Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Wir freuen uns, Ihnen diesen aufschlussreichen Blogbeitrag präsentieren zu können, der die bemerkenswerten Auswirkungen von Predictive Analytics auf die Preisgestaltung und das Underwriting in der Versicherungsbranche beleuchtet. Mit dem Fokus auf die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse zeigt dieser Blog das Potenzial von Predictive Analytics auf und ermöglicht es Versicherern, Preisstrategien zu optimieren, die Risikobewertung zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Tauchen Sie ein in diesen anregenden Beitrag und entdecken Sie das Potenzial von Predictive Analytics und seine weitreichenden Folgen für die Zukunft der Versicherungswirtschaft.
Die Versicherungsbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der durch technologische Fortschritte und Datenanalysen vorangetrieben wird. Eine der wirkungsvollsten Entwicklungen ist die Integration prädiktiver Analysen in die Versicherungswirtschaft . Diese nutzen riesige Datenmengen, um Preisstrategien und Zeichnungspraktiken zu optimieren.
Durch den Einsatz ausgefeilter Algorithmen und maschineller Lernverfahren können Versicherer Risiken besser einschätzen, Prämien individuell anpassen und ihre Abläufe optimieren. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir, wie prädiktive Analysen im Versicherungswesen die Preiselastizität und andere Aspekte der Risikoprüfung beeinflussen.
Wie oft haben wir schon Sätze wie „Sichern Sie sich Ihre Krankenversicherung kostenlos!“ oder „Verschenken Sie Ihre geliebte Versicherung für nur XX Cent/Tag!“ gesehen?
Die Preisgestaltung in der Versicherungsbranche hat sich in den letzten Jahren erheblich verändert, vor allem aufgrund technologischer Fortschritte, unkonventioneller Marketingstrategien und der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen.
Versicherer verabschieden sich von traditionellen Tarifmodellen und setzen stattdessen auf dynamischere und personalisierte Preisansätze. Dieser Wandel wird durch den zunehmenden Wettbewerb, veränderte Kundenerwartungen und den Bedarf an präziseren Risikobewertungen vorangetrieben.
Die prädiktive Analytik spielt bei diesem Wandel eine entscheidende Rolle.
- Die Einführung nutzungsbasierter Versicherungen (UBI) hat an Popularität gewonnen, da Versicherer so Policen auf Basis der tatsächlichen Daten von in Fahrzeugen installierten Telematikgeräten kalkulieren können. Dieser Ansatz ermöglicht personalisierte Preise und fördert ein sichereres Fahrverhalten.
- Insurtech-Unternehmen wie Root Insurance und Lemonade haben den traditionellen Versicherungsmarkt revolutioniert, indem sie mithilfe fortschrittlicher Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen maßgeschneiderte Policen und wettbewerbsfähige Preise auf der Grundlage individueller Risikoprofile anbieten.
Es ist recht einfach zu verstehen, wie Versicherer Geld verdienen – Die Prämien, die sie erhalten, stellen die Einnahmen dar, und die Bearbeitung der Schadensfälle verursacht ihnen Kosten.
Die Aufgabe der Versicherer besteht darin, die mit der Aufnahme neuer Kunden verbundenen Risiken zu bewerten. Je höher die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Versicherter seine Ansprüche regelmäßig geltend macht, desto höher sind die Kosten für den Versicherer.
Daher analysieren Versicherer die Risiken, die mit der Versicherung von Personen und Vermögenswerten verbunden sind. Sie legen die Prämien für die versicherten Risiken fest.
Die Vergütung für die Übernahme eines potenziellen Risikos wird als Underwriting bezeichnet. Underwriter nutzen Wissensstrukturen und versicherungsmathematische Daten, um die Wahrscheinlichkeit und das Ausmaß des Risikos abzuschätzen. Versicherungs-Underwriter bewerten die Risiken der Personen- und Sachversicherung und ermitteln die damit verbundenen Kosten.
Die Risikoprüfer von Geschäftsbanken bewerten das Schadenspotenzial von Krediten an Privatpersonen oder Organisationen und erheben zusätzliche Gebühren, um die Kosten für die Übernahme dieses Risikos zu decken. Versicherungsunternehmen übernehmen das Risiko eines zukünftigen Ereignisses im Gegenzug für die Zusage, den Kunden im Schadensfall zu entschädigen.
Analysedienstleistungen im Versicherungswesen unterstützen Versicherer bei der Übernahme des Risikos eines Leasingvertrags mit einer Person oder einem Unternehmen. Beispielsweise kann ein Versicherer gegen Zahlung einer Prämie das Brandrisiko einer Immobilie tragen. Eine zentrale Aufgabe des Versicherers besteht darin, das Risiko eines Versicherers vor Vertragsbeginn und bei Vertragsverlängerung zu bewerten.
Die Versicherungsbranche war schon immer datengetrieben. Jeder der unerfahrenen Wettbewerber erhält Zugang zu Daten, doch nur wer diese Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln kann, kann daraus ein wahres Goldstück machen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass 86 % der Versicherungsunternehmen Systeme zur Datenanalyse entwickeln, um bestmögliche Prognosen auf Basis von Big-Data-Berichten zu erstellen.
Die Preisgestaltung und das Underwriting in der Versicherungsbranche sind nicht ohne Herausforderungen. Versicherer stehen vor der komplexen Aufgabe, Risiken präzise einzuschätzen, angemessene Prämien festzulegen und die Rentabilität zu sichern. Traditionelle Underwriting-Methoden stützen sich oft auf historische Daten und grobe Risikokategorien, die die Nuancen individueller Risikoprofile möglicherweise nicht erfassen. Betrachten wir einige Herausforderungen, denen sich Versicherer bei der Festlegung ihrer Preisstrategie stellen müssen.
Bobby Bowden, Chief Distribution and Marketing Officer (allien world)
Datenverfügbarkeit und -qualität: Versicherungsunternehmen sind stark auf Daten angewiesen, um Risiken präzise einzuschätzen und Prämien festzulegen. Laut einer Studie von McKinsey glauben jedoch nur 15–20 % der Versicherer, über die notwendigen Daten für eine fundierte Risikobewertung und Prämienberechnung zu verfügen. Begrenzte Verfügbarkeit und mangelnde Datenqualität beeinträchtigen die Genauigkeit der Risikobewertung und Preisgestaltung. Beispielsweise können unvollständige oder veraltete Schadensdaten zu einer Unter- oder Überschätzung des Risikos führen und somit die Genauigkeit der Preisgestaltung verfälschen.
Regulatorisches Umfeld: Die Versicherungsbranche unterliegt einer Vielzahl von Vorschriften hinsichtlich Preisgestaltung und Risikoprüfung. Eine davon ist der Affordable Care Act (ACA), der Normen im Krankenversicherungsmarkt einführte und Versicherer zur Einhaltung von Gemeinschaftstarifregeln verpflichtete. Dies schränkte die Möglichkeiten der Versicherer ein, Prämien anhand individueller Risikofaktoren zu differenzieren, was die Preisgestaltung und Risikoprüfung komplexer gestaltete und alternative Risikobewertungsstrategien erforderlich machte.
Katastrophenereignisse und Naturkatastrophen: Naturkatastrophen stellen Versicherer vor erhebliche Herausforderungen bei der Risikobewertung und Preisgestaltung. Laut dem Insurance Information Institute erlebten die Vereinigten Staaten allein im Jahr 2020 22 Wetter- und Klimakatastrophen mit versicherten Schäden in Höhe von 95 Milliarden US-Dollar. Die präzise Preisgestaltung und das Underwriting von Risiken im Zusammenhang mit Katastrophenereignissen wie Hurrikanen und Waldbränden erfordern ausgefeilte Modellierungstechniken und die Analyse historischer Daten.
Neue Risiken: Technologische Fortschritte und sich wandelnde Branchen bringen neue Risiken mit sich, die Versicherungsunternehmen präzise einschätzen und bepreisen müssen. Beispielsweise stellt der zunehmende Einsatz autonomer Fahrzeuge Versicherer vor besondere Herausforderungen. Sie müssen die angemessenen Prämien unter Berücksichtigung der mit der autonomen Fahrtechnologie verbundenen Risiken, einschließlich Cybersicherheitsbedrohungen und Haftungsfragen, festlegen.
Genauigkeit und Rentabilität im Underwriting: Ein präzises Underwriting ist für Versicherer entscheidend, um ihre Rentabilität zu sichern. Laut einem Bericht von Deloitte ist die Underwriting-Performance in der US-amerikanischen Sach- und Haftpflichtversicherung rückläufig; die Schaden-Kosten-Quote erreichte 2020 107,4 %. Das richtige Gleichgewicht zwischen Risikobewertung, Preisgestaltung und Rentabilität ist unerlässlich, um eine Unterbewertung von Risiken und damit verbundene Verluste oder eine Überbewertung und den damit verbundenen Kundenverlust an Wettbewerber zu vermeiden.
Ethische Überlegungen: Preis- und Zeichnungsentscheidungen müssen ethischen Richtlinien entsprechen und diskriminierende Praktiken vermeiden. Der Einsatz von Daten und Analysen im Zeichnungsprozess hat Bedenken hinsichtlich potenzieller Voreingenommenheit und Diskriminierung aufgeworfen. So ergab beispielsweise eine Studie von ProPublica, dass einige Autoversicherer Kunden mit ähnlichem Risikoprofil, aber unterschiedlicher ethnischer Herkunft höhere Prämien berechneten. Die Gewährleistung von Fairness und die Vermeidung diskriminierender Praktiken sind für Versicherer unerlässlich, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu erhalten und die regulatorischen Vorgaben einzuhalten.
Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen mittels verbessertem Datenmanagement, fortschrittlicher Analytik, regulatorischen Reformen und ethischen Überlegungen können Versicherer ihre Preis- und Zeichnungspraktiken verbessern, Risiken effektiv mindern und die Rentabilität im dynamischen Umfeld der Versicherungsbranche aufrechterhalten.
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Nehmen Sie jetzt Kontakt mit unseren Experten auf. Die Versicherungswirtschaft verfügt seit langem über ein leistungsstarkes Instrument zur Vorhersage von Risiken. Predictive Analytics bietet Versicherern ein wirksames Mittel, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und ihre Preis- und Zeichnungsprozesse zu optimieren.
Durch die Nutzung von Daten können Versicherer mithilfe fortschrittlicher Modellierungstechniken und Algorithmen historische und Echtzeitdaten analysieren, Muster erkennen und präzise Prognosen erstellen. Hier einige bemerkenswerte Anwendungsfälle von Predictive Analytics in der Versicherungsbranche:
Risikobewertung und Automatisierung des Zeichnungsprozesses:
Prädiktive Modelle analysieren riesige Datenmengen, darunter vielfältige Datenpunkte wie Versicherungsnehmerinformationen, Bonitätsbewertungen, Schadenhistorie und externe Datenquellen. Versicherer können so Risiken umfassender bewerten. Polestar unterstützt Sie bei der Automatisierung Ihrer Underwriting-Prozesse, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz Ihrer Underwriting-Abläufe insgesamt zu steigern.
Preisoptimierung:
Mithilfe prädiktiver Analysen können Versicherer ausgefeilte Preismodelle entwickeln, die verschiedene Variablen berücksichtigen, darunter Kundendemografie, Schadenhistorie, Versicherungsschutz und externe Faktoren wie Wetterlagen oder Konjunkturindikatoren. Durch das Verständnis der Preiselastizität der Nachfrage können Versicherer ihre Preisstrategien optimieren und individuellere sowie wettbewerbsfähigere Prämien anbieten.
Betrugserkennung:
Prädiktive Analysen können Muster und Anomalien in Schadensfalldaten erkennen und Versicherern so helfen, potenzielle Betrugsfälle aufzudecken. Polestar Analytics nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Versicherern eine kontinuierliche Verbesserung ihrer Betrugserkennungsfähigkeiten zu ermöglichen . Dies spart erhebliche Kosten und optimiert das gesamte Risikomanagement.
Die Coalition of Insurance Fraud schätzt, dass allein in den USA jährlich 80 Milliarden US-Dollar durch betrügerische Versicherungsansprüche verloren gehen. Darüber hinaus machen Betrugsfälle 5–10 % der Schadenkosten für Versicherer in den USA und Kanada aus.
Mithilfe von Predictive Analytics können Versicherer Betrugsmuster und Anomalien in Schadensfalldaten erkennen, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Das National Insurance Crime Bureau (NICB) nutzt prädiktive Analysen, um verdächtige Aktivitäten und potenziellen Betrug in der Versicherungsbranche aufzudecken. Das System mit dem Namen „Pattern Search and Recognition“ (PSAR) analysiert riesige Datenmengen, um Betrugsringe zu identifizieren und Versicherer vor betrügerischen Ansprüchen zu schützen.
Kundensegmentierung und zielgerichtetes Marketing:
Durch die Analyse von Kundendaten entwickelt Polestar Analytics prädiktive Modelle, die dabei helfen, Versicherungsnehmer anhand von Risikoprofilen, Präferenzen und Verhalten in verschiedene Gruppen einzuteilen. Versicherer können so Marketingkampagnen, Versicherungsempfehlungen und personalisierte Angebote auf spezifische Kundensegmente zuschneiden und dadurch Kundenzufriedenheit und -bindung verbessern.
Für 67 % der Versicherer sind verbesserte Kundenbeziehungen einer der Hauptgründe für Investitionen in prädiktive Analysen.
Identifizierung potenzieller Märkte:
Polestar Analytics bietet Versicherungsanalysedienstleistungen an, die Versicherern helfen, potenzielle Märkte zu identifizieren und gezielt anzusprechen, indem sie Verhaltensmuster, Standarddemografien und Merkmale aufzeigen, damit Versicherer wissen, wo sie ihre Marketingbemühungen einsetzen müssen.
Da weltweit 3,2 Milliarden Menschen in sozialen Medien aktiv sind, haben diese Plattformen bei der Identifizierung potenzieller Märkte zunehmend an Bedeutung gewonnen. Auch der Kundenservice wurde dadurch beeinflusst: Rund 60 % der Amerikaner geben an, dass soziale Medien den Kundenserviceprozess vereinfacht und die Suche nach Antworten sowie die Lösung von Problemen erleichtert haben.
Einige Highlights aus der Branche…
- John Hancock, ein Lebensversicherungsunternehmen, hat sein Vitality-Programm eingeführt, das mithilfe von prädiktiven Analysen Versicherungsnehmer für gesundheitsförderndes Verhalten belohnt. Kunden, die bestimmte gesundheitsbezogene Ziele erreichen, können Rabatte auf ihre Prämien erhalten.
- Progressive Insurance nutzt Telematik und prädiktive Analysen, um im Rahmen des Snapshot-Programms personalisierte Preise für Kfz-Versicherungen zu ermitteln. Die über in Fahrzeugen installierte Geräte erfassten Fahrverhaltensdaten ermöglichen dem Unternehmen eine präzisere Risikobewertung.
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Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit einem robusten und umfassenden Underwriting-Prozess, um Risiken zu minimieren, Schadensfälle zu optimieren und die Rentabilität zu steigern.
Nehmen Sie jetzt Kontakt mit unseren Experten auf. Obwohl prädiktive Analysen der Versicherungsbranche erhebliche Vorteile bieten, bringen sie auch Herausforderungen und ethische Bedenken mit sich. Datenschutzbedenken, Datensicherheit und algorithmische Verzerrungen sind einige der Probleme, die angegangen werden müssen. Versicherer müssen sicherstellen, dass die für prädiktive Analysen verwendeten Daten sicher erfasst und gespeichert werden und den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen.
Darüber hinaus sollten Anstrengungen unternommen werden, um algorithmische Verzerrungen zu minimieren, unfaire Diskriminierung zu verhindern und Transparenz in Entscheidungsprozessen zu gewährleisten.
Prädiktive Analysen revolutionieren die Versicherungsbranche, indem sie Versicherern wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung von Preisstrategien und Zeichnungspraktiken liefern. Durch die Nutzung großer Datenmengen können Versicherer Risiken präzise einschätzen, Prämien individuell anpassen und Abläufe optimieren.
Es ist jedoch unerlässlich, ein Gleichgewicht zu finden zwischen der Nutzung prädiktiver Analysen zur Ergebnisverbesserung und der Berücksichtigung ethischer Bedenken im Zusammenhang mit Datenschutz und algorithmischer Verzerrung. Angesichts des fortschreitenden technologischen Fortschritts muss sich die Versicherungsbranche an diese Veränderungen anpassen und prädiktive Analysen verantwortungsvoll einsetzen, um bessere Kundenerlebnisse zu bieten, das Risikomanagement zu optimieren und das Branchenwachstum insgesamt zu fördern.
Obwohl es Herausforderungen zu bewältigen gilt, kann die Datenanalyse eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung komplexer Preisgestaltungsprozesse sowie bei der Bewertung von Risiken und Bedenken spielen. Durch die Nutzung datengestützter Erkenntnisse können sich Unternehmen der Versicherungsbranche an das sich wandelnde Umfeld anpassen und im digitalen Zeitalter der Branche erfolgreich sein.
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