NEUERFINDUNG DER VERSICHERUNG IM DIGITALEN ZEITALTER

Begrenzte Daten und umfangreiche manuelle Validierung waren das Markenzeichen der traditionellen versicherungsmathematischen Modellierung. Heutzutage können komplexere Datenmodelle erstellt werden, die strukturierte und unstrukturierte Daten erfassen, um die Schadenhäufigkeit, den Schadenwert und eine Vielzahl anderer Ergebnisse genau vorherzusagen. Während sich Versicherungsmathematiker in der Vergangenheit beim Risikomanagement und bei der Kostenoptimierung auf ihre Erfahrung stützten, können sie sich heute auf eine Vielzahl von Modellen stützen, um rentable Produkte zu entwickeln und die optimale Preisgestaltung zu bestimmen. Maschinelles Lernen beschleunigt den gesamten Prozess von der Modellierung bis zur Erkenntnis.

Die Risikoübernahme hat sich von einer auf versicherungsmathematischen Formeln basierenden Schätzung der Lebenserwartung hin zu einer rigorosen Risikoprofilierung und einer evidenzbasierten Entscheidungsfindung entwickelt. Umfangreiche Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich medizinischer Geräte und sozialer Medien, haben präzise individuelle Risikoberechnungen möglich gemacht. Tarifierungsalgorithmen können dynamische Tarife auf der Grundlage des Kundenverhaltens erstellen und gutes/geringes Risikoverhalten mit günstigeren Angeboten oder besserem Versicherungsschutz belohnen. Durch die Automatisierung hat sich die Zeit von der Entdeckung bis zur Angebotsabgabe von Tagen auf Minuten verkürzt.

Eine schnellere Bearbeitung von Schadensfällen und die Schaffung eines nahtlosen Kundenerlebnisses haben sowohl kostensparende als auch rufschädigende Vorteile. Datenextraktion, -eingabe und -validierung – die arbeitsintensivsten Prozesse im Kern der Schadenabwicklung – können durch die Kombination von optischer Zeichenerkennung (OCR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) automatisiert werden. Die Vorteile der Schadenautomatisierung sind vielfältig: Weniger menschliche Fehler, schnellere Bearbeitung und Abwicklung, geringere Kosten und deutlich zufriedenere Kunden.

Die Bekämpfung von Betrug, der die Gewinne erheblich schmälert, hat für die Versicherer höchste Priorität. Heuristische Modelle und regelbasierte Systeme haben die Versicherer jahrzehntelang geleitet, aber da der Betrug selbst immer raffinierter wird, müssen die Versicherer ihre Suche über bekannte Betrugsszenarien hinaus ausweiten. Algorithmen des maschinellen Lernens können verborgene Korrelationen in Daten aufdecken und bei der Durchführung fortgeschrittener Bedrohungsanalysen helfen. Prognosemodelle, die auf künstlichen neuronalen Netzen (ANN) basieren, ermöglichen es den Versicherern außerdem, ihre Wachsamkeit zu erhöhen.

Versicherer, die den Wert der Kundenzufriedenheit verstehen, beeilen sich, das Vakuum mit einfacheren digitalen Produkten, automatisierter Risikoübernahme, Straight-Through-Processing (STP), Self-Service-Chatbots und Omnichannel-Erfahrung zu füllen. Ein derartiger kundenorientierter Ansatz ist neu in der Versicherungsbranche, aber er ist das neue Wettbewerbsangebot, insbesondere wenn es keine Preisunterschiede gibt. Dies kann durch daten- und technologiegestützte Lösungen erreicht werden, die sich darauf konzentrieren, die Interaktion zwischen Versicherer und Kunden zu vereinfachen, die Schadenregulierung zu beschleunigen und transparente Prozesse zu schaffen.

Marketing, das nur auf demografischen Daten oder Lebensphasen der Kunden basiert, ist out. Gezieltes Marketing auf der Grundlage von Kundensegmentierung ist in. Moderne Kundenakquisitions- und Kundenbindungsstrategien sind auf Mikrosegmente zugeschnitten, die mit fortschrittlichen Clustering-Techniken aufgedeckt werden können. Hochwertige Kunden und potenzielle Kunden für Upselling und Cross-Selling können durch Kundenanalysen identifiziert werden, die Daten aus verschiedenen Kontaktpunkten und sozialen Medien zusammenführen. Da die Suche nach Produkten fast immer online beginnt, müssen auch die Versicherer ihre digitale Marketingstrategie überdenken und sie auf verschiedene Regionen und Segmente abstimmen.