Märkte & Vertrieb

Was Smart Data für Versicherer bringt

Von Jörg BollowTagesaktuelle Informationen und Neuigkeiten aus der Versicherungsbranche. Alle Nachrichten des Tagesreports auch als Newsletter abonnierbar.
Die digitale Transformation erfasst alle Wertschöpfungsstufen. Von Data Mining zu Content Marketing über Lead-Generierung bis hin zu Smart Contracts. Was Versicherer heute beherrschen müssen? Eigentlich alles.

„Die Versicherungswirtschaft wird so stark von der Digitalisierung betroffen sein, wie kaum eine andere Branche“. Das prognostizierte ein Bericht von Price Waterhouse Coopers im Jahr 2016.  „Unsere Studie kommt zu dem Ergebnis, dass sich die Versicherungsindustrie dieser Herausforderung zunehmend bewusst wird – und dass sie bereit ist, ihr angestammtes Geschäftsmodell zu hinterfragen“, sagt Patrick Mäder, EMEA Insurance Consulting Leader bei PWC. Interessant ist, dass die meisten der befragten Versicherer damals der Auffassung waren, dass die Ursache dafür vor allem die veränderte Customer Journey („Kundenreise“) ist. 71 Prozent der Befragten nannten den veränderten Kaufentscheidungsprozess vom ersten Kontaktpunkt der Produkt- und Bedarfswahrnehmung bis zum Kauf und der Kundenwiedergewinnung als einen der wichtigsten Gründe.

 

Das stimmt zweifellos. Als Indikator dafür könnte zum Beispiel Coya, ein Berliner Startup aus dem Insurtech-Bereich, dienen.  Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, stärker individualisierte, unkomplizierte und vor allem extrem schnelle Versicherungsprodukte anzubieten. „Versicherung ohne Papierkram“ heißt es bei Coya. 55 Mitarbeiter beschäftigt Coya inzwischen und soeben sammelte man satte 30 Millionen Euro Wagniskapital ein. Investor ist unter anderem Peter Thiel, der frühere Mitgründer von Paypal. Eine Studie der Boston Consulting Group ging letztes Jahr noch tiefer ins Detail. Das Ergebnis: viele Versicherer auch erhebliches Potenzial in der Automatisierung von Prozessen sehen. Machine Learning (maschinelle Lernverfahren) und Customer Intelligence – ein Verfahren zur Analyse von Kundendaten, die aus externen und internen Quellen erfasst werden – verbessern die Genauigkeit von Risikomodellen, lassen effektiveres Marketing zu und entlasten den Service. Bis zu 40 Prozent der Prozesskosten lassen sich laut BCG sparen.

 

Obgleich die digitale Transformation nun schon einige Jahre andauert, herrscht nach wie vor Unsicherheit. Die nächsten großen Themen stehen schon vor der Tür. Neben Service-Bots – weitgehend selbstständig laufende Programme, die in der Lage sind mit Hilfe von Algorithmen Kundenanfragen vollautomatisiert zu bearbeiten – sind dies sprachbasierte Dialogsysteme, sogenannte „Conversational Interfaces“. Diese stellen eine Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine (PC, Smartphone, Heimassistent oder Auto) dar, wobei die Maschine durch menschliche Sprache bedient wird.

Wer bei Google nicht oben steht, existiert nicht

Blickt man über Branchengrenzen hinweg, so wird deutlich, dass alle Prozessstufen auf Dauer betroffen sind. Das beginnt im Marketing. Nur noch 35 Prozent aller Versicherungsnehmer wenden sich direkt an eine Versicherung, wenn sie eine neue Police suchen, so die PWC-Studie. Wie sieht der Return on Investment aus, wenn man den indirekten Vertrieb mit dem stationären POS vergleicht? Zweifellos kostet indirekter Vertrieb ein Stück Kundenbindung. Eine mögliche Antwort auf diese Herausforderung kann Data Mining, das statistische Methoden auf außerordentlich große sowie komplexe Datenmengen mit dem Ziel anwendet, eine „Big Data Business Intelligence“ zu erreichen, liefern. Es erlaubt nicht nur die effizientere Aussteuerung von Werbemitteln, sondern ermöglicht auch deren Personalisierung. Das beginnt bei ganz einfachen Daten wie dem aktuellen Wetter oder dem Nutzerverhalten auf einer Website. Auch anonyme Targeting-Modelle erreichen inzwischen eine hohe Genauigkeit. So ist zum Beispiel ein sehr großer Mobilfunk-Carrier in der Lage, Pendler zu identifizieren. Die Anonymisierung geschieht direkt bei der Datenerhebung und ist TÜV-zertifiziert. Der Werbungtreibende – also die Versicherung – bildet Archetypen von Nutzern und spricht diese „persönlich“ an.

 

Content Marketing ist das zweite große Buzzword. Hier können Versicherer den Unterschied machen, indem sie innovative Produkte anbieten, über die sich Kunden informieren wollen. Außerdem können sie zum Beispiel unter Zuhilfenahme von Social-Media-Analyse-Tools herausfinden, was die Menschen gerade interessiert. Ein großer Kosmetikhersteller kooperiert mit einem indischen Startup, um aus Textbewertungen von Nutzern die relevanten Erkenntnisse automatisch zu extrahieren. In der Lead-Generierung allein wohnt schon ein gewaltiges Potenzial, aber auch große Herausforderungen, man denke etwa an die hybride Antragstellung mittels Web-Frontend und App. So stellen sich die Suchmaschinenoptimierer dieser Tage die Frage, wie man Inhalte so aufbereitet, dass sie für die Sprachsysteme von Google oder Amazon am besten funktionieren. Klar ist bisher nur: Wer nicht unter den ersten drei vorgelesenen Ergebnissen landet, ist auf den smarten Lautsprechern schlicht nicht existent. Beide arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI). Die Herausforderung an dieser Stelle ist also nicht unbedingt, selbst mit Machine Learning zu experimentieren, sondern die Daten so aufzubereiten, dass die Maschinen im Netz damit umgehen können.

 

Beim Sprachassistenten Alexa geht bisher das meiste über die kleinen Zusatzprogramme, die sogenannten „Skills“. Hier ist es nicht ganz einfach, einen Mehrwert zu finden, der die Nutzer überzeugt. Ein großer Versicherer aus dem süddeutschen Raum drehte den Spieß um und suchte nach einer Idee, wie man die KI für interne Prozesse nutzen konnte. Und man fand das Anwendungsfeld bei den Hausbesuchern der Vertriebsmitarbeiter. Diese werden nach dem Besuch von einem vollautomatischen Dialogsystem befragt und können während der Fahrt die Ereignisse sowie mögliche Nachuntersuchungen und Verlaufskontrollen freihändig diktieren. Das Spannende ist, dass die Daten dann auch in standardisierter Form dem ganzen Unternehmen zur Verfügung stehen. So lassen sich direkt weitere Prozessschritte anstoßen oder auch große Business-Intelligence-Analysen starten. Die meisten KI-Experten sind sich heute darin einig, dass digitale Roboter, die strukturierte Geschäftsprozesse und Routineaktivitäten vollständig autonom steuern und vollautomatisiert abwickeln können, die größten Hebel sind, wie man KI im Unternehmen einsetzen kann. Das beginnt schon bei der Antragstellung. Die digitale Authentifizierung über Gesichtserkennung ist nur ein Beispiel. 

 

Die Versicherungswirtschaft hat in der Dunkelverarbeitung viel Erfahrung in der Automatisierung gesammelt. Diese Erfahrung gilt es zu nutzen, denn durch die KI wird sich das Anwendungsfeld für Automatisierung deutlich erweitern. Gleichzeitig aber ist „Licht ins Dunkel“ zu bringen, denn weder Kunden noch Gesellschaft werden auf Dauer Intransparenz akzeptieren. Erst Ende August stellte das Handelsblatt die „Diskriminierende KI“ an den Pranger. In einem Test bestellte ein britischer Journalist das gleiche Versicherungsprodukt einmal für den Vornamen Mohammed und einmal für John. Letzterer sollte nur eine halb so hohe Prämie bezahlen. Ein großer Vorteil der KI liegt in der Mustererkennung. Diese kann über riesige Mengen von Datensätzen hinweg erfolgen. Zeigen sich Verhaltensmuster, dann liegt die Wahrscheinlichkeit nahe, dass andere Nutzer mit ähnlichen Merkmalen auch ähnliches Verhalten an den Tag legen. Man spricht von statistischen Zwillingen. Und diese Zwillinge gleichen sich eben nicht in festgelegten Merkmalen sondern die intelligente Software sucht selbst, welches Merkmal sozusagen „gruppenbildend“ ist. Das versetzt den Versicherer in die Lage, von einer reaktiven Position in eine aktive zu wechseln. Das System kann per Wahrscheinlichkeitsrechnung vorhersehen, ob der Kunde eventuell einen neuen oder anderen Tarif benötigt.

Die Blaupause: Telematik

Der Datenaustausch zwischen Versicherung und Kunden wird zunehmend digitaler, nicht nur im Vertragswesen, sondern auch in der Schadenregulierung. 20 Prozent aller Italiener verfügen bereits über ein Auto mit einem Telematik-System. Letzteres sendet permanent Daten an die Hersteller und erlaubt so die Vorhersage von Wartungsbedarf oder das Erkennen eines Unfalls. Das daraus resultierende Versicherungsmodell „Pay as you drive“, bei der die Prämie für die Autoversicherung nach der tatsächlichen Autonutzung des Versicherungsnehmers berechnet wird, ist heute für die Versicherungswirtschaft ein angsteinflößender Begriff, denn es führt zu Rosinenpicken. Die Querfinanzierung zwischen „überversicherten“ vorsichtigen Fahrern und teuren „Draufgängern“ funktioniert dann immer weniger. Andererseits winken den „Early-Adopters“, gewaltige Marketingvorteile. Kein Wunder, dass Mercedes, Toyota, Mitsubishi und demnächst Volkswagen solche Tarife anbieten. Hier droht Disruption, denn es entbrennt gerade ein Dreikampf um die Daten: Die Händler wollen sie haben, die Hersteller sowieso und die Versicherer eben auch. Hersteller werden die Versicherer als Partner bevorzugen, mit denen man ein Kooperationsmodell findet oder die ihnen die Daten tatsächlich abkaufen.

 

Und es geht nicht nur um den Tarif. Durch die digitale Übertragung von Fahrdaten kann die Fallbearbeitung beschleunigt werden. Die Daten kommen digital ins Unternehmen und bei einfacheren Fällen kann sogar eine autonome Software entscheiden, ob die Regulierung direkt ausgelöst wird, oder ob der Fall an einen menschlichen Sachbearbeiter weitergeleitet werden muss. Diese Form der automatischen Kundensegmentierung zieht sich durch das ganze Unternehmen. Kundenanfragen mit einfachen Anliegen werden schneller bearbeitet und hinterlassen zufriedenere Kunden. Für die komplexen Fälle hat der Sachbearbeiter auf einmal mehr Zeit. Und ganz nebenbei werden auch hier Muster erkannt, etwa bei potenziellem Versicherungsbetrug.

 

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