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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:
ifa-Analysen zu Risikominderungs-
techniken für Paneuropäische Private Pensionsprodukte (PEPP)

Bei Paneuropäischen Privaten Pensionsprodukten (PEPP) können Produkte ohne formale Garantien angeboten werden, sofern geeignete Risikominderungstechniken dazu führen, dass gewisse Risikokenn­zahlen nicht überschritten werden. Das ifa hat in Zusammenarbeit mit dem Verband der Versicherungs­unternehmen Österreichs (VVO) quantitative Analysen der Anforderungen an diese Risiko­minde­rungstechniken und das Basis-PEPP durchgeführt. Dabei zeigt sich, dass im aktuellen Kapitalmarkt­umfeld keines der zahlreichen untersuchten Produkte die formulierten Anforderungen erfüllt. [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]

Neuigkeiten in Kürze:

Beitragsstabilität für BU-Tarife der Alte Leipziger bestätigt [mehr]

Quantitative Analysen zu Risikominderungstechniken im Kontext des Paneuropäischen Privaten Pensionsprodukts (PEPP) [mehr]

PRIIP: Europäische Kommission veröffentlicht überarbeitete RTS [mehr]

Umfassende Methodik für den Werthaltigkeitsnachweis latenter Steuern [mehr]

RTS zur Präzisierung der Anforderungen an ein Paneuropäisches Privates Pensionsprodukt (PEPP) veröffentlicht [mehr]