Wie Data Analytics die Versicherungsbranche revolutioniert

Juni 16, 2025 20 Min

Versicherungen sind nicht auf Schnelligkeit ausgelegt. Oder für Flexibilität. Sie gehört zu den Branchen, die immer noch ein Erbe statischer Modelle, starrer Prozesse und Risikokategorien tragen, die nicht mehr aktualisiert wurden, seit Faxgeräte als hochmodern galten.

Und doch ändert sich das.

Nicht, weil jemand beschlossen hat, dass es Zeit für ein digitales Facelifting war, sondern weil die Menge und der Wert der Daten schließlich den Ausschlag gegeben haben. Wenn ich mit Führungskräften aus der Versicherungsbranche spreche, kommt immer der Moment, in dem sie erkennen, dass ihr größtes Kapital nicht die Policen sind, die sie abschließen. Es sind die Daten, auf denen sie jahrelang gesessen haben, meist ungenutzt, meist in Silos untergebracht.

Dieser Artikel ist keine Lobeshymne auf die "digitale Transformation". Es ist ein harter Blick auf wie die Datenanalytik das Versicherungsgeschäft tatsächlich umgestaltet: vom Underwriting und der Preisgestaltung bis hin zur Betrugserkennung, Schadenbearbeitung und Kundenerfahrung. Ich werde auch berichten, wie die klügsten Akteure es anwenden (und nicht nur darüber reden) und was echte Ergebnisse von verschwendeten Budgets unterscheidet.

Wenn Sie in der Versicherungsbranche tätig sind, lernen Sie hier, wie Sie Daten nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen und schneller voranzukommen.

Kommen wir zur Sache.

Wichtige Erkenntnisse

Traditionelle Versicherungsmodelle reichen nicht mehr aus. Entscheidungen aus dem Bauch heraus und statische Risikokategorien werden durch dynamische Echtzeit-Analysen ersetzt, die das Verhalten der Menschen widerspiegeln.
Dashboards bieten nützliche Einblicke, aber der wirkliche Vorteil entsteht, wenn Analysen in die Bereiche Underwriting, Preisgestaltung, Betrugserkennung und Kundenbindung eingebettet werden.
Predictive Analytics hilft Versicherern, ihre Kosten um bis zu 67% zu senken und ihre Einnahmen um 60% zu steigern. Allein die Betrugserkennung bringt jährliche Einsparungen in Höhe von über $300B.
Versicherer, die das richtig machen, kommen schneller voran. Sie kalkulieren ihre Preise genauer, erkennen Betrug früher, regulieren Schäden schneller und bieten maßgeschneiderte Policen im Interesse ihrer Kunden. Kurz gesagt: Sie gewinnen.
86% der Versicherer nutzen bereits Analysemethoden für wichtige Entscheidungen. Wenn Sie Daten noch nicht als strategisches Gut behandeln, liegen Sie nicht nur zurück, sondern sind gefährdet.

Versicherung mit Datenanalytik vs. traditionelle Versicherung

Die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, sagt viel über ein Unternehmen aus. In der Versicherungsbranche gibt es in einigen Fällen noch immer den Ansatz der alten Schule: starre Risikomodelle, isolierte Altsysteme, die nicht miteinander kommunizieren, und Entscheidungen, die mehr auf Gewohnheit als auf Erkenntnis beruhen.

In der Zwischenzeit machen die Spitzenreiter etwas ganz anderes. Sie schätzen das Risiko nicht ab, sie modellieren es.

Im Folgenden werden die beiden Ansätze gegenübergestellt:

Aspekt	Traditionelle Versicherung	Datengesteuerte Versicherung
Entscheidungsfindung	Basierend auf statischen Regeln und Durchschnittswerten der Vergangenheit	Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Echtzeitdaten
Tools	Excel-Tabellen, siloartige Systeme	BI-Plattformen, einheitliche Dashboards, automatisierte Pipelines
Risikobewertung	Verallgemeinerte Risikokategorien	Detaillierte Risikoprofile mit verhaltensbezogenen und externen Daten
Betrugserkennung	Manuelle Überprüfungen, Listen mit roten Flaggen	Mustererkennung, Erkennung von Anomalien, maschinelles Lernen
Kundenerfahrung	Einheitsgröße für alle Politiken	Personalisierte Angebote basierend auf individuellem Verhalten und Lebenszyklusereignissen
Bearbeitung von Ansprüchen	Langsam, manuell, papierlastig	Automatisierte, regelbasierte und AI-unterstützte Arbeitsabläufe
Skalierbarkeit	Schwer anpassbar, Engpässe durch manuelle Arbeit	Einfache Skalierung mit systematisierter Dateninfrastruktur
Einblicke	Verspätet und fragmentiert	Echtzeit, visualisiert, umsetzbar

Und das ist der eigentliche Wandel, nicht nur bei den Instrumenten, sondern auch in der Denkweise. Die traditionelle Versicherung hinkt hinterher. Die datengesteuerte Versicherung bringt die Dinge auf den Punkt.

Wenn Sie immer noch versuchen, moderne Anforderungen durch Altsysteme zu erzwingen, sollten Sie sich die Frage stellen: Lösen Sie das Problem tatsächlich, oder verschlimmern Sie es nur?

Wir den Kunden helfen, diese Frage zu beantworten jeden Tag bei Innowise.

Die Rolle der Datenanalytik in der Versicherungsbranche

Die meisten Versicherer haben kein Technologieproblem. Sie haben ein Denken Problem.

Sie beschränken die Datennutzung auf die Berichterstattung und gelegentliche Dashboards, während ihre Abläufe immer noch auf Intuition, statischen Regeln und veralteter Logik beruhen. Das ist in Ordnung, bis sich der Markt unter Ihnen verändert. Und dann haben Sie eine Menge aufzuholen.

Lassen Sie uns herausfinden, wie Sie die Datenanalyse für Versicherungen richtig einsetzen können.

Von der Risikogruppierung zum Risikoverständnis

Underwriting bedeutete früher Mittelwertbildung. Die Menschen wurden nach Alter, geografischer Lage und Beruf sortiert - eine grobe Einteilung, die die Wahrscheinlichkeit darstellen sollte. Heute ist dieser Ansatz nicht nur veraltet, sondern auch gefährlich.

Modernes Underwriting nutzt granulare Verhaltensdaten (Wearables, IoT, Lifestyle-Marker, soziale Daten), um von Annahmen zu Beweisen zu gelangen. Zum Beispiel fragen Autoversicherer, die Telematik nutzen, nicht mehr wie alt Sie sind; sie fragen wie Sie fahren. Der Unterschied ist gewaltig.

Und das ist nicht nur Theorie. Einige Versicherer haben bereits ganze Programme um diesen Ansatz herum aufgebaut.

Von reaktiver zu präventiver Betrugserkennung

Die herkömmliche Betrugserkennung ist reaktiv. Wenn eine rote Fahne ausgelöst wird, ist die Auszahlung bereits erfolgt oder, schlimmer noch, sie wurde wiederholt missbraucht.

Mit Analytik, Modelle zur Erkennung von Anomalien und Text Mining verdächtiges Verhalten in Echtzeit markieren. Anträge mit widersprüchlichen Berichten, überhöhten Kosten oder ungewöhnlicher Häufigkeit werden gekennzeichnet, bevor das Geld das System verlässt.

Von der "besten Schätzung" zur strategischen Klarheit

Hier ist der weniger sichtbare Vorteil: Übersichtlichkeit.

Analytik verbessert nicht nur die Leistung, sondern richtet das Unternehmen aus. Die Teams arbeiten mit einer gemeinsamen Echtzeittransparenz in Bezug auf Ansprüche, Kundenlebensdauer, Kundenbindungsrisiko und Vertragsleistung. Plötzlich sind Betrieb, Produkt und Marketing nicht mehr ratlos - sie sind synchronisiert.

Von fest programmierten Systemen zur adaptiven Architektur

Der letzte Schritt ist die Architektur.

Altsysteme sind spröde. Sie kommen mit neuen Datenströmen nicht gut zurecht, und sie erfordern zu viele manuelle Eingriffe. Moderne Versicherungsplattformen sind entwickelt, um zu lernen. Sie nehmen neue Daten auf, passen ihre Modelle an und treffen ohne Zögern Entscheidungen.

Das bedeutet weniger Feuerwehreinsätze. Und mehr Zeit für die Entwicklung präziser Verbraucherprodukte.

Zu viele Daten und keine Übersicht? Wir helfen Ihnen, zu organisieren, zu visualisieren und schnell zu handeln.

Vorteile der Analyse von Versicherungsdaten

Die Auswirkungen der Datenanalyse gehen über die Prozesse hinaus. Sie führt zu messbaren Geschäftsergebnissen. Ich hoffe, dass das Verständnis dieser Vorteile den Versicherern helfen wird, zu erkennen, warum Investitionen in die Analytik für Wachstum und Widerstandsfähigkeit unerlässlich sind.

Kosteneinsparungen: Senkung der Betriebskosten durch Automatisierung und frühzeitige Betrugserkennung.
Wachstum der Einnahmen: Präzisere Preise und personalisierte Policen sorgen für eine höhere Kundenbindung und mehr Neugeschäft.
Risikominderung: Die verbesserte Risikovorhersage senkt die unerwarteten Verluste und stabilisiert die versicherungstechnischen Ergebnisse.
Erhöhte Kundenzufriedenheit: Maßgeschneiderte Angebote und eine schnellere Schadenbearbeitung erhöhen die Loyalität und das Ansehen der Marke.
Einhaltung von Vorschriften: Bessere Datenverwaltung und Berichterstattung verringern rechtliche Risiken.
Skalierbarkeit: Datengesteuerte Systeme unterstützen das Wachstum ohne zusätzlichen manuellen Arbeitsaufwand.
Wettbewerbsvorteil: Frühe Anwender gewinnen Marktanteile, indem sie schneller als andere auf Erkenntnisse reagieren.

Wichtige Anwendungsfälle der Datenanalyse für Risiko und Versicherung

Hier erfahren Sie, wie Daten in der gesamten Wertschöpfungskette der Versicherung eingesetzt werden - täglich, unauffällig und mit großer Wirkung.

Risikobewertung und Preisgestaltung

Vergessen Sie grobe Kategorien. Die Versicherer von heute erstellen dynamische Risikoprofile anhand von historischen Daten, Echtzeitverhalten und sogar unkonventionellen Signalen wie Aktivitäten in sozialen Medien, Kaufgewohnheiten oder Satellitenbildern für die Sachversicherung. Das Ergebnis? Eine präzise Preisgestaltung, die das tatsächliche Risiko widerspiegelt.

Betrugserkennung

Die moderne Betrugsanalyse geht tiefer als regelbasierte Systeme. Sie kombiniert strukturierte Daten (Schadenverlauf, Anbieterdetails) mit unstrukturierten Daten (Schadenberichte, Verhaltensmuster), um Anomalien frühzeitig zu erkennen. Textmining, Anomalieerkennung und Querverweise auf Daten von Drittanbietern lassen Betrug erkennen, bevor er Ihre Reserven aufzehrt.

Telematik in der Autoversicherung

Echtzeitdaten von GPS-Geräten und Sensoren helfen den Autoversicherern zu verstehen, wie ein Fahrzeug gefahren wird, und nicht nur, wer es fährt. Dazu gehören Beschleunigung, Bremsen, Kilometerstand und sogar die Telefonnutzung hinter dem Steuer. Das Ergebnis? Personalisierte Prämien, schnellere Schadenregulierung und weniger Streitfälle.

Kundensegmentierung

Mit Hilfe von Analysen können Versicherer über demografische Daten hinausgehen und Kunden nach Verhaltensmerkmalen, Lebensphasen, digitalen Gewohnheiten und mehr segmentieren. Das bedeutet, dass Marketing, Produktdesign und Support maßgeschneidert und nicht nur zielgerichtet sein können. Das ist der Unterschied zwischen dem Angebot einer Police und dem Angebot von Relevanz.

Automatisierung der Schadenbearbeitung

Die Automatisierung übernimmt nun den größten Teil der anfänglichen Schadenbearbeitung: Datenvalidierung, Überprüfung von Inkonsistenzen und Abrechnungsberechnungen. Die Analytik verbessert die Genauigkeit und markiert verdächtige Ansprüche zur weiteren Prüfung, sodass die menschlichen Regulierer mehr Zeit für Sonderfälle haben.

Versicherungstechnische Verbesserung

Vorbei sind die Zeiten, in denen das Underwriting ausschließlich auf Alter und statischen Tabellen basierte. Die Underwriter von heute speisen verschiedene Datensätze in die AI-Modelle ein - von der elektronischen Patientenakte über das Kreditverhalten bis hin zu Fahrdaten - und erstellen so Risikobewertungen, die sich ständig aktualisieren. Sie sind dynamisch, nicht starr. Und sie spiegeln das reale Risiko viel besser wider.

Personalisierung von Kundenerlebnissen

Versicherungsnehmer werden nicht mehr wie Akten behandelt. Mithilfe von Analysen können Versicherer proaktiv Bedürfnisse erkennen, Abwanderungen vorhersehen und im richtigen Moment einen Mehrwert bieten, sei es eine Erinnerung an den Versicherungsschutz, ein Produkt-Upgrade oder ein lebensstilabhängiger Rabatt. Denken Sie CX mit Kontext.

Prädiktive Analytik

Von der Identifizierung von Kunden, die wahrscheinlich hohe Kosten verursachen, bis hin zur Erkennung von Kunden, die kurz vor der Kündigung stehen, können Versicherer mit Hilfe von Vorhersagemodellen immer einen Schritt voraus sein. Diese proaktive Haltung verbessert die Kundenbindung, weist Ressourcen effektiver zu und hilft beim Aufbau langfristiger Beziehungen.

Katastrophenmodellierung

Naturkatastrophen waren schon immer unvorhersehbar, aber ihre Häufigkeit und Intensität nehmen zu. Aus diesem Grund kombiniert die Analytik jetzt Echtzeit-Klimadaten, Satellitendaten und Stadtentwicklungskarten, um das Katastrophenrisiko an bestimmten Orten zu modellieren, bevor es eintritt. Das ist die Zukunft des Underwritings für Klimavolatilität.

Gesundheits- und Wellnessprogramme

Versicherer arbeiten jetzt mit Arbeitgebern und Versicherten zusammen, um die Gesundheitsergebnisse zu verbessern. Analysen von Wearables, Wellness-Check-Ins und Schadenverläufen ermöglichen eine präventive Versorgung, Risikostratifizierung und flexiblere Versicherungsoptionen auf der Grundlage von Gesundheitsprofilen.

Optimierung der Schadenregulierung

Analytikgestützte Schadensysteme können vorhersagen, ob ein Anspruch berechtigt ist, wie lange die Bearbeitung dauert und wie wahrscheinlich es ist, dass er eskaliert. Dies hilft den Versicherern, Ressourcen zu priorisieren, Rechtsstreitigkeiten zu vermeiden und sowohl die Auszahlungsfristen als auch die Gemeinkosten zu reduzieren.

Cybersecurity und digitale Risiken

Versicherer versichern jetzt Cyberrisiken mithilfe von Analysen, die die IT-Infrastruktur, die Bedrohungen der Branche und verhaltensbedingte Risikoindikatoren berücksichtigen. Auf der anderen Seite nutzen sie dieselben Tools, um ihre eigenen Abläufe zu schützen: Sie erkennen verdächtige Zugriffsmuster, Missbrauch von Zugangsdaten oder Anomalien in Nutzungsdaten.

Betrugsprävention im Gesundheitswesen

Betrug im Gesundheitswesen ist komplex und oft verdeckt. Die Analytik erkennt Muster, die kein manuelles System erkennen könnte (doppelte Abrechnungen, Scheinabrechnungen, überhöhte Leistungsvolumina oder falsch zugeordnete Diagnosen), und leitet automatisch Untersuchungsworkflows ein.

Immobilienbewertung

In die Datenmodelle fließen nun Standortinformationen, Baumaterialien, Schadenhäufigkeit und sogar lokale Infrastrukturentwicklungen ein, um eine Immobilienbewertung in Echtzeit zu ermöglichen. Keine veralteten Schätzungen oder Unter- bzw. Überversicherungsrisiken mehr.

Produktentwicklung

Die Versicherer nutzen endlich Daten, um Policen zu entwickeln, die die Menschen tatsächlich wollen. Durch die Auswertung von Schadendaten, Nutzungsmustern, neuen Risiken und Verhaltenssignalen können sie Produkte für Mikrosegmente entwickeln und unterversorgte Nischen identifizieren. Das Ziel ist nicht das Volumen, sondern die Präzision.

Verpassen Sie keine in Ihren Daten verborgenen Chancen - lassen Sie unsere Analysten herausfinden, worauf es ankommt.

Analyse von Versicherungsdaten: Marktübersicht

Wenn Sie wissen wollen, wohin sich die Versicherungsbranche entwickelt, folgen Sie einfach den Daten. 1TP133In der Tat.

Schauen wir uns an, was die Zahlen aussagen (und glauben Sie mir, sie sind nicht unauffällig).

Wachstum

Der Versicherungsdatenanalysemarkt wurde 2023 auf 11,47 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich eine bemerkenswerte jährliche Wachstumsrate von 15,9% aufweisen, die in den nächsten fünf Jahren beeindruckende 27,07 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Quelle: Mordor Intelligence

Nutzung

86% der Versicherungsunternehmen verlassen sich auf Datenanalysen, um Erkenntnisse aus umfangreichen Datenberichten zu gewinnen. So verlagern sich die Kfz-Versicherer derzeit von der reinen Nutzung interner Schadensaufzeichnungen hin zu verhaltensgesteuerten Analysen.

Quelle: Mordor Intelligence

Auswirkungen

Lebensversicherer, die prädiktive Analysen einsetzen, berichten von einer Kostensenkung um 67%, einer Umsatzsteigerung um 60% und jährlichen Einsparungen bei der Betrugsbekämpfung von über $300 Milliarden.

Quelle: Willis Towers Watson, Koalition gegen Versicherungsbetrug

Top-Anwendungsfälle von Datenanalyse im Versicherungswesen

Man kann den ganzen Tag über Innovation reden, aber der Beweis liegt immer in der Umsetzung. Die Versicherer, die die Nase vorn haben, sind nicht die mit den ausgefallensten Decks; sie sind diejenigen, die herausgefunden haben, wie man Daten in großem Maßstab in der realen Welt nutzen kann.

Hier sind drei Beispiele, die zeigen, wie es aussieht, wenn Analytik vom Konzept zur Kernkompetenz wird.

Allianz SE: Data Science als Frühwarnsystem

Bei Allianz Trade ist Data Science tief in die Vorhersage von Kreditrisiken über Länder, Branchen und Unternehmen hinweg eingebettet.

Das Clevere daran ist, wie sie die subtile Signale (wie z. B. Liquiditätsverschiebungen oder Zahlungsverzug in verwandten Branchen), um Risiken zu erkennen, bevor sie auftreten. Es geht nicht nur um das Rechnen mit Zahlen, sondern darum, die Punkte frühzeitig zu erkennen.

Diese Art der Modellierung ermöglicht es ihnen, Ausfälle zu prognostizieren, bevor die Tabellenkalkulationen aufholen, was ihnen (und ihren Kunden) einen entscheidenden Vorteil auf volatilen Märkten verschafft.

Progressiv: Telematik, die sich tatsächlich auf den Gewinn auswirkt

Progressive hat ein ganzes nutzungsbasiertes Versicherungssystem rund um die Telematik aufgebaut.

Ihre Schnappschuss-Programm nimmt das reale Fahrverhalten (Geschwindigkeit, Bremsen, Beschleunigung, Tageszeit) und speist es in Preismodelle ein, die individualisierte. Dadurch wird nicht nur das Risiko einer falschen Preisgestaltung verringert, sondern die Kunden haben auch das Gefühl, nicht für die schlechten Gewohnheiten eines anderen zu bezahlen.

Und der Clou? Es funktioniert. Snapshot hat Progressive dabei geholfen, sowohl die Risikosegmentierung als auch die Kundenbindung zu verbessern - zwei Bereiche, in denen die meisten Autoversicherer immer noch Schwierigkeiten haben.

UnitedHealth Group: Analytik trifft auf sozialen Kontext

UnitedHealthcare ist ein gutes Beispiel dafür, was passiert, wenn Versicherer aufhören, über Ansprüche nachzudenken, und anfangen, über Leben nachzudenken.

Sie haben integriert prädiktiver Analytik zu erkennen, wann Menschen wahrscheinlich gesundheitliche Probleme haben werden vor ihre Symptome eskalieren - und zwar nicht nur aufgrund der medizinischen Vorgeschichte, sondern auch aufgrund der sozialen Determinanten der Gesundheit: unsichere Wohnverhältnisse, Zugang zu Nahrungsmitteln, Verkehrsmittel.

Dabei geht es nicht nur um Daten, sondern auch um Menschen. Und es verändert die Art und Weise, wie sie die Pflege, das Engagement und die Kostenkontrolle in großen, vom Arbeitgeber gesponserten Bevölkerungsgruppen angehen.

Drei verschiedene Unternehmen. Drei verschiedene Anwendungsfälle. Und eines haben sie gemeinsam: Sie haben aufgehört, Daten als Bericht zu behandeln, und begonnen, sie als Entscheidungshilfe zu nutzen.

Fahrplan für die Implementierung der Datenanalyse

Angenommen, Sie sind vom Wert der Datenanalyse überzeugt. Prima. Aber jetzt kommt der Teil, den die meisten Unternehmen unterschätzen: die Implementierung.

Denn es geht nicht nur darum, ein Tool anzuschließen oder einen Datenwissenschaftler einzustellen. Es geht um Infrastruktur, Prozesse, Governance und Strategie - alles im Einklang. So gehen wir bei Innowise typischerweise vor, wenn wir mit Versicherungskunden zusammenarbeiten, die bereit sind, über das Experimentieren hinauszugehen.

Anforderungsanalyse

Unsere Analysten helfen Ihnen dabei, das eigentliche Problem zu erkennen, das die Datenanalyse lösen kann, sei es bei der Risikobewertung, der Betrugserkennung oder der Prognose von Kundenabwanderungen. Wir entwickeln keine ausgefallenen Modelle, die nie genutzt werden.

Datenarchitekturdesign

Wenn Ihre Daten in einem Dutzend Systemen gespeichert sind, die nicht miteinander kommunizieren, ist die Analytik unzureichend. Wir helfen Ihnen dabei, zu definieren, wie die Daten gespeichert, abgerufen und gesichert werden sollen, damit sie nutzbar, konform und skalierbar sind.

Datenmodellierung

Jetzt ist es an der Zeit, das Chaos zu strukturieren. Wir stellen die Beziehungen zwischen Entitäten dar, entwerfen Schemata und schaffen eine saubere Grundlage für Abfragen. Hier geht es darum, Ihre Erkenntnisse zukunftssicher zu machen.

Datenaufnahme

Wir ziehen Daten aus Ihrem gesamten Ökosystem (Schadensysteme, Kundenanwendungen, externe APIs, sogar IoT-Quellen wie Telematik) in ein zentrales Repository ein. An dieser Stelle wird Raw nützlich.

Datenbereinigung

Darüber wird nicht genug gesprochen. Aber wenn Sie nicht wollen, dass Ihre Daten in den Müll wandern, müssen sie bereinigt werden: dedupliziert, korrigiert und validiert. Ja, das ist mühsam. Ja, es ist unerlässlich.

Aufbau eines Datensees

Hier speichern wir große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in nativen Formaten. Betrachten Sie es als Ihr Langzeitgedächtnis - flexibel, zugänglich und bei Bedarf bereit für Analysen.

Implementierung von ETL/ELT-Pipelines

Wir entwickeln und implementieren die Prozesse, mit denen Daten extrahiert, für die Analyse umgewandelt und in die Zielsysteme geladen werden. Ob Batch oder Echtzeit, die Pipeline muss kugelsicher sein, sonst geht alles nachgelagerte System kaputt.

Qualitätssicherung

Wir vertrauen den Ergebnissen erst dann, wenn wir die Pipeline getestet und die Berechnungen überprüft haben. QA ist kein nachträglicher Gedanke. Sie ist ein kontinuierlicher Schritt, um die Integrität der Daten, die logische Richtigkeit und die Genauigkeit des Modells sicherzustellen.

Automatisierung und Bereitstellung

Sobald der Motor läuft, automatisieren wir die Arbeitsabläufe. Dashboards aktualisieren sich von selbst, Modelle werden bei Bedarf neu trainiert, und Warnmeldungen werden ohne manuelle Eingaben ausgelöst. Anschließend stellen wir den gesamten Stack in Produktionsumgebungen bereit, wobei wir Rollback-Pläne und Beobachtbarkeit einbauen.

Datenanalytik und -visualisierung

Und schließlich die Erkenntnisse. Wir wenden statistische Modelle, ML und BI-Tools an, um aus den Daten eine echte Bedeutung zu extrahieren und sie so zu visualisieren, dass sie zu Entscheidungen führen und nicht zu Verwirrung.

01 Anforderungsanalyse

02 Datenarchitekturdesign

03 Datenmodellierung

04 Datenaufnahme

Wir ziehen Daten aus Ihrem gesamten Ökosystem (Schadensysteme, Kundenanwendungen, externe APIs, sogar IoT-Quellen wie Telematik) in ein zentrales Repository ein. An dieser Stelle wird Raw nützlich.

05 Datenbereinigung

06 Aufbau eines Datensees

07 Implementierung von ETL/ELT-Pipelines

08 Qualitätssicherung

09 Automatisierung und Bereitstellung

10 Datenanalytik und -visualisierung

Schlagen Sie dem Betrug ein Schnippchen, bevor er Ihre Gewinnspannen aufzehrt.

Top 5 der modernen Datenanalyseplattformen für Versicherungen

Lassen Sie sich hier nicht überwältigen. Sie brauchen keine 20 Analysetools. Sie brauchen nur ein oder zwei, die perfekt zu Ihrem Geschäftsmodell, Ihrer Datenreife und Ihrer Teamstruktur passen. Im Folgenden finden Sie fünf Plattformen, die sich unserer Erfahrung nach in der Versicherungsbranche bewährt haben, je nachdem, was Sie zu lösen versuchen.

Nicht "insgesamt am besten". Das Beste für den Job.

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

Ideal für: Datenvisualisierung und Dashboards für Führungskräfte

Tableau eignet sich hervorragend, wenn es darum geht, komplexe Daten leicht verständlich zu machen, insbesondere für nichttechnische Benutzer. Underwriter, Schadensmanager und sogar Führungskräfte können mit Drag-and-Drop-Dashboards Trends analysieren. Tableau ist schnell, visuell und relativ leicht zu implementieren.

Vorteile

Sehr benutzerfreundlich
Große Benutzergemeinschaft und Schulungsressourcen

Nachteile

Lizenzvergabe kann teuer werden
Schwach bei der Datenaufbereitung - Sie brauchen etwas anderes im Vorfeld

Ideal für: End-to-End-Berichterstattung für Teams, die bereits den Microsoft-Stack verwenden

Wenn Sie mit Microsoft 365 arbeiten, ist Power BI die ideale Lösung. Es lässt sich reibungslos in Excel, Azure, SQL Server und Teams integrieren. Sie erhalten eine anständige Visualisierung, eine anständige Modellierung und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Und mit der richtigen Einrichtung kann es sogar übermäßig große Datensätze verarbeiten.

Vorteile

Enge Integration in das Microsoft-Ökosystem
Skalierbar für kleine und große Organisationen

Nachteile

Lernkurve für Neulinge
Mac- und Linux-Benutzer haben Pech

Ideal für: Unternehmensweite Echtzeit-Analysen mit integrierter ERP-Integration

S/4HANA ist ein Biest, und das meine ich sowohl im guten als auch im schlechten Sinne. Wenn Sie bereits mit SAP vertraut sind, erhalten Sie damit einen leistungsstarken Echtzeit-Überblick über alle Abläufe: Bestandsverwaltung, Finanzwesen, Schadensfälle und mehr. Aber es erfordert erhebliche Investitionen, spezielle Kenntnisse und eine komplexe Konfiguration.

Vorteile

Echtzeit-Analysen auf der Grundlage von Transaktionsdaten
Nahtlose ERP-Integration für größere Unternehmen

Nachteile

Hohe Investitionskosten
Erfordert spezielle Schulung und umfangreiche Konfiguration

Ideal für: Self-Service-Analysen und assoziative Datenerkennung

Qlik Sense eignet sich hervorragend, wenn Sie Beziehungen zwischen Datenpunkten untersuchen müssen, die nicht offensichtlich sind. Es eignet sich besonders gut für die Erkennung von Betrug, die Schadensanalyse und die Kundensegmentierung. Außerdem ist die Abfrage in natürlicher Sprache erstaunlich gut.

Vorteile

Flexibles assoziatives Datenmodell
Befähigung der Nutzer zur eigenständigen Erkundung

Nachteile

Lizenzkosten für große Teams summieren sich schnell
Nicht ideal für schnelle und einfache Berichte

Ideal für: Datenvermischung, -aufbereitung und erweiterte Analysen, ohne Code schreiben zu müssen

Alteryx eignet sich hervorragend für die Vorvisualisierungsphase. Sie verwenden es, wenn Ihre Rohdaten unübersichtlich und verstreut sind, Sie aber schnell einen Sinn darin sehen müssen. Denken Sie an: Underwriting-Workflows, Preismodelle, komplexe Risikobewertung.

Vorteile

Hervorragend geeignet für Datenvorbereitung und Automatisierung
Leistungsstarke Analysen ohne tiefe Programmierkenntnisse

Nachteile

Die Preisgestaltung ist nicht SMB-freundlich
Kann Erstnutzer mit seiner Oberfläche überfordern

Abschluss

Die Datenanalyse ist für Versicherungsunternehmen nicht mehr optional. Sie ist unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu beschleunigen und Kunden besser zu bedienen. Versicherer, die Daten nutzen, senken Kosten, erkennen Betrug früher und bieten Policen an, die auf das tatsächliche Kundenverhalten abgestimmt sind.

Wenn Sie keine Lust mehr auf Experimente haben und Analysen wünschen, die tatsächlich etwas bewirken, sind wir für Sie da. Bei Innowise bieten wir Datenanalyse-Dienste und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, um die Risikobewertung zu verbessern, die Schadenregulierung zu vereinfachen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Sind Sie bereit, Ihre Daten richtig zu nutzen? Lassen Sie uns reden.

FAQ

Die Datenanalyse in der Versicherungsbranche bezieht sich auf den Einsatz von statistischen Methoden, maschinellem Lernen und Big-Data-Tools, um verwertbare Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen - vom Verhalten der Versicherungsnehmer und der Schadenhistorie bis hin zu IoT-Daten und Inputs Dritter. Sie verwandelt Rohdaten in intelligentere Entscheidungen in den Bereichen Preisgestaltung, Risiko, Betrug und Kundenservice.

Sie geht über die Berichterstattung hinaus. Die Datenanalyse hilft Versicherern bei der Feinabstimmung von Prämien, bei der Erkennung von Betrug vor der Auszahlung, bei der Verringerung von Verzögerungen im Schadensfall und bei der Entwicklung personalisierter Produkte. Auf operativer Ebene werden Kosten gesenkt und Verschwendung reduziert. In strategischer Hinsicht können sich Versicherer schneller anpassen, die richtigen Märkte anvisieren und mit einem Maß an Klarheit operieren, das vorher nicht möglich war.

Auf jeden Fall. Mit den richtigen Modellen können Versicherer Betrugsmuster (wie überhöhte Ansprüche, geheime Absprachen oder doppelte Einreichungen) erkennen, bevor das Geld das System verlässt. Techniken wie die Erkennung von Anomalien und die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen ein frühzeitiges Eingreifen, so dass die Betrugsbekämpfung zu einem proaktiven System wird und nicht zu einer kostspieligen Aufräumaktion, nachdem der Schaden bereits entstanden ist.

Big Data erweitert die Möglichkeiten der Versicherer, Daten zu sehen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Dazu gehören strukturierte Daten (wie demografische Daten und der Versicherungsverlauf) und unstrukturierte Daten (wie Sensormesswerte, Social-Media-Signale oder Anrufprotokolle). Diese Kombination ermöglicht eine genauere Risikobewertung, Entscheidungsfindung in Echtzeit und hyperpersonalisierte Angebote, die das wahre Kundenverhalten widerspiegeln.

Die kurze Antwort: Es kann, muss aber nicht sein. Die Kosten hängen von Ihrer technischen IT-Einrichtung, Ihren internen Fähigkeiten und Ihrer Datenbereitschaft ab. Das größere Risiko besteht nicht in zu hohen Ausgaben, sondern in zu geringen Investitionen. Unternehmen, die in manuellen Prozessen oder veralteten Modellen feststecken, verlieren mit der Zeit oft viel mehr an Ineffizienz, verpassten Chancen und vermeidbaren Verlusten.

Underwriting, Schadensregulierung und Betrugserkennung erzielen in der Regel den schnellsten ROI. Aber auch Marketing, Kundendienst und Produktentwicklung profitieren erheblich, wenn Analysen eingesetzt werden, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und Verhalten vorherzusagen. In einem ausgereiften System wird die Analytik zum Bindeglied zwischen den Abteilungen und nicht nur zu einem isolierten Tool für ein Team.

BI (Business Intelligence) zeigt Ihnen, was passiert ist, es konzentriert sich auf Dashboards, KPIs und historische Muster. Die prädiktive Analyse geht noch einen Schritt weiter: Sie nutzt historische Daten, um zu modellieren, was als Nächstes passieren könnte, sei es eine Forderung, ein Abwanderungsrisiko oder ein Betrugsversuch. Sie verwandelt Rückschau in Vorausschau und Handeln.

Die Branche wandelt sich von statischen, manuellen Prozessen zu adaptiven, datengesteuerten Systemen. Dazu gehören die Automatisierung des Underwritings, die Digitalisierung der Schadenbearbeitung, die Integration von AI für den Kundensupport und die Einbindung von Analysen in jede Entscheidungsebene. Das Ziel ist nicht nur die Modernisierung. Es geht um den Aufbau eines intelligenteren, schnelleren und widerstandsfähigeren Versicherungsmodells, 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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