Neue Sigma-Studie der Swiss Re: Datenanalysen bieten große Chancen zur Risikobewertung

Datenanalyse

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Komplexere Datenanalysen eröffnen den Nichtlebenversicherern durchaus neue Möglichkeiten zur Risikobewertung und -minderung. So können die Versicherungskonzerne durch den Einsatz von Advanced Analytics ihre Schadenquoten um zwei bis fünf Prozent verbessern, konstatiert eine aktuelle Sigma-Studie der Swiss Re.

So dürften komplexe Datenanalysen die Wertschöpfungskette in der Versicherungsbranche verändern. Noch gebe es aber große Herausforderungen älterer Bestandssystemen, traditionellen Denkmustern und einem Mangel an Fachpersonal an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Risiko-Know-how und Technologie, heißt es in der Studie weiter. Allerdings erwartet das Swiss Re Institute, dass Versicherer im Zuge der Aktualisierung ihrer Kernsysteme und im Wettbewerb um Differenzierungsmerkmale in den kommenden Jahren einen größeren Teil ihrer statischen IT-Budgets für Daten und Analytics ausgeben werden. Zudem würden die Analysetools nicht nur als neue Technologie, sondern als Mittel zur Erschließung neuer geschäftlicher Möglichkeiten betrachtet werden.

„Die erforderliche Zeit zur Einführung von P&C Solutions-Projekten hängt von der jeweiligen Sparte und Zielsetzung ab, aber selbst eine zügige Implementierung dauert mehrere Wochen. Ein breiterer Einsatz, der deutlichere Effizienzsteigerungen ermöglicht, dauert entsprechend länger. Als Teil der P&C Solutions Suite kann P&C Analytics auch weitere Lösungen in die Projekte integrieren, um den Kundennutzen zu steigern“, konstatiert Eric Schuh, Global Head P&C Solutions bei Swiss Re.

„Aus einer stetig wachsenden Datenmenge nützliche vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Herausforderung. Für die Datenintegration und -pflege müssen mehr Zeit und Ressourcen investiert werden. Viele neue Daten werden nicht eigens für Versicherungen erhoben. Die Dateneigentümer verstehen unter Umständen die Branche nicht und wissen deshalb nicht, wie die Daten für Versicherer nutzbar gemacht werden können“, ergänzt Daniel Ryan, Leiter Insurance Risk Research am Swiss Re Institute.

So könnten gewerbliche Sachversicherer die beispielsweise die Daten zu Standort und Nutzung von Gebäuden modellieren, um daraus Risikoeinstufungen abzuleiten und so die Risikoselektion und den Preis auf Grundlage der tatsächlichen Risikoerfahrungen im Markt zu ermitteln. In der Seefrachtversicherung können Versicherer laut Swiss Re zudem durch detaillierte situative und verhaltensbezogene Daten zu über 100 000 Schiffen nutzen, um riskantes Verhalten zu identifizieren und die Risikokonzentration zu überwachen. Dies ermögliche es den Kunden, mit „sanftem Druck“ effektivere Präventivmassnahmen vorzunehmen.