In diesem Jahr beginnt die stufenweise Einführung von Solvency II, das sogenannte Phasing-in. Teile der neuen Meldevorschriften sollen ein Jahr später anlaufen, bis 2016 das komplette Regelwerk final in Kraft tritt. Das stellt viele Versicherungsunternehmen vor neue Herausforderungen im Bereich des Datenqualitätsmanagements.
Laut der Studie „Branchenkompass 2013 Versicherungen“ des Beratungsunternehmens Steria Mummert Consulting steht deshalb bei neun von zehn Versicherungsunternehmen die Standardisierung ihrer Daten ganz oben auf der Compliance-Agenda. Hierzu die Autoren: „Nachvollziehbare und automatisierte Datenladeprozesse, die Datenqualität sowie der Blick zurück in die Datenhistorie müssen sichergestellt sein. Selbst relativ geringe Abweichungen in den Ausgangsdaten wirken sich deutlich auf die Risikobewertung aus.“
Kundendatenbanken sind oftmals fehlerhaft
Auch die Kundendatenbanken von Assekuranzunternehmen enthalten häufig Dubletten oder sind inkonsistent. Eine der Ursachen hierfür ist, dass alleine in Deutschland pro Jahr rund 4 Millionen Umzüge und etwa 30.000 Änderungen bei Straßen, Postleitzahlen und Orten erfolgen. Dazu kommen mehrfach angelegte Kundendatensätze, Falscherfassungen und typische Buchstabendreher bei der telefonischen Aufnahme der Adressen. Schätzungen besagen, dass selbst eine gut gepflegte Kundendatenbank zwischen zwei und zehn Prozent Dubletten enthält. Bei einer schlecht gepflegten steigen die Zahlen sogar auf 20 und 30 Prozent. Solche Fehler verursachen hohe Kosten – beispielsweise in Form von Streuverlusten, weil etwa ein potenzieller Kunde bei einem Mailing mehrere Zusendungen erhält, er aber allenfalls einmal einen Vertrag abschließt.
Eine einheitliche Kundensicht erleichtert Geschäftsprozesse
Was das Ganze so erschwert: Häufig hat ein Kunde mehrere Versicherungen bei einer Gesellschaft abgeschlossen, die dort aber von unterschiedlichen Sachbearbeitern (im Zweifelsfall mit verschiedenen IT-Systemen und Kundendatenbanken) betreut werden. Eine einheitliche Sicht auf die Kunden herzustellen, die von sämtlichen Mitarbeitern genutzt werden kann, ist demnach kein leichtes Unterfangen. Das Whitepaper „Kennen Sie Ihre Kunden?“ von Human Inference stellt einen Ansatz vor, wie mit Hilfe von Datenqualitätsmaßnahmen und einer zentralen Lösung für das Stammdatenmanagement die gesetzlichen Compliance-Anforderungen nach der Solvency-II-Richtlinie und eine einheitliche Kundensicht erfüllt werden können.
Dr. Holger Wandt
Principal Advisor, Human Inference
Dr. Holger Wandt (geb. 1963) ist seit 1991 für das Softwareunternehmen Human Inference tätig. Als Sprachwissenschaftler hat er viele Jahre an der Erfassung, Pflege und Qualität des Wissens gearbeitet, das die Produkte von Human Inference auszeichnet.
In seiner heutigen Position als Principal Advisor ist er verantwortlich für alle wissensbezogenen Fragen zur Datenqualität. Daneben ist er als Experte zuständig für alle Aspekte der Standardisierung von Namen und Adressen auf nationaler und internationaler Ebene.