Wollen Sie mehr darüber wissen, wie man Big Data für das Pricing in Versicherungen nutzen kann? Dann lesen Sie unseren Artikel dazu.

Die Verwendung von Big Data für die Preisgestaltung in der Versicherungsbranche wird immer üblicher, da die Unternehmen versuchen, ihre Kunden besser zu verstehen und genauere und rentablere Entscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von Daten, die Versicherer für die Preisgestaltung nutzen können, darunter Telematik, Betrugserkennung und regulatorische Ressourcen.

 

Big Data für das Pricing in Versicherungen nutzen: Telematik

Die Verwendung von Big Data für die Preisgestaltung in der Versicherung kann zu einem effektiveren Versicherungsprodukt führen. Durch den Einsatz von Telematik können Versicherer das Risiko eines Fahrers besser verstehen und ein maßgeschneidertes Produkt anbieten. Dies kann Betrug reduzieren und die Kundenerfahrung verbessern.

Telematikgeräte liefern den Versicherern nahezu in Echtzeit einen Überblick über das Verhalten eines Fahrers. Diese Daten können genutzt werden, um das Risiko eines Schadensfalls zu ermitteln und den Kunden Anreize für eine sicherere Fahrweise zu geben. Die Geräte erkennen auch Unfälle und können interessierte Parteien alarmieren.

Telematikinitiativen erfordern die Speicherung und Analyse riesiger Datenmengen. Diese Datenexplosion hat die Versicherer vor neue Herausforderungen gestellt. Sie müssen das Gleichgewicht zwischen statischen und dynamischen Risikofaktoren bestimmen. Außerdem müssen sie die Sicherheit und den Schutz ihrer Daten berücksichtigen.

Mit der wachsenden Datenmenge steigt auch das Risiko von Cyberangriffen. Um diese Risiken zu mindern, müssen die Versicherer strenge Datenschutzrichtlinien anwenden. Sie müssen auch die verteilte In-Memory-Umgebung berücksichtigen, in der die Ergebnisse ihrer Datenexploration angezeigt werden. Das bedeutet, dass sie Wege finden müssen, um große Datenmengen schnell zu analysieren und zu verarbeiten.

Auch Versicherungsanbieter nutzen Big Data, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dazu gehören nutzungsabhängige Versicherungen, bei denen der Preis einer Police auf der Grundlage der Fahrgewohnheiten eines Fahrers festgelegt wird. Zu diesen neuen Geschäftsmodellen gehören auch datengesteuerte Preismodelle und eine einheitliche Sicht auf die Telematikdaten.

Einige Versicherer verwenden bereits datengesteuerte Tarifierungsmodelle, die es ihnen ermöglichen, häufige Modelliterationen schneller als je zuvor durchzuführen. Dies ermöglicht den Aufbau hochpräziser Telematik-Preismodelle.

Telematikinitiativen erfordern auch, dass die Versicherer eine Vielzahl von Datenformaten und Geräten verwenden. Dazu gehören die Standard-Blackboxen in Nutzfahrzeugen ebenso wie On-Board-Diagnosegeräte und eingebettete Navigationssysteme. Diese Geräte sind jedoch auch mit Herausforderungen verbunden, darunter die Kosten für ihre Implementierung und Probleme mit der Datenqualität.

 

Big Data für das Pricing in Versicherungen nutzen: Prädiktive Analytik

Der Einsatz prädiktiver Analysen in der Versicherungsbranche kann Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Da mehr Daten zur Verfügung stehen, ist es einfacher, genaue Vorhersagen über das Kundenverhalten zu treffen. Sie können Hochrisikokunden identifizieren und das beste Produkt für sie entwickeln. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie außerdem Ihre Kundenbindungsrate erhöhen und Ihre Kundenerfahrung verbessern.

Der Einsatz von prädiktiven Analysen in der Versicherungsbranche hat rasch zugenommen. Sie ist heute ein fester Bestandteil der Versicherungsbranche. Sie kann Versicherern helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu behalten, ihre Einnahmen zu steigern und ihre Kundenerfahrung zu verbessern.

Predictive Analytics kann auch dazu verwendet werden, die Gültigkeit eines Anspruchs zu beurteilen. Mithilfe von Vorhersagemodellen können Sie Betrug verhindern, Betrügereien erkennen und Rechenschaftspflicht einführen. Die Verwendung von Vorhersagemodellen wird weiter zunehmen, da datengesteuerte Analysetechnologien immer mehr Verbreitung finden.

Versicherer nutzen prädiktive Analysen für eine Vielzahl von Anwendungen, z. B. für das Schadenmanagement, die Betrugserkennung und die Gesundheitsfürsorge. Der Einsatz von Predictive Analytics kann die Kundenzufriedenheit verbessern, die Kundenbindung erhöhen und die Zahl der Schadensfälle verringern. Sie können Ihnen auch helfen, die profitabelsten Kunden zu identifizieren.

Der Einsatz von Predictive Analytics im Versicherungswesen kann Ihnen helfen, komplexe Beziehungen zwischen Vertretern und Kunden zu verwalten. Sie können sich ein vollständiges Bild von Ihren Kunden machen, ihr Verhalten vorhersagen und feststellen, wo Sie die meisten Ressourcen einsetzen müssen. Außerdem erhalten Sie so eine 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden.

Predictive Analytics in der Versicherungsbranche kann Ihnen helfen, die profitabelsten Kunden zu identifizieren und deren Prämien zu senken. Mit Hilfe von Prognosetools können Sie auch Risiken bewerten, Ihre profitabelsten Kunden identifizieren und die besten Marketingmöglichkeiten ermitteln.

Predictive Analytics in der Versicherungsbranche kann Ihnen auch dabei helfen, neue Produkte zu entwickeln, Ihre Kundenbindungsraten zu erhöhen und Ihre Kundenerfahrung zu verbessern. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie auch genauere Risikoprofile für Ihre Kunden erstellen. Auf diese Weise können Sie Hochrisikokunden Policen zu günstigeren Tarifen anbieten.

 

Betrugserkennung

Der Einsatz von Big Data zur Betrugserkennung bei der Preisgestaltung von Versicherungen erfordert die richtige Mischung aus Analysen und menschlicher Überprüfung. Im Idealfall sollte dies so nahtlos wie möglich erfolgen.

Eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die Muster in Versicherungsansprüchen identifiziert. Es ist in der Lage, subtile Unterschiede in Daten zu erkennen und kann sogar Ausreißer aufspüren.

Das maschinelle Lernen kann den Versicherern auch bei der Bewertung des Betrugsrisikos helfen. Das ist ein großer Vorteil, denn so wird die Verschwendung von Humanressourcen vermieden. Außerdem können Versicherer so vor Betrugsversuchen gewarnt werden, bevor diese stattfinden.

Ein weiterer Vorteil des maschinellen Lernens ist, dass es skalierbar ist. Je mehr Daten gesammelt werden, desto besser wird das Modell. Je höher die Genauigkeit des Modells ist, desto effektiver kann es sein.

Der Random-Forest-Algorithmus ist beispielsweise sehr schnell bei der Bewertung und Analyse von Ausreißern. Er kann auch Rauschen erkennen. Er ist jedoch nicht so effektiv wie ein gutes regelbasiertes System, das offensichtliche Betrugsmuster erkennt.

Modelle des maschinellen Lernens sind außerdem genauer und können skalierbar sein. Die Versicherer sollten sich für ein Modell entscheiden, das einen umfassenden Erkennungsbereich abdeckt. Ein gutes Modell hat einen hohen Genauigkeitsgrad und kann auf einem großen Datensatz beruhen.

Ein regelbasiertes System kann zwar offensichtliche Betrugsfälle aufdecken, nicht aber neue Betrugsmuster. Es ist wichtig, dass die Versicherer die Betrugsanalyse in ihre Kerngeschäftsregeln einbeziehen. Außerdem ist es wichtig, die richtigen Daten zu verwenden. Investitionen in die Betrugserkennung können die Verlustquoten verbessern.

Einige Versicherer experimentieren mit dem Scannen auf Betrug, bevor eine Police genehmigt wird. Andere haben Big Data an die Agenten im Außendienst weitergegeben.

 

Regulatorische Ressourcen

Die Verwendung von Big Data für die Preisgestaltung in der Versicherungsbranche ist in den letzten Jahren immer üblicher geworden. Die staatlichen Versicherungsaufsichtsbehörden müssen jedoch wissen, wie und ob dies für die Verbraucher von Nutzen ist, bevor es eingeführt wird.

Dies ist eine entscheidende Frage, denn Big Data ist eine komplexe Informationsmenge. Die Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein. Unabhängig davon sollten Versicherer und Aufsichtsbehörden zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Big-Data-Analysen genau sind.

Beispielsweise kann die Textanalyse Versicherern dabei helfen, Trends zu erkennen, die eine rote Flagge zeigen. In der Versicherungsbranche ist die prädiktive Modellierung ein gut dokumentierter Einsatz von Big Data. Versicherer nutzen externe Datenquellen, um ihre Kunden besser zu verstehen, die Preisgestaltung zu verbessern und ihre Underwriting-Prozesse zu optimieren. Diese Vorteile sind jedoch nicht unbedingt universell. Einige externe Datenquellen unterliegen nicht dem Verbraucherschutz.

Eine weitere Big-Data-Anwendung ist die Telematik. Mit Hilfe der Telematik-Technologie können Versicherer Fahrerdaten in Echtzeit sammeln, um den Kundenservice zu verbessern, Betrug zu reduzieren und die Effektivität des Marketings zu steigern. Die Versicherer können die Telematik-Technologie auch nutzen, um die Anspruchsberechtigung und Prämiennachlässe zu bestimmen.

Der beste Weg, um sicherzustellen, dass sich der Hype um Big Data in tatsächliche Vorteile für die Verbraucher verwandelt, besteht darin, dafür zu sorgen, dass die Versicherer und ihre Leitungsgremien die entsprechenden rechtlichen Standards einhalten. Außerdem sollten die Versicherer damit beginnen, sich auf künftige datenbezogene Anforderungen vorzubereiten.

Eine Reihe von Staaten investiert derzeit in den Datenaustausch und die Transparenz. Diese Zuschüsse helfen den Datenzentren, eine strenge Datensicherheit zu implementieren und Preisdaten für Forscher und politische Entscheidungsträger verfügbar zu machen. Außerdem rüsten die Staaten ihre bestehende Technologie auf, um den Datenaustausch effizienter zu gestalten.

Andere Staaten müssen möglicherweise in bessere Datenerfassungsmethoden investieren. So können beispielsweise kleinere Versicherer aufgrund des Umfangs und der Komplexität der Daten im Nachteil sein.

 

BCBS-Achse

Die Nutzung von Big Data für die Preisgestaltung im Versicherungswesen kann Anbietern helfen, eine erschwinglichere Versorgung anzubieten und die Verschwendung zu verringern. Big Data kann auch genutzt werden, um bessere Einblicke in kritische Gesundheitsfragen zu erhalten.

Blue Cross Blue Shield Axis SM ist eine Web-Austauschplattform, die Daten aus der Gesundheitsbranche von 36 unabhängigen Blue-Cross- und Blue-Shield-Unternehmen kombiniert. Das System stellt gesicherte Kostendaten aus 2,3 Milliarden medizinischen Verfahren und 36 Millionen Anbieterdatensätzen zusammen. Die Ergebnisse bieten sowohl Ärzten als auch Verbrauchern Einblicke.

Axis bietet auch Einblicke für Arbeitgeber. Über das Portal können Arbeitgeber sehen, welche Ärzte eine qualitativ hochwertige Versorgung bieten, ihre Leistungen vergleichen und maßgeschneiderte Leistungslösungen für ihre Mitarbeiter entwickeln.

Axis kombiniert Informationen aus jeder Postleitzahl in den Vereinigten Staaten. Es wird Informationen über 2,3 Milliarden medizinische Verfahren, 36 Millionen Leistungserbringer und 350 Milliarden Dollar an jährlichen Ansprüchen liefern. Außerdem können die Mitglieder Daten zur Versorgungsqualität, zu den Versorgungskosten und zu den Versorgungsmustern einsehen.

Das Blue Cross Blue Shield System ist ein nationaler Zusammenschluss von 36 unabhängigen Blue-Cross- und Blue-Shield-Unternehmen. Es bietet 106 Millionen Menschen in den USA eine Krankenversicherung an und ist damit der größte Krankenversicherer des Landes. Einer von drei Amerikanern ist über das System versichert.

Die BCBSA ist nicht die einzige Organisation, die versucht, die Macht der Daten über Krankenversicherungsansprüche zu nutzen. Viele Versicherer in Colorado beteiligen sich an einer Online-Initiative zum Datenaustausch mit den Datenbanken der Bundesstaaten, in denen alle Versicherten erfasst sind.

Die Blue Cross Blue Shield Association hat sich verpflichtet, die Daten aller 36 unabhängigen Blue-Cross- und Blue-Shield-Unternehmen gemeinsam zu nutzen. Diese Datenbank wird Informationen über 540.000 Ärzte und mehr als 20000 Gesundheitseinrichtungen enthalten. Die Datenbank wird auch Daten über 2,3 Milliarden medizinische Verfahren enthalten, was den Verbrauchern helfen wird, eine erschwingliche und hochwertige Versorgung zu finden.