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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1400 IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

Wie Data Analytics die Versicherungsbranche revolutioniert

Die Macht der Datenanalyse im Versicherungssektor

In einem datengetriebenen Zeitalter steht die Versicherungsbranche an einem transformativen Scheideweg. Während die Branche traditionell auf historische Daten und einfache Berechnungen angewiesen war, revolutioniert die Datenanalyse sie jetzt und führt die Versicherungsbranche in ein neues Zeitalter ein, das sich durch bemerkenswerte Genauigkeit und Anpassung auszeichnet.

Einfach ausgedrückt bezieht sich Datenanalyse für Versicherungen auf die systematische Verwendung von Daten und fortschrittlichen Analysetechniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen aus vielen Quellen leiten Versicherungsunternehmen sinnvolle Muster und Trends ab, die sie bei verschiedenen Vorgängen unterstützen, von der Identifizierung zweifelhafter Ansprüche bis hin zur Verhinderung betrügerischer Aktivitäten.

Analyse von Versicherungsdaten: Marktübersicht

Durch die Integration von Datenanalysen erlebt die Versicherungsbranche eine transformative Transformation, die beispiellose Einblicke in Risikobewertung, Betrugserkennung und Kundenverhalten bietet. Die folgende Aufschlüsselung spricht Bände über sein disruptives Potenzial.

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 Predictive Analytics verwenden, berichteten von einem kumulativen Effekt von 67% Kostenreduzierung und einer Umsatzsteigerung von 60%.

Quelle: Willis Towers Watson

Vorteile

Datenanalysen für Versicherungen helfen bei der Erkennung und Vermeidung betrügerischer Schäden und sparen im Durchschnitt 308,6 Milliarden US-Dollar pro Jahr.

Quelle: Koalition gegen Versicherungsbetrug

Die Rolle der Datenanalytik in der Versicherung

In der Versicherungsbranche hat sich die Datenanalyse allmählich zu einem Eckpfeiler für Transformation, Innovation und Effizienz entwickelt und die operative Leistung in Richtung kristallklarer Präzision und allgemeiner Vorhersehbarkeit umgestaltet. Lassen Sie uns seine facettenreiche Wirkung in Zahlen untersuchen, aufgeteilt auf verschiedene Aspekte, die seine bahnbrechende Wirkung ausmachen.

Top-Anwendungsfälle von Datenanalyse im Versicherungswesen

Neben der Reduzierung von Unsicherheiten und der Rationalisierung aufschlussreicher Entscheidungen deckt die Datenanalyse für Versicherungen neue Wachstumschancen auf, die die Geschäftserweiterung und Kundenzufriedenheit fördern. Hier sind die wichtigsten Anwendungsfälle, die ihren bahnbrechenden Einfluss auf die Versicherungsbranche demonstrieren.

Risikobewertung und Preisgestaltung
Betrugserkennung
Telematik in der Autoversicherung
Kundensegmentierung
Automatisierung der Schadenbearbeitung
Versicherungstechnische Verbesserung
Verbesserung der Kundenerfahrung
Prädiktive Analytik
Katastrophenmodellierung
Gesundheits- und Wellnessprogramme
Optimierung der Schadenregulierung
Cybersicherheit und Risikominderung
Betrugsprävention im Gesundheitswesen
Immobilienbewertung
Produktentwicklung

Mit riesigen Datenmengen können Versicherer Erkenntnisse und Strategien ableiten, die bisher unerreichbar waren. Anstatt Einzelpersonen in breite Risikogruppen zu kategorisieren, erstellen Versicherer durch Risikobewertung detailliertere Risikoprofile und stellen sicher, dass die Prämien genau das Risiko darstellen, das sie darstellen. Um die Versicherungsprämien genau zu bewerten, analysieren sie historische Daten, Verhaltensattribute, demografische Daten usw. In einigen Fällen integrieren sie unkonventionelle Datenquellen wie Social-Media-Aktivitäten, Kaufhistorie und sogar Satellitenbilder zur Sachversicherung.

Die hochentwickelten Analysemodelle von heute tauchen tief in riesige Datensätze ein, um Ungereimtheiten und Anomalien präzise zu erkennen. Durch die Analyse historischer Daten (frühere Schadensfälle, Häufigkeit von Anfragen) und externer Informationen (Kreditwürdigkeit usw.) hilft die Datenanalyse im Versicherungswesen beispielsweise dabei, ungewöhnliche Spitzen bei der Schadenshöhe oder -häufigkeit in einer bestimmten Region oder bei einem bestimmten Dienstleister zu erkennen. Außerdem können diese Informationen auf mögliche Absprachen oder systematischen Betrug hinweisen. Darüber hinaus kann die Textanalyse die narrativen Details von Ansprüchen untersuchen, um irreführende Formulierungsmuster oder Ungereimtheiten zu erkennen und Versicherer in die Lage zu versetzen, Präventivmaßnahmen zu ergreifen, bevor sie über den Tisch gezogen werden.

Durch die Nutzung von Echtzeitdaten, die von vernetzten Geräten wie GPS-fähigen Smartphones und Sensoren im Auto gesammelt werden, erhalten Versicherer ein umfassendes Verständnis des Fahrerverhaltens und der Fahrzeugleistung unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit, Kilometerleistung, Beschleunigung, Bremsen und mehr. Als Ergebnis dieses datengetriebenen Ansatzes passen sie die Versicherungsprämien entsprechend an und liefern genaue und zeitnahe Informationen über die Unfallumstände. Dies hilft Versicherungsagenturen, Ansprüche schneller zu lösen, Betrug zu reduzieren und Streitigkeiten zu vermeiden, was zu einem sichereren Fahrverhalten beiträgt.

Anstatt den Kundenstamm als monolithische Einheit zu betrachten, kategorisieren Versicherer ihn nach Alter, Einkommen, Lebensstil, Risikobereitschaft und anderen Merkmalen, um kundenorientierte Dienstleistungen anzubieten und die Kundenbindung zu stärken. Zum Beispiel könnte ein junger, alleinstehender Profi in einer städtischen Umgebung Miete oder Autoversicherung mit bestimmten digitalen Annehmlichkeiten priorisieren. Während ein familienorientiertes Individuum in den Vorstadtgebieten möglicherweise sich mehr um umfassende Gesundheit oder Lebensversicherung kümmert. Mithilfe der Segmentierung können Versicherungsunternehmen ihre Marketingstrategien auch optimieren, um sicherzustellen, dass sie die richtige Botschaft an die richtige Person senden, wodurch die Ineffizienz von Wide-Brush-Ansätzen reduziert wird.

Traditionell war der Schadenprozess manuell, papierintensiv und von Verzögerungen geplagt, was Raum für Fehler und Inkonsistenzen ließ. Viele vorläufige Schadensbewertungen können fast sofort durch ausgeklügelte Software und Algorithmen durchgeführt werden, wobei die Gültigkeit bewertet und der entsprechende Abrechnungsbetrag quantifiziert wird. Darüber hinaus können die Automatisierungstools sofort auf Anspruchsdaten mit Richtliniendetails verweisen und Abweichungen oder potenzielle betrügerische Aktivitäten melden. Dies beschleunigt die Lösung von einfachen Schadenfällen, sodass sich die Versicherer auf komplexere Fälle konzentrieren können.

Anstelle von statischen Tabellen und historischen Daten verwenden moderne Versicherer Analysen, um ein differenzierteres Risikoverständnis zu erhalten. Fortschrittliche Algorithmen analysieren weite Teile der Daten, von konventionellen Quellen wie Krankenakten in der Krankenversicherung bis hin zu moderneren Quellen wie Telematik in der Autoversicherung. Dies hilft, Muster zu verstehen, zukünftige Risiken vorherzusagen und den tatsächlichen Wert einer Politik zu bewerten. Jetzt kann der Versicherer Prämien basierend auf Lebensstil, Bewegungsgewohnheiten oder sogar genetischen Prädispositionen anpassen, anstatt eine generische Police basierend auf Alter und primären Gesundheitsdaten anzubieten.

In einer Branche, die in der Vergangenheit als unpersönlich und transaktionsorientiert galt, hat die Einführung von Datenanalysen für Versicherungen es den Unternehmen ermöglicht, die Bedürfnisse der einzelnen Versicherungsnehmer besser zu verstehen und proaktiv auf sie einzugehen. Durch die Analyse von Mustern bei Vertragsverlängerungen, Schadensfällen und Interaktionen erhalten Versicherer Einblicke in die Vorlieben, Verhaltensweisen und Probleme ihrer Kunden. Dieses tiefe Verständnis ermöglicht eine maßgeschneiderte Kommunikation, zeitnahe Serviceangebote und personalisierte Produktempfehlungen. So kann der Versicherer beispielsweise eine Wohngebäudeversicherung vorschlagen, wenn eine neue Immobilie gekauft wird, oder einen umfassenden Krankenversicherungsschutz, wenn eine Familie wächst, indem er die Meilensteine im Leben des Kunden analysiert.

Im Kern nutzt die prädiktive Analyse historische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Für Versicherer bedeutet dies, dass sie Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und potenzielle Herausforderungen vorhersehen können, bevor sie sich manifestieren. Durch die Modellierung verschiedener Datenpunkte - z. B. Interaktionen mit Versicherungsnehmern, Schadenverläufe und Veränderungen im Lebensstil - können Versicherer vorhersagen, wann ein Kunde kurz vor einem wichtigen Lebensereignis steht, z. B. dem Kauf eines neuen Hauses oder der Gründung einer Familie. Auf diese Weise können sie proaktiv relevante Produkte oder Ratschläge anbieten und potenzielle Schmerzpunkte in nahtlose Übergänge verwandeln. Darüber hinaus kann die vorausschauende Analyse den Schadenprozess verbessern, indem sie die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass ein Schadenfall kontrovers oder langwierig wird, und es den Versicherern ermöglicht, frühzeitig mit Lösungen oder personalisierter Unterstützung einzugreifen.

Katastrophenmodellierung zielt darauf ab, die finanziellen Auswirkungen von großen, unvorhersehbaren Ereignissen - von Naturkatastrophen wie Wirbelstürmen bis hin zu vom Menschen verursachten Krisen - vorherzusehen und zu quantifizieren. Anstatt sich ausschließlich auf historische Daten zu stützen, die in ihrem Umfang begrenzt sein können, integriert die Datenanalyse im Versicherungswesen verschiedene Datenströme, darunter Umweltbeobachtungen in Echtzeit, Klimatrends und sogar soziopolitische Dynamiken. Während beispielsweise die Hurrikanmuster der Vergangenheit einen gewissen Einblick bieten, kann die Einbeziehung von Echtzeitdaten zur Meerestemperatur oder zur Abholzungsrate eine genauere Einschätzung der künftigen Wirbelsturmintensität oder des Überschwemmungsrisikos ermöglichen. Durch die Analyse von Stadtentwicklungsmustern können Versicherer potenzielle Schadenskonzentrationen in neu erschlossenen Gebieten, die anfällig für Naturkatastrophen sind, vorhersagen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten können Versicherungsunternehmen ihre Angebote so anpassen, dass sie Einzelpersonen und Unternehmen besser dienen, Versicherungsnehmern personalisierte Empfehlungen anbieten und gesündere Entscheidungen und Verhaltensweisen fördern. Beispielsweise sind gesündere Mitarbeiter oft produktiver, haben weniger Krankheitstage und senken die langfristigen Gesundheitskosten. Durch die Analyse der von Gesundheits- und Wellnessprogrammen generierten Daten können Versicherungsunternehmen ihre Risikobewertungsmodelle und Preisstrukturen optimieren, was zu einem genaueren Underwriting und potenziell niedrigeren Prämien für Unternehmen führt. Darüber hinaus ermöglicht die Datenanalyse den Versicherern, Trends und Möglichkeiten für die Prävention und frühzeitige Intervention zu erkennen, was letztendlich die Schadensfälle und die Gesamtkosten im Gesundheitswesen reduziert.

Datenanalyse in der Schadenregulierung hilft Unternehmen, die Verarbeitung legitimer Ansprüche zu beschleunigen. Automatisierte Schadenbewertung und Prognosemodelle ermöglichen es Versicherungsunternehmen, gültige Schäden zu identifizieren und effizienter zu lösen, wodurch die finanzielle Belastung für Unternehmen verringert und die Wiederaufnahme des Betriebs so schnell wie möglich ermöglicht wird. Diese Effizienz kann das Vertrauen zwischen Versicherern, Versicherungsnehmern und Unternehmen fördern und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern. Darüber hinaus hilft die Datenanalyse in der Versicherungsbranche bei der Optimierung der Schadenreserven, so dass Unternehmen die angemessene Höhe der Mittel für erwartete zukünftige Schäden genau einstellen können. Diese Optimierung stellt sicher, dass Unternehmen nicht zu viel für Versicherungsprämien bezahlen und die notwendigen finanziellen Ressourcen für ihren Betrieb erhalten.

Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie die Datenanalyse den Versicherern bei der Cybersicherheit hilft, ist die Analyse von historischen und Echtzeitdaten. Durch die Untersuchung umfangreicher Datensätze können Versicherer Muster und Anomalien erkennen, die auf Cyber-Bedrohungen oder Schwachstellen hinweisen, so dass sie potenzielle Probleme angehen können, bevor sie zu größeren Verstößen eskalieren. So können Versicherer beispielsweise ungewöhnliche Anmeldeversuche oder Datenzugriffsmuster erkennen, die auf unbefugte Zugriffsversuche hindeuten, und sofort Maßnahmen ergreifen, um Cyberangriffe zu vereiteln. Durch die Analyse von Faktoren wie Branche, Größe, Cybersicherheitsinfrastruktur und historischen Daten eines Unternehmens können Versicherungsagenturen außerdem das Risiko eines Kunden genau einschätzen. Sie können dann Versicherungspolicen und Preise auf die spezifischen Risikoprofile ihrer Kunden zuschneiden und so sicherstellen, dass diese über einen angemessenen Versicherungsschutz verfügen, ohne zu viel zu bezahlen.

Durch die Analyse umfangreicher Datensätze mit Informationen zu Ansprüchen im Gesundheitswesen, Patientenverläufen und Abrechnungspraktiken können Versicherungsunternehmen Unregelmäßigkeiten und Muster erkennen, die auf potenziellen Betrug hindeuten. Der Einsatz von Data Analytics kann Fälle kennzeichnen, in denen ein Anbieter für nicht erbrachte Leistungen abrechnet oder wenn ein Patient in kurzer Zeit ein ungewöhnlich hohes Dienstleistungsvolumen erhält. Diese Anomalien lösen Untersuchungen aus, sodass Versicherer zeitnah eingreifen und weitere betrügerische Aktivitäten verhindern können. Dies erspart den Versicherern nicht nur erhebliche finanzielle Verluste, sondern schützt auch die Integrität des Gesundheitssystems, da betrügerische Aktivitäten im Gesundheitswesen oft dazu führen, dass mehrere Parteien zusammenarbeiten, um die unrechtmäßigen Gewinne zu maximieren.

Die Analyse umfangreicher Datensätze mit Informationen über Immobilienattribute, Standort, historische Schadendaten und Markttrends ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Datenanalysen die Immobilienbewertung unterstützen können. Dies verringert nicht nur die Wahrscheinlichkeit einer Unter- oder Überversicherung, sondern garantiert auch, dass Unternehmen Prämien zahlen, die dem Wert des tatsächlichen Vermögens entsprechen. Die Datenanalyse ermöglicht es Versicherungsagenturen, mit Immobilieninformationen in Echtzeit auf dem Laufenden zu bleiben, da Marktbedingungen und Immobilienwerte schnell schwanken können, was es schwierig macht, den Versicherungsschutz aktuell zu halten. Darüber hinaus können sie mit Datenanalysen Änderungen der Immobilienwerte und der Marktdynamik überwachen, um sicherzustellen, dass Richtlinien relevant bleiben und Unternehmen angemessen geschützt werden.

Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Datenanalysen in der Versicherungsbranche bei der Produktentwicklung helfen, besteht darin, umfangreiche Datensätze nach Erkenntnissen zu durchsuchen, wobei Versicherer Daten über das Kundenverhalten, historische Schäden, Markttrends und aufkommende Risiken sammeln. Durch die Analyse dieser Fülle von Informationen gewinnen sie ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen. Dies ermöglicht es ihnen, Versicherungsprodukte zu entwickeln und auf bestimmte demografische Gruppen und Kundensegmente zuzuschneiden, um sicherzustellen, dass Unternehmen eine Abdeckung erhalten, die ihren einzigartigen Risikoprofilen entspricht. Mit Data Analytics können Versicherer Marktlücken erkennen und entsprechend innovative Versicherungsangebote entwickeln. Durch die Analyse von Markttrends und aufkommenden Risiken können Versicherer Chancen erkennen, neue Produkte auf den Markt zu bringen, die dringenden und sich verändernden Bedürfnissen gerecht werden.

Unsere Datenanalysedienste

Innowise zeichnet sich durch die Bereitstellung erstklassiger Datenanalysedienste aus, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre dringendsten Herausforderungen mühelos zu bewältigen.

Verwandeln Sie Ihre Daten in einen Gewinn.

Schreiben Sie uns
  • Wir beraten Versicherungsunternehmen zu den am besten geeigneten Datenanalysestrategien und -ansätzen, um Informationen effektiv zu verwalten.
  • Wir helfen Versicherungsunternehmen dabei, Daten zu sammeln, zu organisieren, zu schützen und zu speichern, und verwandeln unterschiedliche Informationen in bereinigte, gut strukturierte Datensätze.

Praxisbeispiele aus der Datenanalyse im Versicherungswesen

Wir zeigen, wie namhafte Versicherungsunternehmen Datenanalysen in ihre täglichen Routinen integrieren und von verbesserten Ergebnissen profitieren.

Allianz SE: Datenwissenschaft zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten

Allianz Trade nutzt Datenwissenschaft, um seine Vorhersagefähigkeiten zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren, so dass sie in der Lage ist, subtile versicherungsbezogene Signale wie Schulden, Liquidität sowie Länder- und Branchenrisiken in verschiedenen Bereichen zu erkennen. Durch diese intelligenten Prozesse erkennt Allianz Trade Unternehmen, die von Zahlungsausfällen oder sogar Konkursanmeldungen bedroht sind. Neben der Beibehaltung von Spitzentechnologie und -methodik werden die Modelle weiter verfeinert und die Synergie zwischen Datenwissenschaft und Expertenanalyse gestärkt.

Progressiv: Telematik in der Autoversicherung

Progressive, einer der größten Autoversicherer in den Vereinigten Staaten, ist bekannt für sein nutzungsabhängiges Versicherungsprogramm Snapshot. Es setzt fortschrittliche Algorithmen ein, um die Telematikdaten unter Berücksichtigung von Fahrgeschwindigkeit, Beschleunigung, Bremsverhalten und vielem mehr genau zu analysieren. Durch die Auswertung dieser Fülle von Informationen bewertet Snapshot das Risiko des Fahrers mit einer Granularität, die mit herkömmlichen Underwriting-Methoden bisher unerreichbar war. Dies bietet Versicherungsnehmern hochgradig maßgeschneiderte Autoversicherungstarife, die auf ihren Fahrgewohnheiten basieren, was zu deutlich niedrigeren Prämien führt und zur Verkehrssicherheit beiträgt.

Unitedhealth-Gruppe: Vorhersageanalysen zur Berücksichtigung der sozialen Determinanten der Gesundheit

UnitedHealthcare hat Vorhersageanalysen integriert, um das Wohlbefinden zu verbessern, die Kosten zu senken und die Teilnahme an klinischen Interventionsprogrammen zu fördern. Dies ermöglichte es dem Unternehmen, soziale Gesundheitsfaktoren bei Personen zu berücksichtigen, die von ausgewählten, vom Arbeitgeber gesponserten Leistungsplänen abgedeckt werden. Mit Hilfe der Vorhersageanalyse erweitert UnitedHealthcare seine bestehenden Bemühungen zur Berücksichtigung sozialer Gesundheitsfaktoren bei Medicare- und Medicaid-Versicherten. Es identifiziert proaktiv Personen, bei denen eine höhere Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie Unterstützung benötigen, und zwar in Bereichen wie dem Zugang zu nahrhaften Lebensmitteln und erschwinglichem Wohnraum. Die Berater in den Call-Centern von UnitedHealthcare unterstützen die Menschen dann bei der Bewältigung schwieriger Lebensereignisse oder -umstände durch Echtzeit-Interaktionen und den Zugang zu kuratierten Gemeinschaftsressourcen.

Fahrplan für die Implementierung der Datenanalyse

Ein reibungsloser Datenanalyseprozess erfordert einen sorgfältigen Ansatz bei der Entwicklung disruptiver Lösungen, die Kunden sehr erwarten.

01
Anforderungsanalyse
Unsere BAs bestimmen die spezifischen Bedürfnisse und Ziele einer Datenanalyselösung und stellen sicher, dass sie mit den Geschäftszielen und Benutzerbedürfnissen übereinstimmt.
02
Entwurf der Datenarchitektur
Wir konzentrieren uns auf die Schaffung eines Rahmens für die Organisation und Verwaltung von Daten innerhalb des Systems, einschließlich Datenspeicherung und Zugriffsmethoden.
03
Datenmodellierung
Wir entwerfen die Struktur und Beziehungen von Daten, um eine effiziente Abfrage und Analyse durch Entity-Relationship-Diagramme und Schemata zu ermöglichen.
04
Datenaufnahme
Anschließend sammeln und importieren unsere erfahrenen Entwickler Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Repository und machen sie für Analysen zugänglich.
05
Datenbereinigung
Um die Datenqualität und -zuverlässigkeit zu gewährleisten, ermitteln und beheben wir Fehler, Unstimmigkeiten und Ungenauigkeiten, die die Effizienz der Prozesse beeinträchtigen könnten.
06
Aufbau eines Datensees
In dieser Phase geht es um die Schaffung eines zentralen Speichers für die Speicherung großer Mengen von Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format, der Flexibilität bietet.
07
Implementierung von ETL/ELT-Pipelines
Eine ETL/ELT-Pipeline besteht aus dem Entwurf und der Einrichtung von Prozessen zur Extraktion von Daten, ihrer Umwandlung für die Analyse und ihrem Laden in ein Zielsystem.
08
Qualitätssicherung
Unsere QA-Spezialisten führen strenge Tests und Validierungen von Datenanalyseprozessen durch, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
09
Automatisierung und Bereitstellung
Innowise implementiert automatisierte Prozesse für die Datenanalyse und stellt marktreife Lösungen in Produktionsumgebungen bereit.
10
Datenanalytik und Datenvisualisierung
Schließlich werden die Daten mit verschiedenen Techniken und Werkzeugen analysiert, um wertvolle Erkenntnisse, Muster und Trends für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.
01 Anforderungsanalyse
Unsere BAs bestimmen die spezifischen Bedürfnisse und Ziele einer Datenanalyselösung und stellen sicher, dass sie mit den Geschäftszielen und Benutzerbedürfnissen übereinstimmt.
02 Entwurf der Datenarchitektur
Wir konzentrieren uns auf die Schaffung eines Rahmens für die Organisation und Verwaltung von Daten innerhalb des Systems, einschließlich Datenspeicherung und Zugriffsmethoden.
03 Datenmodellierung
Wir entwerfen die Struktur und Beziehungen von Daten, um eine effiziente Abfrage und Analyse durch Entity-Relationship-Diagramme und Schemata zu ermöglichen.
04 Datenaufnahme
Anschließend sammeln und importieren unsere erfahrenen Entwickler Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Repository und machen sie für Analysen zugänglich.
05 Datenbereinigung
Um die Datenqualität und -zuverlässigkeit zu gewährleisten, ermitteln und beheben wir Fehler, Unstimmigkeiten und Ungenauigkeiten, die die Effizienz der Prozesse beeinträchtigen könnten.
06 Aufbau eines Datensees
In dieser Phase geht es um die Schaffung eines zentralen Speichers für die Speicherung großer Mengen von Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format, der Flexibilität bietet.
07 Implementierung von ETL/ELT-Pipelines
Eine ETL/ELT-Pipeline besteht aus dem Entwurf und der Einrichtung von Prozessen zur Extraktion von Daten, ihrer Umwandlung für die Analyse und ihrem Laden in ein Zielsystem.
08 Qualitätssicherung
Unsere QA-Spezialisten führen strenge Tests und Validierungen von Datenanalyseprozessen durch, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
09 Automatisierung und Bereitstellung
Innowise implementiert automatisierte Prozesse für die Datenanalyse und stellt marktreife Lösungen in Produktionsumgebungen bereit.
10 Datenanalytik und Datenvisualisierung
Schließlich werden die Daten mit verschiedenen Techniken und Werkzeugen analysiert, um wertvolle Erkenntnisse, Muster und Trends für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Wir leben im datengetriebenen Zeitalter, und Innowise ist führend, indem es fragmentierte Informationen in strukturierte Datensätze umwandelt, die eine strategische Planung und fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch die Anpassung von Lösungen an spezifische Geschäftsanforderungen befähigt Innowise Unternehmen, sich in der evidenzbasierten Landschaft zurechtzufinden und Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu fördern.

Top-5 Datenanalyseplattformen für Versicherungen

In der Versicherungsbranche wird Tableau häufig für die Datenvisualisierung und Business Intelligence eingesetzt. Es bietet eine leicht verständliche Darstellung komplexer Daten, die es Underwritern und Schadenspezialisten ermöglicht, Trends zu erkennen und Risiken schnell zu bewerten. Die Echtzeit-Dashboards von Tableau verbessern auch die Kundenbindung, indem sie Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Versicherungsnehmer geben.

Vorteile

  • Benutzerfreundlichkeit für nichttechnische Benutzer
  • Lebendige Nutzergemeinschaft und umfangreiche Online-Ressourcen

Nachteile

  • Kostspielige Lizenzierung
  • Begrenzte Möglichkeiten der Datenaufbereitung

Versicherungsunternehmen nutzen Power BI für Datenanalysen und Berichte. Es ermöglicht ihnen die Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards und bietet einen umfassenden Überblick über ihre Geschäftstätigkeit. Mit Power BI können Versicherer wichtige Leistungsindikatoren überwachen, die Effizienz der Schadenbearbeitung verfolgen und den Kundenservice optimieren, was letztlich die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz verbessert.

Vorteile

  • Integration mit Microsoft Stack
  • Skalierbarkeit sowohl für kleine Unternehmen als auch für Großunternehmen
  • Flexible Anpassung mit integrierten Diagrammen

Nachteile

  • Keine Unterstützung für macOS und Linux
  • Leistungsprobleme bei großen Datenmengen
  • Lernkurve für Neulinge in der Datenanalytik

SAP S/4HANA ist ein ERP-System, das im Versicherungswesen für durchgängige Geschäftsprozesse eingesetzt wird. Diese funktionsreiche Plattform unterstützt Versicherungsunternehmen, indem sie eine einheitliche Echtzeit-Sicht auf die Abläufe bietet, einschließlich der Verwaltung von Policen, der Schadenbearbeitung und des Finanzmanagements. Mit den fortschrittlichen Analysefunktionen von S/4HANA können Versicherer Risiken prognostizieren, die Ressourcenzuweisung optimieren und den Kundenservice verbessern, was eine flexiblere und datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht.

Vorteile

  • Echtzeit-Analysen auf der Grundlage aktueller Informationen
  • Umfangreiches Paket integrierter Unternehmensmanagementfunktionen

Nachteile

  • Kostspielige Umsetzung
  • Umfassende Schulungen für Benutzer zur effektiven Nutzung der Funktionen

Qlik Sense ist eine Datenanalyse- und Visualisierungsplattform, die in der Versicherungsbranche eingesetzt wird, um die Datenerkennung und -einsicht zu verbessern. Qlik Sense bietet Versicherungsunternehmen Self-Service-Analysen, die es Anwendern ermöglichen, Daten selbstständig zu erforschen und zu visualisieren, während die KI-gesteuerten natürlichsprachlichen Abfragefunktionen die Erstellung anspruchsvoller Berichte erleichtern. Qlik Sense unterstützt Versicherer bei der Schadensanalyse, Betrugserkennung und Kundensegmentierung, was zu einer effektiveren Risikobewertung und verbesserten Effizienz führt.

Vorteile

  • Assoziatives Datenmodell zur intuitiven Erkundung von Datenbeziehungen
  • Benutzergesteuerte Analysen zur Erstellung von Visualisierungen und Berichten

Nachteile

  • Lizenzierungskosten, insbesondere für größere Organisationen
  • Lernkurve für Personen, die neu auf der Plattform sind

Alteryx wird in der Versicherungsbranche für die Zusammenführung, Aufbereitung und erweiterte Analyse von Daten eingesetzt. Es unterstützt Versicherungsunternehmen bei der Automatisierung von Daten-Workflows und Analyseprozessen, wodurch der Zeitaufwand für Aufgaben wie Underwriting, Schadensanalyse und Betrugserkennung erheblich reduziert wird. Alteryx steigert die Effizienz durch die Vereinfachung von Datenmanipulation und prädiktiver Modellierung und ermöglicht es Versicherungsfachleuten, datengestützte Entscheidungen genauer zu treffen.

Vorteile

  • Erweiterte Datenaufbereitung
  • Workflow-Automatisierung zur Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben

Nachteile

  • Die Kosten könnten für kleinere Unternehmen oder Privatpersonen unerschwinglich sein
  • Erweiterte Funktionen können für Anfänger überwältigend sein

FAQ

Versicherungsunternehmen können die Leistungsfähigkeit von Datenanalysen nutzen, um ihr Spiel zu verbessern. Damit können sie ihre Risikobewertung schärfen, maßgeschneiderte Versicherungspakete erstellen, den Schadenprozess glätten und Preismodelle optimieren, um Effizienz und Genauigkeit zu steigern.

Ja, Datenanalysen können Muster, Anomalien und verdächtige Aktivitäten in Versicherungsschadendaten identifizieren. Diese High-Tech-Tools können betrügerische Ansprüche und Verhaltensweisen aufdecken, was den Versicherern die Oberhand gibt, Betrug zu stoppen und Geld bei gefälschten Auszahlungen zu sparen.

Big Data ist ein entscheidender Faktor für Versicherungen, der Versicherern hilft zu verstehen, wie Kunden ticken, Risiken aus allen Blickwinkeln betrachten und den Prozess des Underwriting und der Schadenbearbeitung reibungsloser und intelligenter für eine fundierte Entscheidungsfindung machen.

Die Versicherungswelt erhält ein technisches Makeover und begrüßt fortschrittliche Technologien wie KI, maschinelles Lernen und IoT. Sie tragen dazu bei, den Versicherungspapierkram zu beschleunigen, Risikoprofile zu definieren und schließlich Versicherungsdienstleistungen anzubieten, die sich in der sich ständig verändernden digitalen Landschaft auszeichnen.

Autor
Dmitry Nazarevich Leiter der Mobile

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