Es gibt viele gut gemeinte Ratschläge, wie Versicherer Daten effektiver nutzen können, um profitabler zu werden und ihren Kunden einen besseren Service zu bieten. Die Digitalisierung und neue Technologien der Datenerfassung bieten eine ganze Fülle von Möglichkeiten, etwa ein höheres Maß an Personalisierung, das Vorausfüllen von Formularen, Self-Service-Kundenportale und die Straffung der Schadenregulierung. Möglicherweise sind dies aber nur die offen zu Tage liegenden Chancen. Was müssten die Versicherer tun, um die Karten grundsätzlich neu zu mischen und nachweislich einen positiven Beitrag für die Kunden zu erreichen?

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Die große Chance für die Versicherer liegt darin, sich als vertrauenswürdige Hüter von der Daten ihrer Kunden zu beweisen. Sie müssen ihren Kunden Dienstleistungen bieten, die einen echten Mehrwert für die Kunden haben, anstatt einfach nur kurzfristiges Geschäft zu machen, indem sie die billigsten sind. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Daten zur richtigen Zeit für den richtigen Kunden zu haben.

Robert Harris ist Global Product Manager for Insurance Fraud bei BAE Systems Applied Intelligence.BAE

Viele Unternehmen – etwa Banken und Supermärkte – haben einen kontinuierlichen und detaillierten Einblick in die Daten ihrer Kunden und erhalten so tiefe Einblicke in deren Verhalten. Sie wissen, was die Kunden anspricht, wonach sie suchen und auch, wie deren Risikoprofil aussieht.

Im Gegensatz dazu erhält ein Versicherer beim Abschluss eines Versicherungsvertrags einen tiefen Einblick in das Profil des Kunden, aber dies ist lediglich eine Momentaufnahme. Danach gibt es wenig oder keinen Kontakt mit dem Kunden, es sei denn, der Kunde meldet einen Schaden. Das ist dann wieder eine Gelegenheit, bei der Versicherer am meisten über ihre Kunden erfahren, im Guten wie im Schlechten.

Stellen Sie sich vor, Versicherer hätten die Möglichkeit, Situationen und Dinge zu beobachten und einzuschätzen, die mit einem Risiko behaftet sind. Ob es Ihnen gefällt oder nicht, Telefone werden bereits heute dazu verwendet, Personen zu verfolgen, und das sogenannte „Internet der Dinge“ ist in der Lage, Objekte wie Kühlschränke und Waschmaschinen zu verfolgen, um Probleme zu erkennen, die zu einem Versicherungsrisiko führen könnten und die andernfalls vielleicht unbemerkt blieben.

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Es gibt zwei Haupthindernisse, die verhindern, dass die Versicherer auf diese Informationen zugreifen können. Das ist zum einen das natürliche Misstrauen der Menschen gegenüber der Verwendung ihrer persönlichen Daten und ihre Sorge um deren Sicherheit, zum anderen die Tatsache, dass die Branche derzeit nicht in der Lage ist, den Kunden ausreichende Anreize zu bieten, dieser ihre Daten zur Verfügung zu stellen.

Versicherer könnten Kunden in Echtzeit vor Schäden warnen

Warum sollten die Menschen einem Versicherer erlauben, ihre alltäglichen Aktivitäten zu verfolgen, wenn sie im Gegenzug nur eine kleine Prämienreduktion erhalten? Was sie viel eher überzeugen würde wäre, wenn ihnen etwas angeboten wird, das ihr Leben erheblich verbessert, sie vor Schaden oder Verlust schützt oder ihnen sogar einen geldwerten Vorteil bringt. Wie könnte das also aussehen?

Stellen Sie sich vor, Sie gehen eines Abends in die Stadt, um etwas zu essen, und suchen einen Parkplatz. Ein Versicherer, der Telematiksysteme installiert hat, könnte Sie davor warnen, dass es in der Straße, in der Sie sich befinden, eine hohe Anzahl von Autodiebstählen gegeben hat, und Ihnen den Weg zum nächsten sicheren Parkplatz zeigen. Oder wie wäre es, wenn es seitens des Herstellers Ihres Kühlschranks einen Produktrückruf geben würde, weil dieser Brände verursacht, und Ihr Versicherer Sie sofort darüber informieren würde, um das Risiko für Ihr Haus und Ihr Eigentum zu verringern? Diese Art von Schutz vor einem Verlust und dem daraus resultierenden Stress und den Unannehmlichkeiten ist ein klares Win-Win-Szenario.

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Natürlich birgt die rasante Zunahme diese Nutzung von Kundendaten auch die Gefahr, dass Betrüger die Informationen kapern und für kriminelle Zwecke verwenden. Für Versicherer ist es daher von entscheidender Bedeutung, ihre Kunden auch davor zu schützen. Es wurden große Fortschritte erzielt, um den Kriminellen immer einen Schritt voraus zu sein. Die gemeinsame Nutzung und Analyse von Daten spielen dabei eine große Rolle.

In der Vergangenheit haben die Claims Management-Systeme nur die Mindestdaten an die Betrugsteams weitergegeben und sich auf die für einen bestimmten Zweck benötigten Daten konzentriert. Die technischen Herausforderungen bei der Bereinigung und Aufbereitung von Daten auf breiterer Basis waren oft größer als die Vorteile einer gemeinsamen Nutzung der Daten. Heutzutage sind diese Hürden deutlich kleiner, so dass sich Möglichkeiten für die gemeinsame Nutzung von Daten durch verschiedene Teams eröffnen und eine genauere Identifizierung von Betrügern möglich ist, insbesondere wenn diese mit Daten Dritter und Branchendaten kombiniert und durch fortschrittliche Entitätsnetzwerke und Link-Analysen verbunden werden.

Dies macht es auch einfacher, gute Kunden zu identifizieren und zu verstehen. So können Versicherer beispielsweise die Risikoprofile eines Antragstellers, der eine gemeinsame Adresse mit einem anderen Kunden hat, voneinander abgrenzen. Obwohl die beiden dieselbe Adresse und möglicherweise denselben Nachnamen haben, können sich ihre Risikoprofile stark unterscheiden. Wenn der eine Kunde noch nie einen Schaden hatte, werden die Versicherer dies bei ihren Tarifen berücksichtigen. Und wenn ein anderer Kunde mit der Verlängerung seiner Versicherungspolice im Rückstand ist und eine zweite Police beantragt, werden die Versicherer sicherstellen wollen, dass dies bemerkt wird.

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Die Versicherer sollten nicht länger Chancen für ein Geschäft mit guten Kunden ungenutzt lassen, nur weil beim Underwriting nicht die Verbindung hergestellt wurde, die ein gutes Betrugserkennungssystem automatisch herstellt. Letztendlich versuchen Versicherer, ihre Kunden zu schützen, sei es, um einen Autodiebstahl zu verhindern oder Betrügern das Handwerk zu legen. Der Trick, um beides zu erreichen, liegt in den Daten.

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