Data Analytics & Data Science für Versicherungen
Die Digitalisierung ist ein ständiger Begleiter der Versicherungsbranche und hält Einzug in den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen – egal ob zur Meldung von Schadensfällen per App inkl. Foto oder durch moderne Scoring-Methoden zur Selektion potenzieller, wechselfreudiger Neukunden. Eine hohe Synchronität mit der zentralen IT ist für die unternehmensweite Digitalisierung von Versicherungen eine essentielle Voraussetzung.
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. Optimierte Prognosen für geschäftsrelevante Bereiche mithilfe von neuen Geschäftsmodellen eine Umsatz- und Gewinnsteigerung zu erreichen, werden möglich. Zum anderen können interne Prozesse verbessert 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. 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 BI-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 und die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen, wie z.B. IFRS 9, IFRS 15 sowie IFRS 17, MaRisk und Solvency II.
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