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.
ifa aktuell:
Benchmarks bei der Entwicklung biometrischer Produkte
Aufgrund der großen Bedeutung der Beitragsstabilität in der BU haben Assekurata und ifa ein Stabilitätsrating entwickelt, welches in einer am Markt einzigartigen Tiefe die voraussichtliche Beitragsstabilität von BU-Tarifen analysiert. Dabei orientieren wir uns nicht an herkömmlichen Preis-Leistungs-Vergleichen, sondern stellen die kalkulatorische, prozessuale und bilanzielle Qualität des BU-Geschäfts gesamthaft auf den Prüfstand. Ein Versicherer, der sich dem BU-Stabilitätsrating unterzieht, profitiert so nicht nur von einem glaubwürdigen Qualitätsnachweis, der als vertrauensbildendes Element gegenüber Vermittlern und Endkunden genutzt werden kann, sondern erhält auch ein tiefgehendes, fachlich fundiertes und konstruktives Feedback zu seiner Produktentwicklung. [mehr]
ifa informiert:
Die Rolle der lebenslangen Rente in der geförderten Altersvorsorge
Produkte, die kein lebenslanges Einkommen bieten, sind viel riskanter als sie auf den ersten Blick erscheinen. Eine lebenslange Rente sichert das Risiko ab, welches daraus resultiert, dass niemand wissen kann, wie alt er oder sie wird, und daher nicht planen kann, bis zu welchem Alter die regelmäßigen Ausgaben finanziert werden müssen. [mehr]
Neuigkeiten in Kürze:
Eiopa zu differenziertem Pricing in Schaden/Unfall [mehr]
Forschungsarbeiten zu Solvency II mit PwC Insurance Nord Preis ausgezeichnet [mehr]
Fondsgebundene Rückdeckungsversicherung in der Unterstützungskasse [mehr]
Forschungsarbeiten zu Solvency II mit Gauss-Preis ausgezeichnet [mehr]
VAIT-Novelle verlangt angemessenen Test aktuarieller Software [mehr]