Datenanalyse revolutioniert Versicherungsbranche

Jun 16, 2025 20 Min

Artikel mit KI zusammenfassen

Die Versicherungsbranche gilt kaum als schnell oder flexibel. Sie ist von starren Modellen, strengen Prozessen und veralteten Risikokategorien geprägt, aus einer Zeit, als Faxgeräte noch neu waren.

Doch alles wandelt sich.

Es geht nicht um eine digitale Auffrischung, sondern um die Erkennung des Wertes eines großen Datenvolumens. Alle Versicherungsmanager verstehen eines Tages: Ihr größtes Kapital sind nicht die Policen, sondern die jahrelang ungenutzten, isolierten Daten.

Dieser Artikel idealisiert die „digitale Transformation“ nicht, sondern zeigt, wie Datenanalyse das Versicherungsgeschäft verändert: von Underwriting bis Kundenerlebnis. Ich erkläre, wie die klügsten Akteure sie nutzen und was echte Erfolge von Geldverschwendung trennt.

Wenn Sie im Versicherungswesen Verantwortung tragen, erfahren Sie hier, wie man Daten für schnellere und bessere Entscheidungen nutzt.

Los geht’s!

TL;DR

Traditionelle Versicherungsmodelle reichen nicht mehr. Bauchgefühl und starre Risikoklassen weichen dynamischen Echtzeit-Analysen, die das Verhalten abbilden.
Dashboards bieten Überblick, doch der echte Vorteil liegt in der Integration von Analysen bei Underwriting, Preisgestaltung, Betrugserkennung und Kundenbindung.
Prädiktive Analyse senkt Kosten um bis zu 67 % und steigert Einnahmen um 60 %. Betrugserkennung spart jährlich über 300 Mrd. Dollar.
Versicherer, die das beherrschen, sind schneller: Sie kalkulieren genauer, erkennen Betrug früher, regulieren schneller und bieten passende Policen. Kurz: Sie gewinnen.
86 % der Versicherer treffen Kernentscheidungen mit Analytics. Wer Daten nicht strategisch nutzt, bleibt nicht nur zurück, sondern riskiert auch viel.

Datengetriebene vs. traditionelle Versicherung

Man erkennt viel daran, wie ein Unternehmen entscheidet. In der Versicherung gibt es oft noch starre Risikomodelle, isolierte Altsysteme und gewohnheitsbasierte Entscheidungen.

Diejenigen, die an der Spitze stehen, gehen einen anderen Weg: Sie schätzen das Risiko nicht nur ein, sondern sie modellieren es.

So unterscheiden sich die beiden Ansätze:

Aspekt	Traditionell	Datengetrieben
Entscheidungen	Auf festen Regeln und Durchschnittswerten basierend	Gestützt auf Echtzeitdaten und Prognosemodelle
Tools	Excel-Tabellen, isolierte Systeme	BI-Plattformen, einheitliche Dashboards, automatisierte Pipelines
Risikobewertung	Generalisierte Risikokategorien	Detailliertes Risikoprofil mit Verhaltens- und externen Daten
Betrugserkennung	Manuelle Prüfungen, Warnlisten	Mustererkennung, Anomalieerkennung, maschinelles Lernen
Kundenerlebnis	Standardpolicen für alle	Personalisierte Angebote nach Verhalten und Lebensereignissen
Schadenbearbeitung	Langsam, manuell, papierlastig	Automatisierte, regelbasierte und KI-gestützte Abläufe
Skalierbarkeit	Schwer anpassbar, durch manuelle Arbeit blockiert	Skaliert leicht mit systematisierter Dateninfrastruktur
Erkenntnisse	Langsam und fragmentiert	In Echtzeit, anschaulich, umsetzbar

Der echte Wandel liegt nicht nur in den Tools, sondern vor allem im Denken. Traditionelle Versicherungen bleiben zurück, datengetriebene handeln direkt.

Wenn Sie moderne Anforderungen noch durch Altsysteme zwängen, sollten Sie sich fragen: Lösen Sie das Problem wirklich oder verschlimmern Sie es nur?

Bei Innowise helfen wir Kunden täglich , diese Frage zu beantworten.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Rolle der Datenanalyse in Versicherungsbranche

Die meisten Versicherer haben kein Technologie-, sondern ein Denkproblem. Umdenken Problem.

Sie nutzen Daten nur für Berichte und Dashboards, während sie weiterhin auf Intuition, starre Regeln und Altsysteme setzen. Das klappt, bis sich der Markt ändert – dann müssen sie aufholen.

So setzen Sie Datenanalyse in der Versicherung richtig ein.

Vom Risikogruppieren zum Risikoverstehen

Früher bedeutete Underwriting Durchschnittswerte: Menschen wurden nach Alter, Region und Beruf eingeteilt – grobe Risikoeinschätzungen. Heute ist das veraltet und gefährlich.

Modernes Underwriting nutzt detaillierte Verhaltensdaten (Wearables, IoT, Lebensstil, soziale Daten), um von Vermutungen zu Fakten zu kommen. Kfz-Versicherer fragen nicht mehr nach dem Alter, sondern nach dem Fahrverhalten. Das macht einen großen Unterschied.

Einige Versicherer setzen das bereits komplett um.

Von reaktiver zu präventiver Betrugserkennung

Traditionelle Betrugserkennung ist reaktiv. Meist passiert die Auszahlung schon, wenn ein Verdacht aufkommt – oder der Betrug wird wiederholt.

Mit Analysen erkennen Anomalieerkennungs-Modelle und Text Mining verdächtiges Verhalten in Echtzeit. Unstimmige Angaben, überhöhte Kosten oder häufige Schadensmeldungen werden frühzeitig erkannt, bevor Geld ausgezahlt wird.

Von Vermutung zu strategischer Klarheit

Der versteckte Vorteil: Klarheit..

Analysen steigern nicht nur die Leistung, sondern schaffen gemeinsame Echtzeit-Einblicke in Schäden, Kundenwert, Kündigungsrisiko und Policen. So arbeiten Betrieb, Produkt und Marketing synchron.

Von starren Systemen zu flexibler Architektur

Die letzte Veränderung betrifft die Architektur.

Altsysteme sind starr, vertragen sich schlecht mit neuen Daten und brauchen viel manuelle Arbeit. Moderne Versicherungsplattformen sind lernfähig, passen sich an und unterstützen Entscheidungen automatisch.

Das bedeutet weniger Krisenmanagement und mehr Zeit für präzise Kundenprodukte.

Zu viele Daten, aber kein Fokus? Wir ordnen und visualisieren sie, damit Sie schnell handeln.

Welche Vorteile bietet Datenanalyse im Versicherungswesen?

Datenanalyse bewirkt mehr als bessere Abläufe. Sie erzielt messbare Erfolge. So wird deutlich, warum Analytics für Wachstum und Stabilität wichtig ist.

Kosteneinsparungen: Geringere Betriebskosten durch Automatisierung und frühzeitige Betrugserkennung.
Umsatzwachstum: Genauere Preise und individuelle Policen stärken Kundenbindung und gewinnen Neukunden.
Risikominderung: Bessere Risikovorhersage reduziert unerwartete Verluste und stabilisiert Underwriting-Ergebnisse.
Höhere Kundenzufriedenheit: Individuelle Angebote und schnelle Schadenregulierung stärken Loyalität und Marke.
Gesetzeskonformität: Bessere Daten-Governance und Berichte senken rechtliche Risiken.
Skalierbarkeit: Datengetriebene Systeme fördern Wachstum ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.
Wettbewerbsvorteil: Frühe Anwender gewinnen Marktanteile, weil sie schneller handeln als andere.

Datenanalyse in der Versicherung: Die wichtigsten Anwendungsfälle

So wird Datenanalyse täglich, unauffällig und wirkungsvoll entlang der gesamten Versicherungswertschöpfung eingesetzt.

Risikobewertung und Preisgestaltung

Vergessen Sie grobe Kategorien. Versicherer nutzen Daten, Echtzeitverhalten und ungewöhnliche Signale wie aus sozialen Medien oder Satellitenbilder, um dynamische Risikoprofile zu erstellen. So entstehen präzise Preise, die das Risiko genau abbilden.

Betrugserkennung

Moderne Betrugsanalyse verbindet strukturierte (Schadenshistorie, Anbieter) und unstrukturierte Daten (Schilderungen, Verhalten), um Anomalien früh zu erkennen. So wird Betrug aufgedeckt, bevor er Ihre Rücklagen belastet.

Telematik in Kfz-Versicherung

Echtzeitdaten von GPS und Sensoren zeigen Kfz-Versicherern, wie gefahren wird – nicht nur wer fährt. Dazu gehören Beschleunigung, Bremsen, Kilometerstand und Handynutzung. Das Ergebnis: individuelle Prämien, schnellere Regulierung und weniger Streit.

Kundensegmentierung

Analysen segmentieren Kunden nach Verhalten, Lebensphasen und digitalen Gewohnheiten. So werden Marketing, Produkte und Service maßgeschneidert – nicht nur gezielt.

Automatisierte Schadenabwicklung

Automatisierung übernimmt den Großteil der Schadenbearbeitung: Datenprüfung, Plausibilitätschecks und Abrechnung. Analytics verbessert die Genauigkeit und markiert verdächtige Fälle für manuelle Prüfung.

Underwriting-Verbesserung

Früher basierte Underwriting nur auf Alter und statischen Tabellen. Heute nutzen Underwriter vielfältige Daten – von Gesundheitsakten bis Fahrverhalten – für KI-Modelle, die Risikobewertungen ständig aktualisieren. Dynamisch und realistischer.

Personalisierte Kundenerfahrung

Versicherte sind keine bloßen Akten mehr. Analysen helfen, Bedürfnisse früh zu erkennen, Kündigungen vorzubeugen und zum passenden Zeitpunkt Mehrwert zu bieten – etwa durch Erinnerungen, Upgrades oder Rabatte. Kundenservice mit Sinn.

Prädiktive Analyse

Prädiktive Modelle erkennen Kunden mit hohem Schadensrisiko oder Kündigungsgefahr. So bleiben Versicherer einen Schritt voraus, verbessern Bindung, nutzen Ressourcen besser und stärken Beziehungen.

Katastrophenmodellierung

Naturkatastrophen sind unvorhersehbar, werden aber häufiger und stärker. Analytics nutzt Echtzeit-Klimadaten, Satellitenbilder und Stadtpläne, um Risiken vor Ort vorherzusagen. So sieht das zukünftige Underwriting bei Klimarisiken aus.

Gesundheitsförderung

Versicherer kooperieren mit Arbeitgebern und Versicherten, um die Gesundheit zu verbessern. Daten aus Wearables, Gesundheitschecks und Schadenshistorie ermöglichen Prävention, Risikobewertung und flexiblere Policen.

Optimierte Schadensregulierung

Analytics-basierte Schadensysteme prognostizieren, ob ein Schaden berechtigt ist, wie lange die Bearbeitung dauert und ob er eskaliert. Das hilft Versicherern, Ressourcen zu steuern, Streitigkeiten zu vermeiden, Auszahlungen zu beschleunigen sowie Kosten zu reduzieren.

Cybersicherheit und digitale Risiken

Versicherer bewerten Cyberrisiken mit Analyse zu IT, Bedrohungen und Verhalten. Gleichzeitig schützen sie ihre Systeme vor verdächtigen Zugriffen, Datenmissbrauch und Anomalien.

Betrugsprävention im Gesundheitswesen

Gesundheitsbetrug ist komplex und oft abgesprochen. Analysen erkennen Muster wie Doppelabrechnungen, Scheinansprüche, überhöhte Leistungen oder falsche Diagnosen und starten automatisch Prüfprozesse.

Immobilienbewertung

Datenmodelle berücksichtigen Standort, Baumaterialien, Schadenshäufigkeit und Infrastruktur, um Immobilienwerte in Echtzeit zu ermitteln. Veraltete Bewertungen und Über- oder Unterversicherung gehören der Vergangenheit an.

Produktentwicklung

Versicherer nutzen Daten, um gezielt Versicherungsverträge für Mikrosegmente und vernachlässigte Nischen zu entwickeln. Ziel ist Präzision statt Masse.

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten: Unsere Analysten finden heraus, was wirklich zählt.

Datenanalyse im Versicherungswesen: Zahlen und Fakten

Wenn Sie einen Überblick über die Entwicklung der Versicherungsbranche erhalten möchten, folgen Sie einfach den Daten.

Werfen wir einen Blick auf die Zahlen (und glauben Sie mir, sie sind bemerkenswert).

Wachstum

Der Markt für Datenanalysen in der Versicherungsbranche betrug 2023 11,47 Mrd. USD und wächst in fünf Jahren mit 15,9 % jährlich auf 27,07 Mrd. USD.

Quelle: Mordor Intelligence

Nutzung

86 % der Versicherer nutzen Datenanalysen für Einblicke. Kfz-Versicherer setzen statt interner Schadensdaten zunehmend auf verhaltensbasierte Analysen.

Quelle: Mordor Intelligence

Ergebnisse

Lebensversicherer mit Predictive Analytics senken Kosten um 67 %, steigern den Umsatz um 60 % und sparen jährlich über 300 Mrd. USD bei der Betrugsprävention.

Quelle: Willis Towers Watson, Coalition Against Insurance Fraud

Top-Anwendungsfälle der Datenanalyse in der Versicherung

Über Innovation kann man viel reden, doch der Beweis liegt in der Umsetzung. Vorne sind nicht die mit den besten Präsentationen, sondern die, die Daten in großem Maßstab in der realen Welt nutzbar machen.

Drei Beispiele zeigen, wie Analysen vom Konzept zur Kernkompetenz werden.

Allianz SE: Datenwissenschaft als Frühwarnsystem

Bei Allianz Trade ist Data Science fest in der Kreditrisikovorhersage über Länder, Branchen und Unternehmen verankert.

Klug ist, wie sie schwache Signale wie Liquiditätsänderungen oder verspätete Zahlungen in verwandten Branchen nutzen, um Risiken frühzeitig zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um Zahlen, sondern um rechtzeitiges Mustererkennen.

Dieses Modell ermöglicht ihnen, Ausfälle vorherzusagen, bevor sie in den Bilanzen auftauchen, und verschafft so einen entscheidenden Vorteil in volatilen Märkten.

Progressive: Telematik mit messbarem Erfolg

Progressive hat ein komplettes nutzungsbasiertes Versicherungs-Ökosystem rund um Telematik aufgebaut.

Ihr Snapshot-Programm erfasst Fahrverhalten (Geschwindigkeit, Bremsen, Beschleunigung, Tageszeit) und passt die Preise individuell an. So werden Risiken besser eingeschätzt und Kunden zahlen nur für ihr eigenes Fahrverhalten.

Das Ergebnis: Bessere Risikosegmentierung und höhere Kundenbindung. Zwei Bereiche, in denen die meisten Kfz-Versicherer noch kämpfen.

UnitedHealth Group: Datenanalyse für sozialen Kontext

UnitedHealthcare zeigt, was passiert, wenn Versicherer nicht nur an Schadensfälle, sondern an Menschen denken.

Mit Predictive Analytics erkennen sie Gesundheitsrisiken frühzeitig, basierend auf medizinischer Vorgeschichte und sozialen Faktoren wie Wohnsituation, Ernährung und Mobilität.

Es geht nicht nur um Daten, sondern um Menschen und verändert Versorgung, Engagement und Kosten bei großen arbeitgeberfinanzierten Gruppen.

Drei Unternehmen. Drei Ansätze. Eine Gemeinsamkeit: Daten sind jetzt Entscheidungsgrundlage.

Wie führt man Datenanalyse in der Versicherung ein

Sie sind überzeugt von Datenanalyse? Gut. Jetzt kommt der Teil, den die meisten unterschätzen: die Umsetzung.

Es geht nicht nur um Tools oder Data Scientists, sondern um Infrastruktur, Prozesse, Steuerung und Strategie – alles im Einklang. So gehen wir bei Innowise vor:

Anforderungen klären

Unsere Analysten finden das echte Problem, das Datenanalyse löst. Sei es Risikobewertung, Betrugserkennung oder Kundenabwanderung. Wir bauen keine Modelle, die ungenutzt bleiben.

Datenarchitektur planen

Wenn Daten in vielen isolierten Systemen liegen, bringen Analysen wenig. Wir sorgen für Speicherung, Zugriff und Sicherheit – nutzbar, compliant und skalierbar.

Datenmodell entwickeln

Jetzt ordnen wir das Chaos: Wir erfassen Beziehungen, gestalten Schemata und schaffen eine klare Basis für zukunftssichere Erkenntnisse.

Daten sammeln

Wir sammeln Daten aus Ihrem gesamten System (Schadenssysteme, Kunden-Apps, externe APIs, IoT wie Telematik) in einem zentralen Speicher. Hier werden Rohdaten nutzbar.

Daten bereinigen

Das wird oft unterschätzt. Saubere Daten sind Pflicht: Duplikate löschen, Fehler korrigieren, prüfen. Ja, es ist mühsam. Ja, es ist unverzichtbar.

Data Lake aufbauen

Hier speichern wir große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten im Originalformat. Sie werden zugänglich und analysierbar.

ETL/ELT Pipelines einrichten

Wir entwickeln Prozesse, die Daten extrahieren, aufbereiten und in Zielsysteme laden. Ob in Batch oder Echtzeit, die Pipeline muss zuverlässig sein, sonst geht alles schief.

Qualitätssicherung

Wir vertrauen Ergebnissen erst, wenn Pipeline und Berechnungen geprüft sind. Qualitätssicherung ist ein laufender Prozess für Datenintegrität, Logik und Modellgenauigkeit.

Automatisieren und ausrollen

Sobald der Motor läuft, automatisieren wir Abläufe. Dashboards werden automatisch aktualisiert, Modelle bei Bedarf neu trainiert und Warnmeldungen ohne manuelle Eingabe ausgelöst. Dann stellen wir das System mit Rückfallplänen und Überwachung bereit.

Analysieren und visualisieren

Zum Schluss die Insights: Wir nutzen Statistik, ML und BI-Tools, um echte Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sie klar für Entscheidungen aufzubereiten.

01 Anforderungen klären

Unsere Analysten finden das echte Problem, das Datenanalyse löst. Sei es Risikobewertung, Betrugserkennung oder Kundenabwanderung. Wir bauen keine Modelle, die ungenutzt bleiben.

02 Datenarchitektur planen

Wenn Daten in vielen isolierten Systemen liegen, bringen Analysen wenig. Wir sorgen für Speicherung, Zugriff und Sicherheit – nutzbar, compliant und skalierbar.

03 Datenmodell entwickeln

Jetzt ordnen wir das Chaos: Wir erfassen Beziehungen, gestalten Schemata und schaffen eine klare Basis für zukunftssichere Erkenntnisse.

04 Daten sammeln

Wir sammeln Daten aus Ihrem gesamten System (Schadenssysteme, Kunden-Apps, externe APIs, IoT wie Telematik) in einem zentralen Speicher. Hier werden Rohdaten nutzbar.

05 Daten bereinigen

Das wird oft unterschätzt. Saubere Daten sind Pflicht: Duplikate löschen, Fehler korrigieren, prüfen. Ja, es ist mühsam. Ja, es ist unverzichtbar.

06 Data Lake aufbauen

Hier speichern wir große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten im Originalformat. Sie werden zugänglich und analysierbar.

07 ETL/ELT Pipelines einrichten

Wir entwickeln Prozesse, die Daten extrahieren, aufbereiten und in Zielsysteme laden. Ob in Batch oder Echtzeit, die Pipeline muss zuverlässig sein, sonst geht alles schief.

08 Qualitätssicherung

Wir vertrauen Ergebnissen erst, wenn Pipeline und Berechnungen geprüft sind. Qualitätssicherung ist ein laufender Prozess für Datenintegrität, Logik und Modellgenauigkeit.

09 Automatisieren und ausrollen

10 Analysieren und visualisieren

Zum Schluss die Insights: Wir nutzen Statistik, ML und BI-Tools, um echte Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sie klar für Entscheidungen aufzubereiten.

Betrug erkennen, bevor er Ihre Gewinne mindert.

Top 5 Datenanalyse-Plattformen für Versicherungsbranche

Überfordern Sie sich nicht. Wählen Sie ein bis zwei Tools, die zu Ihrem Geschäftsmodell, Ihrer Datenreife und Ihrem Team passen. Hier fünf Plattformen, die sich im Versicherungswesen je nach Anwendungsfall bewährt haben.

Nicht „beste für alle“, sondern „beste für den Zweck“.

Tableau
Microsoft Power BI
SAP S/4HANA
Qlik Sense
Alteryx

Am besten für: Datenvisualisierung und Management-Dashboards

Tableau macht komplexe Daten einfach, besonders für Nicht-Techniker. Underwriter, Schadensmanager und Führungskräfte analysieren Trends schnell per Drag and Drop. Es ist schnell, visuell und leicht einzusetzen.

Vorteile

Sehr benutzerfreundlich
Große Nutzer-Community und Schulungsangebote

Nachteile

Lizenzierung kann teuer werden
Schwächen bei Datenvorbereitung, zusätzliches Tool ist nötig

Am besten für: End-to-End-Berichte für Teams, die bereits Microsoft nutzen

Nutzen Sie Microsoft 365, passt Power BI ideal. Es integriert Excel, Azure, SQL Server und Teams, bietet gute Visualisierung, solides Modellieren und viel Leistung. Mit passender Einrichtung verarbeitet es auch große Datenmengen.

Vorteile

Enge Integration mit Microsoft-Ökosystem
Skalierbar für kleine und große Unternehmen

Nachteile

Steile Lernkurve für Anfänger
Nicht für Mac- und Linux-Nutzer

Am besten für: Echtzeitanalysen unternehmensweit mit integrierter ERP-Anbindung

S/4HANA ist mächtig, und zwar im positiven wie im negativen Sinne. Wer SAP nutzt, erhält Echtzeit-Einblicke in Policen, Finanzen, Schaden und mehr. Dafür sind hoher Aufwand, Spezialwissen und komplexe Einrichtung nötig.

Vorteile

Echtzeitanalysen auf Basis von Transaktionsdaten
Nahtlose ERP-Integration für große Unternehmen

Nachteile

Hohe Investitionskosten
Benötigt spezielle Schulung und umfangreiche Konfiguration

Am besten für: Self-Service-Analysen und assoziative Datenentdeckung

Qlik Sense eignet sich besonders, um versteckte Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Stark bei Betrugserkennung, Schadenanalyse und Kundensegmentierung. Die Abfrage in natürlicher Sprache funktioniert überraschend gut.

Vorteile

Flexibles assoziatives Datenmodell
Ermöglicht Nutzern selbstständiges Forschen

Nachteile

Lizenzkosten steigen bei großen Teams schnell
Nicht ideal für schnelle, einfache Berichte

Am besten für: Datenmix, -vorbereitung und komplexe Analysen ohne Programmierung

Alteryx ist ideal, wenn Rohdaten unübersichtlich sind und schnell verarbeitet werden müssen. Zum Beispiel bei Underwriting, Preisgestaltung und komplexer Risikobewertung.

Vorteile

Ideal für Datenaufbereitung und Automatisierung
Starke Analysen ohne tiefgehende Programmierung

Nachteile

Preise für KMU nicht günstig
Kann Anfänger mit Oberfläche überfordern

Zusammenfassung

Datenanalyse ist für Versicherer unverzichtbar. Sie ermöglicht bessere Entscheidungen, schnellere Abläufe und besseren Kundenservice. Wer Daten nutzt, senkt Kosten, erkennt Betrug früher und bietet passgenaue Policen.

Wenn Sie Analytics wollen, die wirklich helfen, sind wir da. Innowise bietet Datenanalyse und Lösungen für bessere Risikoabschätzung, Schadenbearbeitung und Kundenservice.

Bereit, Ihre Daten effektiv zu nutzen? Kontaktieren Sie uns.

FAQ

Datenanalyse in der Versicherungsbranche umfasst den Einsatz statistischer Methoden, maschinellen Lernens und Big-Data-Tools, um aus riesigen Informationsmengen – vom Verhalten der Versicherungsnehmer und der Schadenshistorie bis hin zu IoT-Daten und Drittanbieter-Inputs – verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Rohdaten werden in intelligentere Entscheidungen in den Bereichen Preisgestaltung, Risiko, Betrug und Kundenservice umgewandelt.

Es geht über die Berichterstattung hinaus. Datenanalysen helfen Versicherern, Prämien zu optimieren, Betrug vor Auszahlungen zu erkennen, Verzögerungen bei der Schadensabwicklung zu reduzieren und personalisierte Produkte zu entwickeln. Operativ senkt dies Kosten und reduziert Verschwendung. Strategisch ermöglicht sie es Versicherern, sich schneller anzupassen, die richtigen Märkte anzusprechen und mit einem bisher nicht möglichen Maß an Transparenz zu agieren.

Absolut. Mit den richtigen Modellen können Versicherer Betrugsmuster (wie überhöhte Forderungen, Absprachen oder doppelte Einreichungen) erkennen, bevor Geld das System verlässt. Techniken wie Anomalieerkennung und natürliche Sprachverarbeitung ermöglichen ein frühzeitiges Eingreifen und machen Betrugsprävention zu einem proaktiven System, anstatt erst nach dem Schadenseintritt kostspielige Aufräumarbeiten durchzuführen.

Big Data erweitert die Möglichkeiten von Versicherern, diese zu sehen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Es umfasst strukturierte Daten (wie demografische Daten und Versicherungshistorie) und unstrukturierte Daten (wie Sensorwerte, Social-Media-Signale oder Anrufprotokolle). Die Kombination ermöglicht eine präzisere Risikobewertung, Entscheidungen in Echtzeit und hyperpersonalisierte Angebote, die das tatsächliche Kundenverhalten widerspiegeln.

Die kurze Antwort: Es kann sein, muss es aber nicht. Die Kosten variieren je nach IT-Ausstattung, internen Kapazitäten und Datenverfügbarkeit. Das größere Risiko sind nicht zu hohe Ausgaben, sondern zu geringe Investitionen. Unternehmen, die an manuellen Prozessen oder veralteten Modellen festhalten, erleiden im Laufe der Zeit oft deutlich höhere Verluste durch Ineffizienzen, verpasste Chancen und vermeidbare Verluste.

Die Bereiche Underwriting, Schadensabwicklung und Betrugserkennung erzielen in der Regel den schnellsten ROI. Aber auch Marketing, Kundenservice und Produktentwicklung profitieren erheblich davon, wenn Analysen genutzt werden, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und Verhalten vorherzusagen. In einem ausgereiften System wird Analytics zum Bindeglied zwischen den Abteilungen und ist nicht nur ein isoliertes Tool für ein Team.

BI (Business Intelligence) zeigt Ihnen, was passiert ist. Der Fokus liegt dabei auf Dashboards, KPIs und historischen Mustern. Predictive Analytics geht noch einen Schritt weiter: Es nutzt historische Daten, um zu modellieren, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird – sei es ein Schadensfall, ein Abwanderungsrisiko oder ein Betrugsversuch. So wird aus Rückblick Voraussicht und Handeln möglich.

Die Branche verlagert sich von statischen, manuellen Prozessen auf adaptive, datengesteuerte Systeme. Dazu gehören die Automatisierung des Underwritings, die Digitalisierung von Schadensfällen, die Integration von KI für den Kundensupport und die Einbettung von Analysen in jede Entscheidungsebene. Ziel ist nicht nur die Modernisierung. Es geht darum, ein intelligenteres, schnelleres und widerstandsfähigeres Versicherungsmodell zu entwickeln, das sich in Echtzeit weiterentwickeln kann.

Dmitry Nazarevich

CTO

Dmitry leitet die Technologiestrategie hinter maßgeschneiderten Lösungen, die auch wirklich für Kunden funktionieren – jetzt und in der Zukunft. Er verbindet die Vision des großen Ganzen mit der praktischen Umsetzung und stellt sicher, dass jede Entwicklung intelligent, skalierbar und auf das Geschäft abgestimmt ist.

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Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach der Analyse Ihrer Ziele, Anforderungen und Erwartungen erstellt unser Team einen Projektvorschlag mit Leistungsumfang, Teamgröße sowie Zeit- und Kostenschätzung.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.