Data Analytics ist mehr als ein Entwicklungstrend

Versicherungsunternehmen sehen sich heute nicht nur mit einer strengeren Regulierung konfrontiert, sondern auch mit einer erhöhten Preistransparenz im Markt, die das Konsumverhalten grundlegend verändert hat. Hinzu kommen die Herausforderungen der Digitalisierung und nicht zuletzt die Frage, wie ‚Daten‘ im Einklang mit der DSGVO gebracht werden können. All diese Herausforderungen machen den Einsatz ausgereifter Datenverarbeitungssysteme unabdingbar.

Ein Beitrag von Alexander Kästner Vorstand beratungscontor

Doch ein schlichtes Datenverarbeitungssystem allein wird in Zukunft nicht mehr ausreichen. Business Intelligence-Lösungen werden auch in der Versicherungswirtschaft an Bedeutung gewinnen. Unternehmen, die bereits heute auf Data Analytics setzen, verschaffen sich einen Vorsprung und profitieren von nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen.

Wie genau kann man sich den Einsatz von Data Analytics in der Versicherungsbranche aber in der Praxis vorstellen und worauf muss man achten?

Wie lassen sich Data Analytics und Big Data einsetzen?

Der Einsatz von Data Analytics bietet Versicherungsunternehmen eine Reihe signifikanter Vorteile:

Erschließung neuer Risikokategorien: Mit Big Data können Versicherungsunternehmen neue Risikokategorien wie Cyber-Risiken besser identifizieren und bewerten. Dies ermöglicht nicht nur eine Ausweitung des Geschäfts, sondern auch eine profitablere Risikobewertung.

Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen: Die Analyse großer Datenmengen führt zur Entwicklung neuer Versicherungsprodukte und -dienstleistungen, wie zum Beispiel individualisierte Kfz-Versicherungen und Assistance-Leistungen.

Verbesserung der Kundenzufriedenheit: Die automatisierte und fehlerfreie Bearbeitung von Versicherungsfällen erhöht die Kundenzufriedenheit insgesamt.

Bessere Risikoprofile der Kunden: Big Data ermöglicht genauere Informationen über Kunden, was zu einer schnelleren und genaueren Einstufung ihres Risikoprofils führt. Dies reduziert Informationsasymmetrien und Antiselektion auf dem Versicherungsmarkt.

Kostensenkung im operativen Geschäft: Durch den Einsatz von Big-Data-Technologien können viele Prozesse schneller und ohne manuelle Eingriffe abgewickelt werden, was zu einer signifikanten Kostensenkung führt.

Echtzeitanalyse betrieblicher Prozesse: Big Data ermöglicht die Echtzeitanalyse betrieblicher Prozesse und die Anpassung des Personaleinsatzes an die aktuelle Auslastung.

Insgesamt tragen diese Vorteile dazu bei, Versicherungen effizienter, kundenorientierter und wettbewerbsfähiger zu machen.

Welche Herausforderungen existieren?

In vielen Versicherungsunternehmen werden Big-Data-Initiativen durch eine Reihe von Herausforderungen behindert. Eines der Hauptprobleme sind die vorherrschenden Software-Insellösungen, die ein zentrales und effizientes Datenmanagement erschweren. Diese dezentralen Systeme führen häufig zu einer fragmentierten Datenlandschaft, die sich negativ auf die Datenqualität auswirkt und somit die Nutzung von Big Data für fortgeschrittene Analysezwecke einschränkt.

Ein weiteres Problem, das die Potenziale von Big Data hemmt, sind die veralteten Legacy-Systeme, die in vielen Versicherungsunternehmen vorherrschen. Diese älteren IT-Systeme sind häufig nicht auf die Anforderungen moderner Datenanalyse ausgelegt und stellen eine technologische Hürde dar, die eine effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen erschwert.

Nicht zuletzt stellt der Mangel an qualifizierten Fachkräften wie Data Scientists und KI-Spezialisten eine große Hürde dar. Diese Experten sind für die Auswertung und Interpretation der komplexen und großen Datenmengen unerlässlich, aber auf dem aktuellen Arbeitsmarkt schwer zu finden. Dieser Fachkräftemangel verschärft die Schwierigkeiten, mit denen Versicherungsunternehmen im Zusammenhang mit Big-Data-Initiativen konfrontiert sind.

Fazit

Data Analytics bietet der Assekuranz die Chance einer datengetriebenen und zukunftsorientierten Neuausrichtung. Durch die Sammlung, Transformation und Analyse großer Datenmengen über das reine Reporting und Monitoring hinaus können Prozesse optimiert, Kosten gesenkt und neue Produkte und Services entwickelt werden.

Zwar gibt es einige Herausforderungen zu meistern, doch der überwiegende Teil der Versicherungsunternehmen arbeitet bereits aktiv am Auf- und Ausbau eigener Analytics-Kompetenzen. Um nicht den Anschluss zu verlieren, sollten sich Versicherer mit einem geringeren Data-Analytics-Reifegrad zeitnah auf diesen Entwicklungstrend einstellen. Andernfalls drohen langfristig Wettbewerbsnachteile.

Zum Autor

Alexander Kästner ist seit 2015 Teil des beratungscontors und zählt seit 2019 zum Vorstand des Unternehmens. In seiner Funktion als Vorstand verantwortet er die Bereiche Marketing, Business Development und Delivery mit einem Schwerpunkt auf die fachlichen Unternehmenszweige. Zudem leitet er als Kunden- und Projektleiter innovative Projekte für das beratungscontor.

Bild (2): © Josh Calabrese – unsplash.com