Disruption in der Versicherungswelt
Versicherungswelt: Technologien wie KI ändern die Branche nachhaltig
Versicherungswelt: Technologien wie KI ändern die Branche nachhaltig
Wie Customer-Self-Service-Portale (CSSP) die Kundenbindung bei Versicherungsgesellschaften erhöhen, diskutierte die TREND-REPORT-Redaktion mit Sascha Däsler, Manager PPI AG.
Schon seit der Kaiserzeit ist auf manch starke Gemeinschaft Verlass. Doch Zeiten ändern sich. Der Kunde ist längst digital und seine Verträge sind oft online abgeschlossen. Schade nur, dass die restliche Kommunikation mit den Versicherern oft noch abläuft wie unter der Pickelhaube konserviert – per Post. Zwar gibt es auch Kundenportale, doch handelt es sich dabei entweder um aufwendig implementierte Self-Service-Systeme mit komplizierten Identifikations- und Authentifizierungsverfahren oder um ins Web übertragene Papierformulare. „Beide Varianten erfüllen nicht die Anforderungen, die ein Kunde an einen digitalisierten Prozess hat“, weiß Däsler.
E-Commerce-Erfolge belegen, dass konsequent digitale und automatisierte Prozesse einen hohen Servicelevel gewährleisten und so zu glücklichen und zufriedenen Kunden führen.
„Joy of Use“ ist daher auch das passende Stichwort mit dem die PPI diesen Ansatz überträgt. Durch den Abbau von Einstiegshürden, die Implementierung intelligenter Business-Rules und die Fokussierung auf das Notwendige wird eine hohe Kundenzufriedenheit erzielt. Bei der Schadensregulierung bspw. sind vollständig erfasste Daten sowie Nachweise über eingetretene Schadenfälle essenziell. „Unser CSSP erfasst nur die notwendigen Daten und bereitet diese strukturiert auf, fordert alle notwendigen Nachweise an und speist diese in die Systemlandschaft des Versicherers ein“, so Däsler.
Da nur valide Daten akzeptiert werden, sind auch nur valide Schadensmeldungen möglich. Eine langwierige Korrespondenz mit dem Sachbearbeiter entfällt. „Für den Versicherer verkürzt sich die durchschnittliche Bearbeitungsdauer eines Schadenfalls um bis zu 75 Prozent“, beziffert Däsler den Vorteil einer zeitgemäßen Strategie.
Weitere Informationen unter:
https://www.ppi.de/cssp
Die Einstellung zu riesigen Datenmengen hat sich in den vergangenen Jahren stark verändert. Früher wurde Big Data als nerviges „Buzzword“ verpönt. Mittlerweile sind Daten und ihre Technologien ein wichtiger Faktor für den Erfolg eines Unternehmens. Dennoch schaffen es längst noch nicht alle, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Lediglich 35 Prozent der deutschen Unternehmen haben laut einer Umfrage derzeit Big-Data-Lösungen im Einsatz. Der Hauptgrund für die geringe Nutzung ist oft die technische Komplexität.
Datenmengen, die zu groß, zu schnelllebig, zu komplex oder zu unstrukturiert sind, um sie mit traditionellen Methoden auszuwerten, fallen unter den Begriff Big Data. In Unternehmen sammeln sich tagtäglich Quadrilliarden Bytes an Daten an. Wenn Firmen sie nicht in leistungsfähige Systeme überspielen, gehen sie alle verloren – und mit ihnen wertvolle Informationen. Für eine gewinnbringende Datenverarbeitung müssen Unternehmen Datenseen anlegen, intelligente Algorithmen entwickeln und effektive Analysen durchführen – alles Herausforderungen, denen sich viele Unternehmen nicht gewachsen fühlen.
Um sie bewältigen zu können, brauchen Firmen sehr viel Know-how, das Big-Data-Experten mitbringen. Ohne das richtige Werkzeug kommen aber auch Fachleute nicht viel weiter. Unternehmen sollten deshalb – auch um möglichst kosteneffizient zu sein – auf integrierte Systeme setzen, die Datenseen, Algorithmen und Analysen in sich vereinen. Mindtrees Plattform Decision Moments macht einen einfachen und schnellen Einstieg in Big Data möglich. Sie greift auf Erkenntnisse der Kognitionswissenschaft zurück und deckt alle Arbeitsschritte einer effektiven, modernen Datenverarbeitung ab.
Das System funktioniert im Grunde genommen wie ein Stufenmodell aus fünf Ebenen. Die Schwierigkeit zu Beginn einer Big-Data-Auswertung besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Formaten flexibel verarbeiten und validieren zu können. Auf der untersten Ebene der Plattform läuft deshalb der ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) ab. Er extrahiert Daten aus unterschiedlichen Quellen, wandelt sie entsprechend des Schemas und Formats der Zieldatenbank um und überträgt sie schließlich dorthin.
Die zweite Ebene stellt ein weitläufiges Gewässer dar, den sogenannten Datensee. In ihm laufen die einzelnen Informationsflüsse zusammen. Er beinhaltet somit strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten. NoSQL-Engines (Non Structured Query Language) sorgen dabei für einen reibungslosen Vorgang und unterstützen Lese- sowie Schreibvorgänge in Echtzeit. Das bringt einen großen Vorteil hinsichtlich der Geschwindigkeit der Datenverarbeitung mit sich, die insbesondere für zeitkritische Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
Auf der dritten Ebene liegt eine der großen Stärken von Decision Moments: Mithilfe von 20 branchenspezifischen Algorithmen ist das System in der Lage, teilautonom und vollautonom zu lernen. Logistische Regression, Clustering, kollaboratives Filtern, Random-Decision-Forests oder neuronale Netze sind Verfahren, die alle Arten von Anwendungen unterstützen. So kommen Unternehmen schließlich zu Einsichten aus den gesammelten Daten.
Die vierte Ebene ist für die Verarbeitung der Daten zuständig. Um Big-Data-Workloads stemmen zu können, eignen sich etablierte Datenarchitekturmodelle wie Lambda, Kappa und Zeta. OLAP, Hierarchie-Builder und vorgefertigte Templates dienen dazu, die Daten zu visualisieren. Darüber hinaus kommen hier Dienste für den Datenimport und für die Ausgabe von Dateneinsichten zum Einsatz. Andere Tools kontrollieren den Datenverlauf, archivieren die Daten automatisch und erstellen Backups. Die Nutzung dieser wiederverwertbaren Komponenten begünstigt sowohl eine schnellere Entwicklung neuer Big-Data-Anwendungen als auch eine Teilautomatisierung ihres Deployments.
Die letzte Ebene ist die wichtigste Ebene. Auf ihr befinden sich Schnittstellen, an die Unternehmen alle erdenklichen Anwendungen an die Big-Data-Plattform anschließen können. Dazu gehören beispielsweise Omnichannel-Apps. Das System weist dabei eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität auf, damit möglichst viele Apps kompatibel sind (API-First-Prinzip).
Neben den technischen Möglichkeiten, der richtigen Plattform, brauchen Unternehmen auch das richtige Geschäftsmodell. Dieses muss zumindest beschreiben können, was sie mit der neuen Technik erreichen wollen. Fehlt diese betriebswirtschaftliche Komponente, sind Unternehmen nicht in der Lage, von Big Data zu profitieren. Es gibt drei mögliche Einsatzbereiche, die besonders beliebt sind:
• Personalisierung und Omnichannel:
Zunächst können Unternehmen Big Data dazu einsetzen, ihre Dienstleistungen und Produkte über all ihre Verkaufs- und Kommunikationskanäle zu vernetzen und zu personalisieren. Diese zwei Trends herrschen zurzeit im Handel vor und wären ohne Big Data gar nicht erst möglich. Entsprechende Systeme stärken die Kundenbindung, fördern Cross- sowie Upselling und ermöglichen einen höheren Customer-Lifetime-Value.
• Marketing und Vertrieb:
Mithilfe von Big Data können Unternehmen auch die Produktentwicklung sowie Messungen und Prognosen verbessern. Die Auswertung von großen Datenmengen ermöglicht ihnen, den Umsatz genauer vorherzusagen, die Performance von Kampagnen zu messen und von Kunden nachgefragte Produkte zu entwickeln.
• Unternehmenseffizienz:
Big Data stärkt darüber hinaus die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens. Viele Maßnahmen zur Effizienzsteigerung basieren auf Big Data: Von Preventive-Maintenance über Betrugserkennung bis hin zur Optimierung der Lieferkette.
All diese Anwendungsbereiche können Unternehmen mit Mindtrees Plattform Decision Moments abdecken: Das API-First-Prinzip stellt eine größtmögliche Offenheit sicher. Die Anwendungsentwicklung erleichtern 35 vorgefertigte Technologie-Komponenten und ein Sandbox-Modus. 25 fertige Business-Apps lassen sich flexibel in den Bereichen Handel, Konsumgüter, Touristik, Finanzen und Versicherungen einsetzen.
Im digitalen Zeitalter, in dem wir heute leben, steht eins fest: Wer Daten nicht nutzt, bleibt hintendran. Denn sie bieten wichtige Einblicke, von denen alle Bereiche eines Unternehmens profitieren. Außerdem ermöglichen sie viele neue Geschäftsmodelle. Der Erfolg von Google, Facebook und Amazon basiert auf Big Data. Doch wie sollen Unternehmen mit ihren Datenmassen umgehen? Was können sie tun, um die technische Komplexität zu überwinden?
Integrierte Datenplattformen wie Decision Moments von Mindtree vereinfachen die Analyse riesiger Datenmengen. Durch ihre leistungsstarke API und ihren fertigen Komponenten und Algorithmen ist sie in der Lage, die wesentlichen Aufgaben der Datenverarbeitung zu übernehmen und darüber hinaus die Entwicklung neuer Apps zu beschleunigen. Der größte Vorteil ist jedoch ihre skalierbare und flexible Infrastruktur. Alle Arten von Anwendungen – vom branchenspezifischen Analysetool bis hin zur Software für personalisiertes Marketing – lassen sich problemlos mit Decision Moments kombinieren.
Autor:
Manoj Karanth, General Manager and Head, Cloud Computing,
Digital Business bei Mindtree
Wer kennt nicht die Situation, wenn zum Beispiel beim Kauf von Schuhen gleich die passende Pflege mit angeboten wird. Cross-Selling nennt der Fachmann diesen Vorgang nüchtern. „Egal ob Garantieverlängerung im Elektronikfachmarkt oder Kleinkredite an den Kassen großer Fashion-Ketten etc. Hier bietet sich die Möglichkeit einer weiteren Monetarisierung am Point of Sale für die Händler an“, erläutert Robin von Hein, Geschäftsführer der simplesurance GmbH, das Prinzip.
Robin von Hein, Geschäftsführer von simplesurance: „Mit unserer Cross-Selling-Lösung können sich Shop-Betreiber vom Wettbewerb abheben.“
Dabei ist simplesurance nicht nur ein Technologiepartner der E-Shop-Betreiber, sondern sieht sich auch in der Produkt- und Abwicklungsdienstleistung in der Pflicht. Dazu Robin von Hein: „Alles wird ohne weiteres Zutun des Shop-Betreibers von uns gesteuert. Der Shop-Betreiber muss sich nach der einfachen Integration unserer Lösung um nichts weiter kümmern.“ Die Installation der Schutzklick-Software geht normalerweise in wenigen Minuten vonstatten, vorausgesetzt, das Shop-System des Partners wird von simplesurance unterstützt. Doch auch Shop-Betreiber mit Eigenlösungen bleiben nicht außen vor. Für sie gibt es entweder Custom-Plugins oder eine Schnittstelle/API-Vollintegration. Konfiguration und Individualisierung übernimmt wiederum simplesurance in Absprache mit dem Shop-Betreiber. „Alles läuft voll automatisiert, voll digitalisiert und ohne großen Zeitaufwand bei Shop und Endkunden ab“, so von Hein. Vollständig digital bedeutet auch ohne Medienbruch, d. h., es müssen keine Formulare mehr gedruckt werden. Ebenso kommt der Datenschutz nicht zu kurz: Es werden in der Regel kaum persönliche Daten der Kunden benötigt, E-Mail-Adresse und Geräte- / IMEI-Nummer genügen meistens.
Darüber hinaus übernimmt Schutzklick vom Abschluss der Versicherung über die Kommunikation mit dem Versicherten bis hin zur Schadensabwicklung mit dem Versicherungsunternehmen alle Schritte und entlastet damit sowohl Shop-Betreiber als auch Kunden. „Dabei läuft auch der Schadensprozess vollständig digitalisiert ab“, betont von Hein. „Dies beginnt bei der Online-Schadensmeldung und setzt sich im gesamten Reparatur- und Schadgeräte-Versandprozess fort.“ Auch die nahe Zukunft sieht vielversprechend aus. Nach Deutschland, Italien, Polen, Österreich und den Niederlanden will der Online-Versicherer in diesem Jahr noch unter anderem in den USA mit seinen Technologien aktiv werden. Selbstverständlich wird darüber das Produktportfolio nicht vernachlässigt und kontinuierlich ausgebaut. „Damit werden wir einer noch größeren Zahl von E-Commerce-Anbietern unsere Cross-Selling-Lösung als Monetarisierungswerkzeug anbieten und deren Nachfrage befriedigen können“, so Robin von Hein abschließend.
www.schutzklick.de
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