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genaue Risikobewertung und Preisgestaltung
Die Präzision bei der Preisgestaltung von Risiken ist ein zentrales Thema für Unternehmen in der Versicherungsbranche.
Traditionelle Risikomodelle stützen sich auf statische und historische Daten, was verständlicherweise Raum für Ineffizienzen lässt. Realitätsnahe Variablen wie Verhaltensmuster und Umweltbedingungen können die Genauigkeit der Preisgestaltung erhöhen.
Obwohl Echtzeit-Betriebsdaten oft zugänglich sind, stehen die Versicherer häufig vor der Herausforderung, sie in ihre bestehenden Systeme zu integrieren.
Dies führt zu pauschalen Risikoeinschätzungen, die entweder zu niedrige oder zu hohe Preise für die Policen vorsehen. Ein sich schnell entwickelnder Versicherungsmarkt erfordert definitiv mehr Präzision, wenn Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben will.
Bewertung der verfügbaren Optionen
Bei dem Versuch, die Bewertung des Versicherungsrisikos zu verbessern, untersuchen Unternehmen in der Regel die folgenden Punkte:
#1: Verbesserte historische Modellierung
Der Einsatz fortschrittlicher versicherungsmathematischer Techniken kann zu schrittweisen Verbesserungen führen, ist aber durch die statische, nicht anpassungsfähige Natur historischer Daten begrenzt.
#2: Manuelle Risikobewertung der Versicherung vor Ort
Diese Bewertungen sind zwar in bestimmten Fällen effektiv, aber immer noch zu zeit- und ressourcenaufwändig und bieten nur eine Momentaufnahme der Bedingungen und keine konsistenten Erkenntnisse.
#Nr. 3: Basis-Telematik-Lösungen
Einfache Telematiklösungen können für bestimmte Branchen wie die Automobilindustrie von Nutzen sein. Diesen Lösungen mangelt es jedoch noch an Skalierbarkeit und sie können die Bedürfnisse von gewerblichen Versicherern in allen Marktsegmenten nicht vollständig erfüllen.
Auch wenn sie teilweise hilfreich sind, liefert keine dieser Lösungen die nuancierten Einblicke, die für eine umfassende Risikobewertung erforderlich sind – und genau hier hat das Internet der Dinge das Potenzial, das Feld zu revolutionieren.
Die beste Lösung
IoT + ML + Cloud Computing + Automatisierung
IoT-verbundene Geräte ermöglichen es Versicherern, Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen wie Umweltsensoren, Maschinenkomponenten und Standortverfolgern zu nutzen. Diese Fähigkeit bringt die folgenden Vorteile mit sich:
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Erstens, die dynamische Risikoprofilierung.
Datenströme liefern kontinuierlich Erkenntnisse über sich entwickelnde Risiken, von Maschinenverschleiß und Gesundheitszustand bis hin zu Sicherheitsbedingungen am Arbeitsplatz.
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Zweitens, erweiterte Faktoren für die Preisgestaltung.
Dank Variablen wie Vibrationsmetriken oder Nutzungsmustern können Versicherer ihre Preismodelle mit unvergleichlicher Präzision gestalten.
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Drittens: Nahtlose Integration mit Analyseplattformen.
IoT-Lösungen können Echtzeitdaten direkt an Underwriting-Plattformen und Machine Learning-Tools senden, um eine sofortige Analyse und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Dank der Cloud kann das gesamte Ökosystem große Mengen an IoT-Daten speichern und verarbeiten, um mit den eingebauten ML-Mechanismen das erforderliche Niveau der Analyse zu gewährleisten.
Durch die Automatisierung von Teilen des Prozesses stellen die Versicherer außerdem sicher, dass ihre Kunden einen viel schnelleren und relevanteren Service genießen können.
Ergebnisse: angemessenere Bewertung des Versicherungsrisikos
Die Einführung der IoT-gesteuerten Risikobewertung für Versicherungen bringt erstaunliche Ergebnisse:
A01
Erstens: verbesserte Preisgenauigkeit.
IoT-gestützte Risikomodelle sind sogar 25 % präziser als bisher, was zu wettbewerbsfähigeren Prämien führt.
A02
Zweitens: Verbesserte Kundenzufriedenheit und Kundenbindung
Dank wettbewerbsfähigerer Policen kommen die Kunden in den Genuss erschwinglicherer Preise und Anreize für die Beibehaltung eines risikoarmen Profils.
A03
Drittens: Bessere betriebliche Effizienz.
Automatisierung und ML-gesteuerte Erkenntnisse verkürzen die Underwriting-Zeit erheblich.
