Wie Software die Versicherungsbranche auf den Kopf stellen wird

Brandon Lewis
05.01.2022 13:19:25

Die digitale Transformation ist für die Versicherungsbranche unverzichtbar geworden, denn Software-Innovationen versprechen Unternehmen, die zur Avantgarde der technologischen Revolution gehören, eine dreifache Belohnung: niedrigere Kosten, bessere Kundenerfahrungen und höheres Wachstum. Und doch hat die Versicherungsbranche neue Technologien viel langsamer angenommen, als andere Branchen, was zum Teil vielleicht an den hohen Eintrittsbarrieren für störende neue Marktteilnehmer liegt. Unabhängig davon ist Widerstand zwecklos. Der Wandel wird kommen, und die Versicherer müssen ihn annehmen, denn wie Klaus Schwab vom Weltwirtschaftsforum sagt:

In der neuen Welt frisst nicht der große Fisch den kleinen Fisch, sondern der schnelle Fisch den langsamen Fisch.

Schauen wir uns an, wie diese Technologien die Versicherungsbranche verändern werden:

Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten für die Versicherungsbranche, wobei die vernetzten Geräte vom Auto über das Haus bis zur Gesundheit reichen. Während früher das Risiko und die Prämien auf der Grundlage von Proxy-Faktoren, wie z. B. dem Alter, berechnet wurden, ermöglichen es die zunehmend in Autos eingebauten Sensoren, sich stattdessen auf das Verhalten des Fahrers zu stützen. Gute, vorsichtige Fahrer könnten Rabatte erhalten. In ähnlicher Weise könnten Sensoren wie die in Apple Watches oder Googles FitBit dazu verwendet werden, das Fitnessprogramm einer Person und ihr Risiko für bestimmte Krankheiten zu ermitteln. Dies stellt in vielerlei Hinsicht einen Übergang von der gemeinschafts- bzw. gruppenbasierten Risikoberechnung zu individuellen Berechnungen dar.

Die IT-Revolution wird sich am deutlichsten in der Automobilindustrie bemerkbar machen, wo das kommende Aufkommen autonomer Fahrzeuge die Zahl der Verletzungen und Unfälle wahrscheinlich drastisch senken wird. Noch bevor Autos wirklich selbstfahrend sind, trägt die IoT-Revolution in Autos dazu bei, Risiken zu verringern und das Fahren sicherer zu machen. Vom automatischen Einparken bis hin zu Sensoren, die den Fahrer vor Objekten in seinem toten Winkel warnen, wird das Risiko allmählich gemindert. Daher müssen die Versicherer möglicherweise von einem risikobasierten Einnahmemodell zu einem Modell übergehen, bei dem sie zusätzliche Dienstleistungen anbieten, z. B. Warnungen, wenn das Auto gewartet werden muss, oder den Verkauf von Geolokalisierungsdaten an Dritte zu Werbezwecken.

Künstliche Intelligenz & maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden auch in der Versicherungsbranche vielfältige Anwendungen finden. KI-Chatbots verbessern das Kundenerlebnis und reduzieren die Arbeitskosten in Form von Agenten. Von der schnellen Ausstellung neuer Policen über das Upselling bis hin zur Bearbeitung von Schadensfällen können diese Chatbots den Kunden einen schnelleren und besseren Service bieten und gleichzeitig die Ausgaben der Unternehmen für Agenten reduzieren, die bei einigen Versicherern den Wert der ersten Jahresprämie erreichen können. Darüber hinaus werden die Anwendungen dieser technischen Hilfsmittel vielfältig sein, einschließlich:

  • Produktpreisgestaltung
  • Fraud-Erkennung
  • Underwriting
  • Schadenverhütung

Automatisierung

Das derzeitige Geschäftsmodell der Versicherer ist reif für eine Veränderung. Es ist arbeitsintensiv, und die Vertreter erhalten Provisionen. Es ist leicht vorstellbar, dass ein digitaler Marktteilnehmer einen Wettbewerbsvorteil erlangt, indem er diese Kostenquelle eliminiert und stattdessen direkt an die Verbraucher über Apps oder Websites verkauft. Dies bietet auch die Möglichkeit, rund um die Uhr zu verkaufen.

Die Automatisierung wird wahrscheinlich weit verbreitete Anwendungen finden. McKinsey schätzt zum Beispiel, dass die Automatisierung die Kosten einer Schadensabwicklung um bis zu 30 % senken könnte. Automatisierte Prozesse werden nicht nur die Kosten senken, sondern auch für ein schnelleres und besseres Kundenerlebnis sorgen. Die Automatisierung wird den Versicherern auch bei der Skalierung helfen. Viele Prämien oder Policen, deren Bearbeitung früher Tage dauerte, können jetzt in wenigen Minuten oder Stunden erledigt werden.

Advanced Predictive Analytics

Bereits 2019 meldeten zwei Drittel der Versicherer eine Kostensenkung und 60 % eine Umsatzsteigerung dank Predictive Analytics. Dies wird sich nur noch verstärken. Immer mehr Daten werden aus erster Hand stammen, z. B. aus dem Internet der Dinge (IoT), sozialen Medien usw. Die Versicherer werden in der Lage sein, Preis- und Risikopräferenzen genauer vorherzusagen. Ebenso werden die Versicherer in der Lage sein, festzustellen, welche Kunden am meisten gefährdet sind, ihre Verträge zu kündigen oder zu reduzieren, und ihnen besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Mit der Fähigkeit, künftige Kundenbedürfnisse vorherzusagen, werden Versicherer in der Lage sein, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und die Kundentreue zu erhöhen.

Aufbau der notwendigen digitalen Infrastruktur

Die vier oben genannten Technologien sind nur der Anfang der Innovationswelle, die auf die Versicherungsbranche zukommt. All dies wird jedoch nicht möglich sein, wenn die digitale Transformation nicht effizient und effektiv durchgeführt wird.

Die digitale Transformation kann eine herkulische Herausforderung darstellen. Abgesehen von der institutionellen Trägheit vieler Versicherer sind CEOs und CIOs mit der überwältigenden Komplexität der Softwareentwicklung konfrontiert. Millionen von Codezeilen sind für den Menschen nicht mehr nachvollziehbar und machen die Softwareproduktion zu einem undurchsichtigen, ineffizienten Prozess.

Software Process Mining bringt die dringend benötigte Transparenz in die Softwareentwicklung. Für Führungskräfte bieten Software-Visualisierungen und Echtzeit-KPIs ein intuitives Verständnis des Zustands und des Fortschritts der digitalen Transformationsbemühungen. Dies kann als Grundlage für die Digitalisierungsstrategie und -planung dienen. Für Entwickler verbessern umsetzbare Einblicke und Drill-Downs bis tief in den Quellcode die Effizienz, verringern das Risiko von Fehlern und maximieren den Output der wertvollen Zeit der Entwickler.

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Dieser Artikel wurde von Brandon Lewis auf Englisch geschrieben und von Julia Page auf Deutsch übersetzt.