Risiken erkennen, Chancen nutzen: Data Science in der Versicherungsbranche

Sie sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts – für Versicherer sogar der einzig verfügbare: Daten. Das Kerngeschäft der Versicherungsbranche ist spätestens seit Beginn des Big-Data-Zeitalters die Informationsverarbeitung. Kunden, Produkte oder Schadensfälle: Versicherungsunternehmen besitzen in über Jahre aufgebaute Data Warehouses echte Datenschätze, die darauf warten, entdeckt zu werden.

Data Science als strategisches Asset mit vielen Facetten

Der Schlüssel zum Datenschatz heißt Data Science. Den passenden Schlüssel für jeden Anwendungsfall – von der Produktentwicklung bis zur Kundenansprache – zu finden, ist für Versicherer eine Aufgabe von strategischem Wert.

Analog zur Digitalisierung aller kundennahen Prozesse ist auch für die erfolgreiche Implementierung von Analytik die IT-Infrastruktur zum Rückgrat der Branche geworden. Wie sind die IT-Prozesse aufgesetzt? Erfüllen sie die strengen Compliance-Anforderungen? Wie lassen sich Analysen in das Daily-Business der Versicherer einbinden? Wenn die Basis-Infrastruktur, sowie die Datenbank- und ETL-Prozesse stehen, eröffnen sich den Versicherern eine Vielzahl an nutzenstiftenden Analyse-Use-Cases – und das deutlich über die Grenzen klassischer BI-Anwendungen hinaus.

Risikoprüfung

Policierungsprozesse sind oftmals langwierig und ressourcenintensiv. Die richtigen Konditionen für die individuelle Situation des (potenziellen) Kunden zu finden, ist insbesondere bei der Prüfung biometrischer Risiken stets eine Herausforderung. Mit Predictive Analytics ist es nun möglich, verlässlicher das Risiko des Kunden einzuschätzen oder bereits im Vorfeld „Low-Risk-Kunden“ zu identifizieren, die keiner detaillierten Überprüfung bedürfen. Statistische Modelle und Simulationen senken Kosten und führen zu objektiveren Versicherungspolicen.

„Next best offer“

Für welchen Kunden ist welches Versicherungsprodukt besonders relevant? Mit Data Science gelingt es Versicherern noch häufiger mit dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit über das richtige Thema zu sprechen. Historische Konversionen, demografische Informationen: Die Grundlage für erfolgreiche Vertriebskampagnen mit hoher Response-Quote liegt in den bereits vorhandenen Daten.

Customer Churn Prediction

Das eigene Auto, der Auszug aus dem Elternhaus, die Gründung einer eigenen Familie: Die Lebenssituation von Versicherungsnehmern ist im stetigen Wandel. Die Kunst für Versicherer liegt darin, die Auswirkungen der veränderten Rahmenbedingungen auf die Customer Journey vorherzusehen. Wann spielt ein Kunde mit dem Gedanken, eine Versicherung zu kündigen? Mit der Survival-Analyse lässt sich eine genaue „time-to-event“ Bestimmung prognostizieren und der Zeitraum bis zu einer möglichen Kündigung abschätzen. Für Versicherer genau die Zeit, um den bestehenden Kunden proaktiv anzusprechen und eine Kündigung abzuwenden.

Fraud Detection

 Jeder zehnte Versicherungsfall ist eigentlich keiner und der entstehende Schaden für Versicherer mit über vier Milliarden Euro pro Jahr enorm. Versicherungsbetrug ist für alle Unternehmen der Branche ein schwerwiegendes Problem mit hoher Komplexität. Eine händische Prüfung von Versicherungsfällen ist aufwändig, teuer und nur stichprobenartig möglich. Algorithmen sind jedoch in der Lage auffällige Muster in den Daten zu identifizieren und damit Betrugsfälle schneller und zuverlässiger zu erkennen. Dadurch kann der Algorithmus bereits als Assistenzsystem Mitarbeiter entlasten und Versicherern helfen, die durch Betrugsfälle verursachten Kosten zu senken.

Claim Management

Auf der Grundlage von individuellen Kundendokumenten Versicherungsansprüche ermitteln – ein weiterer zeitintensiver Prozess für Versicherer. Der Schlüssel um auch diese Arbeit zu erleichtern, heißt Text Mining. Mit Text Mining lassen sich Dokumententypen automatisiert klassifizieren und relevante Abschnitte schneller erkennen.

Anknüpfungspunkte gibt es also viele – und es gilt sie zu nutzen. In einer wettbewerbsintensiven Branche mit sehr homogenen Angeboten können die strategischen Informationen aus den Daten zur „Lebensversicherung“ für Versicherer werden.

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Tobias Titze - Beitrag vom 24.04.2018

Tobias Titze betreut seit 2013 das Marketing der eoda GmbH. Seine tägliche Aufgabe ist der Brückenschlag zwischen einem komplexen Thema und den Anforderungen des Marktes. Er interessiert sich für Daten und Algorithmen und begeistert sich für die Vorteile, die sich für Unternehmen daraus ergeben.

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