Am 8. und 9. Oktober 2019 fand die Fachkonferenz „Big Data & Data Analytics“ der Versicherungsforen Leipzig statt, die dieses Thema aufgriff und beleuchtete. Vom alltäglichen Beschwerdemanagement bis zur zukunftsorientierten Vertriebssteuerung – überall können Entscheidungen, die bisher mit Erfahrung und einer gesunden Portion Bauchgefühl getroffen wurden, durch stetig wachsende Datenbestände, ausgeklügelte Algorithmen und künstliche Intelligenz gestützt oder gänzlich automatisiert werden. Moderne Analysemöglichkeiten und der Umgang mit großen Datenbeständen sind die essenziellen Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Transformation hin zum datengetriebenen Versicherer. Die Schlagwörter „Big Data“ und „Data Analytics“ sind daher längst in der Branche präsent. Vielfach herrschen jedoch noch Unsicherheiten und es gibt viele Fragen, wie genau Projekte angegangen werden sollen und welche Fragen sich tatsächlich mit Big Data und Data Analytics lösen lassen. Aus diesem Grund veranstalteten die Versicherungsforen Leipzig die bereits dritte Fachkonferenz „Big Data & Data Analytics“, auf der über 90 Experten die aktuellen Fragestellungen und Projektideen rund um Big Data diskutierten.

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Möglichst viele Erkenntnisse aus möglichst wenigen, ausgewählten Daten zu erzeugen, ist schon lange Herausforderung und wichtige Aufgabe der Assekuranz. Für Datenanalysen, z. B. zur Tarifierung, wurden zwar bislang auch große Datenmengen genutzt, jedoch könne man hier noch nicht von Big Data sprechen, betonte Dr. Thomas Körzdörfer (HUK-Coburg). Immer häufiger liege das Problem woanders. Riesige Datenmengen werden heute automatisiert und maschinell erfasst und man sei sich sicher, dass darin relevante Informationen versteckt sind. Die Frage ist nur, wo diese zu finden sind. „Versicherungen sind es gewohnt, mit großen Datenmengen umzugehen“, mein Körzdörfer. „Und wir machen es auch sehr gut!“ Die Herausforderungen von Big Data seien anders gelagert, als Versicherungen es bisher gewohnt sind.

Die Signal Iduna hat es sich zum Ziel gesetzt, eine „datengetriebene Organisation“ zu werden, erklärte Johanna Ferber (Signal Iduna Gruppe). Data Analytics seien daher ein integraler Bestandteil der digitalen Agenda der Gruppe geworden. Damit das Thema aber nicht in einem Elfenbeinturm bleibt, fährt das Unternehmen einen hybriden Ansatz. Koordination der Data-Analytics-Projekte sowie die Wissenssicherung werden in einer zentralen Einheit durchgeführt, die Umsetzung der einzelnen Use Cases erfolgt dezentral in den Geschäftsfeldern.

Auch bei der ERGO ist der Ansatz, Daten zu verarbeiten, viel holistischer geworden. Waren es vor ein paar Jahren noch ausschließlich die Analytiker, die sich mit Big Data beschäftigt haben, sind heute viele Abteilungen involviert. Die ERGO nutz Big Data nun, um aus ihrem Datenbestand analytisch gestützte, kundenspezifische Interaktionsempfehlungen zu generieren. Ziel ist es, dem Kunden an allen Touchpoints die gleichen Empfehlungen und ein konsistentes Kundenerlebnis zu liefern. Vertriebspartner profitieren ebenso und können ihren Kunden Produkte zielgenauer anbieten.

Einen anderen Ansatzpunkt für Big-Data-Analysen hat die BD24 Berlin Direkt Versicherung gefunden. Der Anbieter für Reiseversicherungen vertreibt seine Produkte in der Mehrzahl im Annexvertrieb direkt bei der Buchung auf Online-Reiseportalen. Bisher wurden Kunden mit völlig unterschiedlichen Bedürfnissen oftmals die gleichen Angebote gemacht, da die Auswahl auf relativ wenigen statistischen Merkmalen basierte. Zukünftig will die BD24 Berlin Direkt Versicherung beim Buchungsprozess in Echtzeit die Daten der Kunden analysieren und dynamisch-intelligente Tarif-Varianten anbieten.

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Einen Blick in das Thema Datenschutz und Big Data gab auf der Konferenz Dr. Johanna Schmidt-Bens (HK2 Rechtsanwälte). Sie wies vor allem auf die Regelungen der EU-DSGVO im Zusammenhang mit Big Data hin. Die DSGVO sei von ihrer Struktur und von den Grundsätzen her auf Datensparsamkeit ausgerichtet. Big Data hingegen stehe für eine große Menge von unstrukturierten Daten, die es zu verarbeiten gilt. Dies ergebe einen Widerspruch zwischen dem Datenschutzrecht und Big Data, den man in jedem Einzelfall prüfen müsse und ggfls. auflösen könne. Vor allem die Anonymisierung ermögliche es jedoch, Daten auszuwerten. Hierbei müsse man darauf achten, dass diese wirklich korrekt durchgeführt wird, sodass kein Personenbezug mehr gegeben ist und man diesen auch nicht mehr herstellen kann.