Datenstrategie als Basis präziser Risikoanalysen in der Kumulprüfung
Daten sind wie ein wilder Garten: reich an Potenzial, aber oft ungepflegt und chaotisch. In der Versicherungsbranche fehlt es häufig an einer systematischen Pflege, die Ordnung und Wachstum ermöglicht. Hier liegt das Grundproblem: eine fragmentierte Datenlandschaft und ein mangelhafter Umgang mit Daten. Diese Herausforderungen sind allgegenwärtig und nicht spezifisch für einzelne Prozesse oder Anwendungsfälle.
Ein Beispiel hierfür ist die Kumulprüfung, also die Bewertung von Risiken durch Schadenshäufungen. An diesem Beispiel zeigt sich, wie externe Daten gewinnbringend genutzt werden könnten, wenn die übergeordnete Datenstrategie stimmt.
Kumulprüfung als Beispiel: Ein Tanz mit den Daten
Die Kumulprüfung illustriert die Vorteile und Herausforderungen einer datengetriebenen Herangehensweise besonders gut. In einer idealen Welt könnten Versicherer externe Datenquellen wie Wetterdaten, Geoinformationen oder wirtschaftliche Trends problemlos integrieren, um präzisere Risikoeinschätzungen vorzunehmen. Doch diese Vision bleibt für viele ein unerreichbares Ziel. Die Ursache liegt nicht in der Komplexität der Kumulprüfung selbst, sondern in der grundlegenden Schwierigkeit, externe und interne Daten in einem kohärenten System zu vereinen.
Wo scheitert die Anbindung externer Daten?
Das Kernproblem ist die fehlende übergeordnete Datenstrategie. In vielen Unternehmen führen isolierte Datenpools, inkompatible Formate und veraltete Systeme zu einem Datenchaos. Ohne zentrale Datenhubs wird die Integration externer Datenquellen zu einem schwer lösbaren Puzzle.
Dabei sind Datenhubs entscheidend: Sie funktionieren wie Drehkreuze, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, standardisieren und geordnet weiterleiten. Für die Kumulprüfung bedeutet das, dass externe (Geo)Informationen effizient eingebunden und Risiken präziser bewertet werden können. Das Beispiel der Kumulprüfung verdeutlicht somit die Notwendigkeit eines systematischen Ansatzes im Umgang mit Daten.
Versicherer und das Erbe der Datensilos
Die Problematik der fragmentierten Datenlandschaft hat historische Wurzeln. Gewachsene IT-Strukturen und Abteilungskulturen haben dazu geführt, dass jede Abteilung ihre eigenen Dateninseln pflegt. Eine Überwindung dieser Silos würde tiefgreifende Veränderungen erfordern – von einer gemeinsamen Datenstrategie bis hin zu Investitionen in neue Technologien. Diese Veränderungen sind jedoch eine notwendige Voraussetzung, um Prozesse wirklich effektiv zu gestalten.
Der Weg aus dem Chaos: Smarte Datenökosysteme
Die Lösung liegt in der Entwicklung smarter Datenökosysteme, die Fragmentierung überwinden und externe Datenquellen nahtlos einbinden. Moderne Cloud-Technologien und zentrale Datenhubs können genau das leisten. Sie schaffen Transparenz, Standardisierung und Ordnung – nicht nur für die Kumulprüfung, sondern auch für viele andere datengetriebene Prozesse.
Warum sich die Mühe lohnt
Eine durchdachte Datenstrategie ist kein Selbstzweck, sondern ein echter Wettbewerbsvorteil. Sie bietet Versicherern die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu beschleunigen und die Präzision in der Risikobewertung zu erhöhen. Im Kontext der Kumulprüfung bedeutet das beispielsweise präzisere Analysen, bessere Prognosen und effizientere Schadensregulierung. Aber auch darüber hinaus öffnet eine starke Datenstrategie neue Türen, beispielsweise für dynamische Tarifmodelle oder proaktive Schadenprävention. Künstliche Intelligenz kann diese Transformation zusätzlich beschleunigen, indem sie Muster in großen Datenmengen erkennt und von hochwertigen, strukturierten Daten profitiert.
Vom Chaos zur Chance: Datenstrategie als Wettbewerbsvorteil
Der Aufwand für eine solide Datenstrategie mag erst einmal hoch erscheinen, doch die Vorteile überwiegen bei Weitem. Wer auf eine nachhaltige Datenstrategie setzt, verschafft sich eine klare Position im Markt. Versicherer, die ihre Daten intelligent nutzen und verknüpfen, werden in der datengetriebenen Welt nicht nur bestehen, sondern auch führen.