Prädiktive Versicherung: Was sie ist und welche Vorteile sie für die Versicherungsbranche bietet

Prädiktive Versicherungen sind eine fortschrittliche Art der Analyse, die es Versicherungsunternehmen ermöglicht,anhand ihrer historischen Daten Prognosen zu erstellen und dabei statistische Modelle, Data-Mining-Techniken und maschinelles Lernen zu kombinieren.Versicherungsunternehmen nutzen Predictive Analytics, um wiederkehrende Muster innerhalb des riesigen Datenstroms, der ihnen zur Verfügung steht, zu identifizieren und diese Muster zur Identifizierung von Risiken und zur Entwicklung von Chancen zu nutzen.

In diesem Beitrag werden wir sehen, wievorausschauende Versicherungen eine dynamische Kundeneinbindung in verschiedenen Phasen des Trichters ermöglichen, vom Onboarding-Prozess bis zur Policenverlängerung.Wir werden auch herausfinden, warum die Integration vorausschauender Versicherungen in den täglichen Betrieb heute ein wesentlicher und strategischer Schritt ist, der einzige, der ein Kundenerlebnis ermöglichen kann, das den immer höheren Erwartungen der Kunden entspricht.

Was ist eine vorausschauende Versicherung?

Der Einsatz von Predictive Analytics im Versicherungswesen ist nicht neu; Tatsächlich verlassen sich Versicherungsunternehmen schon seit Jahren darauf. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass die Analysetätigkeit heute nicht mehr manuell, sondern durch auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien durchgeführt wird, die redundante und sich wiederholende Aufgaben automatisieren und traditionell zeitaufwändige und fehleranfällige Prozesse rationalisieren und beschleunigen.

Heutzutage werden Unternehmen mit Daten verschiedenster Art überschwemmt – von Protokolldateien über Bilder bis hin zu Videos. Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen und zukünftige Ergebnisse, Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen, kann nun durch Anwendungen der künstlichen Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeitet werden.Die aus diesen Prozessen resultierenden Informationen ermöglichen es Unternehmen, ihre Strategien zu optimieren, umRisiken zu minimieren und Gewinne zu maximieren .

Bei Predictive Insurance handelt es sich also um eine auf die Versicherungsbranche angewandte Predictive Analytics , ein außerordentlich effektives Instrument, das zur Schadensbearbeitung und Betrugserkennung, zur Antizipation finanzieller Risiken und zur Preisoptimierung, zur Erkennung von Abbruchrisikosituationen und zur Entwicklung gezielter Angebote zur Überzeugung unzufriedener oder unentschlossener Kunden eingesetzt wird ihre Policen zu erneuern und den Versicherungsschutz aufrechtzuerhalten.

Die Schritte im prädiktiven Versicherungsprozess

Bei der prädiktiven Analyse im Versicherungswesen werden große Datensätze erfasst und analysiert, aus denen nützliche Erkenntnisse gewonnen werden können, um die Wahrscheinlichkeit von Schäden, Betrug und das Risiko einer Vertragskündigung vorherzusagen. Damit Predictive Analytics wirksame Unterstützung leisten kann, müssen mehrere Schritte bewältigt werden:

1. Definieren Sie Ziele, Datensätze und Metriken.

Vor Beginn einer Analyseaktivität, noch vor der Datenerfassung, ist es wichtig, die Ziele festzulegen: von der Erkennung von Betrugsversuchen über die Optimierung von Tarifplänen und von der Entwicklung von Upselling- und Cross-Selling-Angeboten bis hin zur Steigerung der Kundenbindung und der Aktivierung von Self-Service-Modi.In dieser Phase ist es entscheidend,den zu analysierenden Datensatz zu definieren .Der nächste Schritt besteht darin, die am besten geeigneten KPIs zu identifizieren, um den Erfolg der verschiedenen Initiativen zu messen. Nur durch eineAuswahl von Metriken , die den gesetzten Zielen entsprechen müssen, ist es möglich, die erzielten Ergebnisse zu bewerten und, falls das verwendete Vorhersagemodell nicht funktioniert, sofort einzugreifen und es zu ändern.

2. Datenerfassung: eine unverzichtbare Unterstützung für InsurTech

Damit prädiktive Versicherungen immer genauere Ergebnisse liefern können, ist die Erfassung großer Mengen historischer Daten unerlässlich. Heutzutage sammeln viele Versicherungsorganisationen Informationen aus vielen Quellen. Es ist eine gute Praxis, über einen Data Lake zu verfügen, ein zentrales Repository, in das alle Daten, sowohl quantitative als auch qualitative sowie strukturierte und unstrukturierte, fließen. Hier zeigt sich die unglaubliche Unterstützung durch künstliche Intelligenz: Daten müssen nicht mehr manuell extrahiert werden .Die heute verfügbare VersicherungstechnologieInsurtech – ein Überbegriff, der „Versicherung“ und „Technologie“ zusammenfasst und sich auf alles bezieht, was mit technologischer und digitaler Innovation in der Versicherungsbranchezu tun hat – ist in der Lage, automatisch und autonom Daten aus den verschiedenen Quellen (mobile Anwendungen) zu sammeln , Telematik, IoT, Kundeninteraktionen, soziale Medien usw.).

Ein Schlüsselelement von Insurtech und ein wichtiger Schritt bei der Datenerfassung istdie Dematerialisierung – im Sinne sowohl der Digitalisierung von Papierdokumenten als auch der direkten Erstellung des digitalen Dokuments.Durch die Extraktion von Daten aus digitalen Dokumenten können Versicherungsunternehmen schnell ein Wissen über ihre Kunden erlangen, das nicht nur deutlich größer ist als in der Vergangenheit, sondern auch darüber hinausgehen und eine bisher undenkbare Granularität erreichen kann. Tatsächlich ermöglichen diese Tools eine Unterteilung der Kunden in immer spezifischere Cluster auf der Grundlage homogener Merkmale, die von Fall zu Fall je nach spezifischem Informationsbedarf ausgewählt werden können.

Nach dem Sammeln der Daten muss noch eine weitere Aufgabe erledigt werden, bevor mit der eigentlichen Analyse fortgefahren wird:Die Relevanz und Qualität der Daten muss bestätigt werden, bevor sie in ein prädiktives Analysemodell eingegeben werden.Das bedeutet im Wesentlichen: Überprüfen ihres Formats, Entfernen doppelter Datenpunkte und Überprüfen der Datentypen, um sie mit ihren Quellen in Beziehung zu setzen.

3. Modellierung und Verbreitung

Sobald alle Daten gesammelt und die zu testende Hypothese festgelegt ist, können wir mit der Modellierung fortfahren, d. h. mit der Auswahl oder Erstellung des prädiktiven Analysemodells. In dieser Phase kommen Techniken des maschinellen Lernens zum Einsatz.Nachdem das Modell erstellt und getestet wurde, können Sie mit der Bereitstellung beginnen, indem Sie es in eine echte Softwareanwendung einbinden (z. B. in den Ablauf des Schadenmanagements oder in Plattformen zur automatischen Personalisierung von Versicherungsplänen).

4. Überwachung

Jetzt geht es darum, die Leistung des Predictive-Analytics-Modells zu erfassen und zu bewerten und festzustellen, ob es bei vollständiger Bereitstellung die erwarteten Leistungs- und Genauigkeitsanforderungen erfüllt. Was zeigen die KPIs in der Anfangsphase (der Zielsetzung)? Die Überwachung muss konstant und zeitnah erfolgen: Die Modellergebnisse können sich auch in relativ kurzen Zeiträumen erheblich ändern, und eine kontinuierliche Überwachung ist unerlässlich , um festzustellen, ob und wann das Predictive-Analytics-System keine relevanten Erkenntnisse mehr liefert.

Die Vorteile von Predictive Analytics in der Versicherungsbranche

Da mehr als zwei Drittel der Versicherer planen, in den kommenden Jahren verstärkt in die Datenerfassung und -analyse zu investieren, wird der Einsatz prädiktiver Analysemodelle erhebliche Auswirkungen auf die gesamte Versicherungsbranche haben.Was sind die Vorteile, die die zunehmende Einführung prädiktiver Versicherungstools und -methoden vorantreiben?

1. Vorausschauende Versicherungen tragen zum Wirtschaftswachstum bei

Für 67 % der Versicherungsunternehmen trugen prädiktive Analysen dazu bei, die Kosten im Zusammenhang mit der Ausstellung und dem Abschluss einer Police zu senken, während 60 %höhere Umsätze und Rentabilität meldeten. Diese beiden Erkenntnisse zeigen uns, dassfortschrittliche Datenanalyse dazu beiträgt, Verschwendung zu minimieren und die effektive Nutzung von Ressourcen zu steigern, unter anderem durch den innovativen Einsatz vorhandener Technologien.

Mit Predictive Analytics ist ein Unternehmen in der Lage, gezielte Versicherungspläne zu sichern, die Schadensbearbeitung zu beschleunigen und personalisiertere Kundenerlebnisse zu bieten. Dies alles schafft einen Wettbewerbsvorteil, der neue Kunden gewinnen und bestehende binden kann.

Prädiktive Versicherungen spielen auch eine strategische Rolle bei der Identifizierung potenzieller Märkte : Qualitätsdaten können verwendet werden, um die Verhaltensmuster und gemeinsamen Merkmale der Zielgruppe aufzudecken und neue Bereiche mit übersehenem Wachstum oder unerforschte Segmente zu entdecken.

2. Prädiktive Versicherungen unterstützen hyperpersonalisierte Erlebnisse

Mithilfe von Predictive Analytics können Sie Muster im Kundenverhalten erkennen und diejenigen identifizieren, die unzufrieden sind und ihre Richtlinien möglicherweise nicht verlängern. Mit den umfassenden und zeitnahen Erkenntnissen, die sich aus der Datenanalyse ergeben, können Sie sich auf die Motivationen dieser Versicherungsnehmer konzentrieren und Erlebnisse schaffen, die ihren Vorlieben und Bedürfnissen gerecht werden.

Indem Sie die Bedürfnisse und Verhaltensweisen Ihrer Kunden antizipieren, können Sie noch personalisiertere Interaktionen gestalten und dauerhafte Beziehungen aufbauen.Mithilfe von Predictive Analytics werden beispielsweise individuelle Versicherungspläne auf Basis der Schadenhistorie angeboten. Versicherer müssen bestrebt sein, ihre Angebote an jedem Punkt der Kundenreise zu personalisieren, von der Angebotserstellung bis zum Underwriting und darüber hinaus. Um diese Ziele zu erreichen, reicht die Personalisierung jedoch möglicherweise nicht mehr aus.

Capgemini erklärt : „Wenn es um die Versicherungsbranche geht, liegt die Priorität heute in einer klar definierten Hyper-Personalisierungsstrategie, die sich auf erlebnisbasiertes Engagement konzentriert: die Bereitstellung der richtigen Produkte zur richtigen Zeit über die richtigen Kanäle.“

Eine wirksame Hyperpersonalisierungsstrategie besteht aus drei grundlegenden Aspekten: tiefes Verständnis des Kunden, Einsatz neuer Technologien und Verwendung eines vollständig kundenzentrierten Marketingansatzes.

• Kundenverständnis.Die Daten stammen von allen Berührungspunkten, an denen Ihre Kunden mit dem Unternehmen interagieren: Website, mobile App, soziale Medien, Contact Center. Die gesammelten Informationen müssen sicher gespeichert werden und gleichzeitig für die an dem jeweiligen Projekt beteiligten Teams leicht zugänglich sein.
• Setzen Sie Technologien ein.Daten müssen an dedizierten Orten wieCRMs oder fortschrittlichen Plattformengesammelt, sortiert und katalogisiert werden , die verschiedene Funktionalitäten integrieren: vonCCMs, die eine effiziente Kommunikation mit Kunden an verschiedenen Touchpoints über alle verfügbaren Kanäle ermöglichen, bis hin zu Produkten, dieinteraktive Erlebnisseermöglichen .
• Personalisiertes Marketing.Die Verwendung von Kundendaten aus verschiedenen Kanälen innerhalb verschiedener Marketingaktivitäten gibt einem Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, hochgradig personalisierte Beziehungen aufzubauen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einer höheren Kundenbindung führen. Versicherungsvermarkter müssen daher ihre Fähigkeit verbessern, Informationen aus verschiedenen Quellen in sofort umsetzbares Wissen umzuwandeln.

Predictive Analytics kann zu einem Schlüsselelement innerhalb einer Hyperpersonalisierungsstrategie werden: Sie kann der erste Moment in einem Prozess sein, der Daten in wertvolle Beziehungen umwandelt, das Kundenerlebnis für Versicherungsnehmer verbessert und einen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen schafft.

3. Prädiktive Versicherungen ermöglichen eine dynamische Kundenbindung

Durch prädiktive Versicherungen, insbesondere wenn sie durch künstliche Intelligenz erweitert werden, können Versicherungsunternehmen dynamische Kundenreisen entwerfen: KI-basierte Chatbots, „prädiktives Routing“ zur Identifizierung des besten Agenten für einen bestimmten Kunden, Personalisierung der Kommunikationsstrategie basierend auf Kundendaten (z. B. Versand ) . personalisierte Angebote zur Bindung gefährdeter Kunden).Prädiktive Analysen können Daten zu den sensibelsten Zeitpunkten im Trichter, von denen der Abschluss von Geschäftstransaktionen zwischen Versicherungsunternehmen und Verbrauchern abhängt, in nutzbare und sofort umsetzbare Informationen umwandeln: Policenverlängerungund Onboarding.

• Erneuerung der Police.Dies ist der Moment, in dem klare und ansprechende Botschaften wichtiger denn je sind. Es erfordert eine Lösung, die sowohl innovativ als auch effektiv ist, um die Kommunikation zu bereichern und sie zu einem hochrelevanten, interaktiven Erlebnis zu machen.Personalisierte Videos , die die Ergebnisse prädiktiver Analysen in Storytelling mit Bildern übersetzen, sind die Art von Inhalten, die am besten geeignet sind, um eine konsistente, klare und ansprechende Art der Kommunikation für jeden Kunden zu erreichen.
• Onboarding .Wenn es darum geht, einen neuen Kunden zu gewinnen, ist jede Kontaktmöglichkeit wertvoll, da sie möglicherweise nicht wiederholbar ist. Auch in derVersicherungsbranche .Digitale Tools ermöglichen heute den automatisierten Upload von Profildaten auf interne Plattformen. Von dort aus werden diese Daten durch prädiktive Analysen die Wissensbasis bilden, aus der Erkenntnisse gewonnen werden können, um Erfahrungen zu schaffen, die zunehmend auf die spezifischen Bedürfnisse der Versicherungsnehmer (potenzielle und erworbene) ausgerichtet sind. Von entscheidender Bedeutung sind in dieser Phase auch alleLösungen , die Organisationen eine vollständige Abdeckung digitaler Prozesse im Zusammenhang mit steuerlichen und dokumentenbasierten Prozessenbieten und deren nahtlose Integration mit den bereits verwendeten Tools und Verfahren (einschließlich der wesentlichen Funktionalitätelektronischer Signaturen) ermöglichen.

Nachdem wir geklärt haben, was Predictive Analytics ist und wie es in der Versicherungsbranche funktioniert, und nachdem wir die unzähligen Vorteile hervorgehoben haben, die es bietet, können wir einige Schlussfolgerungen ziehen. Wir können beispielsweise sagen, dassdas durch prädiktive Versicherungstechniken und -tools gewonnene Wissen eine solide Grundlage für die Entwicklung zielgerichteterer Geschäftsvorschläge bietet.Dadurch können Unternehmen problemlos mit neuen Kunden in Kontakt treten und wertvolle Beziehungen zu bestehenden Kunden pflegen, indem sie ihnen hochgradig personalisierte Dienstleistungen bieten, von der Kommunikation darüber, wann und wie ihre Policen zu bezahlen sind, bis hin zu Kundenbetreuungsprozessen.