{"id":26851,"date":"2026-02-04T10:37:55","date_gmt":"2026-02-04T09:37:55","guid":{"rendered":"https:\/\/insurlab-germany.com\/?p=26851"},"modified":"2026-02-04T10:37:55","modified_gmt":"2026-02-04T09:37:55","slug":"vom-start-up-zum-etablierten-datenbaustein-der-werdegang-von-skendata-im-insurlab-oekosystem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insurlab-germany.com\/de\/vom-start-up-zum-etablierten-datenbaustein-der-werdegang-von-skendata-im-insurlab-oekosystem\/","title":{"rendered":"Vom Start-up zum etablierten Datenbaustein: Der Werdegang von SkenData im InsurLab-\u00d6kosystem"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Einordnung<br \/>\n<\/strong>Innovationen im Versicherungsumfeld entstehen selten isoliert. H\u00e4ufig sind es Netzwerke, \u00d6kosysteme und kontinuierlicher Austausch, die dar\u00fcber entscheiden, ob sich ein Ansatz im Markt etabliert. Der Werdegang von <a href=\"https:\/\/skendata.com\/\">SkenData<\/a> ist eng mit dem InsurLab Germany verkn\u00fcpft \u2013 nicht als punktuelle Begleitung, sondern als langj\u00e4hrige, aktive Einbindung in das \u00d6kosystem.<a href=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/SkenData.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-13712 alignright\" src=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/SkenData-300x240.png\" alt=\"SkenData\" width=\"218\" height=\"175\" \/><\/a><\/p>\n<p>Das Team um CEO und Gr\u00fcnder Sven Jantzen ist seit mehreren Jahren Wegbegleiter des InsurLab-Netzwerks. Der kontinuierliche Austausch mit Versicherern und weiteren Marktakteuren begleitete den erfolgreichen Werdegang von SkenData und trug dazu bei, den Use Case fr\u00fch zu sch\u00e4rfen, weiterzuentwickeln und im Markt zu verankern.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Der Use Case: Geb\u00e4udedaten als Entscheidungsgrundlage<br \/>\n<\/strong>SkenData adressiert einen zentralen Engpass der Geb\u00e4udeversicherung: die Verf\u00fcgbarkeit belastbarer, standardisierter Geb\u00e4udedaten f\u00fcr Wertermittlung und Risikobewertung. In der Praxis f\u00fchren manuelle Verfahren, heterogene Datenquellen und Medienbr\u00fcche h\u00e4ufig zu Ineffizienzen und Unsicherheiten im Underwriting.<\/p>\n<p>Mit Wert14 liefert SkenData automatisierte Geb\u00e4udedaten. Als Building Operating System verbindet die Plattform Value, Risk und Energy und macht sie per API und AI (SkenView, SkenConnect) entscheidungsrelevant.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PXL_20251120_141447065.jpeg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-26904 alignright\" src=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PXL_20251120_141447065-300x169.jpeg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"169\" \/><\/a><\/p>\n<p><strong>Entwicklung und Etablierung im Markt<br \/>\n<\/strong>Die Entwicklung von SkenData ist eng mit dem InsurLab Germany verbunden. Als langj\u00e4hriges Mitglied nutzte das Team fr\u00fch unterschiedliche Formate, um den eigenen Ansatz vorzustellen, zu diskutieren und weiterzuentwickeln. Der Fokus lag dabei nicht auf einzelnen Pilotprojekten, sondern auf der fachlichen Spiegelung von Anforderungen, der Vergleichbarkeit unterschiedlicher Use Cases und der Anschlussf\u00e4higkeit an reale Versicherungsprozesse.<\/p>\n<p>Diese kontinuierliche Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Marktlogiken trug dazu bei, den Use Case schrittweise zu sch\u00e4rfen und zu standardisieren. Ein sichtbares Ergebnis dieser Entwicklung ist die Anerkennung der Wertermittlungsmethodik von SkenData durch mehrere Versicherer, die die bereitgestellten Daten in Zeichnungs- und Annahmelogiken ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n<p>Unter anderem die InsurLab-Mitglieder HDI, AXA, ARAG, R+V, Alte Leipziger, DEVK, GVV, Concordia, BGV, INTER, Mecklenburgische, Rheinland, VGH, WGV und ZURICH sind Nutzer bzw. Anerkennende der L\u00f6sung.<\/p>\n<p>Die Weiterentwicklung hin zu AI-gest\u00fctzten Anwendungen auf einer einheitlichen Datenbasis ist die logische Fortsetzung dieses Weges und erweitert den Use Case von der Datennutzung hin zur Entscheidungsunterst\u00fctzung.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/InsureNXT-Award-2024.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-26903 alignright\" src=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/InsureNXT-Award-2024-200x300.jpg\" alt=\"\" width=\"172\" height=\"259\" \/><\/a><\/p>\n<p><strong>Praxisbeispiel: Produktinnovation mit Energiebezug<\/strong><\/p>\n<p>Ein besonders sichtbarer Anwendungsfall ist die Zusammenarbeit mit dem Schleswiger Versicherungsverein a. G. Gemeinsam wurde eine Wohngeb\u00e4udeversicherung entwickelt, bei der Energiekennzahlen integraler Bestandteil der Produktlogik sind.<\/p>\n<p>F\u00fcr diesen Ansatz wurden die Partner mit dem <a href=\"https:\/\/www.insurenxt.com\/de\/\">insureNXT<\/a> Innovators Award in der Kategorie <em>Collaboration Champion<\/em> ausgezeichnet. Der Case zeigt, wie Geb\u00e4udedaten konkret produkt- und tarifwirksam eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Externe Validierung: Reifegrad \u00fcber die Branche hinaus<br \/>\n<\/strong>Neben der Nutzung im Versicherungsmarkt erf\u00e4hrt der Ansatz von SkenData auch externe Best\u00e4tigung. Im Jahr 2025 wurde SkenData in die deutsche \u201eTOP TENS\u201c-Liste der Energieeffizienz aufgenommen.<\/p>\n<p>Die Liste wird unter anderem vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Energie, dem Umweltbundesamt, dem Energy Efficiency Hub sowie der Deutschen Energie-Agentur (dena) getragen und w\u00fcrdigt L\u00f6sungen, die Energieeffizienz, Wirtschaftlichkeit, Zuverl\u00e4ssigkeit und einfache Anwendbarkeit verbinden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Fazit: Ein erfolgreicher Werdegang mit System<a href=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/DSCF5101-1-scaled.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-26906 alignright\" src=\"https:\/\/insurlab-germany.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/DSCF5101-1-300x200.jpg\" alt=\"\" width=\"242\" height=\"161\" \/><\/a><br \/>\n<\/strong>Der Werdegang von SkenData \u2013 von einem datengetriebenen Use Case zu einem skalierbaren Building Operating System mit AI-basierten Anwendungen \u2013 zeigt, wie das InsurLab Germany wirkt: nicht nur durch erfolgreiche Einzel-Matches, sondern vor allem als \u00d6kosystem, das \u00fcber kontinuierliche Vernetzung, Vergleichbarkeit und fachlichen Austausch die Voraussetzungen f\u00fcr Marktreife schafft.<\/p>\n<p>Die langfristige Einbindung von SkenData in das InsurLab-Netzwerk, kombiniert mit wachsender Marktnutzung und externer Validierung, macht diesen Weg nachvollziehbar und steht stellvertretend f\u00fcr eine Vielzahl \u00e4hnlicher Entwicklungen innerhalb der Brancheninitiative.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SkenData zeigt, wie automatisierte Geb\u00e4udedaten und KI manuelle Prozesse in der Geb\u00e4udeversicherung ersetzen und bessere Underwriting-Entscheidungen 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