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Data Analytics für Krankenversicherungsunternehmen

Versicherungsunternehmen besitzen große Datenmengen, die zahlreiche Informationen z.B. zu Kunden und Schäden enthalten. Data Analytics beinhaltet die intelligente Informationsgewinnung aus solchen Daten und die praktische Umsetzung der daraus gewonnenen Erkenntnisse.

Anwendungsbeispiele:

  • Bei der Beleg- und Rechnungsprüfung kann mit Hilfe von Data Analytics das Routing in Hell- und Dunkelverarbeitung anhand des erwarteten Korrekturpotenzials gesteuert werden:

    Die Dunkelverarbeitungsquote kann durch die automatisierte Regulierung bei geringem Korrekturpotenzial erhöht werden. Durch den beschleunigten Prozess werden Kosten gesenkt und Kapazitäten effizient genutzt. Eine Fallstudie zur potenzialgesteuerten Regulierung von Arzneimittelbelegen finden Sie hier.
  • Die Zunahme an Hochkostenfällen ist für die Krankenversicherung ein zentraler Kostentreiber. Zukünftige Kosten können verringert werden, wenn frühzeitig geeignete Präventionsmaßnahmen möglich sind, damit der Eintritt eines Hochkostenfalls verhindert, hinausgezögert oder abgemildert wird. Insbesondere eigenen sich selbstlernende Modelle, laufend die aktuellsten Daten zur versicherten Person und deren Leistungshistorie für eine bestmögliche Mustererkennung zu verwenden:

    Nähere Informationen, wie bei der Vorhersage von Hochkostenfällen selbstlernende Modelle zum Einsatz kommen, finden Sie hier.
  • Der Gesundheitszustand einer versicherten Person hat wesentlichen Einfluss auf das Leistungsversprechen und die Kalkulation in der privaten Krankenversicherung. Eine verbesserte Modellierung mittels Data-Analytics-Verfahren kann entlang der gesamten Vertragslaufzeit gewinnbringend sein. Durch Analysen sich langfristig ergebender Leistungsdaten können bereits vor Vertragsabschluss Entscheidungskriterien für Werbemaßnahmen, Kundenansprache und Angebotserstellung gegeben, die Risikoprüfung dynamisiert und Annahmeregeln sowie Risikozuschläge verbessert werden. Die Modellierung von Gesundheitszustandsverläufen während der Vertragslaufzeit ermöglicht zielgerichtete Angebote zur Tarifwechsel, Vertragsänderungen oder Nachversicherungen.
  • Durch den Einsatz geografischer Analysen im Controlling können beispielsweise regionale Abweichungen bei der Inanspruchnahme von Fachärzten oder bestimmten Untersuchungen sowie Hinweise auf Übermaßbehandlungen mit geografischen Analysen identifiziert werden.

Weitere Anwendungsbeispiele finden Sie hier oder direkt bei den Sparten Leben und Schaden/Unfall.

Wichtige Informationen:

ifa aktuell:
Thesen zur Zukunft der Altersvorsorge in Deutschland

Es ist unabdingbar, dass in der aktuellen Legislaturperiode wichtige Weichen für die Zukunft der Altersvorsorge in Deutschland gestellt werden. Vor diesem Hintergrund hat das Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften im Auftrag der Union Investment Privatfonds GmbH eine Studie erstellt, die allgemein­verständlich die zukünftigen Herausforderungen des Alters­vorsorge­systems in Deutschland sowie die Wirkungsweise möglicher Reformansätze erläutert. Hieraus leiten wir Thesen zur Zukunft der Altersvorsorge in Deutschland und zu Anforderungen an Reformen ab, die sich aus fachlicher Sicht nahezu zwingend ergeben, wenn man die Faktenlage rational betrachtet. [mehr]

ifa informiert:
Aus komplexen Daten die richtigen Schlüsse ziehen – am Beispiel geografischer Analysen

Geografische Analysen ermöglichen die intuitive Visualisierung eines Versicherungsbestandes. Wie sich beispielsweise die Profitabilität eines fiktiven Versicherungsbestandes auf den Ebenen Bundesland – Region – Kreis darstellt, können Sie mit unserer interaktiven Beispielkarte selbst ausprobieren. [mehr]

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