Die Tech-Industrie redet schon seit Jahren von den Auswirkungen von Big Data und der stark ansteigenden Vernetzung von Datenpools. Diese unheimlich großen Datenmengen, die im Internet, in der Cloud und in lokalen Rechenzentren gesammelt werden, sind laut IT-Business das Öl des 21. Jahrhunderts. Einer der wichtigsten und einflussreichsten Entwicklungen unserer Zeit. Doch während Öl-Ressourcen immer knapper werden, vermehren sich Datenmengen rasant und damit werden sie immer wertvoller für den wirtschaftlichen Fortschritt – auch, wenn nicht sogar besonders, für Versicherungen.

Doch wie können Versicherungen diese Datenmengen bestmöglich für sich nutzen und welche Vorteile hat Big Data in Versicherungen? In diesem Blogartikel geben wir dir einen Einblick in den Einfluss von Big Data in Versicherungen und geben dir 4 Tipps für ein besseres Datenmanagement.

Die Vorteile von Big Data in Versicherungen

Das Business Model von Versicherungen besteht fundamental aus der Auswertung von Daten. Die Vorteile von Big Data liegen daher auf der Hand. So berichtet die Guidewire, dass Big Data Versicherungen helfen kann, u.a. Risiken und Versicherungsansprüche zu bewerten, die Kundenzufriedenheit mittels personalisierter Kundenerlebnisse zu erhöhen sowie schneller und gezielter auf Kumulschäden zu reagieren.

Aber auch Betrugsmaschen können mittels Big Data in deiner Versicherung schneller und effizienter aufgedeckt werden. Große Datenmengen helfen dabei Verhaltens- und Schadensmuster zu erkennen und z.B. mit einer automatisierten Bilderkennung des Schadenfalls Betrügern das Handwerk zu legen.

Damit Versicherungen Big Data bestmöglich für sich nutzen können, ist ein gutes Datenmanagement fundamental. Denn um große Datenmengen zu sammeln, braucht es genügend Speicherplatz. Um aus diesen Datenmengen jedoch auch Muster zu erkennen und bewerten zu können, braucht es mehr als nur ein Archiv. Ein Dokumentenmanagementsystem mit KI-basierter Dokumentenerkennung und revisionssicherer Archivierung ist die perfekte Grundlage, um Big Data für sich nutzen zu können.

Wie du das Datenmanagement in deiner Versicherung verbessern kannst, zeigen wir dir in den folgenden 4 Schritten.

1. Saubere Stammdatenpflege

IT-Expert:innen reden vom „Shit-in-shit-out“-Prinzip. Oder besser gesagt: eine schlechte Datenpflege führt auch zu einem schlechten Datenmanagement in Versicherungen. Die Vorteile von Big Data beziehen sich nicht nur auf die Sammlung von Daten, sondern auf deren Auswertung. Es reicht also nicht lediglich eine Menge an Daten zu besitzen, wenn du nichts mit ihnen anfangen kannst. Um von den Vorteilen von Big Data zu profitieren, ist es also wichtig, dass Daten zu jeder Zeit korrekt und vollständig in deinem Versicherungssystem vorhanden sind. So können Analysen korrekt ausgewertet und es können strategische, datenbasierte Entscheidungen getroffen werden.

Der Einsatz von Technologien kann bei der Aktualisierung und Anreicherung von Versicherungsdaten eine entscheidende Rolle spielen. So kann künstliche Intelligenz doppelte Datensätze, wie zum Beispiel Kundendaten, identifizieren, Datensätze mit fehlenden Informationen (z.B. Postleitzahlen) anreichern und Trends sowie Muster in großen Datenmengen erkennen.

2. Setze auf Standards

Die Integration von branchenweiten Standards ist ein kritischer Einflussfaktor für ein effizientes Datenmanagement. Du kennst es wahrscheinlich aus erster Hand: Versicherungen operieren mit einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme. Jedes System hat seine Daseinsberechtigung und hilft bei der täglichen Arbeit. Jedoch wird durch das Individualisieren der Software auch das Datenhandling, der sichere Datenaustausch und die Analyse von vorhandenen Daten oftmals erschwert. IT-Expert:innen raten daher zu so viel Standard wie möglich und so viel Customizing wie nötig. Denn so können IT-Dienstleister den bestmöglichen Support gewährleisten, Fehlerquellen minimieren und Ausfallzeiten reduziert werden. Gerade wenn es um Big Data geht, bietet es sich an Standards einzusetzen, sodass Versicherungen effizient arbeiten können, ohne zu viel Zeit für das Datenmanagement aufzuwenden.

3. Kleine Schritte mit großem Impact

Auf einen Schlag das komplette Datenmanagement zu optimieren und bestenfalls sogar mittels Workflows in der Dunkelverarbeitung zu automatisieren, klingt eher nach einer perfekten Welt als nach Realität. Fakt ist: Um Big Data in Versicherungen für sich nutzen zu können, bedarf es nicht unbedingt ein großes, kostspieliges Migrationsprojekt und ein neues DMS. Oft sind es die kleinen Verbesserungen, die einen signifikanten Unterschied machen können. So kannst du bereits mit der Einbindung eines einzigen Workflows, zum Beispiel für die Adressänderung von Versicherten, deine Datenqualität erheblich verbessern. Ganz nebenbei entlastest du auch noch deine Mitarbeitenden von zeitfressenden Routineaufgaben und optimierst das Kundenerlebnis für deine Versicherten. Ein agiles Vorgehen, bei dem in iterativen Schritten auf eine Dunkelverarbeitung gesetzt und kontinuierlich bewertet wird, hat sich bei unseren Versicherungskunden in der Vergangenheit als besonders effektiv erwiesen.

Exkurs: Die Dunkelverarbeitung als Stütze für die Nutzung von Big Data in Versicherungen

Wenn wir von Big Data sprechen, reden wir über unvorstellbar große Datenmengen. So groß, dass sie kaum manuell verwaltet werden können. Die Prozessautomatisierung ist ein erster Schritt, um Big Data effektiver managen zu können. Die Dunkelverarbeitung geht noch einen Schritt weiter. Sie ermöglicht eine vollständig automatisierte Bearbeitung von Geschäftsvorgängen ohne manuelle Eingriffe. Das heißt in der Dunkelverarbeitung muss kein:e Mitarbeitende:r Versicherungsunterlagen in einen Workflow einkippen, prüfen oder ablegen. Die Dunkelverarbeitung läuft 100 % automatisiert. Verschiedene Software-Lösungen können untereinander kommunizieren und auf Basis vorhandener Daten entsprechend handeln.

Ein Beispiel: Ein Versicherter zieht um und möchte seine Adresse ändern. Er meldet sich bei dem Versicherungsportal an und folgt den Schritten zur Adressänderung im Kundenportal. Für den Versicherten ist der Prozess nach der Eintragung im Kundenportal bereits abgeschlossen. Damit diese Adressänderung nun auch in den Systemen der Versicherung angepasst wird, startet ein automatisierter Workflow. Die Stammdaten des Versicherten werden im DMS ausgelesen, extrahiert und mittels künstlicher Intelligenz angepasst. Am Ende werden die angepassten Daten des Versicherten revisionssicher gespeichert, sodass Änderungen transparent nachvollziehbar gemacht werden.

Durch die Dunkelverarbeitung fallen also zeitfressende Routineaufgaben weg und die Datenqualität wird erheblich verbessert. Gleichzeitig können Mitarbeitende durch das d.velop process studio Workflows first-hand ohne Programmier-Kenntnisse mitgestalten und verbessern dadurch nicht nur das Kundenerlebnis in Versicherungen, sondern auch ihre tägliche Arbeit.

4. Beziehe Mitarbeitende und Fachabteilungen in deiner Versicherung ein

Welche Fachabteilungen deiner Versicherungen verwalten die meisten Daten? Diese Mitarbeitenden sind deine Datenmanagement-Experten:innen. Ihre Erfahrungen, Bedürfnisse, Probleme und Herausforderungen sind die Basis, wenn du das Datenmanagement in deiner Versicherung verbessern möchtest. Höre dir genau an, womit sie in ihrer täglichen Arbeit zu kämpfen und welche Wünsche sie vielleicht auch an eine Automatisierung dieser Prozesse haben. Die Dunkelverarbeitung von Versicherungsprozessen, wie zum Beispiel Kündigungen, Adressänderungen, Postrückläufern oder das Auslesen von Versicherungsdaten kann nur erfolgreich sein, wenn Mitarbeitende dieser Evolution positiv gegenüberstehen.

Fazit: Versicherungen müssen ihre Datenstrategie neu denken

Die zunehmende Bedeutung von Big Data in Versicherungen unterstreicht die Notwendigkeit eines ausgeklügelten Datenmanagements. Versicherer stehen vor der Herausforderung, große Datenmengen nicht nur zu speichern, sondern sie auch sinnvoll für die Risikobewertung, Steigerung der Kundenzufriedenheit, Beschleunigung der Schadensbearbeitung und die Betrugserkennung zu nutzen.

Stammdaten sind das Fundament, um diese datenbasierten Entscheidungen zu treffen. Fehlende oder fehlerhafte Daten untergraben die Qualität der Auswertungen und haben somit einen großen Einfluss auf die Strategie von Versicherungen. Eine gute Datenqualität ist also das A und O, um von den Vorteilen von Big Data zu profitieren. Jedoch bringt Big Data in Versicherungen auch einige Herausforderungen mit sich. Denn um Daten stets aktuell zu halten, braucht es enorme Ressourcen. Daher bietet es sich an Routine-Prozesse zu automatisieren und mittels Workflows dunkel zu verarbeiten.