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Data Analytics für Lebensversicherungsunternehmen

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:
  • Data Analytics kann bei der Erstellung, Approximation und Interpretation aktuarieller Projektionsmodelle im Aktuariat und Risikomanagement unterstützen:
    • verbesserte Bestandsverdichtung bei Projektionsrechnungen zur Verbesserung der Performance
    • beschleunigte Approximation von Vorhersagen aus Projektionsmodellen bei geändertem Input zu Versicherungstechnik, Kapitalmarkt und Managementregeln
    • Anwendung von Data-Analytics-Verfahren zur Identifizierung der Haupttreiber und Interpretation ihrer Effekte auf den Output von Projektionsmodellen
  • Eine verbesserte Mustererkennung mit Data-Analytics-Verfahren in der Stornomodellierung kann neben Maßnahmen zur Stornoprävention der gesonderten Berücksichtigung von Frühstorno in vertrieblichen Provisionsmodellen oder der Herleitung von granulareren Stornotafeln für Projektionsrechnungen dienen.
  • Im Rahmen der Todesfallabsicherung oder bei der Invaliditäts- und Pflegeversicherung hat der Gesundheitszustand der versicherten Person wesentlichen Einfluss auf das Leistungsversprechen und die Kalkulation. Eine verbesserte Modellierung mittels Data-Analytics-Verfahren kann entlang der gesamten Vertragslaufzeit gewinnbringend sein:
    • vor oder bei Vertragsabschluss: Ableitung von Entscheidungskriterien für Werbemaßnahmen, Kundenansprache und Angebotserstellung sowie Verbesserung und Dynamisierung der Risikoprüfung durch Analyse der Leistungsfälle
    • beim oder nach dem Leistungsfall: Unterstützung bei der Entscheidung über einen gemeldeten Leistungsfall und Modellierung der Reaktivierungswahrscheinlichkeiten (z.B. bei Berufsunfähigkeit)
  • Verbesserung organisatorischer Abläufe wie beispielsweise:
    • Erhöhung der Dunkelverarbeitungsquote in der Antragsbearbeitung von Berufsunfähigkeits- und Risikoversicherungen
    • maschinelle Vorbelegung des Berufsunfähigkeitsgrads durch die Analyse der vorhanden Leistungsdaten (entscheidungsunterstützend)
    • Routing ähnlicher Regulierungsfälle zum gleichen Sachbearbeiter (Inbound-Routing)
    • Bestimmung von Intensität und Terminen anhand des Reaktivierungspotenzials zur Nachprüfung in der Berufsunfähigkeit
Weitere Anwendungsbeispiele finden Sie hier oder direkt bei den Sparten Schaden/Unfall und Kranken.
Wichtige Informationen:

ifa aktuell:
Studie zu Nutzen und Akzeptanz der Rentenversicherung

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ifa informiert:
Neue Informationspflichten in der bAV

VAG-InfoV ist in Kraft getreten und fordert die Versorgungsträger zu einer schnellen Umsetzung der neuen Anforderungen auf.... lesen Sie hier mehr

Tagungen:
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Unsere Mitarbeiter halten regelmäßig Vorträge auf nationalen und internationalen Tagungen und Konferenzen. ... lesen Sie hier mehr

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