Munich RE: Mit der Cloud gegen Naturkatastrophen

Veröffentlichung: 19.01.2018, 06:01 Uhr - Lesezeit 3 Minuten

Mit cloudbasierten Datenanalysen will die Munich RE Naturkatastrophen begegnen. So will der Rückversicherer zum Beispiel Unternehmen aus Schwellenländern besser gegen Klimarisiken absichern und dabei unterstützen, das finanzielle Risiko von Schäden aus Naturkatastrophen abzufedern.

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Dafür setzt die Munich Re für die Risikoberechnung, unter anderem von Wetter- und Klimarisiken, auf virtuelle Maschinen und Speicher von Microsoft Azure.

Mit der Verarbeitung riesiger Datenmengen wird so der Zeitaufwand für die Berechnung einzelner Klimamodelle enorm reduziert, der Nutzerkreis von Datenanalysen vergrößert und zudem eine Reihe neuer Geschäftsmodelle eröffnet.

Sekundenschnelle Berechnung aufwändiger Klimamodelle

Nahm früher das Durchrechnen eines einzigen Szenarios mehrere Stunden in Anspruch, so ist das heute durch die Verarbeitung von Daten in der Cloud innerhalb weniger Sekunden erledigt.

Wolfgang Hauner, Chief Data Officer bei Munich Re, dazu:

„Das ermöglicht es uns, in wenigen Stunden 10.000 Schleifen eines Modells durchzurechnen. Weil die Verarbeitung sehr viel schneller geht, arbeiten wir iterativer und probieren deutlich mehr Modelle aus.“

Neue Geschäftsfelder eröffnen sich

Doch der Rückversicherer nutzt die Daten nicht nur für die Berechnung aufwändiger Klimamodelle, sondern zunehmend auch als strategischen Erfolgsfaktor.

So sollen Daten und daraus abgeleitete Erkenntnisse noch tiefer auf regionale Ebenen herunter gebrochen und auf Schwellenländer übertragen werden. Damit will Munich Re Unternehmen in diesen Ländern künftig ermöglichen, sich besser gegen finanzielle Risiken aus Naturkatastrophen abzusichern.

Kreis der Mitarbeiter erweitert

Die neuen Möglichkeiten der schnellen Datenverarbeitung haben auch den Kreis der Mitarbeiter erweitert, die diese Daten nutzen: Zu den Statistikern und Informatikern kommen nun auch Business-Analysten hinzu. Zudem arbeiten die Analyse-Experten stärker interdisziplinär mit den verschiedenen wissenschaftlichen Fachrichtungen zusammen und gestalten gemeinsam neue Modelle. Dabei können alle Anwender mehr Daten nutzen als jemals zuvor.

Bild: © alphaspirit / fotolia.com

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