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Mit „Datenexplosion“ das Neugeschäft steigern

22.8.2019 – Die Datenmenge steigt laufend, und die Wertschöpfungskette in der Nichtlebensversicherung könnte davon durch den Einsatz moderner Analysewerkzeuge erheblich profitieren, so der Befund eines neuen „Sigma“-Reports. Bei entsprechenden Pilotprogrammen habe man etwa Schadenquoten senken oder Abschlussraten bei Anträgen steigern können.

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Daten sind bekanntlich wahlweise das Öl oder das Gold des 21. Jahrhunderts – „Big Data“ und „Data Analytics“ lauten die Stichworte. Die neuen Datenquellen können unterschiedlicher Art sein, seien es etwa soziale Medien, Luftaufnahmen von Immobilien oder Satellitenbilder.

Der neueste „Sigma“-Report des Swiss Re Institute hat sich unter dem Titel „Advanced Analytics: Neue Einsatzmöglichkeiten in der Nichtlebenversicherung“ mit diesem Thema befasst.

Eine Kernerkenntnis, zu der die Autoren gelangen: „Die Wertschöpfungskette in der Nichtlebenversicherung kann erheblich von neuen Daten und Datenanalysen profitieren.“

Dank der kontinuierlichen Weiterentwicklung moderner Analysewerkzeuge und -verfahren sei es möglich, „sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten auszuwerten und nützliche Erkenntnisse über Einzelpersonen und Unternehmen sowie über die Auswirkungen menschengemachter und natürlicher Ereignisse automatisch und kostengünstig zu gewinnen“.

„Bestandsoptimierung“ und „Effizienzsteigerung“ im Vordergrund

Neue Technologien seien in der Versicherungsindustrie bislang eher zögerlich eingeführt worden. Das ändere sich nun aber, „wenn auch je nach Sparte mit unterschiedlichem Erfolg“.

Dabei seien wichtige Bereiche der Wertschöpfungskette „prädestiniert für Veränderungen durch den technologischen Fortschritt und neue Datenanalysetechniken“.

Erste Anwendungsfälle seien vor allem in der Bestandsoptimierung und Effizienzsteigerung zu finden, „doch wir erwarten einen deutlich breiteren Einsatz in der Beurteilung neuer Risikopools“.

Vier Einsatzbereiche

Der Bericht identifiziert vier Einsatzbereiche, in denen Datenanalysen für die Versicherungsbranche von Nutzen sein können:

  • Wachstumsförderung – unter anderem sollen das Potenzial neuer Geschäftssegmente besser erkannt und die Entwicklung von Vermarktungsstrategien unterstützt werden.
  • Besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse und Steigerung der Kundenbindung – vielfach würden bereits verhaltensökonomische Ansätze genutzt, um die Kundeninteraktion zu verbessern.
  • Ergänzung der eigenen Bestandsdaten durch Verknüpfung mit externen Datensätzen – so könne man neue Erkenntnisse zu Risikokumulation und Bestandssteuerung gewinnen.
  • Höhere Effizienz durch Automatisierung von Risikoprüfungen und Schadenabwicklungen – in zahlreichen Fällen habe die automatische Ausführung von Routinearbeiten und die Unterstützung durch Bots Kostensenkungen bewirkt.

Beispiel Immobilien

Die Autoren gehen auch auf die spezifische Situation in einzelnen Sparten ein. Sie berichten etwa, dass Versicherer derzeit Analysewerkzeuge testen, mit denen die größten Schadenursachen in der Hausversicherung, nämlich Feuer und Wasser, eingedämmt werden können.

So ließen sich mit Hilfe von Bild- und Datenanalysen zum Beispiel Häuser ermitteln, die besonders stark durch sich schnell ausbreitende Waldbrände gefährdet sind. Hierfür werden Daten über die Vegetationsdichte und vorhandene Biomasse rund um das Haus herangezogen.

„Diese Werkzeuge zeigen nicht nur in hoher Auflösung (sechs Zentimeter), dass Vegetation vorhanden ist, sondern geben auch Aufschluss über die Vegetationsdichte und geben Versicherern so Aufschluss darüber, ob der Pflanzenbestand an einem bestimmten Standort geeignet ist, einen Waldbrand weiter anzufachen.“

Auch könne ein Versicherer mittels externer Daten – zum Beispiel Wohngebiete in Waldnähe und Immobilienpreise – und eines Vergleichs mit Bestandsdaten neue Erkenntnisse zu Kumulrisiken gewinnen, die durch eine Konzentration teurer Immobilien in bestimmten Gegenden entstehen.

„Durch den Einsatz von Werkzeugen zur intelligenten Dokumentenbearbeitung können Versicherer […] Informationen ermitteln, die sich unter Umständen positiv auf ihre Bereitschaft zum Vertragsabschluss auswirken.“

Daten aus Versicherungsanträgen

Ein anderes Beispiel: Die Extraktion von Daten aus Versicherungsanträgen könne zu einem besseren Verständnis der Bereitschaft zum Vertragsabschluss beitragen.

„Aus bestimmten Merkmalen in Versicherungsanträgen, die von Maklern eingesandt werden, können Vorhersagemodelle zur Rentabilität erstellt, Anträge vorselektiert sowie jene Anträge ausgewählt werden, die von renommierten Maklern stammen und zu der Risikobereitschaft des Versicherers passen.“

Wegen mangelnder Ressourcen würden Anträge, die nicht zum Vertragsabschluss führen, häufig nicht weiterverfolgt. Damit, so der Bericht, vergeben Versicherer aber auch die Chance, aus den abgelehnten Anträgen zu lernen.

„Durch den Einsatz von Werkzeugen zur intelligenten Dokumentenbearbeitung können Versicherer Trends, Abhängigkeiten und weitere Informationen ermitteln, die sich unter Umständen positiv auf ihre Bereitschaft zum Vertragsabschluss auswirken.“

Ergebnisse von Pilotprojekten

Um die Effekte der Nutzung fortgeschrittener Datenanalyse zu veranschaulichen, führt der Bericht einige Ergebnisse von Pilotprojekten an.

Demzufolge haben etwa bei einem britischen Projekt im KMU-Segment Datenanalysen zwecks Bestandsbereinigung und Auswahl bevorzugter Risikosegmente zu einer Senkung der versicherungs-technischen Kosten um 60 Prozent geführt.

Bei einem Projekt in Deutschland habe der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Prüfung von Forderungen in der Kfz-Versicherung die Kosten für die Schadenabwicklung um bis zu 50 Prozent gesenkt.

Im Zuge eines Projekts in Australien habe sich durch Nutzung von Datenanalysen zur Ermittlung der optimalen Bestandssegmente die Abschlussrate bei Versicherungsanträgen um acht Prozent erhöht.

Die Integration neuer Datenquellen kann zu einer schnelleren Risikobewertung und einer besseren Risikoselektion beitragen.

Analytische Fähigkeiten als Wettbewerbsvorteil

Gewerbliche Sparten hinken den Privatsparten hinsichtlich der Nutzung umfangreicher Datenanalysen bislang noch hinterher, heißt es in dem Bericht.

Sigma 4/2019 (Bild: Swiss Re)

Grund dafür seien höhere Datenqualität und Transaktionsvolumina in Privatsparten. Inzwischen aber „profitieren auch größere und stabilere gewerbliche Sparten wie die Sachversicherung von der Datenexplosion“.

Es gebe zunehmend Anzeichen dafür, „dass die Integration neuer Datenquellen zu einer schnelleren Risikobewertung und einer besseren Risikoselektion beitragen kann“.

Die Autoren prognostizieren, dass analytische Fähigkeiten für Versicherer zunehmend „zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil“ werden.

„Das ganze Potenzial dieser Technologie wird sich jedoch nur mit der Entwicklung einer brancheneigenen Infrastruktur und entsprechenden Ressourcen und Know-how entfalten.“

Zum Herunterladen

Der 44-seitige „Sigma“-Report „Advanced Analytics: Neue Einsatzmöglichkeiten in der Nichtlebenversicherung“ kann von einer Webseite des Swiss Re Institute als PDF-Dokument heruntergeladen werden.

Schlagwörter zu diesem Artikel
Beitragsrückerstattung · Immobilie · Kfz-Versicherung · Sachversicherung
 
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