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Run auf die Daten: Big Risk oder Big Business?

30.11.2017 – Andreas Braun_AccentureBig Data – aus Datenbergen Erkenntnisse gewinnen und diese monetisieren. Doch wer schützt die Informationsquelle Verbraucher? Auf dem 5. Verbraucherschutzforums der Bafin, werden Politiker und Verbraucherschützer dazu sprechen. VWheute hat einen Redner der Veranstaltung, Andreas Braun, Geschäftsführer im Bereich Daten sowie Versicherungsexperte bei Accenture, um eine Einschätzung gebeten.

Big Data ermöglicht zunehmend wertvolle Einblicke. Aus der Sammlung und Auswertung riesiger Datenmengen sind bereits neue Geschäftsmodelle entstanden, auch in der Versicherungswirtschaft. Doch Datenschützer äußern Bedenken. Wann sind ihre Warnungen berechtigt? Und wie können Versicherer und Verbraucher von Big Data profitieren?

Versicherer nutzen bereits heute die Vorteile neuer technologischer Ansätze, wie Big Data, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Denken wir nur an die Bekämpfung von Geldwäsche und Betrug, oder an Risikomodelle für Naturkatastrophen oder Solvency II. Im Vergleich zu regelbasierten Systemen und klassischen statistischen Ansätzen haben Big Data-Modelle gleich mehrere Vorteile: Sie sind günstiger, schneller und präziser. Dies wirkt sich bereits heute indirekt zu Gunsten der Verbraucher aus. Aktuell werden besonders drei Einsatzgebiete von Big Data Analytics in der Versicherungsbranche diskutiert: Die Optimierung der Schnittstelle zum Kunden, die Verbesserung von Pricing und Underwriting sowie die Entwicklung neuer datenbasierter Versicherungsangebote.

Bedenken von Datenschützern sind hier nicht ohne Weiteres von der Hand zu weisen. Gerade bei Telematik-Tarifen im weiteren Sinne kann von einer “positiven” Diskriminierung gesprochen werden. Wenn Fahrzeug-, Fahrer- und Bewegungsdaten in individuelle Profile überführt werden, weicht dies letztlich das Gemeinschaftsprinzip der Versicherung auf, der Kunde wird “über-individualisiert”. Besonders kritisch wird es bei Wearables, die Gesundheitsdaten mit dem Ziel eines individuellen Absicherungsmodells an Versicherungen übermitteln. Für neue Marktteilnehmer mögen solche Geschäftsmodelle zunächst den aggressiven Markteintritt fördern, zur nachhaltigen, flächendeckenden Absicherung der Bevölkerung sind sie aber kaum geeignet. Hier gilt es Analytics sinnvoll zu nutzen, den Kundennutzen und Datenschutz im Blick zu haben und von reinem Technologieeinsatz zu trennen.

Zahlreiche Vorteile für Versicherer und Versicherte

Dabei bieten Big Data-Modelle sowohl für Versicherer als auch für Versicherte vor allem die folgenden Vorteile:

  1. Besserer Kundenservice. Betrugsfälle sind absolut gesehen selten, die Mehrheit der Schadensmeldungen sind einwandfrei. Somit können vertrauenswürdige Kunden schnell und kosteneffizient ausbezahlt werden, zukünftig auch in Echtzeit. Maschinelles Lernen beschleunigt zudem die Prozesse beim Vertragsabschluss. Kunde und Versicherung haben dadurch weniger Aufwand beispielsweise mit der Bearbeitung von Formularen. Analytics liefert hier ein Kontext-Verständnis, das die meisten Vorgänge beschleunigt und vereinfacht.
  2. Kostenreduktion. Digitale, datengetriebene Prozesse sind wesentlich günstiger und effizienter. Medienbrüche und große Papiermengen können durch den Einsatz von Big Data vermieden werden, die Fehlerrate sinkt signifikant.
  3. Neubelebung des Wettbewerbs. Die Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGV) zwingt Versicherer ab 25. Mai 2018 zu deutlich mehr Transparenz. Dadurch werden schnelle, automatisierte und anonyme Vergleiche von Versicherungsangeboten für Verbraucher künftig bequemer verfügbar sein. Der Wettbewerbsdruck wird steigen und zu günstigeren Angeboten für Verbraucher führen.
  4. Passgenaue digitale Versicherungsprodukte. Big Data erlaubt völlig neue Angebote, etwa die situations- und bedarfsabhängige Versicherung von Mobilität. Im Rahmen dieser Tarife ist es denkbar, dass sekundengenau und individuell die tatsächlich genutzte Form der Mobilität versichert wird. Möglich ist auch, Produkte für besonders hohe Risiken anzubieten, wie beispielsweise in Hurrikan- oder Überschwemmungsgebieten.

Versicherer müssen ihre Hausaufgaben machen

Damit all diese Vorteile letztlich beim Kunden ankommen, müssen sich die Versicherer zunächst selbst in die Lage versetzen Big Data zu nutzen. Doch aktuell stehen sie noch vor erheblichen Herausforderungen, die von veralteter IT, schlechter Datenqualität oder kaum genutzten Daten bis hin zu der Einführung der EU-DSGV und zur kulturellen Transformation der eigenen Organisation reichen.

Einige größere Versicherer gehen bereits mit Lösungsansätzen voran: Sie adaptieren erfolgreiche Konzepte aus anderen Branchen oder aus dem Silicon Valley. Die zahlreichen Datenprobleme lassen sich durch moderne Capture-, Curate-, oder Consume-Werkzeuge leichter in den Griff bekommen als je zuvor. Auch fehlende oder mangelhafte Datensätze lassen sich beispielsweise durch Anreicherung und Fusion ersetzen. Auch für die Herausforderungen durch die EU-DSGV gibt es zahlreiche Ansätze, um Datenschutzleiter zu unterstützen. Versicherer sollten daher ihren Bedarf analysieren und zeitnah handeln.

Bild: Andreas Braun (Quelle: Accenture)

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