Data Analytics für Lebensversicherer

Ihre unternehmenseigene Datenbasis ist zu dünn für valide Ergebnisse oder komplexe Modelle? Dann haben Sie mit Munich Re den richtigen Partner. Gleiches gilt, wenn Sie über den eigenen Datenhorizont hinausblicken und Ihre Geschäfts- und Risikopotenziale objektiv beurteilen möchten. Denn wir können international in zahlreichen Märkten auf umfangreiche Poolergebnisse zugreifen und auf dieser Grundlage gemeinsam mit Ihnen biometrisch fundierte Antworten auf einzelne Fragestellungen erarbeiten. Dies ermöglicht detaillierte Benchmarkvergleiche, mit deren Hilfe Sie die Stärken und Schwächen Ihres Portfolios schnell identifizieren und entsprechende Schlussfolgerungen ziehen können – zum Beispiel für die Positionierung eines Produkts im Wettbewerb.

Pooldaten im großen Maßstab

Das Erkenntnispotenzial durch Data Analytics wächst mit der Datenbasis. Diese bauen wir in allen Märkten stetig weiter aus und erhöhen so die Aussagekraft von Benchmarkvergleichen.
Munich Re erreicht mit der jährlichen Biometrische Portfolioanalyse in vielen Produktsparten die mit Abstand größte Marktabdeckung im deutschen Markt.

Essenziell ist eine möglichst breite Datenbasis auch für komplexe und in die Zukunft gerichtete Analysemodelle. Um mit ihnen belastbare Vorhersagen treffen zu können, bündeln wir für Sie riesige Datenbestände von unterschiedlicher Herkunft. Stichwort: Predictive Analytics.

Risk comes from not knowing what you`re doing”, sagte Warren Buffet einmal. Demnach muss Sicherheit das Ergebnis detaillierter Analysen und tiefer Einblicke in die eigenen Geschäfts- und Portfoliodaten sein.

Die Biometrie rückt In diesem Zusammenhang mehr und mehr in den Fokus. Einerseits als zentraler Hebel für die Profitabilität der Versicherer, andererseits als Grundlage für das gesetzlich vorgeschriebene Herleiten von Best Estimates für die Risiken im eigenen Bestand. Munich Re unterstützt Lebensversicherer dabei und führt beispielsweise im deutschen Markt seit 2005 jährlich biometrische Portfolioanalysen (BPA) durch. Die erhobenen Daten werden für jeden Kunden einzeln ausgewertet und sind zugleich Rohstoff für ein marktweites Pooling & Benchmarking.

Wissen als Schlüssel zum aktiven Bestandsmanagement

Für die BPA fragen wir bei den teilnehmenden Gesellschaften unternehmensspezifische Daten zu definierten Parametern ab. Die Erstversicherer liefern Rohdaten und erhalten von uns im Gegenzug umfassende biometrische Auswertungen für den eigenen Bestand. Letztere sind der Schlüssel zu einem aktiven Bestandsmanagement, denn mithilfe der Auswertungen lassen sich die großen Trends und Risikoentwicklungen im eigenen Portfolio zuverlässig erkennen.

Zugriff auf detaillierte Ergebnisdaten für weitere Analysen

Damit Erstversicherer aus den gelieferten Ergebnisdaten zusätzlichen Nutzen ziehen können, hat Munich Re den BPA-Ergebnis-Cube entwickelt. Das Funktionsprinzip ist so einfach wie bewährt: Der Ergebnis-Cube arbeitet mit Pivot-Tabellen, die Ihre unternehmensindividuellen Analyse-Ergenisse in granularer Auflösung enthalten. Die einzelnen Datenfelder lassen sich je nach Fragestellung und Erkenntnisziel variabel kombinieren – bespielsweise um Teilbestände zu analysieren oder Auswertungen zu einzelnen Risikomerkmalen zu erhalten. 

Predictive Analytics ermöglichen es, mithilfe von Datenmodellen bessere Vorhersagen treffen zu können. Die Anwendungsmöglichkeiten sind weitreichend: von besserer Kundenselektion und -ansprache sowie Risiko- und Schadenprüfungen über Kostenreduzierung bei Schadensabwicklung und Stornoquoten hin zu Vertriebsmonitoring und interner Prozessoptimierung.

Daten-Potenziale mit Munich Re heben

Munich Re hat eine High-Performance-Infrastruktur für hocheffiziente und tiefgreifende (Predictive) Analytics-Methoden aufgebaut. Mit unserem Fachwissen und State-of-the-Art-Analysen unterstützen wir Kunden weltweit bei der Optimierung ihrer Geschäftsmodelle und Prozesse.

Von Expertenberatung und Datenfundus profitieren

Wir verfügen über einen breiten Datenfundus, mit dem wir Datenanalysen anreichern können. So entwickeln wir beispielsweise Analysemodelle für Lebensversicherer, die selbst nicht über ausreichende Daten verfügen. Wir beraten umfassend zu innovativen Datenanalyseverfahren, unterstützen bei der Auswahl passender Werkzeuge sowie der Planung und Umsetzung individueller Anwendungen.

Die Qualität einer Analyse kann nur so gut sein wie die zugrundeliegende Datenbasis. Letztere ist der Schlüssel zu aussagekräftigen und anwendbaren Ergebnissen. Die Herausforderung für Erstversicherer: Ihre Datenbestände sind oftmals stark fragmentiert und entlang der Wertschöpfungskette in isolierten Datenbanken gespeichert. Holistische Analysen sind daher kaum möglich.

Die Voraussetzungen dafür schaffen wir auf Wunsch gerne für Sie. Das Erfolgsrezept heißt Data Integration. In gemeinsamen Projekten führen wir Ihre internen Datenbestände entlang der Wertschöpfungskette zusammen und verknüpfen Vertriebsdaten, Antragsdaten, Bestandsdaten und Leistungsdaten miteinander. So entsteht eine durchgängige Datenbasis, mit der es beispielsweise möglich wird, verschiedene Einflussfaktoren auf das Kundenverhalten ganzheitlich zu analysieren. Um die Aussagekraft der Ergebnisse weiter zu erhöhen und noch weitreichendere Datenmodelle zu realisieren, integrieren wir bei Bedarf noch zusätzliche Daten aus externen Quellen.

Data Engineering ist in diesem Zusammenhang das entscheidende Stichwort. Für die erfolgreiche Integration der verschiedenen Datenquellen spielt Data Engineering eine ebenso zentrale Rolle wie beim Erfassen bisher nicht digitalisierter Daten. Unser hochspezialisiertes Data Engineering Team unterstützt Sie von der Konzeption bis zur Umsetzung und bringt die dafür notwendige Expertise sowie umfassendes Fachwissen für die Anforderungen in der Lebens- und Krankenversicherung mit.