Märkte & Vertrieb

Smarte Policen durch Smart Data

Von VW-RedaktionTagesaktuelle Informationen und Neuigkeiten aus der Versicherungsbranche. Alle Nachrichten des Tagesreports auch als Newsletter abonnierbar.
Ein Gastbeitrag von Helmut Körfer, Engagement Manager, Insurance (DACH) bei SQS. Das Thema Big Data ist heutzutage in der Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Ob Selbstoptimierung, Automatisierung oder alternative digitale Geschäftsmodelle, das Nutzbarmachen von Daten wirkt sich auf Unternehmen, Organisationen und Heimanwender gleichermaßen aus.
Branchenübergreifend wird an Produkten und Dienstleistungen gearbeitet, die sich der erhobenen Daten bedienen (wollen). Die Versicherungsbranche ist geradezu prädestiniert dazu, aufbauend auf einem intelligenten Datenschatz vorteilhafte Produkte zu entwickeln. Es stellt sich allerdings die Frage, wie man die geballte Informationsintelligenz für das eigene Unternehmen zu Tage fördert und entsprechend nutzt.

Big Data führt die Vertriebskanäle zusammen

Die entscheidende Voraussetzung um Effizienz und Effektivität mittels Big Data für das eigene Unternehmen zu erhöhen: Es müssen die bisher teilweise noch starren Grenzen zwischen der digitalen und analogen Welt und die Grenzen zwischen den verschiedenen (Vertriebs-)Kanälen überwunden werden.
Denn: Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen ist die Grundlage, um zukunftsfähige Produkte und Dienstleistungen mit Mehrwert entwickeln zu können.
Ein Big-Data-System kann als Basis dienen, um die in den verschiedenen Kanälen erhobenen Daten zu einem Informationsstrom zusammen zu bringen. Hierbei muss sichergestellt werden, dass jederzeit nachvollziehbar bleibt, aus welchen Kanälen die Daten stammen und wie die Daten von den eingesetzten Geräten oder Maschinen erhoben werden.
Wurden die Daten über Sensoren oder automatisiert erfasst, oder war der Kunde involviert und hat selbst Daten übermittelt? Derartige Information ist für die Vorbereitung und das Verschmelzen der Daten unverzichtbar.

Aus Big Data wird Smart Data

Wie können die zusammengeführten Daten nun bestmöglich genutzt werden? Wie werden sie smart gemacht? Erstens über ein Smart-Data-System – bestehend aus Tools, Methoden und Fachanalysten. Es geht darüber hinaus auch darum, dass Big-Data-Auswertungen visuell darstellbar gemacht werden, damit sie im Anschluss wirtschaftlich und technisch nutzbar gemacht werden können.
Grundvoraussetzung ist zudem, dass die Daten reduziert werden. Nur so können sie im Anschluss miteinander abgeglichen werden. Welche Datenquelle liefert die für das Unternehmen nutzvolleren Daten – und in welcher Geschwindigkeit? Liefern die Datenquellen keine oder fehlerhafte Informationen? Etc.
Entscheidend ist immer die Datenqualität. Denn nur qualitativ hochwertige Daten können die Basis für richtige Unternehmensentscheidungen liefern. Daher gilt bei Smart-Data-Analysen immer der Grundsatz: erst die Idee, dann die Daten.

Smart Data ermöglicht smarte Produkte

Was bedeuten Smart Data konkret für die Entwicklung von Policen und Versicherungsdienstleistungen? Das Internet der Dinge und die zunehmende Vernetzung technischer Komponenten in den Haushalten ermöglichen es, detaillierte Informationen über den Zustand versicherter Objekte zu erhalten. Diverse Reaktionsketten sind denkbar: Frühwarnsysteme, Präventions- oder Notfallmaßnahmen.
Versicherungen können sich innovativ präsentieren, indem sie die Möglichkeiten vernetzter Geräte in das Design neuer Produkte einfließen lassen. Informationen über Lebensstil und Gewohnheiten der versicherten Parteien sowie über deren Häuser und Haushalte bergen Wertschöpfungspotenzial für beide Seiten – Versicherte und Versicherer. Angefangen mit der Prämienberechnung bis hin zu automatisierten Betreuungsleistungen beziehungsweise Hilfsleistungen oder Präventivmaßnahmen.

Die Versicherung der Zukunft – ein Szenario

Man stelle sich vor, Unternehmen wären weder internen, organisatorischen Zwängen noch externen Regulierungen unterworfen. Außerdem würden sie über das umfassende Wissen der digitalen Wirtschaft verfügen. Auf dieser Grundlage und den Mechanismen des Marktes (Kunden wollen den Großteil ihrer Geschäfte online erledigen): Wie würde die Versicherung der Zukunft aussehen?
Es gäbe wenige Filialen an ausgewählten, gut erreichbaren Standorten, zugeschnitten auf die jeweiligen Kunden dieser Region. Dieser Zuschnitt basiert auf Daten, die in einer vergleichbaren Gegend oder sogar der Gegend selbst erhoben und aufbereitet wurden. Die IT-Landschaft im Hintergrund könnte einfacher und effizienter verwaltet werden, würde es aber ermöglichen gleichzeitig, schneller auf Veränderungen am Markt zu reagieren. Echte Kundenorientierung wäre in puncto Vermittlungsgebühren und Produkten durch Transparenz möglich.
Kunden könnten diese Produkte mit Hilfe von Apps nicht nur schnell und unkompliziert auf ihre Bedürfnisse zuschneiden. Versicherungsunternehmen wären in der Lage, Policen auf Basis der Kundenbedürfnisse zu entwickeln und auf die individuellen Wünsche der Versicherten zu reagieren. Die Beratung würde über verschiedene Kanäle (z.B. online, E-Mail, persönlich) basierend auf Auswertungen und empirischen Werten erfolgen.

Qualitätssicherung im Kontext von Smart Data

Nur wenn die Qualität der Daten stimmt, können auch intelligente Prozesse über Big Data entstehen. Dabei gilt es auf drei folgenden Teilbereiche zu achten:
  • die exakte Definition des Big-Data-Systems und deren Qualitätssicherung,
  • die genaue Festlegung der gewünschten Evaluierungen und Analysen
  • sowie die Bestätigung und Prüfung neuer Smart-Data-Erhebungen.
Die Smart-Data-Lösung von SQS bietet Verifizierungsmöglichkeiten und ständige Validierung innerhalb laufender Prozesse und sichert so die Qualität von Big-Data-Systemen.
Ein Beispiel: Wird ein Hadoop-Cluster genutzt, kann die Korrektheit der Daten über eine Definition ("definition of done") überprüft werden. Hierfür muss zuvor festgelegt werden, wann die technische Bereitschaft erreicht wäre (Definition von "Anwendungsfällen") sowie Tests und Anpassungen pro Sprint/Iteration mit agilen Methoden wie DevOps durchgeführt werden.
In der SQS-Lösung wird der Bereich Smart Analytics mit dem Expertenwissen von Fachleuten kombiniert, die als technische Beratungsstelle, das technisches Verständnis mit analytisches Wissen verbindet.

Datenschutz - Vertrauen der Kunden ist die halbe Miete

Bei aller Begeisterung über die Möglichkeiten des Daten-Eldorados dürfen Unternehmen das Thema Datenschutz nie aus den Augen verlieren – Die Kontrolle persönlicher Daten muss beim Einzelnen bleiben – gesetzlich geregelt durch die EU-DSGVO – die EU-Datenschutzgrundverordnung. Es gelten die Prinzipien "privacy by design" (Datenschutz durch Technikgestaltung) und "privacy by default" (Datenschutz durch Voreinstellungen).
Die unendlichen technischen Möglichkeiten unterliegen – unter hohen Strafauflagen – den gesetzlichen Bestimmungen zum Schutz der Privatperson. Versicherungen müssen sich der Herausforderung stellen, passende Test-Daten zur Verfügung zu stellen, die keine Rückschlüsse auf einzelne Personen ermöglichen und andererseits den Anforderungen von Daten-Analysten gerecht werden. Hierfür benötigt man eine umfassende, effiziente Daten-Test-Lösung, die sehr flexibel ist und eine Mischung aus synthetischen und anonymisierten Produktionsdaten liefert.
In der Versicherungsbranche, in der zwei der kritischen Erfolgsfaktoren der Kunde selbst und ganz besonders der Datenschutz sind, müssen intelligente Daten-Test-Lösungen zum Einsatz kommen, um zeitgemäß am Markt agieren zu können und dabei vertrauenswürdig zu bleiben.
Bild: Helmut Körfer (Quelle: SQS)
Grafikquellen: SQS
SQS · Helmut Körfer · Smart Data
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