Letztes Jahr gab es über 92.000 meldepflichtige Unfälle auf dem Schulweg – darunter über 140, die eine Schulwegunfallrente nach sich zogen, und 16 endeten leider tödlich. Als Mutter und Versicherungsprofessional gehört für mich, wie für viele andere, die Sorge um die eigenen, aber auch um fremde Kinder dazu. Besonders jetzt am Schulanfang.

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Während eines Kundenprojektes bei einem KfZ-Versicherer, bei dem wir alternative Daten mit traditionellen Schadendaten verbanden, kam uns die Idee. Wir könnten einen Teil der Daten und unserer Systeme Eltern, Großeltern und Verwandten von Schulkindern zur Verfügung stellen und nach der Eingabe der Heimadresse zeigen:

  • An welchem Tag und zu welcher Uhrzeit die meisten Unfälle im 1- bis 3-Kilometer-Radius stattfinden
  • Wie schwer die Unfälle in der Nachbarschaft sind
  • Welche Verkehrsteilnehmer – ob Autos, Fußgänger oder Fahrradfahrer – involviert sind
  • Unter welchen Wetterbedingungen sich Unfälle häufen

Ich habe viele mir bekannte Adressen gecheckt. Bei einigen Ergebnissen war ich wenig überrascht, bei anderen jedoch sehr – etwa, dass manchmal bei Ampeln die meisten Unfälle geschehen.

Was bedeutet das für die Versicherungswirtschaft?

Komplexe KI-Modelle und die systematische Anreicherung interner mit externer Daten kann für den Nutzer – ob Eltern oder Versicherungsprofessional – einfach sein. Natürlich kombinieren wir im Hintergrund diverse Datenquellen, errechnen Wahrscheinlichkeiten und treffen belastbare Aussagen. Gleichzeitig legen Report und Dashboard Wert auf Einfachheit in der Kommunikation.

Auf einen Blick ist klar, dass an Wochentag X um Y Uhr es am sichersten oder gefährlichsten ist. Der Nutzer wird nicht mit umfassenden Dateneingaben oder den Anforderungen eines Data-Science-Studiums konfrontiert. KI kann und muss einfach sein. Das gilt sowohl für Endkunden als auch für interne Anwender von KI.

Natürlich zielt mein Team aus Topographen, Data Scientists und Data Engineers auf hochpräzise Produkte für Aktuare und Underwriter ab. Aber als die Idee aufkam, die Verkehrssicherheit zu verbessern, habe ich Ressourcen für die Entwicklung bereitgestellt. Ich glaube, dass KI und Datenanalyse kein Selbstzweck sein soll, sondern Menschen helfen muss – wie hier Eltern, Großeltern und Verwandten.

Und Eltern?

Schauen Sie gerne einmal bei unserem kostenlosen Tool vorbei und checken Sie den Weg Ihres Kindes, Ihres Neffen oder Enkelkindes – oder sehen Sie nach, wo die Unfallschwerpunkte auf Ihrem Arbeitsweg liegen. Vielleicht werden Sie auch so überrascht sein wie ich – und vor allem an Ampeln mehr aufpassen.
Und so hätten wir alle etwas Gutes getan: Kinder kommen sicherer in die Schule, und gemeinsam senken wir die Unfallschäden. Das wäre ja was.

Der Link zum Ausprobieren.

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Über die Autorin:
Arina Man, ist CEO und Gründerin von K2G einem schweizerisch-israelischem KI-Unternehmen, das Versicherern KI-Technologie und -Modelle zur Optimierung von Portfolios und Präzisierung von Pricing-Modellen bietet. Im Schnitt kann K2G die Schadenquote um 6% und die Schadenfrequenz um 9% senken.