Schadensquote senken: Wie Versicherer Risikomuster erkennen
Wenn Schadensquoten steigen, beginnen viele Diskussionen mit denselben Erklärungen: Wetter, Markt oder doch die Inflation?
Manchmal stimmt das sogar. Aber oft steckt mehr als eine Verkettung unglücklicher Ereignisse dahinter.
Denn wenn man Versicherungsdaten über längere Zeiträume betrachtet, zeigt sich, dass Schäden zwar Zufallsereignisse sind, ihre Verteilung im Portfolio aber häufig klaren Mustern folgt. Nur sind diese Muster im operativen Alltag häufig kaum sichtbar.
Rohrbruch, Hochwasser, Hitze. Daten können Naturereignisse natürlich nicht verhindern. Aber sie können sichtbar machen, wo Risiken systematisch unterschätzt werden.
Das eigentliche Problem: Daten sind da, aber ihre Logik bleibt verborgen
Versicherer verfügen heute über enorme Datenmengen: Objektinformationen, Schadenhistorien, Vertragsdaten, Regionen, Baujahre, Deckungsbausteine, Selbstbehalte.
Doch diese Daten liegen meist verteilt über unterschiedliche Systeme. Einzelne Informationen sind vorhanden, aber die Zusammenhänge bleiben unscharf.
Dabei können blinde Flecken entstehen.
Wichtig ist zu erkennen, welche Risikotreiber dahinter stecken.
In der Praxis zeigt sich häufig, dass bestimmte Kombinationen aus Objektmerkmalen, Regionen, Baualtersklassen oder Deckungsstrukturen systematisch höhere Schadenrisiken erzeugen.
Doch ohne strukturierte Datenanalyse bleiben diese Muster oft unsichtbar.
Risikotreiber verstehen: Der Schlüssel zur Steuerung
Wenn Versicherer beginnen, Schadenverläufe datengetrieben zu analysieren, verändert sich die Perspektive. Plötzlich werden Zusammenhänge sichtbar:
Bestimmte Baualtersklassen zeigen überdurchschnittliche Schäden.
Einzelne Regionen entwickeln auffällige Schadenmuster.
Bestimmte Deckungsbausteine oder Selbstbehaltsstrukturen führen zu systematisch höheren Schadenkosten.
Was vorher wie zufällige Ereignisse wirkte, lässt sich plötzlich erklären und noch wichtiger: steuern.
Typische Hebel entstehen dann an ganz unterschiedlichen Stellen:
- Zeichnungsrichtlinien
- Tarifierung und Segmentierung
- Präventionsmaßnahmen
- Portfolio-Steuerung
- Frühwarnsysteme für auffällige Entwicklungen
Das Entscheidende dabei: Es geht nicht darum, Risiken pauschal zu reduzieren.
Sondern darum, Risiken differenziert zu verstehen.
Warum viele Versicherer hier trotzdem nicht vorankommen
Der Engpass liegt selten in der Analysefähigkeit, sondern findet sich schon eine Stufe früher bei den Daten selbst.
In vielen Organisationen zeigt sich dabei ein ähnliches Bild: Objektdaten sind unvollständig, es fehlen Gebäudeattribute, Standortinformationen sind manchmal nur grob vorhanden und Schadeninformationen lassen sich nicht sauber mit Vertragsdaten verknüpfen.
Dadurch entstehen Analysegrenzen, lange bevor statistische Modelle überhaupt beginnen. Insbesondere im Bereich von Gebäude- und Objektrisiken spielt deshalb die Qualität der Daten eine zentrale Rolle. Externe Referenzdaten, Geo-Informationen oder strukturierte Gebäudedaten können interne Bestände erheblich aufwerten und eine präzisere Risikoanalyse ermöglichen.
Im Rahmen des Sustainable Data Hub haben wir in einer Vorstudie im Wohngebäudebereich untersucht, welche Gebäudedaten tatsächlich verfügbar sind und wie sie sich mit Geo- und Umweltdaten verbinden lassen.
Ergebnis war eine Bewertungsstruktur, die Risiken im Portfolio deutlich differenzierter sichtbar macht.
Wie datengetriebene Versicherer arbeiten
Versicherer, die hier erfolgreich sind, denken Schadenanalyse nicht als einmaliges Projekt, sondern als kontinuierlichen Prozess. Sie bauen Datenplattformen, die verschiedene Datenquellen zusammenführen (Bestandsdaten, Schadendaten, Objektinformationen, Geo- und Umweltdaten, externe Referenzdaten).
Auf dieser Grundlage entstehen Analysemodelle, die Risikomuster frühzeitig erkennen. So wird aus der Schadenanalyse ein Steuerungsinstrument für das gesamte Portfolio.
Die Rolle externer Datenpartner
Viele Versicherer stehen heute vor einer ähnlichen Herausforderung: Die eigenen Daten reichen für eine belastbare Risikoanalyse nicht aus. Gerade bei Gebäude- und Standortinformationen lassen sich interne Bestände häufig durch externe Datenquellen erheblich verbessern.
Primärquellen, Registerdaten oder Geo-Informationen können zusätzliche Objektattribute liefern, Risiken präziser bewerten und Segmentierungen schärfen.
Hier entstehen neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Versicherern und datengetriebenen Spezialisten. Wir unterstützen Versicherer dabei, bestehende Datenbestände zu analysieren, externe Quellen zu integrieren und daraus datenbasierte Steuerungsmodelle zu entwickeln.
Eine neue Perspektive auf Schäden
Die entscheidende Erkenntnis datenbasierter Portfolioanalysen ist eigentlich eine sehr einfache:
Schäden selbst sind Zufallsereignisse, doch die Risikostruktur eines Portfolios ist es nicht.
Wer diese Muster erkennt, kann Schäden nicht nur besser erklären.
Sondern auch aktiv beeinflussen.
Und genau darin liegt eine der spannendsten Entwicklungen der Versicherungsbranche:
Dass Daten beginnen, aus der Vergangenheit zu erzählen und gleichzeitig Entscheidungen für die Zukunft zu ermöglichen.