Versicherungen verfügen über einen einzigartigen Schatz von Kundendaten über Vertrags- und Schadensinformationen bis hin zu externen Marktdaten. Richtig genutzt, werden diese Daten zum Schlüssel für Innovation, Effizienzsteigerung und neue Geschäftsmodelle.

Vom Kostenfaktor zum Werttreiber: Die neue Rolle von Daten
Daten sind längst kein lästiges Nebenprodukt operativer Prozesse mehr. Vielmehr sind sie ein strategisches Asset – wenn sie denn systematisch erfasst , konsolidiert und analysiert werden. Dann können sie die Grundlage für bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und personalisierte Kundenerlebnisse bilden.

Wertschöpfung durch Daten umfasst drei Dimensionen:
• Prozesseffizienz steigern: Automatisierte Schadensbearbeitung, präzisere Risikobewertung und digital unterstütztes Underwriting reduzieren Kosten und steigern die Geschwindigkeit.
• Kundenerlebnisse verbessern: Datenbasierte Services, zielgruppengenaue Ansprache und prädiktive Kommunikation erhöhen die Kundenbindung.
• Neue Geschäftsmodelle entwickeln: Von datengetriebenen Versicherungsprodukten bis hin zu Pay-per-Use-Modellen entstehen innovative Angebote.

Datenmonetarisierung: direkt und indirekt
Datenmonetarisierung bedeutet, bereits im Unternehmen vorliegende Daten zielgerichtet zur Generierung von wirtschaftlichem Mehrwert zu nutzen. Dies kann auf zwei Wegen geschehen:
• Indirekt: Verbesserung interner Prozesse, Optimierung von Vertrieb und Marketing, Minimierung von Risiken.
• Direkt: Entwicklung neuer datengetriebener Produkte, Kooperation mit externen Partnern auf Basis von Datenanalysen.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datennutzung
Damit Daten strategisch gewinnbringend genutzt werden können, braucht es mehr als nur Technologie. Erfolgsfaktoren sind:
• Einheitliche Datenstrategie: Die Ziele der Datenverwertung müssen zur Gesamtstrategie passen und bereichsübergreifend getragen werden.
• Governance und Compliance: Klare Regeln für Datenqualität, Datenzugriffe und regulatorische Vorgaben sind zwingend erforderlich – insbesondere in einem stark regulierten Umfeld wie der Versicherungsbranche.
• Kultureller Wandel: Mitarbeitende müssen befähigt werden, mit Daten zu arbeiten – datengetriebene Entscheidungen brauchen Akzeptanz und Kompetenzen im gesamten Unternehmen.

Typische Use Cases in der Versicherungsbranche
• Betrugserkennung in Echtzeit: KI-gestützte Mustererkennung in Schadensmeldungen erhöht die Aufdeckungsquote von Fraud-Fällen.
• Predictive Maintenance für Gesundheits- oder Kfz-Versicherungen: Sensor- oder Verhaltensdaten ermöglichen prädiktive Tarife und Services.
• Next Best Offer im Vertrieb: Kundenverhalten, historische Daten und externe Faktoren fließen in personalisierte Angebotsstrecken ein.
• Dynamische Tarifierung: Kontextbezogene, zeitlich variable Prämien auf Basis von Echtzeitdaten.

Technologische Enabler: Cloud, KI und Plattformen
Ohne technologische Basis ist Datenwertschöpfung nicht möglich. Versicherungen benötigen:
• Skalierbare Cloud-Infrastrukturen, um große Datenmengen flexibel zu verarbeiten.
• Künstliche Intelligenz, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu automatisieren.
• Datenplattformen, um heterogene Datenquellen zu integrieren und für verschiedene Nutzergruppen zugänglich zu machen.

Der Weg zur datengetriebenen Versicherung
Der Einstieg in die Datenwertschöpfung sollte schrittweise erfolgen. Ein bewährtes Vorgehen:
1. Datenpotenziale identifizieren: Welche Daten sind vorhanden? Wo liegen brachliegende Assets?
2. Use Cases priorisieren: Welche Anwendungsfälle bringen kurzfristig den größten Nutzen?
3. Technische und organisatorische Voraussetzungen schaffen: Plattformen, Skills, Governance.
4. Prototypen umsetzen und skalieren.

Für Versicherungen liegt in der intelligenten Nutzung ihrer Daten ein enormes Potenzial. Wer es schafft, Daten als strategisches Gut zu begreifen und unternehmerisch zu nutzen, verschafft sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Der Weg dorthin ist kein Sprint, sondern ein strukturierter Transformationsprozess – doch er lohnt sich.