Data Science in der Versicherungsbranche heute

Leistungsstarke Versicherer setzen heute auf Data Science, um sich in einem wettbewerbsintensiven Umfeld weiterzuentwickeln. In einem aktuellen Webinar sprach Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer bei Allianz Benelux, über den aktuellen Stand von Data Science in der Versicherungsbranche und spannende Einsatzszenarien für Machine Learning.

Warum Data Science für die Versicherungsbranche heute so wertvoll ist

Die Nachfrage der Branche hat sich zuletzt hin zu stärker personalisierten Services verschoben – weg von Angeboten für den Massenmarkt. Dieser McKinsey-Bericht, auf den sich Sudaman bezieht, beschreibt diesen Wandel. Er zeigt, wie sich durch strategisches, personalisiertes Marketing und Serviceangebote skalierbar tiefe Eins-zu-eins-Beziehungen zu Kundinnen und Kunden aufbauen lassen.

Ermöglicht wird dies durch das massive Wachstum verfügbarer Daten zu einzelnen Kundinnen und Kunden sowie durch Fortschritte bei Machine Learning und Infrastruktur. In diesem Beitrag erläutert IBM, dass Versicherer bei der Einführung personalisierter Services im Vergleich zu massenattraktiven Produkten eine um 22–25 % schnellere Profitabilität erreichen. Solche Angebote lassen sich nur mit Machine Learning in der Breite entwickeln.

Der Status von Data Science in der Versicherungsbranche

Wie Sudaman im Webinar erklärt, stiftet Machine Learning vor allem dann Wert, wenn es für Vorhersagen statt für Kausalinferenzen eingesetzt wird und wenn das Problem hinreichend in sich geschlossen ist. Stand heute scheitert Machine Learning, wenn Unternehmen die Algorithmen als Kristallkugel oder Black Box missverstehen, statt als Werkzeug, das Menschen Orientierung für weitere Analysen gibt. Hier ein Einblick in einige der im Webinar behandelten Anwendungsfälle:

1. Betrugserkennung bei Schadenmeldungen

Machine Learning ist bei Vorhersageaufgaben mit großen Datenmengen besonders stark. Daher eignet sich die Betrugserkennung hervorragend, um Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression oder Entscheidungsbäume zu trainieren und produktiv zu nutzen. Ein solches System kann verdächtige Schäden markieren. Das macht Betrugsprävention für Analystinnen und Analysten deutlich handhabbarer, weil es die Arbeitsabläufe unterstützt und potenziell betrügerische Fälle priorisiert.

2. Kundinnen und Kunden für Retention-Maßnahmen identifizieren

Ein weiterer zentraler Hebel für Skalierung ist die bessere Kundenbindung. Machine Learning hilft, Kundinnen und Kunden zu erkennen, die abwanderungsgefährdet sind. Diese Personen skalierbar zu identifizieren und gezielt zu halten, steigert langfristig den Customer Lifetime Value – und ermöglicht noch mehr Personalisierung.

3. Preisoptimierung mit Zeitreihendaten (Risikoprämienmodellierung)

Das Verständnis des individuellen Schadensrisikos ist entscheidend, um Preis und Struktur eines passenden Tarifs festzulegen. Das tun alle Versicherer – in unterschiedlicher Tiefe. Mit mehr verfügbaren Daten lässt sich die Modellgüte zur Bestimmung des Risikoprofils verbessern, um Einzelpersonen wettbewerbsfähigere Preise anzubieten.

4. Vorhersage künftiger Krankheitsrisiken

Ähnlich wie im vorherigen Beispiel ist das Verständnis künftiger Krankheitsrisiken zentral für Portfoliooptimierung und Pricing. Die Branche wird COVID-bedingte Schäden in Höhe von über 100 Milliarden US-Dollar auszahlen müssen. Eine Pandemie im Voraus exakt vorherzusagen wäre schwierig gewesen, doch das Prognostizieren von Gesundheitsrisiken hilft Versicherern, Leistungen gezielt zu priorisieren und zu personalisieren.

5. Portfoliooptimierung

Der letzte Anwendungsfall ist die Portfoliooptimierung. Portfoliomanagement umfasst mehrere Schritte: sinnvolle Risikogruppen zur Analyse bilden, optimale Entscheidungen vorbereiten und Chancen identifizieren. Jede dieser Teilaufgaben lässt sich mit Data-Science-Optimierungsverfahren lösen.

Wenn du mehr über die Zukunft von Data Science in der Versicherungsbranche erfahren möchtest, schau dir das Webinar hier an.