Die Top 10 Big Data Trends 2019 in der Versicherungsbranche. Teil 1: Marketing, Sales & Prozessverbesserung

Big Data Trends 2019 im Marketing und Sales Bereich

Die 10 Top Big Data Trends 2019 in der Versicherungsbranche haben wir identifiziert und präsentieren spannende Trends in zwei Teilen. Im ersten Teil hier geht es zum einen um Zukunftstrends im Marketing und Sales. Zum anderen geht werden Prozessverbesserungstrends in der Versicherungsbranche beleuchtet.

Beim Einsatz von Big Data und Data Science kristallisieren sich immer stärker die erfolgreichen Use Cases heraus. Kritisch für den Einsatz von Big Data und Data Science ist nach wie vor die Datenlage. Viele Unternehmen müssen beispielsweise nach der ersten Sondierung feststellen, dass sie zunächst Teile ihrer Datenbestände digitalisieren, Datensilos abbauen oder noch weitere Daten erheben müssen.

Linktipp: Ihre Datenbestände gleichen einem „Datenfriedhof“? In unserem Grundlagenartikel zum „Data Lake“ erfahren Sie alles Wesentliche über Daten-Management

Top 10 Big Data Trends 2019 der Versicherungsbranche

Big-Data-Analysen treten gerade in der Versicherungsbranche zunehmend ins Zentrum datengetriebener Geschäftsmodelle. Mit Data Science lassen sich Kunden und Interessenten zielgerichteter ansprechen und deren Customer Journey steuern. Innovative Big-Data-Ansätze ermöglichen es, Optimierungspotenziale der üblichen Versicherungsprozesse auszuschöpfen.

So wird aus #Daten eine #Strategie: Das sind die 10 wichtigsten #BigData Trends in der #Versicherungsbranche. Klick um zu Tweeten

1. AI-gestützte Cloud-Plattformen treten an die Stelle von On-Premise-Lösungen

Big-Data-Analysen werden mehr und mehr zum Standard-Tool. Beispielsweise bei der Bewertung von Risiken, der Schadensanalyse oder zur Kundensegmentierung – die Analyse von großen Datenmengen bringt hier entscheidende Vorteile. Dabei ist es nicht nur entscheidend, dass standortübergreifend auf alle relevanten Daten zugegriffen werden kann. Aufgrund der immer größer werdenden Datenvolumina ist es nötig, diese optimal zu organisieren und bereitzustellen.

Dabei spielen immer öfter AI-Lösungen eine wichtige Rolle. Cloud-Dienste, die AI und Machine Learning nutzen, um Daten aufzubereiten, werden daher in Zukunft über die Performanz und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheiden.

Linktipp: Lesen Sie in unserem Artikel wie intelligente Verfahren zur Bilderkennung der Versicherungsbranche nutzen können.

2. Simplified Underwriting mit Predictive Analytics

Eine zeit- und entsprechend kostenintensive Arbeit beim Abschluss einer Versicherung stellt die genaue Risikoprüfung dar. Für diese sind sehr detaillierte Informationen nötig, die bisher noch mit umfangreichen Fragebögen gesammelt werden müssen. In der Regel erfolgt dieser Vorgang noch nicht vollständig digitalisiert. Je nach Art der Versicherung handelt es sich dabei nach wie vor um einen langwierigen, z.T. analogen Prozess.

Im Fall von Kranken- und Pflegezusatzversicherung müssen beispielsweise Fragebögen zu Vorerkrankungen ausgefüllt, medizinische Untersuchungen durchgeführt und in manchen Fällen auch Labortests ausgewertet werden. Um hier effizienter vorzugehen, lohnt es sich, eine Kategorisierung der Kunden vorzunehmen.

Low-Risk-Kunden werden in Zukunft mit prädiktiven Algorithmen anhand von umfangreichen Profil- und Verhaltensdaten identifiziert. Diesen Kunden kann damit ein vereinfachter Prozess zur Risikoprüfung angeboten werden. Durch diese Maßnahme werden sowohl die Customer Experience als auch die internen Prozesse verbessert. Im Ergebnis vereinfacht PredictiveAnalytics damit den Policierungsprozess.

3. AI-gestütztes Claim Management

Ein weiterer aufwändiger Prozess bei Versicherungen stellt die Bewertung von Versicherungsansprüchen dar. Die Bewertung setzt Informationen aus heterogenen, teilweise analogen Kundendokumenten voraus. Das stellt Versicherer vor zwei Herausforderungen: Die Analyse der Unterlagen ist zum einen sehr zeitintensiv und zum anderen ist deren Digitalisierung sehr aufwändig.

Eine Lösung dieses Problems ist der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI), genauer gesagt, der Einsatz Maschinellen Lernens. Lernfähige Erkennungsalgorithmen helfen Versicherungen dabei, Dokumenttypen zu klassifizieren und besonders wichtige Abschnitte zu identifizieren.

Digitale Bildverarbeitungs– und Texterkennungsalgorithmen erschließen zudem ein großes Automatisierungspotenzial, wenn es um die Auswertung von analogen Dokumenten geht. AI-unterstütztes Claim Management führt damit zu einer größeren Effizienz im Nachforderungsmanagement.

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4. Customer Clustering zur optimalen Kundenansprache

Ein weiterer wichtiger Vertreter der Big Data Trends 2019 ist Customer Clustering. Während es bei der Bedarfsprognose um die Vorhersage von zukünftigen Ereignissen geht, ist das Ziel von Customer Clustering ein besseres Verständnis der verfügbaren Daten. Denn ein weiteres wichtiges Element bei einer gezielten und optimierten Kundenansprache stellt die Identifikation von relevanten Kundengruppen dar. Dabei ist die Ermittlung der Kriterien einer sinnvollen Kundensegmentierung für Vertriebs- und Marketingzwecke oft schwer.

In diesem Fall werden sogenannte „Unsupervised Machine Learning“-Techniken benutzt. Dabei erkennt ein Algorithmus Ähnlichkeiten in großen Datensätzen, ohne dass ihm wie bei der Bedarfsprognose von außen bestimmte Zielwerte vorgegeben werden.

Dafür wird eine Kombination aus Bestandsdaten und externen Daten verwendet, in denen Gemeinsamkeiten erkannt und gruppiert werden sollen (Clustering). Die Ergebnisse dieses Prozesses führen zu einer Kundensegmentierung, die dazu genutzt werden kann, die jeweilige Kundengruppe optimal anzusprechen.

#UnsupervisedMachineLearning in der Praxis: Optimale Kundenansprache durch #Clustering beim Vertrieb von #Versicherungen. Klick um zu Tweeten

5. Customer Lifetime Value – für Produkte, die Kunden ein Leben lang begleiten

Es ist eine Binsenweisheit, dass sich unser Leben schnell und gravierend ändern kann. Heute gilt dieser Satz umso mehr, als dass sich die Lebensumstände mit einer noch höheren Wahrscheinlichkeit massiv ändern werden. Kaum jemand von den jüngeren Generationen wird ein Leben lang einen einzigen Beruf ausüben.

Zu einer schwierigen Herausforderung wird dieser Umstand dann, wenn Versicherungen Produkte anbieten, die ihre Kunden ein Leben lang begleiten. Umso wichtiger ist es heute, Kundenpotenziale für die gesamte Lebensdauer zu bewerten.

Die Berechnung des Customer LifetimeValue hilft Versicherungen in dieser Situation: Kundenspezifische Profile ermöglichen die Schätzung des Kundenwerts und rechtfertigen Investitionen in deren langfristige Bindung. Dabei reichen Bestandsdaten nicht aus, um solche Profile zu bilden. In der Regel müssen externe Datenressourcen herangezogen werden, um die Daten entsprechend anzureichern. So gelingt eine exakte Kundenbewertung anhand von genaueren Profilen.

In unserem 2. Teil der Top 10 Big Data und Data Science Trends 2019 in der Versicherungsbranche stellen wir die vier wesentlichen Big Data Trends 2019 für datengetriebene Produkte und Dienstleistungen vor.

Teil 2

 

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