Daten werden oft als das Öl des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Auch wenn man über diesen Vergleich durchaus streiten mag: Klar ist, dass das Potenzial, das in der effizienten Nutzung von Daten und der Digitalisierung im Allgemeinen steckt, weitaus größer ist als sich die meisten vorstellen und von vielen immer noch unterschätzt wird. Das gilt auch und gerade in der Versicherungsbranche. Tatsächlich sehen sich Versicherer seit geraumer Zeit mit einer ganzen Reihe von Herausforderungen konfrontiert. Auch wenn womöglich die Phase extrem niedriger und zum Teil negativer Zinsen hinter uns liegen sollte, so sehen sie sich doch noch immer einem steigenden Kostendruck, hohen regulatorischen Anforderungen und den sich im Zuge der Digitalisierung verändernden Kundenbedürfnissen gegenüber.

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Genau an dieser Stelle können die Digitalisierung sowie die professionelle Nutzung von Daten einen zukunftsweisenden Beitrag liefern. Die gute Nachricht: Versicherer verfügen in der Regel über einen gewaltigen Datenbestand, so dass die notwendigen Daten vorhanden sind. Der Haken daran ist aber, dass es sich dabei zum einen um sehr große Datenmengen handelt, und dass diese zum anderen häufig in unstrukturierter Form vorliegen. Um sie nutzbar zu machen, müssen sie deshalb erst sauber aufbereitet werden, wofür es neben der richtigen Technologie auch sehr viel Erfahrung und Knowhow braucht.

Verknüpfung von Online- und Offline-Daten

Soweit es die Technologie betrifft, stellt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Smart Data Analytics eine notwendige Voraussetzung dar. Die Möglichkeiten von Smart Data Analytics sind heute nahezu unbegrenzt. So lassen sich damit beliebig große und in unstrukturierter Form vorliegende Datenmengen tiefgreifend analysieren. Dabei muss sich die Analyse aber nicht nur auf bereits vorhandene Daten beschränken, sondern kann durch Daten aus externen Quellen wie Unternehmenswebsites ergänzt werden. Zusätzliche Einblicke eröffnet auch die Verknüpfung von Offline- und Online-Daten.

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Während Online-Daten auf ganz aktuellen Geschehnissen beruhen, sind Offline-Daten jene, die bereits in der Vergangenheit liegen, also sich auf bereits geschehene Ereignisse beziehen. Durch das Zusammenbringen dieser Datenarten lässt sich eine 360-Grad-Sichtweise auf alle relevanten Informationen generieren – und das nach kundenspezifischen Anforderungen, so dass dieser eine passgenaue Datenbasis bekommt. Die Aufgabe von Smart Data Analytics ist es nun, alle diese Daten sauber aufzubereiten. Auf dieser Basis lassen sich Verknüpfungen erkennen und es können Erkenntnisse generiert werden, um daraus datengestützte Entscheidungen abzuleiten.

Steigerung der Effizienz

Ein ebenso wichtiges Hilfsmittel ist KI als Oberbegriff und hier im speziellen das maschinelle Lernen, also Machine Learning. Aus Sicht eines Versicherers besonders interessant ist die Mustererkennung über riesige Mengen von Datensätzen hinweg. KI kann also auf Basis des Datenbestandes erkennen, warum ein Bestand gut ist beziehungsweise bestimmte Merkmale identifizieren. Selbstlernende Systeme sind nun in der Lage, diese Erkenntnisse auf unbekannte Datenbestände anzuwenden, um zum Beispiel sogenannte Look-a-Likes zu identifizieren. Zeigen sich also bestimmte Verhaltensmuster bei Kunden, dann liegt die Wahrscheinlichkeit nahe, dass sich andere Kunden mit ähnlichen Merkmalen ähnlich verhalten. Entscheidend ist dabei, dass diese Systeme nicht nur selbst lernen, sondern der gesamte Prozess vollautomatisiert abläuft.

Steigerung der Effizienz

Tatsächlich können die Digitalisierung und die beschriebene Analyse und Aufbereitung von Daten Versicherern eine Vielzahl an Vorteilen bringen. So kann eine umfassende, die gesamte Wertschöpfungskette betreffende Digitalisierung der internen Abläufe in einem Versicherungsunternehmen die Prozesse effizienter gestalten. Lösungen, die zur Effizienzsteigerung und zur Prozessoptimierung beitragen, sparen Kosten. Zugleich kommen Versicherer mit zunehmender Digitalisierung dem verstärkten Kundenwunsch nach einem digitalen Angebot und einer permanenten Erreichbarkeit über die verschiedenen möglichen Kanäle entgegen.

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Smarte Daten wiederum können beispielsweise die Genauigkeit von Risikomodellen verbessern, ein effektiveres Marketing ermöglichen und den Service entlasten. Schätzungen zufolge lassen sich durch Machine Learning zum Beispiel bis zu 40 Prozent der Prozesskosten einsparen. Zugleich kann der Echtzeit-Zugriff auf entsprechende globale Datensätze eine belastbare Basis für schnelle, effiziente und solide Know-your-Customer- und Compliance-Entscheidungen bieten. Und durch eine höhere Effizienz im Compliance-Bereich wiederum lassen sich ebenfalls Kosten einsparen.

Und schließlich sind smarte Daten für den Sales-Bereich eines Versicherers ein zunehmend wichtiger Erfolgsfaktor. Denn gerade dort sind Daten eine wesentliche Grundlage für ein erfolgreiches Kundenbeziehungsmanagement. So kann der Vertrieb durch die saubere Aufbereitung von Daten genaue Kenntnis darüber bekommen, bei welchen Kunden die Wahrscheinlichkeit am höchsten ist, einen neuen Tarif oder ein Produkt erfolgreich anzubieten. Auf diese Weise lassen sich also Leads generieren.

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Fazit: Zusammen mit den Vorteilen der Digitalisierung können smarte Daten den gesamten Ablauf der Kundengenerierung deutlich effizienter und potenziell erfolgreicher gestalten. In einem umkämpften und schwierigen Markt kann eine gezielte Nutzung von Daten deshalb ein wichtiger Wettbewerbsvorteil sein.

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