Das Start-up strebt eine faire Datenökonomie an, die für alle an der digitalen Wirtschaft und am Datenaustausch gewinnbringend ist. Das Unternehmen bietet die technologische Plattform und Partnerschaftsprogramme für Versicherungsgesellschaften, datengetriebene Sales- und Marketingideen rechtssicher und effizient umzusetzen.

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Dr. Michael Giese, Gründer und Geschäftsführer von itsmydataDie Menge an verfügbaren Daten und Informationen durch intelligente Maschinen, Sensoren, Finanztransaktionen, Social Media und viele andere Quellen nimmt exponentiell zu. Und daher gewinnt die sogenannte Datenökonomie immer mehr an Bedeutung.

Konkret ist dabei laut der Bundeszentrale für politische Bildung der Einfluss der Daten auf die Wirtschaft als Ganzes zu betrachten, was personenbezogene und nicht personenbezogene Daten einschließt. „Wertschöpfungsketten im Bereich der Datenökonomie umfassen die Generierung, die Sammlung, die Speicherung, die Verarbeitung und Analyse bis hin zur abschließenden Verwertung oder Löschung der Daten, heißt es weiter.“

Der Umfang an Daten ist gigantisch und wird rasant weiterwachsen. Die weltweite Datenmenge soll von rund 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 ZB im Jahr 2025 steigen – also jedes Jahr um circa 27 Prozent, meldet der Informationsdienst des Instituts der deutschen Wirtschaft. Ein Zettabyte ist eine Zahl mit 21 Nullen und entspricht einer Trilliarde Bytes.

Auf Basis von Daten Geld verdienen

Alexander Sieverts, Gründer und Geschäftsführer von itsmydataDas ist keine reine Rechengrößen, denn im Zeitalter der Internet-basierten Digitalökonomie und Informationsgesellschaft bedeuten Daten immer auch Markt- und Marketingmacht. Das ist ein entsprechend hochinteressanter und -relevanter Ansatz für Unternehmen allgemein und Versicherungsgesellschaften im Speziellen. Diese sind traditionell sehr datenorientiert, um auf Basis der ihnen zur Verfügung gestellten Daten Dienstleistungen gezielt zu verbessern beziehungsweise zu entwickeln und damit Geld zu verdienen.

Versicherung haben aber laut einer Studie der Unternehmensberatung Capgemini Deutschland ein Problem. Nur 18 Prozent von 204 befragten Versicherern hätten sich demnach als sogenannte Insurance Data Masters qualifiziert und verfügen somit „sowohl über die technologische Kompetenz als auch über die Unternehmenskultur und die Verhaltensmuster, um datengetriebene Programme erfolgreich einzusetzen und Wettbewerbsvorteile aus den wachsenden Datenvolumina zu ziehen“.

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Weiter zeigt die Studie, dass 40 Prozent der befragten Unternehmen ihre vorhandenen Daten dafür nutzen, neue Märkte zu erschließen, den Absicherungsschwerpunkt von der Schadenregulierung auf Prävention zu verlagern und bisherige versicherungsmathematische Annahmen auf den Prüfstand zu stellen. 43 Prozent nutzen laut eines Artikels zu der Capgemini-Studie Echtzeitdaten, um versicherungsstatistische Modelle zu aktualisieren, ein Drittel verwende die Daten zur Modellierung neuer Risiken.

Beispiele: private Krankenversicherung und Hausratversicherung

Dabei ist wichtig, die Datenhoheit zu beachten. Datenhoheit bedeutet für den Einzelnen und jede Organisation also, selbst zu entscheiden, wer wann und wo welche Daten finden, verwenden und weitergeben darf. Das soll den Datenmissbrauch durch Dritte einschränken und die persönliche Freiheit und Unabhängigkeit erhöhen. Konkret bedeutet das für Versicherungsgesellschaften, im Konsens mit ihren Kundinnen und Kunden wirklich wichtige, aussagekräftige und spezifische Daten zu sammeln und zu analysieren, die ihnen sonst nicht zur Verfügung stehen würden – Freiwilligkeit durch Incentivierung!

Das lässt sich am Beispiel der privaten Krankenversicherung sehr gut nachvollziehen. Versicherungsgesellschaften können, mit Einverständnis der Kundinnen und Kunden, Fitness- und Ernährungsdaten, beispielsweise über Fitnessarmbänder oder entsprechende Apps, erhalten und auswerten. Das versetzt sie in die Möglichkeiten, Risiken präventiv besser zu erkennen und zu bewerten und überdurchschnittlich gesunden (also risikoarmen) Kundinnen und Kunden auf Basis eines Scoring-Modells spürbare Rabatte für die private Krankenversicherung anzubieten.

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Oder die Hausratversicherung: Verfügen Kundinnen und Kunden zum Beispiel über eine smarte Alarmanlage, können deren Ausstattung und Daten in die Strukturierung Hausratversicherung einfließen und damit wiederum Rabatte auslösen und im Schadenfall die Regulierung vereinfachen. Die digitale Auswertung der Live-Daten verhindert Diskussionen, ob die Alarmeinlage zum Zeitpunkt eines Einbruchs überhaupt eingeschaltet war und ob alle Funktionen zur Verhinderung des Einbruchs genutzt worden sein.

Professionelle technologische Infrastruktur und Bewertungsmodelle

Es geht also an der Schnittstelle von Datenökonomie und Datenhoheit darum, Kundinnen und Kunden davon zu überzeugen, ihre Daten gezielt mit Unternehmen zu teilen, die vertrauenswürdig sind und einen verantwortungs- und vertrauensvollen Umgang mit den persönlichen Daten an den Tag legen. Die Vorteile für sie sind, dass sie personalisierte Angebote erhalten und dass sie etwas direkt dafür bekommen, wenn Unternehmen daraus digitale Produktwelten kreieren. Im Mittelpunkt stehen daher die Fragen: Welche Daten haben wir und welche Daten brauchen wir? Und wie können wir diese Datenquellen heben, ohne die Datenhoheit unserer Kundinnen und Kunden anzugreifen oder uns rechtlichen Verstößen auszusetzen?

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Um diesen Anforderungen zu entsprechen, benötigen Versicherungsunternehmen eine professionelle technologische Infrastruktur und ein transparentes System für fairen und effizienten Datenaustausch. Zudem müssen die professionelle Analyse und Bewertung der erhobenen Daten sichergestellt sein. Es kann daher vor allem für alle Gesellschaften Sinn ergeben, für den Aufbau der Infrastruktur und das Sammeln und Auswerten einen darauf spezialisierten Partner einzubinden. Dieser unterstützt dabei, die richtigen Daten für den richtigen Anlass zu erheben und rechtskonformes Verhalten zu gewährleisten.

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