Big-Data-Analysen erweisen sich für Versicherer als regelrechter Goldschatz im digitalen Kosmos – zum Beispiel, wenn es darum geht, Betrügereien von Kunden aufzudecken. Wie die Analysen funktionieren, was unter einem „360-Grad-Kundenprofil“ zu verstehen ist und inwiefern sich dabei die deutschen Datenschutzbestimmungen als „Spielverderber“ erweisen, erläutert Isabelle Nuage vom Big-Data- und Cloud-Dienstleister Talend mit Sitz im kalifornischen Redwood City.
Cash.Online: Laut Ihres Unternehmens zahlen Versicherer zehn Prozent ihrer Leistungen auf der Grundlage betrügerischer Angaben aus. Inwieweit kann der Einsatz moderner Technologie dazu beitragen, Betrügereien aufzudecken?
Nuage: Versicherer haben Zugang zu einer immer größer werdenden Vielfalt an Informationen, die sie für alle Geschäftsbereiche nutzen können: Interaktionen in sozialen Netzwerken, E-Mails, Daten von Sensoren und Smart Devices sowie Fotos und Videos. Einer der spannendsten Aspekte von Big-Data-Analysen ist die Möglichkeit, jetzt solche Datenquellen zu nutzen. Beispielsweise können Versicherer ihre Betrugsanalyse durch das Streamen von Daten oder Updates in sozialen Netzwerken in Echtzeit berechnen. Oder sie können nach ungewöhnlichen Mustern und Verhaltensweisen in großen Logfiles der Schadenfall- oder Rechnungssysteme suchen. In letzter Zeit setzen sich auch fortschrittlichere Analysetechniken durch, zum Beispiel die überwachte Vorhersage-Modellierung.
Welche Erkenntnisse liefern „Echtzeit-Big-Data-Analysen“ für Versicherer?
Durch Echtzeit-Big-Data-Analyse können Modelle, die Milliarden an Datenreihen evaluieren, in Sekunden oder Minuten durchgeführt werden. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, bestimmte Herangehensweisen in Echtzeit, mit realen Daten zu testen. Im Kontext von Versicherungsbetrug bedeutet das, dass die Analysten oder Administratoren Veränderungen an ihren Parametern, Schwellwerten oder neuen Detektionsszenarien in Echtzeit an ihrem gesamten Versicherungsbestand testen können. Damit können sie kontinuierlich ihre Betrugserkennungs-Algorithmen optimieren, um die Ergebnisse zu maximieren, statt ein Modell einmal oder zweimal pro Jahr zu überarbeiten.
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Ihr Unternehmen befasst sich unter anderem mit „360-Grad-Kundenprofilen“. Was verbirgt sich hinter dem Begriff und wie könnte deren Nutzen für einen Versicherer beispielhaft aussehen?
Ein Gesamtbild vom Kunden zu haben, bedeutet, dass der Versicherer und jeder Mitarbeiter, der mit ihm in Kontakt steht, den gesamten Kontext der Beziehung versteht. Diese besteht in der Regel aus den persönlichen Informationen des Kunden, aktuell abgeschlossenen Produkten, die Kundenhistorie und falls zutreffend dem Namen des Vermittlers. Ein 360-Grad-Kundenprofil kann beispielsweise dabei helfen, die Kundenkommunikation zu verbessern, die Kundenbeziehung zu erkennen, Abwicklungsprozesse zu straffen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Jeder Touchpoint, ob persönlich oder digital, sollte über den Kunden und seine Beziehung zum Unternehmen informiert sein. Ein Vermittler, Kundenservice-Mitarbeiter oder Schadensachbearbeiter sollte den Wert des Versicherten verstehen, etwa, ob es sich um einen Versicherten beziehungsweise ein Unternehmen mit 20-jähriger Geschichte und vielen Policen handelt oder um einen Neukunden mit nur einer kleinen Police.
