Externe Datenquellen als Effizienztreiber in der Gebäudeversicherung

Im Zuge der Digitalisierung sind immer mehr Gebäude- und Immobiliendaten verfügbar und besser zugänglich. Auf dem Fokustag „Gebäude- und Immobiliendaten“, den die Versicherungsforen gemeinsam mit ihren Partnern SkenData und ImmobilienScout24 am 4. und 5. März in Berlin durchgeführt haben, wurden Ansätze diskutiert, wie Versicherer diese Daten für eine verbesserte Risikoeinschätzung, das Marketing, die Produktentwicklung oder das Schadenmanagement nutzen können. Die Basis für den Abschluss einer Versicherung sind Angaben des Kunden zum versicherten Risiko. In der Wohngebäudeversicherung umfasst das beispielsweise Informationen zur Größe des Hauses, zur Anzahl der Nebengebäude, zur Bauartklasse, Ausstattung etc. Häufig muss der Kunde diese Daten aus dem Gedächtnis abrufen oder sich mühsam zusammensuchen. Ob die angegebenen Daten korrekt sind, liegt allein in seiner Hand. Das kann dann zum Problem werden, wenn ungenaue bzw. lückenhafte Angaben dem Versicherungsnehmer im Schadenfall den Versicherungsschutz kosten.

Typ:
Blogartikel
Rubrik:
Schaden & Leistung
Themen:
Big Data Gebäudeversicherung
Externe Datenquellen als Effizienztreiber in der Gebäudeversicherung

Mit Big Data zur besseren Risikoeinschätzung

Die Digitalisierung ermöglicht es Versicherern, auf andere und zum Teil auch genauere Datenquellen zuzugreifen und diese sowohl für die Risikoeinschätzung als auch für das Marketing, die Produktentwicklung oder das Schadenmanagement zu nutzen. Das verringert nicht nur den Aufwand für den Kunden, sondern gibt auch mehr Sicherheit bei der Datenangabe.

Auch Gebäude- und Immobiliendaten (Luftbilder, amtliche 3D-Gebäudedaten von Katasterämtern oder Landesvermessungsämtern) liefern eine Vielzahl an Informationen, die relevant für den Wiederherstellungswert und somit für den Antragsprozess sind. Allein über die Adresse stehen u. a. Informationen wie Gebäudetyp, Baujahr, Anzahl der Geschosse, Wohnfläche sowie An- und Nebengebäude zur Verfügung. Mithilfe von KI und entsprechenden Berechnungsverfahren kann damit ein nahezu exakter Wiederherstellungswert ermittelt werden. Die Informationen stehen sofort zur Verfügung und können in den Antragsprozess integriert werden. Noch einfacher wird es für den Kunden, wenn er nur ein Foto des Hauses inklusive der Standortdaten an den Versicherer schickt, der auf Basis dieser Daten den Gebäudewert ermittelt.

„Viele Versicherer beschäftigen sich mit neuen Methoden wie KI oder Machine Learning. Dabei birgt die Erschließung neuer Datenquellen weitaus größeres Potenzial.“ – Thomas Budzyn, Leitender Berater bei  Meyerthole Siems Kohlruss Gesellschaft für aktuarielle Beratung mbH

Im Bestand können bestehende Versicherungssummen analysiert und mit der aktuellen Wertermittlung verglichen werden. Anbauten, Nebenbauten oder Photovoltaikanlagen können erkannt und für Bestandsaktionen genutzt werden. Auch im Schadenfall können digitale Gebäude- und Immobiliendaten unterstützen und Auskunft über die aktuellen Versicherungssummen geben und damit die Schadenbearbeitung beschleunigen.

„Der gesamte Prozess in der Gebäudeversicherung wird in Zukunft von der Kundengewinnung, Bedarfs- und Risikoanalyse über die Beitragskalkulation, Underwriting , Portfoliosteuerung und Schadenregulierung vollständig datengestützt sein.“   – Sven Jantzen, Geschäftsführer, SkenData GmbH

Die Nutzung externer Datenquellen ist für die Branche transformativ, da sie unterschiedliche Prozesse effizienter gestalten und die Kundeninteraktionen vereinfachen kann. In Kooperation mit spezialisierten Dienstleistern kann die Branche diese externen Daten bereits heute gewinnbringend einsetzten. Die wohl größte Herausforderung ist, die Daten in die IT-Systeme der Versicherer zu integrieren.