{"id":181531,"date":"2023-07-24T16:52:14","date_gmt":"2023-07-24T15:52:14","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181531"},"modified":"2026-02-06T06:30:02","modified_gmt":"2026-02-06T05:30:02","slug":"data-science-in-der-welt-der-versicherungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-in-der-welt-der-versicherungen","title":{"rendered":"Data Science in der Welt der Versicherungen"},"content":{"rendered":"<h3>Seit jeher nutzen Versicherungen Daten, um ihr Angebot anzupassen und Schadensf\u00e4lle 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 h\u00e4lt die Data Science Einzug in die Versicherungsbranche.<\/h3>\n<h3>Wie wird die Risikovorsorge in der Versicherungsbranche &#8222;berechnet&#8220;?<\/h3>\nWenn<strong> Versicherer die Opfer von Schadensf\u00e4llen entsch\u00e4digen,<\/strong> m\u00fcssen sie rentabel bleiben, um ein nachhaltiges Gesch\u00e4ft aufrechtzuerhalten. In diesem Zusammenhang scheint die Risikopr\u00e4vention eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr alle Versicherungsgesellschaften zu sein.\n\nDies erm\u00f6glicht es, auf zwei Ebenen zu agieren. Einerseits k\u00f6nnen die <strong>Auswirkungen eines Schadens<\/strong> auf einen Versicherten verringert werden. Andererseits wird das Angebot an die vorhandenen Risiken angepasst. Da Versicherungen auf dem <strong>Prinzip der Gegenseitigkeit<\/strong> beruhen, m\u00fcssen die Organisationen das richtige Gleichgewicht zwischen der H\u00f6he der Beitr\u00e4ge aller Versicherten und der Entsch\u00e4digung im Falle eines Schadens finden. Auf diese Weise beh\u00e4lt die Versicherung ihre Rentabilit\u00e4t.\n\nBei Versicherungen sind die Risiken je nach Fachgebiet vielf\u00e4ltig:\n<ul>\n \t<li><strong>Gesundheit<\/strong>: Im Durchschnitt entfallen auf 20 % der Versicherten 80 % der Ausgaben.<\/li>\n \t<li><strong>Naturkatastrophen:<\/strong> Diese klimatischen Ereignisse sind alles andere als unvorhersehbar, k\u00f6nnen aber vorhergesehen werden, um die Risiken zu begrenzen.<\/li>\n \t<li><strong>Unf\u00e4lle:<\/strong> Auch hier gibt es mehrere Indikatoren, die den Versicherern helfen k\u00f6nnen, Schadensf\u00e4lle vorherzusehen, wie z. B. das Verhalten der Fahrer oder ihre Erfahrung am Steuer.\nusw.<\/li>\n<\/ul>\nUm all diese Risiken zu antizipieren, st\u00fctzen sich die Versicherer seit jeher auf die verf\u00fcgbaren Daten. Aber in einer vollst\u00e4ndig digitalisierten Welt brauchen die V<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-weiterbildung-alles-was-du-wissen-musst\">ersicherer mehr denn je Data Science.<\/a>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"874\" height=\"535\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/assurance-data-science.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/assurance-data-science.jpg 874w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/assurance-data-science-300x184.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/assurance-data-science-768x470.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 874px) 100vw, 874px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke die Data Science Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Welche Art von Daten werden von der Versicherung abgerufen?<\/h3>\nIm Zeitalter von Big Data verf\u00fcgen die Versicherungen \u00fcber verschiedenste Daten, hier einige Beispiele:\n<ul>\n \t<li><strong>Wetterdaten:<\/strong> um Ph\u00e4nomene wie Naturkatastrophen vorherzusehen.<\/li>\n \t<li><strong>Vernetzte Gegenst\u00e4nde:<\/strong> Ob im Auto oder im Haus, das Internet der Dinge erm\u00f6glicht es, die Gewohnheiten der Versicherten und das damit verbundene Risiko besser zu verstehen. In diesem Fall muss die Versicherungsgesellschaft nat\u00fcrlich die ausdr\u00fcckliche Zustimmung des Versicherten einholen.<\/li>\n \t<li><strong>Digitale Medien:<\/strong> Durch das Surfen auf der Website, in sozialen Netzwerken, im Kundenbereich, &#8230;. verf\u00fcgen die Versicherer \u00fcber zahlreiche <strong>digitale Informationen,<\/strong> um das Verhalten ihrer Versicherten zu analysieren.<\/li>\n<\/ul>\nDiese Daten sind zwar wertvolle Tools f\u00fcr Versicherungsunternehmen, aber man muss auch wissen, wie man sie zum Sprechen bringt und wie man sie interpretiert. Genau aus diesem Grund nimmt die <strong>Rolle der Data Science in der Versicherungsbranche<\/strong> immer mehr an Bedeutung zu.\n<h3>Die Rolle von Datenwissenschaftlern in Versicherungen<\/h3>\nUrspr\u00fcnglich waren es Versicherungsmathematiker\/innen, die Risiken analysierten, um ihren Kunden passende Angebote machen zu k\u00f6nnen. Dazu f\u00fchren sie wirtschaftliche, finanzielle oder auch statistische Studien durch.\n\nMit der Entwicklung von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-weiterbildung-alles-was-du-wissen-musst\">Big Data<\/a> und den riesigen Datenmengen, die zur Verf\u00fcgung stehen, ist das Wissen \u00fcber die reinen Versicherungsdaten jedoch nicht mehr ausreichend. Versicherungen verf\u00fcgen heute \u00fcber Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in den unterschiedlichsten Formaten. Um diese Daten zu analysieren, ist es wichtig, die <strong>Tools der Data Analytics<\/strong> und der Data Science zu beherrschen. Aus diesem Grund werden Data Scientists in Versicherungsunternehmen eingesetzt.\n\nMit ihrem Fachwissen und ihren mathematischen, statistischen und computertechnischen F\u00e4higkeiten bieten Datenwissenschaftler den Versicherungen wertvolle Hilfe an:\n<ul>\n \t<li><strong>Die Auswertung gro\u00dfer Datenmengen:<\/strong> Data Scientists sind in der Lage, Datenmengen zu interpretieren, die mit den herk\u00f6mmlichen Methoden der Versicherungsmathematik nicht nutzbar sind.<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/predictive-analytics-methoden-erfahre-mehr\">Vorausschauende Analysen:<\/a> Durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning k\u00f6nnen sie schwache Signale erkennen und die Entscheidungsfindung erleichtern.<\/li>\n \t<li><strong>Visualisierung:<\/strong> Mithilfe von Visualisierungs- und Reporting-Tools k\u00f6nnen sie alle Arten von Daten f\u00fcr Versicherer (auch f\u00fcr Datenmuffel) verst\u00e4ndlich machen.<\/li>\n<\/ul>\nAll diese F\u00e4higkeiten erm\u00f6glichen 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.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\nWerde Data Scientist und arbeite in der Versicherung\n<\/a>\n<h3>Data Scientist und Versicherer &#8211; eine echte Zusammenarbeit<\/h3>\nDer Data Scientist ist kein Versicherungsfachmann. Er verschafft den Versicherungsunternehmen zwar einen frischen, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-driven-definition-vorteile-methoden\">datenorientierten Blick,<\/a> verf\u00fcgt aber nicht \u00fcber das Fachwissen von Versicherungsmathematikern. Seine Rolle besteht also nicht darin, die Versicherer zu ersetzen, sondern sie durch seine Analysen und Empfehlungen zu unterst\u00fctzen. In dieser Hinsicht ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Versicherern und Datenwissenschaftlern erforderlich, um die Qualit\u00e4t der Dienstleistungen, die Definition der Angebote und die Relevanz der getroffenen Entscheidungen zu verbessern.\n\nAngesichts der wachsenden<strong> Bedeutung von Data Science in der Versicherungsbranche<\/strong> scheint ein neuer Beruf zu entstehen: der des digitalen Versicherungsmathematikers. Die Idee ist, die <strong>Berufe der Data Science<\/strong> 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 f\u00fcr die Versicherungsbranche typisch sind.\n<h3>Data Science und Kundenbeziehungen in der Versicherungsbranche<\/h3>\nNeben der Pr\u00e4vention 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 k\u00f6nnen mithilfe von Data Science besser erf\u00fcllt werden.\n\nHier einige konkrete Beispiele:\n<ul>\n \t<li>Mithilfe von Wetterdaten k\u00f6nnen Versicherer St\u00fcrme, Regen, Hagel, \u00dcberschwemmungen usw. vorhersagen.<\/li>\n \t<li>Wenn in einer Region ein erh\u00f6htes Risiko besteht, k\u00f6nnen sie die Versicherten warnen, ihnen Ratschl\u00e4ge und Vorsichtsma\u00dfnahmen geben und ihnen sogar Garantieerweiterungen anbieten.<\/li>\n \t<li>Mithilfe des IoT k\u00f6nnen Versicherungsunternehmen auch ihre Angebote personalisieren. Dies gilt insbesondere f\u00fcr Fahrer, die verantwortungsvoll und aufmerksam fahren.<\/li>\n \t<li>Diese k\u00f6nnen dann einen Bonus auf ihren Beitrag erhalten.\nMithilfe der Daten aus der digitalen Reise k\u00f6nnen die Versicherer m\u00f6gliche Unzufriedenheiten erkennen und Ma\u00dfnahmen ergreifen, um eine K\u00fcndigung zu vermeiden.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Datenwissenschaft im Dienste der Versicherer<\/h3>\nVerbesserung der Angebote, Rentabilit\u00e4t, Personalisierung der <strong>Customer Journey,<\/strong> Risikominimierung, &#8230; Data Science steht im Dienste der<strong> Akteure der Versicherungsbranche<\/strong>. Die Konvergenz dieser beiden Disziplinen erm\u00f6glicht es, die Versicherung neu zu erfinden, um sie moderner zu machen und n\u00e4her an den Bed\u00fcrfnissen der Versicherten zu sein.\n<h3>Allianz w\u00e4hlt Liora, um ihre Mitarbeiter in Data Science auszubilden<\/h3>\nNach einer <strong>Ausschreibung im Jahr 2017<\/strong> entschied sich die <a href=\"\/\">Allianz<\/a>, ein gro\u00dfer europ\u00e4ischer Akteur im Versicherungsbereich, f\u00fcr Liora, um ihre Mitarbeiter in Data Science zu schulen.\n\nDank eines innovativen Lernansatzes, dem <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/blended-learning-fortbildung-wie-waere-es-mit-data-science\">Blended Learning,<\/a> 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 Bed\u00fcrfnisse des Unternehmens anzupassen und gleichzeitig jedem Lernenden eine pers\u00f6nliche Betreuung zu bieten.\n\nDie von den Lernenden durchgef\u00fchrten Praxisprojekte wurden sogar von &#8222;Argus de l&#8217;Assurance&#8220; ausgezeichnet.\n\nDiese Partnerschaft zwischen Allianz und Liora ist ein erfolgreiches Beispiel f\u00fcr die Zusammenarbeit zwischen gro\u00dfen Unternehmen und innovativen Startups, um Schl\u00fcsselkompetenzen in sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden Bereichen zu entwickeln.\n\n<a href=\"\/formation\/data-ia\/\">\nEn savoir plus sur la formation de Data Scientist\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seit jeher nutzen Versicherungen Daten, um ihr Angebot anzupassen und Schadensf\u00e4lle 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 h\u00e4lt die Data Science Einzug in die Versicherungsbranche. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":181532,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-181531","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181531","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181531"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181531\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217335,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181531\/revisions\/217335"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/181532"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181531"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=181531"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}