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Warum Versicherer auf prädiktive Analysen setzen sollen

10.04.2017 – volkardt_klein_sapVon Volkhardt Klein. Im Augenblick erleben wir einen magischen Moment: Große Datenmengen, hohe Rechenleistung und kluge Algorithmen treffen aufeinander. Alte Menschheitsträume scheinen Wirklichkeit zu werden: Die Vorhersage von Zukunft. Während SAP Deutschland bereits Projekte zu prädiktiven Anlaysen begleitet, ist es bei den Versicherern ruhig bis still. Warum ist das so?

Aus vielen Gesprächen zusammengefasst gebe ich zwei Antworten: Es werden kaum Anwendungsbereiche gesehen und/oder es gab bisher keinen ausreichenden oder durchschlagenden Projekterfolg. Wie also kann der Nutzwert vorhandener und neuer Daten durch prädiktive Analysen erkannt und vergrößert werden? Dazu müssen zwei Dinge aufeinandertreffen: Geeignete Anwendungsszenarien und breite Prozessintegration von Vorhersagewerten in kleineren, agilen Projekten.

Erste Wahl der Vorgehensweise ist hierbei top-down: Anhand einer konkreten Frage wird Unternehmensbereich und Umfang konkretisiert: Welche Kunden empfehlen uns weiter? Welche Verträge sind stornogefährdet? Welche Kunden sprechen wir auf einen Zahnzusatztarif an? Welche RS-Fälle geben wir in die Revision? Welches Schmerzensgeld schlagen wir für Nichtberufstätige vor? Welcher Vermittler wird in einem Jahr noch bei uns sein? Welche Schäden haben Regreßpotential? Welche Krankenhausrechnung ist auffällig? Welche Lastschrift geht in den Rücklauf? Welchen Gewerbebetrieb versichern wir in welcher Nachbarschaft?

Oft finden wir Antworten in vorhandenen Daten des Unternehmens. Von diesen Antworten hängt Auswirkungsanalyse und Hebeleinschätzung ab, also die wirtschaftliche Relevanz und damit das Ergebnis des in der Regel später noch zu erstellenden “Business-Cases”, oder sprechender: Der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung.

Alternativ kann bottom-up vorgegangen werden: Ohne konkrete Fragestellung wird geschaut, welche interessanten Daten zugänglich sind, z.B. Kunden-, Schaden- oder Agenturdaten. Auf einer “Spielwiese” werden diese Daten miteinander in Verbindung gebracht, möglicherweise angereichert um externe Daten oder Geodaten. Das klingt einfach, ist aber manchmal ein Knochenjob: Abteilungen erscheinen wie Festungen und Kundendaten mit Marketing-, Leistungs- und Vertragsdaten zusammenzubringen wie die Belagerung von Troja.

Vorhersagewerte werden nicht um ihrer selbst willen erhoben, sondern damit sie an bestimmten Stellen der Wertschöpfungskette einer Versicherung messbare Verbesserungen gegenüber dem status ante liefern. Die berechneten Scores, respektive Wahrscheinlichkeiten können zweifach eingesetzt werde. Sie erhöhen die Automatisierungsquote, indem bestimmte Geschäftsobjekte in bestimmte Prozessabläufe geleitet werden: Krankenhausrechnungen bis zu einem bestimmten wahrscheinlichen Kürzungspotential in die automatische Zahlungsfreigabe, darüber in die Hellverarbeitung. Monatliche bzw. vierteljährliche Zahlweise eines Hausratsangebots nur bis zu einer bestimmten Zahlungsausfallwahrscheinlichkeit des Antragstellers, ansonsten nur jährliche Zahlweise.

Das zweite große Einsatzgebiet ist die Entscheidungsunterstützung von Menschen, wenn manuelle Weichenstellungen erfolgen. Insgesamt zeigt es sich, dass so ein Projekt echte Teamarbeit ist. Dazu reichen im optimalen Falle drei Monate und 30 Personentage, um zu entscheiden: Prädiktive Analysen schaffen echten Mehrwert. Diese Projekte gleichen eher einem Schnellboot als einem Tanker und zeitigen mehr konkrete Ergebnisse als seinerzeit “Deep Thought”.

Bild: Volkhardt Klein ist Industry Expert Insurance bei SAP Deutschland. (Quelle: SAP)

Den vollständigen Beitrag lesen Sie in der aktuellen Ausgabe des Business- und Managementmagazins Versicherungswirtschaft.

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