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Branche

Die intelligente Versicherung – mit Big Data und Analysen

Daten sind für die Versicherungswirtschaft seit jeher von unschätzbarem Wert, doch die Entwicklung von Big Data hat völlig neue globale Herausforderungen mit sich gebracht. Heute müssen Versicherungsanbieter immense Datenmengen aus den unterschiedlichsten Quellen schnell und kosteneffektiv erfassen, verarbeiten, analysieren und auf ihrer Basis neue Entscheidungen treffen.

Da den meist veralteten Analysewerkzeugen die dafür erforderliche Kapazität und Agilität fehlen, entscheiden sich immer mehr Unternehmen für die Cortana Intelligence Suite, eine Fully Managed Suite für Big Data und Advanced Analytics, um ihren heutigen Daten-, Analyse- und Intelligence-Bedarf zu erfüllen.

Machine Learning als modernes Werkzeug

Bei If P&C Insurance, einem führenden Anbieter von Sach- und Haftpflichtversicherungen mit über drei Millionen Kunden in Nord- und Osteuropa, wurde in einem Microsoft-Pilotprojekt zu Azure Machine Learning (ML) evaluiert, wie gut die Cortana Intelligence Suite die verschiedenen Aspekte prädiktiver Modellierung abbilden kann. Der Erfolg des Pilotprojekts veranlasste If P&C dazu, die bisherige interne SAS-Plattform vollständig abzulösen.

Im Pilotprojekt wurden drei Anwendungsszenarien evaluiert: Mit einem Abwanderungsmodell sollte vorhergesagt werden, ob ein Kunde seine Police innerhalb von 40 Tagen vor oder nach seinem Verlängerungsdatum kündigen würde. Mit einem Up-Selling-Modell wollte man die Erfolgswahrscheinlichkeit einer Vertriebsinitiative für bestimmte Kunden prognostizieren. In beide Modelle wurden Daten wie Alter, Vertragsdauer, Produktnutzung, Zahlungsmodalitäten, Informationen über den Haushalt sowie Kontaktpunkte per Telefon und im Internet einbezogen. Das dritte Szenario, ein Textanalyseprojekt für E-Mails, sollte die Klassifizierung eingehender E-Mails erleichtern, um beispielsweise Nachrichten mit negativer ‚Stimmung‘ herauszufiltern, die ein erhöhtes Risiko für die Abwanderung eines Kunden darstellen könnte.

Mit der Lösung wurden die Erwartungen von If P&C in allen evaluierten Anwendungsszenarien erfüllt oder sogar übertroffen. Da die Komponenten der Cortana Intelligence Suite nahtlos ineinandergreifen, konnte das Unternehmen mithilfe der Azure ML-Webdienste die Predictive-Analytics-Ergebnisse rasch in eine durchgängige Datenpipeline integrieren. Zudem trug die Lösung zu mehr Produktivität bei, was kürzere Einarbeitungszeiten bei Data Scientists und Engineers zur Folge hatte, und man geht bei If P&C von erheblichen Einsparpotenzialen aus, die sich mit der Cortana Intelligence Suite realisieren lassen. Neben Azure ML nutzt der Anbieter auch Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse und Azure HDInsight und integriert diese in Microsoft Dynamics 365.

Vorteile auf ganzer Linie

Mit der Cortana Intelligence Suite können Versicherungen das Potenzial ihrer Daten im vollen Umfang nutzen, um beispielsweise für Entscheider im Risikomanagement fokussierte, aussagekräftige Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen. So lassen sich mithilfe von Finanzmodellen dynamische Risikoansichten für Bereiche wie Kundenrentabilität, Abwanderungstendenzen oder auch Betrugsversuche erstellen. Die integrierten Funktionen für Advanced Analytics erlauben eine kontinuierliche Betrachtung und Auswertung der Kundenbasis und sorgen in Kombination mit leistungsstarken Visualisierungswerkzeugen in jeglichen Risikobereichen für mehr Transparenz.

Porträt von Patric Fedlmeier, Stv. Vorsitzender des Vorstands, Ressort: Vertrieb, Marketing, IT und Organisation, Provinzial Rheinland Versicherung AG „Die aktuellen Anforderungen an das Risikomanagement erfordern eine Nutzung von flexiblen, skalierbaren Cloudressourcen. Wenn wir schnell auf Kundenanforderungen reagieren wollen, ist eine flexible Bereitstellung von Ressourcen ein entscheidender Faktor.“

Patric Fedlmeier, Stv. Vorsitzender des Vorstands, Ressort: Vertrieb, Marketing, IT und Organisation, Provinzial Rheinland Versicherung AG

 

Fazit

Da in der Versicherungswirtschaft immer mehr Daten produziert werden, müssen im Risikomanagement immer größere Volumina von Datenmodellierungen gesteuert werden. Mit leistungsstarken Intelligence-Lösungen können Versicherungen aus ihren Daten echten Geschäftsnutzen generieren, indem sie ihre Risikomodelle erweitern, verbessern und sie als Grundlage für fundierte Entscheidungen nutzen.

 

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