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Swiss Re: Neue Risiken brauchen parametrische Deckung

12.10.2017 – Produktinnovation_FotoliaBig Data gilt für Versicherer bekanntlich als wichtiger Indikator für die Versicherbarkeit von Risiken. Der Schweizer Rückversicherer Swiss Re hat nun in einer neuen Sigma-Studie die Auswirkungen von Produktinnovationen für die Versicherer untersucht. Das Ergebnis: Neuartige Versicherungslösungen ermöglichen es den Unternehmen, ihren Risikotransfer effizienter zu gestalten und die Volatilität ihrer Beitragseinnahmen zu verringern.

Ein Beispiel dafür sind nach Angaben des Schweizer Rückversicherers die sogenannten parametrischen Lösungen. Diese basieren laut Swiss Re auf Indizes und nicht auf tatsächlichen Schäden. Der größte Vorteil für die Versicherer sei nach Angaben der Studienautoren vor allem deren Eindeutigkeit und Objektivität. Demnach zahle die Versicherung dann, wenn die vorgegebenen Bedingungen erfüllt seien. Für den Versicherten hätte dies den Vorteil, dass dieser eine zuvor vereinbarte Zahlung schnell und ohne langwierige Prüfung der Schadenforderung erhalten werde.

So werden laut Swiss Re entsprechende Lösungen zunehmend auch zum Schutz von Erträgen und Zahlungsströmen eingesetzt. Demnach konnten dadurch einige bislang nicht versicherungsfähige Unternehmensrisiken durch die Weiterentwicklung von Triggern und Entschädigungsstrukturen sowie durch Fortschritte bei der Datenverarbeitung und der Modellierung nun teilweise versichert werden. Dazu zählen beispielsweise Betriebsunterbrechungen ohne vorangegangenen Sachschaden, Cyber-Risiken, Produktrückrufe sowie Risiken durch Wetterschäden oder Energiepreise.

“Neue Versicherungslösungen ermöglichen eine Absicherung gegen ein breiteres Spektrum von Risiken und Gefahren und dehnen den Versicherungsschutz von materiellen auf immaterielle Güter aus”, betont Kurt Karl, Chefökonom der Swiss Re: “Neben dem Schutz für mehrere Risiken bieten ganzheitliche Lösungen aufgrund der gemeinsamen Verteilung der Risiken einen effizienten Risikotransfer”. (vwh/td)

Bildquelle: Fotolia

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