Data Analytics

Die Versicherer haben, bedingt durch die komplexe Struktur der von ihnen angebotenen Produkte, eine Vielzahl an Informationen, welche ihre Kunden betreffen, und besitzen somit einen großen Wissensschatz. Bisher wurde dieser für bereits etablierte Themengebiete wie Schadenprojektion, Berichterstattung und Risk Management verwendet. In letzter Zeit stößt man in Fachartikeln, Medien, Diskussionen und Vorträgen auf Begriffe wie “Insuretech”, “Data Lake” und “Künstliche Intelligenz”. Handelt es sich dabei um eine reine Modeerscheinung oder um einen natürlichen Wandel der Versicherungsbranche?
Durch die immer größer werdende Rechen- und Speicherkapazität ergeben sich neue Möglichkeiten der Datenverarbeitung und somit der Datenanalyse. Mit modernen und rechenintensiven Methoden aus der künstlichen Intelligenz können zahlreiche Fragestellungen behandelt werden.

Wir unterstützen Sie gerne bei der Vorbereitung und Planung, den Data-Analytics-Vorhaben und dem Datenschutz:

    Datenschutz


    Übergreifend spielt der Datenschutz eine wichtige Rolle. Dieser muss während der gesamten Umsetzung eines Vorhabens beachtet werden. Zu berücksichtigen sind dabei folgende Aspekte:

    • Klärung der Umsetzbarkeit unterschiedlicher Vorhaben
    • Anwendung und Einhaltung der DSGVO
    • Herstellung der Querverweise zum EU-Recht.

    Vorbereitung und Planung von Data-Analytics-Projekten. Darunter fallen Aufgaben wie

    • Identifikation, Bereitstellung und Aufbereitung von Daten
    • Erstellen von Fachkonzepten
    • Auswahl passender Verfahren.

    Data-Driven Bestand-Analysen

    • Im Vorfeld als Vorbereitung für eine Migration
    • Analyse des Kundenverhaltens
    • Profitabilitätsanalyse von Teilbeständen
    • Auswirkungen verschiedener Ereignisse auf Teilbestände

    Fachliche Controlling-Tools

    • Neugeschäfts- und Leistungscontrolling
    • Kennzahlen wie Storno-, Sterblichkeits-, BU-Quote
    • Überprüfung von ETL-Prozessen

    Verbesserung der Datenqualität und Umsetzung sowie Konzeptionierung der favorisierten Lösung

    • Aufdeckung und potentielle Bereinigung von Inkonsistenzen in den Daten
    • Bestmögliche Schätzung (oder alternative Behandlung) von Missing-Values
    • Texterkennungssoftware zur Extraktion von Daten und Erkenntnissen aus unterschiedlichen Schreiben.

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