dem einer unserer Senior-Leader sagt: Okay, in meinem Bereich machen wir jetzt 3 Innovation-Projekte nächstes Jahr und dann haben wir das gefunden, sondern wir versuchen dort hier über Netzwerke, ähnlich wie wir Netzwerke außerhalb der Firma “anzapfen” und bereichern, schaffen wir interne Netzwerke. Aber wir schaffen auch interne Plattformen wie Hackathons, Bootcamps, wo wir Leute einladen, für einen gewissen Zeitraum mal aus ihren angestammten Day-to-Day-Life herauszukommen und experimentieren, zusammen mit Data Scientists auf unserer Plattform kleinere Experimente zu machen. Und das sind die Dinge, die wir dann organisieren, die wir orchestrieren. Neben den Curriculums für Education bieten wir auch interne Hackathons, interne Bootcamps oder aber wir hören über unsere Kontakte über eine Challenge, die noch nicht gelöst ist und laden eine Community ein, für eine Woche vielleicht sich genau mal dieser Challenge zu stellen.

Agnieszka Walorska 00:16:44

Du hast das schöne Thema Data Literacy angesprochen, das sicherlich ein Thema nicht nur in dem Unternehmen, sondern insgesamt ein gesellschaftliches Thema zunehmend wird. Was siehst du da im Moment für Herausforderungen? Und was müsste auf der gesellschaftlichen Ebene passieren, um mit dieser Herausforderung umzugehen?

Bianca Scheffler 00:17:02

Also die größte Herausforderung, dass ist in der Gesellschaft genau die gleiche, die wir auch an Firmen haben, ist, dass wir dieses Thema Daten wirklich sehr stark mit unserer Person in Beziehung bringen müssen, mit unserem eigenen Verhalten. Es ist kein IT Thema, ist es kein Thema, was ich an irgendeine App oder an irgendeinen Gerät abtreten kann, sondern ich muss mich selbst damit auseinandersetzen. Was heißt es für mich, wie fühle ich mich komfortabel mit meinen eigenen Daten? Und das ist natürlich noch ein Abstraktionsebene. Jeder weiß es: Wir benutzen Apps, wir benutzen Geräte, wir benutzen unheimlich viel, was immer wieder diese Termns und Conditions von uns abfragt – Dürfen wir deine Daten verwenden? Sei es die Apps auf unseren Mobilgeräten, sei es die Plattformen, die wir in unseren sozialen Netzwerken nutzen. Jetzt muss man sich vorstellen: In einer Firma erwarte ich von einem Mitarbeiter, dass er für die Daten der Firma denkt. Also hier geht es ja nicht um seine Gesundheitsdaten und seine Bewegungsdaten in Apps, sondern hier geht es um die Daten der Firma und ich muss darauf reagieren. Und was du sagst, es ist ein gesellschaftliches Thema und selbst dann stecken wir noch in den Kinderschuhen. Was heißt es für mich? Was möchte ich für meine Daten überhaupt haben? Was möchte ich von den Firmen wissen, wie sie meine Daten verwenden? Und in einer Firma erwarte ich Literacy im Sinne der Firmendaten. Was macht Sinn für Swiss Re, für Daten Zugang zu haben? Zu was für Daten wollen wir, sag ich mal, in der Zukunft für unsere Modelle verwenden oder was für Daten wollen wir aus irgendwelchen Gründen also aggregiert haben bzw. anonymisieren? Hier erwarte ich ja nicht nur Literacy für die Daten vom Mitarbeiter, sondern Daten für die Firma. Und ich glaube, das ist noch eine weitere Hürde. Weil du gefragt hast: Was können wir damit machen, bei der Gesellschaft? Ich glaube, dass es das fängt in der Schule an ich selber gebe Unterricht an Schulen und versuche Kindern so ein bisschen den Zugang zu einem kritischen Denken zu bewegen. Was heißt es denn, wenn ich diese Apps benutze? Was kann damit gemacht werden, vielleicht auch so ein bisschen mal ihnen Geschichten und Storytelling zu erklären – Was passiert denn mit meinen Informationen? Dass es Kindern, die gerade jetzt anfangen, diese Plattform zu benutzen, ganz häufig, nicht bewusst, aber auch ganz vielen Erwachsenen nicht.

Agnieszka Walorska 00:19:19

Du hast vorher angesprochen: Eine eurer Aufgaben ist es ja auch, Challenges anzugreifen, die vielleicht noch nicht gelöst sind und schauen, wie man dafür Lösungen schafft. Was sind für dich noch die spannendsten ungelösten Challenges im Data-Umfeld – oder nicht nur im Data-Umfeld: Sondern Challenges, die mit Data gelöst werden können?

Bianca Scheffler 00:19:40

Challenges, die mit Data gelöst werden können? Ich glaube, da gibt es im Risiko Umfeld unheimlich viel. Allein nur wenn wir neuen Lines of Business anschauen bezüglich Cyber-Risk, wann wird Cyber-Riskinsurable, wann wird es nicht mehr versicherbar? Ich glaube da gibt’s ganz viele spannende Sachen. Ich selber sehe diese ganze Datenchallenge immer aus folgendem Winkel: Viele der Challenges, die wir vielleicht angehen sollten, bringen uns nicht unbedingt in den nächsten fünf Monaten einen monetären Benefit, weil sie einfach zu groß sind, weil einfach die Koruption der Daten unheimlich viel Zeit in Anspruch nimmt. Es braucht unheimlich viele Experten, wenn man sich allein anfängst für ein gewisses Problem, die Datensätze zusammen zu suchen, herauszufinden, wie die semantisch zusammengehören und dann vielleicht noch automatisch zu kuratieren, damit sie überhaupt verwendet werden können. Viele sehen Analytics als ein Switch-on Button, aber alles, was vor Analytics passieren muss, braucht unheimlich viel Erfolg. Es braucht sehr viel dedizierten Fokus, damit das machbar ist. Denn bis heute haben wir keine Artificial Intelligence, die diesen Schritt für uns automatisiert und lernt. Denn es braucht sehr viel Fach Know-How, Experten auf einem bestimmten Gebiet, damit man das machen kann. Und das sehe ich als eine der größten Hürden, dass Innovation nicht bedeutet. Wir machen heute was anderes und bekommen divided benefit. Im nächsten Geschäftsbericht, sondern wir müssen sehen, dass einige Daten Challenges jetzt unsere Investitionen brauchen, vielleicht sogar über einen längeren Zeitraum von ein paar Jahren. Damit ist für die Company am Ende einen Benefit darstellt.

Agnieszka Walorska 00:21:13

Das ist sicherlich eine spannende Herausforderung, immer paar Geschäftsberichte weiterzudenken. Wir sind langsam in der Zeit fortgeschritten und daher will ich dich auf jeden Fall noch fragen: Welche Buchempfehlung hättest du für unsere Zuhörerinnen und Zuhörer?

Bianca Scheffler 00:21:29

Ich finde bei dem Culture-Thema immer, wenn ich darüber spreche, dass es ganz wichtig ist, dass man bei sich selber anfängt, dass man auch sich selber kritisch hinterfragen soll, wie man zu gewissen Themen und zu gewissen, sag ich mal, Changes steht und was man selbst dafür tun kann. Und da finde ich immer sehr spannend, das Buch von John Strelecky zu empfehlen: “Das Café am Rande der Welt”, um vielleicht selber sich mal die Frage zu stellen, was einen antreibt, welche Werte man selber hat, um gewisse Kultursachen voranzubringen. Und natürlich folgen dann, wenn man an eine Organisation schaut, für die man Culture Change machen will, [dann] gibt es von ihm das Buch “Big Five for Life”, die eine ganz spannende Kampagne vorstellen, in der eine Möglichkeit gegeben wird, jeden Mitarbeiter an dem Thema zu arbeiten, wo sie wirklich ihr Potential entfalten können. Und ich glaube, das sollte ein guiding principle für uns sein.

Agnieszka Walorska 00:22:21

Und kannst du da schon mal ein bisschen spoilern? Wie geht das?

Bianca Scheffler 00:22:26

Ich kann spoilern! In dem ersten Buch gibt es einige Fragen, die den Protagonisten dort gestellt werden und ich glaube, man kommt selber in dem Buch auf den Draht: Was wären meine Antworten, wenn ich die Fragen mir stellen würde? Und im zweiten Buch findet man sehr viele Protagonisten, die ein, in einer Organisation, in einem Corporate, wie wir beide arbeiten, immer wieder über den Weg laufen. Situationen, wo wir vorher denken, sie sind nicht lösbar oder sie sind ja immer gleich. Man findet neue Fragestellungen, vielleicht doch eher die menschliche Seite, die gesellschaftliche Seite mehr zu beleuchten und vielleicht auf dem Sinne mehr Follower, mehr Leute auf den Weg mitzunehmen. Anhand, ja, dass man sie einfach da abholt, wo ihre Werte liegen und nicht mit Powerpoint und Facts und künstlich ausgerechnet Benefiz, sondern wirklich auf die menschliche Ebene zu gehen.

Agnieszka Walorska 00:23:21

Sehr spannend. Ich kenne die beiden Bücher tatsächlich nicht und schreibe ich mir sofort auf meine Liste. Eine quasi endlose Liste der Bücher, die noch gelesen werden müssen. Und eine letzte Frage: Welche Stimme würdest du gerne in unserem Podcast hören?

Bianca Scheffler 00:23:38

Ja, ich habe sehr gerne hier teilgenommen. Dennoch arbeite ich in einer Finanzindustrie immer noch mit einem sehr technischen Daten-Fokus. Aber sehr gerne könnte ich da unsee CFO Claudia Cordioli empfehlen. Vielleicht ist es möglich auch Sie mal zu sprechen, Sie wirklich als führende Finanz Role Model in diesem Bereich vielleicht mal ähnliche Fragen zu stellen.

Agnieszka Walorska 00:23:57

Super, sehr spannend. Also du weißt ja, ich hab großes Interesse für Daten. Insofern war das natürlich auch ein Stück weit mein Herzensthema, jetzt mit dir über das Thema zu sprechen. Und ich findes wirklich superspannend, auch gerade Daten nicht nur in dem technologischen, rein technologischen Sinne zu betrachten, sondern gerade von der kulturellen Perspektive [aus], weil ich glaube, dass wir da tatsächlich als Unternehmen, aber auch als Gesellschaft noch die größten Lücken haben.

Bianca Scheffler 00:24:26

Das ist so. Das ist für mich auch eine ganz spannende Lernweg von einem sehr technischen Background, sehr technische Funktionen als IT-Director, verantwortlich für viele Plattformen, diesen neuen Weg eingeschlagen zu sein und zu sagen: Okay, mit meinem Kno-How und den neuen Dingen, die ich gelernt habe, vielleicht jetzt in dem Bereich der Company zu helfen.

Agnieszka Walorska 00:24:48

Super spannend. Vielen Dank! Und ich bin sehr gespannt, wie die Einblicke vielleicht in einem Jahr sein werden, wenn euer Center of Expertise angelaufen ist. Welche Erkenntnisse ihr da gesammelt habt, da fände ich es schön, wenn wir dann nochmal ein Follow up machen würden.

Bianca Scheffler 00:25:04

Sehr gerne.

Agnieszka Walorska 00:25:06

Vielen Dank Bianca!