AI-drivna lösningar inom försäkringsbranschen med hanterad AI: Varför försäkringsbranschen står inför sin största vändpunkt.

Slutet på "digital förlamning": Hur hanterad AI räddar försäkringsbranschen

Det som i årtionden fungerade som en stabil affärsmodell baserad på riskaggregering och stegvis innovation står nu inför en perfekt storm av teknologisk skuldsättning, exploderande kostnader och regeltryck. Siffrorna talar för sig själva: Medan försäkringsbedrägerier kräver cirka 122 miljarder dollar årligen världen över, spenderas paradoxalt nog upp till 90 procent av IT-investeringarna från traditionella företag enbart på att underhålla föråldrade system – en "digital förlamning" som kväver innovation.

Men priset för stagnation handlar inte längre bara om förlorad effektivitet; det blir ett existentiellt hot. I en tid där bedrägerimönster blir mer dynamiska och kunder förväntar sig realtidsupplevelser räcker det inte längre med att bara hantera policyer. Branschens svar ligger i den strategiska implementeringen av hanterade AI-lösningar. Dessa tekniker är inte längre ett valfritt knep, utan snarare den avgörande hävstången för att övervinna den gigantiska "arvsfällan", radikalt accelerera processer som skadehantering och bedöma risker mer exakt än någonsin tidigare.

Följande analys undersöker ekonomin bakom denna omvandling i detalj. Från de historiska orsakerna till IT-monoliterna hos branschjättar som Allianz till fallgroparna med den nya EU:s AI-lag: Vi undersöker hur försäkringsbolag hanterar balansgången mellan strikt reglering och nödvändig automatisering. Lär dig varför hanterad AI är mer än bara programvara – det är infrastrukturen för morgondagens konkurrenskraft – och vilka strategier som kommer att avgöra vinnarna och förlorarna under det kommande decenniet.

Lämplig för detta:

• UNFRAME.AI: Hanterade AI-lösningar för försäkringar

Hur försäkringsbolag automatiserar sin framtid eller formar den smart

Försäkringsbranschen befinner sig vid en kritisk vändpunkt där tekniska, ekonomiska och regulatoriska krafter konvergerar och tvingar fram grundläggande förändringar. Försäkringsaffärsmodellen, som byggts under årtionden på manuella processer, decentraliserade datastrukturer och stegvisa innovationer, utsätts för allt större press. Verkligheten är entydig: försäkringssektorn förlorar för närvarande cirka 122 miljarder dollar årligen på egendoms- och skadefallsbedrägerier, och enbart Tyskland står inför förluster som överstiger 6 miljarder euro per år. Samtidigt går 70 procent av försäkringsbolagens IT-budgetar till att underhålla föråldrade system som i allt högre grad kollapsar under sin egen komplexitet. Två tredjedelar av försäkringsbolagen världen över har hittills misslyckats med att skala upp artificiell intelligens bortom pilotprojekt och integrera den i sin dagliga verksamhet.

Denna situation beskriver inte bara ett effektivitetsgap, utan ett överlevnadsproblem. Hanterade AI-lösningar för försäkringsbranschen är därför inte en teknologisk gimmick eller en valfri modernisering, utan en strategisk nödvändighet som avgör försäkringsbolagens konkurrenskraft, lönsamhet och i slutändan den långsiktiga marknadsöverlevnaden. Denna rapport analyserar de ekonomiska drivkrafterna, institutionella aktörerna och marknadsmekanismerna bakom denna transformationsprocess. Den belyser hur hanterade AI-system, som integrerade lösningsplattformar, gör det möjligt för försäkringsbolag att övervinna äldre system, upptäcka och förhindra bedrägerier i realtid, accelerera skadeprocesser och skala upp personliga kundupplevelser.

Lämplig för detta:

• Unframe AI transformerar AI-integration för företag på rekordtid: Skräddarsydda lösningar på timmar eller dagar

Från elektromekanisk databehandling till digital förlamning

För att förstå den nuvarande situationen inom försäkringsbranschen är det nödvändigt att titta på dess tekniska utveckling. Allianz var till exempel det första försäkringsbolaget i Europa som introducerade stordatorn IBM 650 år 1956. Detta var ett genombrott som revolutionerade databehandlingen och gjorde det möjligt för försäkringsbolag att effektivt hantera miljontals försäkringar. Under de följande decennierna utökades och anpassades dessa system kontinuerligt för att möta nya krav. Varje ny funktion var inte integrerad, utan snarare lager-på-lager: försäkringsadministration, skadehantering, fakturering och kundhantering framträdde som system som var delvis isolerade och delvis sammanflätade.

Detta var historiskt förståeligt och ekonomiskt sunt. Fram till slutet av 1900-talet var sådana monolitiska system standardaffärsmodellen, inte bara inom försäkringar utan i praktiskt taget alla större finansinstitut. Vid den tiden möjliggjorde de skalbarhet och lönsamhet. Dessa system var dock inte primärt utformade för flexibilitet, snabba iterationer eller extern integration. De var optimerade för stabila, förutsägbara processer.

Millennieskiftet och de följande två decennierna avslöjade sedan nackdelarna med dessa beslut. I takt med att finansiella tjänster världen över kom under press på grund av fusioner, nya regleringar och uppkomsten av InsurTechs, blev försäkringsbolag alltmer beroende av system som de själva inte längre helt förstod. I vissa fall är de tekniska beroendena nu så komplexa att ingen i ett försäkringsbolag har en fullständig överblick över sin egen programvaruarkitektur. Vissa förändringar som kan verka triviala, som att lägga till en andra e-postadress i systemet, medför kostnader i sexsiffriga euroklasser eftersom de kräver justeringar på hundratals ställen i systemet.

Investeringar i IT illustrerar problemets omfattning. Tyska försäkringsbolag ensamma ökade sina IT-investeringar till rekordhöga 6,2 miljarder euro år 2024, främst för att åtgärda befintliga problem snarare än att investera i framtida innovation. En stor del av dessa medel, uppskattade till 70 till 90 procent, används helt enkelt för att underhålla äldre system. Detta representerar ett klassiskt exempel på ekonomisk ineffektivitet: företag betalar ständigt ökande summor för att bibehålla samma funktionalitetsnivå medan deras konkurrenskraft minskar. Den tekniska skulden växer exponentiellt, medan investeringar i innovation och tillväxt hämmas.

Analys av nyckelfaktorerna: Systemisk ineffektivitet och incitamentsstrukturerna för omvandlingen

Försäkringsverksamheten är baserad på asymmetrisk information, riskaggregation och premielogik. Försäkringsbolag samlar in data om risker, bedömer dessa risker och beräknar premier baserat på denna bedömning. För denna bedömning kombinerar de historiska data, extern information och etablerade beräkningsmodeller. Traditionellt var dessa manuella eller halvautomatiserade processer. En försäkringsgivare behövde många års erfarenhet för att utföra dessa bedömningar konsekvent. Skadehanteringen var liknande: En skadereglerare var tvungen att läsa dokument, jämföra fakta med försäkringen, identifiera potentiella indikatorer på bedrägeri och sedan fatta ett beslut.

I detta sammanhang fungerar hanterade AI-lösningar som en katalytisk transformator. De gör det möjligt att hantera dessa kognitiva uppgifter inte bara snabbare, utan också mer exakt och på ett mer skalbart sätt. Men den ekonomiska hävstången går mycket djupare:

För det första är bedrägeriförebyggande åtgärder av största vikt. Globalt kvantifierade förluster på grund av försäkringsbedrägerier inom sak- och skadeförsäkring uppgår till cirka 122 miljarder dollar årligen. I Tyskland är uppskattningen över 6 miljarder euro per år, och denna siffra ökar ständigt. Konventionell bedrägeriupptäckt bygger på regelverk: Misstänkta mönster definieras av experter och hårdkodas sedan in i system. Problemet är att bedragare anpassar sig till kända mönster, utvecklar nya tekniker och blir mer kreativa. Maskininlärningsbaserad bedrägeriupptäckt fungerar annorlunda: Den känner igen avvikande mönster som aldrig tidigare har beskrivits av människor. McKinsey-analyser visar att toppmodern bedrägeriupptäckt ökar upptäcktsgraden med 15 till 20 procent, samtidigt som falska positiva resultat minskas med 20 till 50 procent. Detta har omedelbara ekonomiska konsekvenser: Färre bedrägerier innebär färre utbetalningar av skadeersättningar. Färre falska positiva resultat innebär färre onödiga utredningar och snabbare verifiering för ärliga försäkringstagare.

För det andra har effektiviteten i skadehanteringen ökat enormt. Ett stort nederländskt försäkringsbolag som implementerade AI-baserad skadehantering uppnådde automatisering av 91 procent av alla berättigade motorskador. Den genomsnittliga handläggningstiden per skadeanmälan minskade med 46 procent och kundnöjdheten (mätt som Net Promoter Score) ökade med 9 poäng. Ett nordiskt försäkringsbolag som introducerade dokumentinformationslösningar uppnådde korrekt datautvinning och tolkning för 70 procent av inkommande dokument i realtid, istället för manuellt och med fördröjningar. Detta var inte bara tekniskt betydelsefullt utan också ekonomiskt transformerande: Skadehandläggare kunde frigöra sig från rutinuppgifter och istället fokusera på komplexa, värdefulla ärenden där mänsklig expertis verkligen tillför värde.

För det tredje möjliggör dynamisk riskbedömning genom AI en radikal förbättring av prissättningens noggrannhet. Medan traditionell underwriting baserades på ett fåtal variabler (ålder, körhistorik, postnummer), kan AI-modeller analysera och kombinera hundratals eller tusentals datapunkter i realtid. Detta möjliggör mer exakta premier som återspeglar den faktiska risken, snarare än genomsnittliga premier som subventionerar en stor del av kundbasen. En fallstudie från Allianz visar hur AI-systemet BRIAN (Underwriter Guidance Tool) använder dataintegration och semantisk analys för att leverera riskbaserade rekommendationer som informerar underwriters snabbare och mer effektivt.

För det fjärde förbättrar AI-driven personalisering avsevärt kundförvärv och kundlojalitet. Generativ AI och stora språkmodeller gör det möjligt att kommunicera med försäkringskunder på naturligt språk, erbjuda automatiserade självbetjäningslösningar och ge individuella produktrekommendationer. En kundrådgivare som vanligtvis hanterar 100 förfrågningar per arbetsdag kan fördubbla eller tredubbla denna kapacitet med AI-assistenter, samtidigt som kvaliteten på rådgivningen ökar.

Dessa hävstänger fungerar dock endast under specifika institutionella förhållanden. De flesta försäkringsbolag har inte kunnat realisera dessa effekter eftersom deras äldre system inte är tillräckligt flexibla för att stödja snabba integrationer. Ett AI-projekt hos ett traditionellt försäkringsbolag kan ta år eftersom varje nytt gränssnitt skapar hundratals befintliga beroenden. Detta är den främsta anledningen till att två tredjedelar av försäkringsbolagen världen över ännu inte har skalat upp AI bortom pilotprojekt.

Nuvarande situation: Datadriven inventering och utmaningar

Den globala AI-marknaden för försäkringar växer i en exceptionell takt. År 2024 värderades AI-marknaden för försäkringar till cirka 6,44 miljarder dollar till 11,33 miljarder dollar, beroende på källa. Prognoserna för det kommande decenniet är dramatiska: marknaden förväntas växa till mellan 45,74 miljarder dollar och 246 miljarder dollar år 2031-2035, med en genomsnittlig årlig tillväxttakt på mellan 32 och 33 procent.

Dessa siffror är inte matematiska abstraktioner, utan snarare uttryck för verkliga ekonomiska omvandlingar. Försäkringsbolag världen över investerar enorma summor i AI-teknik, rekrytering av talanger och omvandlingsprojekt. De största försäkringsbolagen, såsom Allianz, Munich Re och Zürich, har etablerat investeringsenheter, laboratorier och forskningspartnerskap. Zürich tillkännagav öppnandet av ett nytt AI-labb 2025 i samarbete med universitetet i St. Gallen och ETH Zürich för att omvandla själva försäkringsaffärsmodellen. Allianz bygger en företagsomfattande dataplattform för att integrera data från alla källor och därmed möjliggöra AI-tillämpningar.

Men dessa investeringar är inte obegränsade. Resurser är vanligtvis bundna i äldre system. Tyska försäkringsbolag spenderar ungefär 5,9 till 6,2 miljarder euro årligen på IT, men 70 till 90 procent av det går till att underhålla befintlig infrastruktur. Det betyder att endast 10 till 30 procent av denna summa är tillgänglig för genuin innovation och framtida investeringar. Små och medelstora försäkringsbolag har ännu färre resurser. Därför är den snabba, integrerade leveransen av AI-lösningar från en enda källa en enorm fördel.

De mest angelägna utmaningarna är följande. För det första, den tekniska komplexiteten i integrationen: Varje försäkringsbolag har ett unikt landskap av äldre system, vart och ett med sina egna API:er, datastrukturer och affärslogik. En sann lösningsleverantör måste inte bara erbjuda AI-algoritmer utan också ett konfigurerbart kopplingsramverk som anpassar sig till denna mångfald. För det andra, den regulatoriska komplexiteten: Med EU:s AI-lag, som trädde i kraft i augusti 2024 och kommer att vara fullt tillämplig från maj 2026, är AI-system med hög risk, särskilt de för riskbedömning och prissättning, föremål för strikta krav gällande styrning, dokumentation, transparens och minimering av partiskhet. För det tredje, frågan om dataskydd och förtroende: Känsliga kunddata, hälsoinformation och finansiella detaljer måste hanteras med högsta säkerhetsnivå. Försäkringsbolag kan inte bara outsourca dessa data till externa molnleverantörer utan att ådra sig regulatoriska risker. De behöver lösningar som körs lokalt eller i kontrollerade miljöer och erbjuder revisionsloggar och full transparens.

Hanterad AI-plattform - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Hanterad AI-plattform

Fallstudier från praktiken: Jämförande analys av olika transformationsstrategier

För att illustrera de praktiska konsekvenserna av denna analys är fallstudier med olika tillvägagångssätt användbara.

Det nordiska försäkringsbolaget, som implementerade AI-baserad dokumentinformation, illustrerar vägen för sin etappvisa, processspecifika implementering. Företaget hade årtionden av erfarenhet av pappers- och digitala dokument inom skadehantering. Den manuella processen var mycket komplex: En skadeanmälan kom in, extern dokumentation fotograferades eller skannades, anställda läste den manuellt och kopierade informationen till olika system. Felfrekvensen var betydande. Med EY Fabric Document Intelligence transformerades detta arbetsflöde. Sjuttio procent av dokumenten tolkas nu korrekt i realtid, och data extraheras automatiskt och överförs till backend-systemen. Denna lösning var inte en helt ny utveckling, utan snarare en integrerad komponent byggd ovanpå befintliga system för skadehantering. Resultatet: Betydligt snabbare skadehantering, minskade fel och anställda som kunde fokusera på mer analytiska, kundorienterade uppgifter.

Ett stort holländskt försäkringsbolag demonstrerar ett ännu mer radikalt tillvägagångssätt: fullständig automatisering av traditionella skadebeslut. Detta företag hade en mycket tydlig hypotes: ungefär 91 procent av alla motorskador följer standardiserade beslutslogiker och skulle kunna automatiseras helt om ett system lärde sig denna logik. Försäkringsbolaget utbildade en AI-agent som modellerade beslutsmönstren hos erfarna skadereglerare. Agenten var utformad för att klassificera skador, granska skadevillkor och automatiskt godkänna enkla ärenden. Denna implementering var tekniskt utmanande eftersom den krävde att dussintals äldre system anslöts. Men affärsmodellen var så övertygande att investeringen var motiverad. Efter fullständig implementering minskade den genomsnittliga handläggningstiden för skadeanmälningar med 46 procent, 91 procent av alla berättigade motorskador automatiserades och kundnöjdheten ökade med 9 NPS-poäng. Detta var dock inte en fullständig automatisering av mänskligt arbete, utan snarare en smart arbetsfördelning: agenten hanterade de rutinmässiga uppgifterna, medan människor tog sig an komplexiteten.

Allianz, som en global aktör, strävar efter en företagsomfattande strategi för dataintegration och AI. Företaget insåg att AI-projekt bara är hållbart framgångsrika om datakvaliteten är hög och informationen är tillgänglig i hela organisationen. Därför investerar Allianz kraftigt i sin Allianz Data Platform, datastyrning och Chief Data Officer-positioner inom sina enskilda operativa enheter. Detta är en långsiktig transformationsväg, men den tar itu med kärnproblemet: Bra AI behöver bra data, och bra data behöver organisationsstruktur och kultur.

Däremot strävar Zürich efter en forsknings- och innovationsmetod genom sitt nya AI-labb. Zürich insåg att det inte räcker att bara tillämpa befintliga AI-tekniker för att uppnå en verklig affärsmodellomvandling. Företaget har samarbetat med ledande universitet för att utveckla nya AI-tekniker och metoder. Labbet fokuserar på agentbaserade AI-system som fungerar mer autonomt och kan fatta komplexa beslut. Detta är ett spel för framtiden, inte om att realisera effektivitetsvinster idag.

Jämförelsen avslöjar flera viktiga insikter. För det första finns det ingen enskild lösning. Processspecifika AI-lösningar (som Document Intelligence), fullständig processautomation (som det holländska försäkringsbolaget), företagsomfattande datastrategier (Allianz) och grundforskning (Zürich) är alla giltiga och tar itu med olika ekonomiska utmaningar. För det andra är implementeringshastighet en kritisk konkurrensfaktor. Ett system som kan implementeras på månader, inte år, erbjuder ekonomiska fördelar. För det tredje är integration med befintliga system avgörande. Försäkringsbolag som arbetar med AI som ett isolerat projekt har begränsad framgång. De som integrerar AI i sitt befintliga tekniklandskap skalar mer effektivt.

Lämplig för detta:

• Hanterade AI-företagslösningar med Blueprint-approach: Paradigmskiftet inom industriell AI-integration

Framtida utvecklingsvägar och potentiella störningar

Baserat på den analys som hittills genomförts kan flera troliga utvecklingsvägar skisseras.

Det mest troliga scenariot är en progressiv fragmentering av försäkringsbranschen. Stora aktörer med resurser, såsom Allianz, Munich Re och Zürich, kommer framgångsrikt att skala upp AI och dataintegration och därigenom befästa sina konkurrensfördelar. De kommer också att förbli innovativa under tillsyn eftersom de har resurserna för efterlevnad. Medelstora och mindre försäkringsbolag kommer att stå inför ett dilemma: antingen investerar de kraftigt i AI och modernisering (vilket kommer att minska deras lönsamhet på kort sikt), eller så hamnar de efter tekniskt och förlorar marknadsandelar. Många kommer att välja outsourcing eller strategiska partnerskap med AI-plattformar (som leverantörer av hanterade AI-lösningar). Detta kan leda till konsolidering, där de största försäkringsbolagen attraherar de bästa AI-talangerna, medan mindre försäkringsbolag vänder sig till distributörer eller strävar efter nischstrategier.

Ett andra troligt scenario är framväxten av nya försäkringsmodeller som i grunden bygger på AI och dataanalys. Nya InsurTechs, eller teknikföretag som går in i försäkringssektorn (som Google inom försäkring), har mindre teknisk skuld och kan integrera AI i sin arkitektur från grunden. De skulle snabbt kunna dominera nischmarknader. Detta sätter press på etablerade försäkringsbolag att inte bara optimera sina befintliga processer utan också ompröva sina affärsmodeller. Zürich har insett detta och investerar i forskning om nya affärsmodeller.

Ett tredje scenario är den progressiva regleringen och formaliseringen av AI-standarder. Den nuvarande EU-lagen om AI är bara början. Ytterligare regleringar förväntas följa, oavsett om det gäller förklarbarhet, minimering av partiskhet eller AI-systems kreditvärdighet. Detta kan leda till en situation där endast specialiserade, hårt reglerade leverantörer av AI-lösningar med genuina säkerhets- och efterlevnadscertifieringar kommer att vara framgångsrika. Generiska AI-verktyg från teknikjättar kan bli otillräckliga för reglerade branscher som försäkring.

Ett fjärde scenario, mindre troligt men inte omöjligt, är en motreaktion mot AI-automatisering inom försäkringsbranschen, driven av den offentliga debatten om förlorade arbetstillfällen eller diskriminering. Detta skulle kunna leda till politiska påtryckningar att begränsa eller förbjuda AI i vissa sammanhang. Detta är dock osannolikt, eftersom de ekonomiska fördelarna är för stora.

Potentiella störningar som kan vända upp och ner på dessa vägar:

1. Massivt dataintrång hos ett stort försäkringsbolag skadar fundamentalt förtroendet för AI-system
2. Påvisade diskriminerande effekter av AI-system i högriskfall (som ett fall som Amazons anställningsskandal, men inom försäkringssektorn), vilket utlöste en motreaktion från regulatorerna.
3. Genombrott inom agentbaserad AI eller autonoma AI-beslutssystem som ytterligare kommer att förändra försäkringsmodeller
4. Kombinerade effekter av klimatförändringar och förbättrad riskbedömning genom AI, vilket leder till massiva marknadssnedvridningar (till exempel när AI inser att vissa regioner är mycket mer riskfyllda än man tidigare antagit)

Strategiska implikationer: Behovet av en samordnad omvandling

Empirisk analys ger en tydlig bild: Hanterade AI-lösningar är inte valfria för försäkringsbolag, utan nödvändiga. Nuvarande ineffektivitet är så drastisk, konkurrenskrafterna så starka och de regulatoriska kraven så tydliga att passivitet är liktydigt med att ge konkurrenterna en konkurrensfördel.

För beslutsfattare innebär detta att regelverket (EU:s AI-lag, GDPR, nationella försäkringslagar) måste stärkas, men också kombineras med praktiskt stöd för mindre försäkringsbolag. Utan stöd skulle en tvådelad försäkringsbransch kunna uppstå, där stora försäkringsbolag förblir innovativa och tvingar mindre försäkringsbolag att antingen förvärva eller lämna marknaden.

För chefer inom försäkringsbranschen är de strategiska konsekvenserna tydliga. Det räcker inte att testa enskilda AI-projekt. Försäkringsbolag måste:

1. Utveckla en företagsomfattande datastrategi som behandlar data som en kritisk tillgång.
2. Demontera eller modernisera äldre system gradvis, installera inte patchar i oändlighet.
3. AI bör inte ses som ett isolerat projekt, utan som en integrerad del av den operativa arkitekturen.
4. Integrera styrning och efterlevnad i projektimplementeringen från början, inte som en eftertanke.
5. Att fatta strategiska beslut om Make vs. Buy vs. Partner: När är det vettigt att utveckla egna AI-lösningar, och när är en leverantör av Managed AI Solutions rätt val?

För investerare och intressenter är den grundläggande insikten att försäkringsbolag som framgångsrikt navigerar denna omvandling kan förvänta sig konkurrensfördelar, högre lönsamhet (genom minskade bedrägerier, kostnadseffektivitet och förbättrad prissättningsnoggrannhet) och starkare kundrelationer. Försäkringsbolag som misslyckas med detta kommer att förlora relevans i ett alltmer konkurrensutsatt och reglerat landskap.

Den centrala tesen i denna analys är därför inte att AI är ett teknologiskt alternativ, utan att AI är en strategisk nödvändighet som kommer att avgöra försäkringsbolagens lönsamhet under det kommande decenniet. Hanterade AI-lösningar, korrekt konfigurerade och förankrade i styrningen, är det ekonomiska instrumentet för att omvandla denna nödvändighet till verklighet.

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

kontakta mig under Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ring mig bara under +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

Vår globala bransch- och affärsexpertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring - Bild: Xpert.Digital

Branschfokus: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Xpert Business Hub

Ett ämnesnav med insikter och expertis:

• Kunskapsplattform om global och regional ekonomi, innovation och branschspecifika trender
• Insamling av analyser, impulser och bakgrundsinformation från våra fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• Ämnesnav för företag som vill lära sig om marknader, digitalisering och branschinnovationer