Data Science in der Welt der Versicherungen

Seit jeher nutzen Versicherungen Daten, um ihr Angebot anzupassen und Schadensfälle vorherzusehen. Doch mit dem Aufkommen von Big Data sehen sich die Versicherer mit gigantischen Datenmengen konfrontiert. Um diese Informationen zu analysieren und auszuwerten, reichen die traditionellen Methoden der Versicherungsmathematik nicht mehr aus. Genau aus diesem Grund hält die Data Science Einzug in die Versicherungsbranche.

Wie wird die Risikovorsorge in der Versicherungsbranche „berechnet“?

Wenn Versicherer die Opfer von Schadensfällen entschädigen, müssen sie rentabel bleiben, um ein nachhaltiges Geschäft aufrechtzuerhalten. In diesem Zusammenhang scheint die Risikoprävention eine der größten Herausforderungen für alle Versicherungsgesellschaften zu sein. Dies ermöglicht es, auf zwei Ebenen zu agieren. Einerseits können die Auswirkungen eines Schadens auf einen Versicherten verringert werden. Andererseits wird das Angebot an die vorhandenen Risiken angepasst. Da Versicherungen auf dem Prinzip der Gegenseitigkeit beruhen, müssen die Organisationen das richtige Gleichgewicht zwischen der Höhe der Beiträge aller Versicherten und der Entschädigung im Falle eines Schadens finden. Auf diese Weise behält die Versicherung ihre Rentabilität. Bei Versicherungen sind die Risiken je nach Fachgebiet vielfältig:

• Gesundheit: Im Durchschnitt entfallen auf 20 % der Versicherten 80 % der Ausgaben.
• Naturkatastrophen: Diese klimatischen Ereignisse sind alles andere als unvorhersehbar, können aber vorhergesehen werden, um die Risiken zu begrenzen.
• Unfälle: Auch hier gibt es mehrere Indikatoren, die den Versicherern helfen können, Schadensfälle vorherzusehen, wie z. B. das Verhalten der Fahrer oder ihre Erfahrung am Steuer. usw.

Um all diese Risiken zu antizipieren, stützen sich die Versicherer seit jeher auf die verfügbaren Daten. Aber in einer vollständig digitalisierten Welt brauchen die Versicherer mehr denn je Data Science.

Welche Art von Daten werden von der Versicherung abgerufen?

Im Zeitalter von Big Data verfügen die Versicherungen über verschiedenste Daten, hier einige Beispiele:

• Wetterdaten: um Phänomene wie Naturkatastrophen vorherzusehen.
• Vernetzte Gegenstände: Ob im Auto oder im Haus, das Internet der Dinge ermöglicht es, die Gewohnheiten der Versicherten und das damit verbundene Risiko besser zu verstehen. In diesem Fall muss die Versicherungsgesellschaft natürlich die ausdrückliche Zustimmung des Versicherten einholen.
• Digitale Medien: Durch das Surfen auf der Website, in sozialen Netzwerken, im Kundenbereich, …. verfügen die Versicherer über zahlreiche digitale Informationen, um das Verhalten ihrer Versicherten zu analysieren.

Diese Daten sind zwar wertvolle Tools für Versicherungsunternehmen, aber man muss auch wissen, wie man sie zum Sprechen bringt und wie man sie interpretiert. Genau aus diesem Grund nimmt die Rolle der Data Science in der Versicherungsbranche immer mehr an Bedeutung zu.

Die Rolle von Datenwissenschaftlern in Versicherungen

Ursprünglich waren es Versicherungsmathematiker/innen, die Risiken analysierten, um ihren Kunden passende Angebote machen zu können. Dazu führen sie wirtschaftliche, finanzielle oder auch statistische Studien durch. Mit der Entwicklung von Big Data und den riesigen Datenmengen, die zur Verfügung stehen, ist das Wissen über die reinen Versicherungsdaten jedoch nicht mehr ausreichend. Versicherungen verfügen heute über Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in den unterschiedlichsten Formaten. Um diese Daten zu analysieren, ist es wichtig, die Tools der Data Analytics und der Data Science zu beherrschen. Aus diesem Grund werden Data Scientists in Versicherungsunternehmen eingesetzt. Mit ihrem Fachwissen und ihren mathematischen, statistischen und computertechnischen Fähigkeiten bieten Datenwissenschaftler den Versicherungen wertvolle Hilfe an:

• Die Auswertung großer Datenmengen: Data Scientists sind in der Lage, Datenmengen zu interpretieren, die mit den herkömmlichen Methoden der Versicherungsmathematik nicht nutzbar sind.
• Vorausschauende Analysen: Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning können sie schwache Signale erkennen und die Entscheidungsfindung erleichtern.
• Visualisierung: Mithilfe von Visualisierungs- und Reporting-Tools können sie alle Arten von Daten für Versicherer (auch für Datenmuffel) verständlich machen.

All diese Fähigkeiten ermöglichen es den Versicherern, den besten Versicherungsschutz zu definieren und den besten Tarif anzubieten, je nach dem Risiko, das mit jedem Kunden verbunden ist. Und das auf eine sehr genaue Art und Weise. Werde Data Scientist und arbeite in der Versicherung

Data Scientist und Versicherer – eine echte Zusammenarbeit

Der Data Scientist ist kein Versicherungsfachmann. Er verschafft den Versicherungsunternehmen zwar einen frischen, datenorientierten Blick, verfügt aber nicht über das Fachwissen von Versicherungsmathematikern. Seine Rolle besteht also nicht darin, die Versicherer zu ersetzen, sondern sie durch seine Analysen und Empfehlungen zu unterstützen. In dieser Hinsicht ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Versicherern und Datenwissenschaftlern erforderlich, um die Qualität der Dienstleistungen, die Definition der Angebote und die Relevanz der getroffenen Entscheidungen zu verbessern. Angesichts der wachsenden Bedeutung von Data Science in der Versicherungsbranche scheint ein neuer Beruf zu entstehen: der des digitalen Versicherungsmathematikers. Die Idee ist, die Berufe der Data Science speziell mit der Welt der Versicherungen zu kombinieren. So beherrscht der digitale Versicherungsmathematiker alle Werkzeuge der vorausschauenden Analyse und der Datenverarbeitung, aber auch alle Regeln, die für die Versicherungsbranche typisch sind.

Data Science und Kundenbeziehungen in der Versicherungsbranche

Neben der Prävention wird Data Science auch in der Versicherungsbranche eingesetzt, um die Kundenbeziehungen zu verbessern. Die Verbraucher des 21. Jahrhunderts sind auf der Suche nach Personalisierung, sei es bei Angeboten oder in der Kommunikation. Und eben diese Erwartungen können mithilfe von Data Science besser erfüllt werden. Hier einige konkrete Beispiele:

• Mithilfe von Wetterdaten können Versicherer Stürme, Regen, Hagel, Überschwemmungen usw. vorhersagen.
• Wenn in einer Region ein erhöhtes Risiko besteht, können sie die Versicherten warnen, ihnen Ratschläge und Vorsichtsmaßnahmen geben und ihnen sogar Garantieerweiterungen anbieten.
• Mithilfe des IoT können Versicherungsunternehmen auch ihre Angebote personalisieren. Dies gilt insbesondere für Fahrer, die verantwortungsvoll und aufmerksam fahren.
• Diese können dann einen Bonus auf ihren Beitrag erhalten. Mithilfe der Daten aus der digitalen Reise können die Versicherer mögliche Unzufriedenheiten erkennen und Maßnahmen ergreifen, um eine Kündigung zu vermeiden.

Datenwissenschaft im Dienste der Versicherer

Verbesserung der Angebote, Rentabilität, Personalisierung der Customer Journey, Risikominimierung, … Data Science steht im Dienste der Akteure der Versicherungsbranche. Die Konvergenz dieser beiden Disziplinen ermöglicht es, die Versicherung neu zu erfinden, um sie moderner zu machen und näher an den Bedürfnissen der Versicherten zu sein.

Allianz wählt Liora, um ihre Mitarbeiter in Data Science auszubilden

Nach einer Ausschreibung im Jahr 2017 entschied sich die Allianz, ein großer europäischer Akteur im Versicherungsbereich, für Liora, um ihre Mitarbeiter in Data Science zu schulen. Dank eines innovativen Lernansatzes, dem Blended Learning, bei dem sowohl Online-Lernen (E-Learning) als auch Mastercalss in Videokonferenzen mit internen Ausbildern kombiniert werden. Liora hat es geschafft, sein Fernstudium an die Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen und gleichzeitig jedem Lernenden eine persönliche Betreuung zu bieten. Die von den Lernenden durchgeführten Praxisprojekte wurden sogar von „Argus de l’Assurance“ ausgezeichnet. Diese Partnerschaft zwischen Allianz und Liora ist ein erfolgreiches Beispiel für die Zusammenarbeit zwischen großen Unternehmen und innovativen Startups, um Schlüsselkompetenzen in sich ständig verändernden Bereichen zu entwickeln. En savoir plus sur la formation de Data Scientist