Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz und Big Data strebt die Versicherungsbranche nach Daten höchster Qualität und erstklassigen Analysetools, um Daten in handlungsrelevante Geschäftseinblicke umzuwandeln. Predictive Analytics, definiert als die effektive Nutzung von Daten, statistischen Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens zur Prognose zukünftiger Ergebnisse auf Basis historischer Daten, gilt als State of the Art der Datenanalyse und verändert den zunehmend datenabhängigen Versicherungssektor grundlegend.
Obwohl die Datenmenge im Versicherungssektor exponentiell wächst, haben nur wenige Unternehmen einen Weg gefunden, das entscheidende Gut „Daten“ zu monetarisieren. Da Daten allgegenwärtig werden, ist es unerlässlich geworden, ihr Potenzial und ihre Analysemöglichkeiten zu nutzen. Doch Führungskräfte in der Versicherungsbranche fragen sich oft: „Wo und wie fangen wir an?“ Hier setzt unsere Fünf-Phasen-Strategie für ein effektives Analytics-Management in der Versicherungsbranche an.
Während mehr Daten, fortschrittliche Tools und neue Anwendungen Chancen in der Versicherungsbranche schaffen, weist die prädiktive Analytik den Weg in die Zukunft, um Versicherern zu helfen, unverwechselbare Markteintrittsstrategien zu entwickeln, neue Einnahmequellen zu erschließen und bedeutende Gewinne zu erzielen.
Dank bemerkenswerter technologischer Fortschritte können Kunden Versicherungen jetzt bequem per Smartphone-App abschließen. Mit prädiktiver Analytik und dem damit einhergehenden technologischen Wandel können Versicherungsunternehmen verschiedene Analysetools nutzen, um das Kundenverhalten, zukünftige Markttrends und den Versicherungsbedarf vorherzusagen. Die zentralen Fragen lauten: Was genau ist prädiktive Analytik und wie verändert sie die Versicherungsbranche?
Dies ist ein entscheidender Bereich der Analytik, der sich mit der Vorhersage von Risiken und Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Ereignisse befasst. Daher hat er sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Versicherungsbranche entwickelt. Predictive Analytics in der Versicherungswirtschaft umfasst verschiedene Techniken, darunter Data Mining, Künstliche Intelligenz (KI), Statistik, Maschinelles Lernen, Predictive Modeling und mehr. Die Kombination dieser Techniken ermöglicht es Versicherungsunternehmen, präzise Berichte zu erstellen, Marketingstrategien zu personalisieren und gezielt bestimmte Kundengruppen anzusprechen.
Befasst sich mit Datenanalyse und -interpretation zur Erstellung von Prognosen auf Basis potenzieller Risiken und Ereignisse. Dank prädiktiver Analysen im Versicherungswesen können Versicherer Policen nun individuell anpassen, indem sie detaillierte Kundendaten nutzen und Verhaltenssignale, Preissensibilität, Kundenpräferenzen usw. verstehen.
Obwohl der Einsatz von Analysen in der Versicherungsbranche nicht neu ist, hat er im Laufe der Zeit deutlich zugenommen. Früher berücksichtigten Versicherer bei der Berechnung der Versicherungsprämie möglicherweise nur wenige Faktoren. Heutzutage nutzen Unternehmen jedoch ein Dutzend Datenpunkte, um die Prämie zu ermitteln und damit die Versicherungskosten zu bestimmen. Wir haben einige Aspekte, die Versicherer bei der Prämienberechnung berücksichtigen, detailliert dargestellt. Dank des stetig wachsenden Einsatzes prädiktiver Analysen können Versicherer Risiken besser einschätzen und Tarife festlegen, die den individuellen Versicherungsbedürfnissen ihrer Kunden gerecht werden.
Nachdem wir nun verstanden haben, was Predictive Analytics ist, wie Versicherer Risiken einschätzen und Preise mithilfe dieser Methode festlegen und welche Vorteile sie sowohl für Kunden als auch für Versicherer bietet, wollen wir uns nun damit befassen, wie Predictive Analytics die Versicherungsbranche prägen wird:
Betrugsrisiko erkennen: Mithilfe von Versicherungsanalysen können Versicherer potenziellen Betrug von vornherein verhindern. Auch prädiktive Modelle werden von Versicherern eingesetzt, um Betrug aufzudecken. Eine aktuelle FBI-Studie zeigt, dass die jährlichen Verluste durch Versicherungsbetrug bis zu 40 Milliarden US-Dollar betragen, was zu jährlich steigenden Prämien für eine durchschnittliche amerikanische Familie führt. Fortschrittliche Analysen eröffnen mehr Möglichkeiten, Betrugserkennungs- und -bekämpfungsmaßnahmen durchzuführen.
Verbesserte Schadenbearbeitung: Versicherungskunden erwarten stets eine schnelle Schadenregulierung. Die Bearbeitung jedes einzelnen Antrags kann jedoch aufwendig sein. Versicherungsunternehmen haben die Möglichkeit, durch optimierte prädiktive Analysen Prioritäten zu setzen und so Zeit, Geld und Ressourcen zu sparen. Dies erhöht zudem die Wahrscheinlichkeit von Folgegeschäften und Kundenzufriedenheit. Beispielsweise konnte ein britisches Unternehmen die Anzahl der Unfälle reduzieren, indem es Telematik- und Tachographendaten mit Wetterdaten verknüpfte und diese Daten mithilfe von maschinellem Lernen analysierte. Der Einsatz fortschrittlicher Analysen trug dazu bei, die Fahrsicherheit zu verbessern und die Versicherungsleistungen zu senken.
Verhaltensanalyse: Die Analyse und Vorhersage des Kundenverhaltens ist eine der häufigsten Anwendungen von Predictive Analytics und kann Versicherungsunternehmen vor unerwarteten Problemen bewahren. Durch den Einsatz von Predictive Analytics wird das Verhalten weniger unberechenbar, da sich anhand historischer Kundendaten die Auslöser für bestimmte Reaktionen ermitteln lassen. Die Möglichkeit, Kunden zu identifizieren, die besonders empfänglich für Überzeugungsmaßnahmen sind, ist ein weiterer Vorteil der Uplift-Modellierungstechnik zur Verhaltensvorhersage.
Datenmanagement & -modellierung: Die Leistungsfähigkeit prädiktiver Analysen hängt von verschiedenen Faktoren ab, unter anderem von der Art und Weise, wie Daten verarbeitet und modelliert werden. Versicherer benötigen Datenarchitekturen, um die Datenlandschaft zu vereinfachen, zu erweitern und zu transformieren sowie vorhandene Daten effizient zu nutzen. Mit einem effektiven Datenmanagement können Versicherer aussagekräftige Kundenprofile erstellen und neue Möglichkeiten für Cross- und Upselling von Versicherungsprodukten schaffen. Die Datenmodellierung ermöglicht es Versicherern, Informationen aus Datenmanagementplattformen zu nutzen, um ihren Kunden bedarfsgerechte Services anzubieten.
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Versicherungsprämien sind die Beiträge, die Versicherte zahlen, um sich gegen mögliche, unvorhergesehene Schäden abzusichern. Versicherungsunternehmen beschäftigen Aktuare, die das Risiko von Versicherungspolicen bewerten, die Lebens-, Sach-, Haftpflicht- und andere Versicherungsarten abdecken. Die vom Versicherten gezahlte Prämie richtet sich nach dem Risiko, das das Versicherungsunternehmen trägt.
Aktuare nutzen Risikoanalysesoftware und wenden statistische und mathematische Modelle auf demografische Daten der versicherten Person sowie auf diverse Daten aus anderen Quellen an, um die Wahrscheinlichkeit von Tod, Invalidität, Krankheit, Verletzung oder Sachschaden zu ermitteln. Versicherungsunternehmen investieren die Prämien auf Grundlage der Empfehlungen der Aktuare, um sicherzustellen, dass sie über ausreichend Mittel zur Deckung potenzieller Schadensfälle verfügen.
Die explosionsartige Zunahme vorhandener Kundendaten, das rasante Wachstum fortschrittlicher Analysetechnologien und -tools sowie die rapide sinkenden Kosten für Datenspeicherung und Rechenleistung veranlassen Unternehmen, in Datenanalyse zu investieren. Als Mittel zum Zweck von Innovation und Erfolg. Wie Stewart Brand einst sagte: „Wenn eine neue Technologie über einen hinwegrollt und man nicht Teil der Dampfwalze ist, ist man Teil der Straße.“ Unternehmen, die ihre Herangehensweise überdenken und datengestützte Entscheidungen in Betracht ziehen, werden die Geschäftswelt wahrscheinlich dominieren.
Während mehr Daten, fortschrittliche Analysetools und neue Anwendungen neue Chancen und Möglichkeiten im Versicherungssektor eröffnen, müssen Versicherer, um in dieser wettbewerbsintensiven Welt der Advanced Analytics erfolgreich zu sein, umfassende organisatorische Transformationen effektiv managen. Ein tragfähiges Rahmenkonzept kann zum Erfolg im Bereich Versicherungsanalytik führen.
Unternehmen, die prädiktive Analysen in ihr Versicherungsgeschäft integrieren, können ihren Marktanteil und ihr Wertversprechen voraussichtlich steigern. Werden Daten richtig eingesetzt und können sie strategische Entscheidungen für ein Versicherungsunternehmen leiten, können Unternehmen die Kundenbindung stärken und ihren Umsatz deutlich erhöhen, während gleichzeitig Kosten und Zeitaufwand reduziert werden.
Bei Polestar Analytics helfen wir Versicherungsunternehmen, auf Basis ihrer Daten erfolgreich zu sein und mit Agilität und Flexibilität maximalen Geschäftswert zu erzielen.