Newsletter Oktober 2015

Das Datenparadoxon: Datenanalyse vs. Datenschutz

Laut einer aktuellen Umfrage halten drei Viertel der Befragten Google nicht für sicher und vertrauenswürdig. Trotzdem führt Google seit Jahren die Liste der beliebtesten Suchmaschinen an und die Marktanteile sind in Deutschland so hoch wie nirgends sonst. In Bezug auf die Erhebung unserer persönlichen Daten sind wir – gerade in Deutschland – besonders vorsichtig und sensibel. Trotzdem ist die „Payback“-Karte, mit der man in vielen Geschäften Bonuspunkte sammeln kann, dafür aber sein Kaufverhalten preis gibt, nach der EC- und der Kreditkarte die meistgenutzte Plastikkarte Deutschlands: Rund drei Millionen Mal pro Tag wird sie in Deutschland verwendet.

Dieses Datenparadoxon führt zu ratlosen Gesichtern. Wie sollen Unternehmen mit diesem widersprüchlichen Kundenverhalten umgehen?

Vor allem unter dem Schlagwort „Big Data“ werfen die Diskussionen um rechtmäßige Datennutzung regelmäßig neue Wellen. Der dezente Hinweis „Kunden, die diesen Artikel kauften, kauften auch“ in Online-Shops ist dabei nur der Anfang. Das amerikanische Analystenhaus Celent testete vor kurzem die Toleranzschwelle ihrer Befragten etwa mit folgendem Hinweis: „Wir haben festgestellt, dass Sie kürzlich vier Glückspiel-Websites besucht haben. Ihr Profil deutet darauf hin, dass Sie anfällig für Spielsucht sein könnten. Klicken Sie hier, um mit jemandem über eine Bewältigungsstrategie zu reden. Wir haben sichergestellt, dass diese Websites Ihre Kreditkarten nicht weiter belasten.“ Es dürfte kaum überraschen, dass diese Nachrichten bei den Befragten nicht sehr gut ankamen. Jedoch fand jede Nachricht auch einzelne Fans, so die Initiatoren des Experiments. Insgesamt aber resümiert die Untersuchung, dass Kunden keine individuellen Nachrichten eines Unternehmens erhalten wollen, die auf eine eingehende Analyse der Kundendaten schließen lassen.

Eine Nutzungsfacette von Big Data, die auch im Versicherungskontext an Bedeutung gewinnt, sind die „Predictive Analytics“. Eigentlich war so etwas immer eine Paradedisziplin der Aktuarskunst. Wieso braucht es dafür jetzt auf einmal einen englischen Begriff und warum sollte sich die Assekuranz überhaupt damit beschäftigen? Im Wesentlichen deshalb, weil die Digitalisierung das Spielfeld grundlegend verändert hat. Früher waren Statistiken und Prognosen ein mühsames und aufwändiges Unterfangen. Um die Modelle überhaupt handhabbar zu machen, galt es, die Eingabeparameter möglichst stark zu reduzieren und idealerweise schon vorab die entscheidenden Determinanten vorzuselektieren. Der Aufwand lohnte nur bei wirklich wichtigen Entscheidungen, wie etwa der Tarifierung oder Produktgestaltung. Auch zur Abschätzung der Kreditwürdigkeit und bei der Betrugserkennung ist das fast schon ein alter Hut. Seitdem große Teile der mühsamen Aufgaben von Computern erledigt werden, spricht nichts mehr dagegen, die Techniken auch für einfachere Fragestellungen einzusetzen. Auch ist die Reduktion des Modells längst nicht mehr so wichtig, in gewisser Hinsicht finden selbstlernende Systeme die sprichwörtliche Nadel umso besser, je mehr Heu auf den Haufen geschüttet wird. So können Details entdeckt werden, die aus früheren Modellen herausoptimiert worden wären.

In der Assekuranz ist z.B. der elektronische oder elektronisch unterstützte Vertrieb ein Bereich, in dem künftig verstärkt Predictive-Analytics-Modelle eingesetzt werden. Bislang ist die Aufmerksamkeit sehr auf die Optimierung der Customer Journey und auf die Optimierung der Mailings gerichtet. Mittelfristig erwarten wir, dass Predictive Analytics tiefer in der Wertschöpfungskette ansetzen und beispielsweise die Rabattsysteme der Versicherer stark beeinflussen werden. Eher früher als später werden Marktteilnehmer vollelektronisch Prognosen zur individuellen Zahlungsbereitschaft ihrer Interessenten vornehmen und Produkte in der entsprechenden Größenordnung anbieten. Langfristig werden durch prädiktive Modelle zudem völlig neue Möglichkeiten in der Schadenprävention entstehen. Ob es der Assekuranz gelingt, davon zu profitieren, und ihren Kunden stärker als Schadenvermeider denn als Schadenregulierer zur Seite zu stehen, ist eine spannende Frage. Entscheidend ist dabei, wer es schafft, einerseits die notwendige Telematikinfrastruktur in der Fläche, in Gebäuden oder rund um bestimmte Geräte oder Gebrauchsgüter zu schaffen, um die relevanten Daten zu erheben.

Dass Kunden bereits heute ihre Daten für eine relativ geringe Gegenleistung rausgeben (siehe Payback) ist bewiesen. Wie die Bereitschaft für tiefergehende Analysen ist, wird sich herausstellen müssen. Beachtet werden sollte jedoch eines: Der Leitspruch „Was der Kunde nicht weiß, macht ihn nicht heiß“ birgt höchstes Konfliktpotenzial. Transparenz und Offenheit, wie und wo die persönlichen Daten der Kunden genutzt und ausgewertet werden, sollte oberste Prämisse sein. Nur so können Big-Data-Analysen und Predictive Analytics ein zukunftsfähiges Verfahren für die Assekuranz werden.

7. Messekongress "IT für Versicherungen"

Welche weiteren Trends, Möglichkeiten und Entwicklungen die Digitalisierung für die Assekuranz bietet, erfahren Sie am 24. und 25. November 2015 in Leipzig. Auf dem siebten Messekongress „IT für Versicherungen“ haben die Teilnehmer Gelegenheit, mit Keynote-Speakern und Fachreferenten zu diskutieren und in den offenen Dialog zu treten. Wir freuen uns, Sie beim Messekongress in Leipzig zu begrüßen! Alle Informationen zur Veranstaltung finden Sie unter www.assekuranz-messekongress.de/it .

Weitere Themen dieses Newsletters

Weitere Themen unseres Newsletters sind aktuell stattfindende User Group-Treffen, Hinweise auf Fachkonferenzen sowie Nachrichten aus unserem Partner- und Wissenschaftsnetzwerk. Wir wünschen Ihnen eine angenehme Lektüre und freuen uns über Ihre Rückmeldungen.

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Katharina Thiemann, Leiterin Pressearbeit
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