Data Analytics & Data Science für Versicherungen

Die Digitalisierung ist ein ständiger Begleiter der Versicherungsbranche und erhält Einzug in den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen – egal ob zur Meldung von Schadensfällen per App inkl. Foto oder durch moderne Scoring-Methoden zur Selektion potentieller, wechselfreudiger Neukunden. Eine hohe Synchronität mit der zentralen IT ist für die unternehmensweite Digitalisierung von Versicherungen ein essentieller Bestandteil.

Die effektive Nutzung vorhandener (Massen-)Daten und Informationen, am besten in Echtzeit, verbunden mit einer konsequenten Datenanalyse führen zum einen dazu, dass Versicherungen ihre Kunden besser verstehen können und optimierte Prognosen aller geschäftsrelevanten Bereiche eine Umsatz- und Gewinnsteigerung mithilfe von neuen Geschäftsmodellen ermöglichen. Zum anderen können interne Prozesse verbessert werden und das Performance Management gesteigert werden.

Neben den klassischen Vertriebstätigkeiten ergänzen heutzutage diverse Online-Angebote das Versicherungsangebot für Endkunden. Preis-Leistungsvergleiche im Internet führen zu einer erhöhten Produkttransparenz und zu einem hohen Preisdruck innerhalb der Versicherungsbranche. Die nicht zuletzt dadurch entstehende Datenflut machen neue Speichertechnologien und Analysemethoden notwendig. Allerdings wird die Nutzung dieser Daten (z.B. zur Kundensegmentierung oder Klassifizierung des Risikos) durch hohe regulatorische Auflagen der Aufsichtsbehörden eingeschränkt, wie z.B. der EU-DSVGO. Neben der Einhaltung von regulatorisch-fachlichen Themen ist es umso wichtiger, im Zuge der Digitalisierung das entsprechende IT-spezifische Know-how mit einfließen zu lassen.

Die Datenhaltung muss den modernen Möglichkeiten angepasst werden: Data Lake, Data Streaming, ein zentrales Data Warehouse und In-Memory-Verarbeitung seien hier als Schlagworte genannt. Hinzukommen die Data-Science-Verfahren wie neuronale Netze, Machine und Deep Learning-Ansätze sowie Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Eine Anpassung der Prozesse im Backend sowie der vorhandenen Systeme ist unausweichlich, insbesondere auch, um Revisionssicherheit zu erfüllen und die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen, wie z.B. IFRS 9, IFRS 15 sowie IFRS 17, MaRisk und Solvency II.

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