Einige Gedanken zum Thema Daten im Versicherungsgeschäft

Das Versicherungsgeschäft hängt weitgehend von der Verfügbarkeit von Daten ab. Mathematische Modelle zur Festlegung von Versicherungsprämien erfordern (wenigstens) Informationen über die Häufigkeit und Schwere von Schäden. Versicherungsunternehmen nutzen diese Art von Daten schon seit Jahrhunderten. Im Zuge der Digitalisierung wurden zudem neue Datenquellen erschlossen.

Meine These: Die ideale Mischung aus alten und neuen Datenquellen ermöglicht es den Versicherern, individuelle Risikopreise festzulegen und somit ihre Vertriebsstrategien zu optimieren.

Oft werden Versicherungsnehmer als ein homogenes Risikosegment (oder 6 für eine private Haftpflichtversicherung in Deutschland) behandelt und erhalten dementsprechend das gleiche/ähnliche Angebot trotz erheblicher Unterschiede in ihrem tatsächlichen Risikoprofil. Für einige wenige Versicherer mag dies der Status quo sein, doch die führenden Versicherer stellen ihre Underwriting-Systeme um, um Exzellenz zu erreichen, die zu einer Verbesserung führen kann:

Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit.

Die Versicherer, insbesondere die etablierten Unternehmen, verfügen über eine Fülle historischer Daten, die oft in Form von Millionen nicht digitalisierter/unstrukturierter Dokumente vorliegen und damit nicht für das Underwriting verfügbar sind. Neue Technologien im Bereich der Datenanalyse ermöglichen es ihnen, sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber großen Technologieunternehmen zu verschaffen, die ihrerseits begonnen haben, die eignen Expertise in der Datenverarbeitung einzusetzen, um die Versicherungsbranche zu verändern. Eines der jüngsten Beispiele ist Tesla Insurance. Tesla nutz seine Kundennähe und wertet die Verhaltensdaten aus, um die Berechnung von Kfz-Versicherungsprämien zu verändern.

Fairness und Stärkung der Stellung von ESG.

In einer idealen Welt hätte jeder Versicherte eine personalisierte Preisgestaltung, die sich aus unzähligen Variablen und einwandfreien Daten zusammensetzt. Eine solche Granularität der Prämienberechnung würde für Fairness sorgen und gefährdete Teile der Bevölkerung abdecken, für die eine Versicherung bisher als "Luxus" galt. Als ein Unternehmen, das sich den höchsten ESG-Standards verpflichtet hat, streben wir danach, dieses Ideal zu erreichen.

Überlegene Versicherungsprodukte

Die neue Wirtschafts- und Marktrealität verlangt von den Versicherern, ihre Produktentwicklungsstrategien zu verbessern. Gleichzeitig verlagert sich durch die gestiegenen Erwartungen der Verbraucher der Schwerpunkt vom Produkt auf den Kunden. Von den Versicherern wird verlangt, dass sie ihre Flexibilität bei der Produktentwicklung erhöhen, die Markteinführung beschleunigen und das Kundenerlebnis kontinuierlich verbessern. Die Investition in Datenkapazitäten ist einer der Wege, die helfen, zwischen diesen Zielen zu manövrieren.

"Daten als Dienstleistung" in der B2B-Welt

Wir bei ELEMENT investieren in interne Business-Intelligence-Kompetenz und ermöglichen eine datengetriebene Produktentwicklung. Sie dient als Einstieg, um unsere Partner mit einem ausgezeichneten Versicherungsprodukt zu unterstützen und einen zusätzlichen Wert zu schaffen. Wir behandeln jeden Partner mit Hingabe und sind bestrebt, so viel Individualität wie möglich zu bieten, indem wir uns gemeinsam auf verfügbare Datenquellen für präzises Underwriting abstimmen. Unsere Unterstützung geht über das Go-Live-Datum hinaus: Wir bieten unseren Partnern bei Bedarf Daten- und Analysefunktionen an. So können wir Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, ihre Vertriebsstrategien und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Bekannte vs. Unbekannte Risikotypen | Krypto

Datenpunkte sind grobe Schätzungen. Die Entwicklung besserer Produkte erfordert bessere Schätzungen. Für bekannte Risikoklassen wie Unfälle oder Sachschäden gibt es neben historischen Daten auch neue Datenquellen (IoT-Geräte, Telematik). Bei weniger bekannten, neu aufkommenden Risikoklassen ist es schwieriger, die Preisgestaltung und das Underwriting zu verfeinern. Eines der von den Versicherern weniger erforschten Gebiete ist die Kryptowährung. Aufgrund ihres dezentralen Charakters, ihrer Volatilität und ihrer noch jungen Existenz gibt es nicht genügend Daten über die Häufigkeit oder Schwere von Schäden. Dennoch gibt es einige Vorreiter, die in diesem Bereich experimentieren. Eines der Beispiele ist der Schutz digitaler Vermögenswerte vor finanziellen Verlusten infolge von Hackerangriffen. Als ein Bereich, der digitales Eigentum (NFTs), finanzielle Vermögenswerte (Kryptowährungen) und Cybersicherheit (Hacks, Forks) umfasst, bietet er Möglichkeiten, Versicherungsprodukte in der Kryptowelt zu replizieren, aber auch etwas völlig Neues zu schaffen - vielleicht sind wir uns dessen noch nicht bewusst. Es hängt jedoch von der individuellen Risikoaversion eines Versicherers ab, sich auf das Feld mit den vielen unbekannten Faktoren einzulassen. Wer jedoch in der Lage ist, bei begrenzten Deckungen das Risiko kurzfristig einzuschätzen, kann sich schnell anpassen und erste Erfahrungen sammeln.

Es gibt noch viel mehr über Daten in der Versicherungswirtschaft zu sagen - von der Modellierung über die Anpassung von Prozessen rund um Endkunden und Partner bis hin zur Betrugserkennung und mehr. Sprechen Sie uns an, wenn Sie Interesse an einem Gespräch haben!