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Advanced Analytics V: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­unter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft


Teil 1: Kunden, Märkte und Digitalisierung als Treiber für Big Data und Advanced Analytics

Teil 2: Definition, Schritte und Tools von Advanced Analytics

Teil 3: Einsatz von Advanced Analytics bei Versicherungen

Teil 4: Kundenverhalten im Fokus von Advanced Analytics
Teil 5: Hürden und tatsächliche Nutzung

[hier geht’s zur Summary]

Wie in den letzten Beiträgen erläutert, gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Advanced Analytics in der Versicherungsbranche (Teil III / IV).

Advanced Analytics als He­raus­for­de­rung

Die Unternehmen werden jedoch nicht nur mit Möglichkeiten, sondern ebenfalls mit internen und externen Hürden konfrontiert. Welche das sind und wie der tatsächliche Einsatz von Datenanalysen einzuschätzen ist, soll in diesem abschließenden Teil betrachtet werden.

Rechtliche Vorgaben, interne Zuständigkeiten, Digitalisieriung-Strategien, Personal-Ressourcen, Know-How und Vertrauen sind einige der wichtigen Themen, mit denen man sich vor der Einführung von Advanced Analytics beschäftigen sollte.
Advanced Anlytics bietet zahlreiche Wettbewerbsvorteile. Um diese zu nutzen, müssen zunächst einige Hürden genommen werden.

Rechtliche Vorgaben für Big Data

Experten nach nutzen Versicherer derzeit lediglich zehn Prozent der zur Verfügung stehen Kundendaten. Dies hat zum Teil juristische Gründe, denn eine weitreichende Nutzung ist nur beschränkt möglich: Datenschutzgesetze geben branchenübergreifend rechtliche Grenzen vor. Und diese werden ab Mitte Mai 2018 durch neue EU-Gesetze (EU-Datenschutz-Grundverordnung) noch enger gezogen. Künftig kommen Unternehmen um einen Datenschutzbeauftragten und ein Daten-Dokumentationssystem nicht mehr herum, denn es muss mehr denn je dokumentiert werden, welche personenbezogenen Daten, warum und wie verarbeitet werden, ebenso wie die angewandten Sicherheitsmaßnahmen. Auch auf die Nutzung der Daten haben die neuen EU-Gesetze Auswirkung. So besteht eine strenge Informationspflicht seitens der Unternehmen. Sobald beispielsweise geplant ist Bestandsdaten für neue Zwecke, wie Mailing-Aktionen, zu verwenden, müssen die Kunden vor der Datenselektion informiert werden bzw. einer solchen Datenverwendung explizit zustimmen. Eine Weitergabe von Adressen zu grundsätzlichen Werbezwecken ist somit nicht mehr erlaubt.
Auf der anderen Seite können die Kunden verlangen, dass ein bisheriger Anbieter die Kundendaten an den neuen Anbieter übermittelt.

Ansprechpartner der digitalen Transformation

Neben diesen rechtlichen Einschränkungen bestehen unternehmensinterne strukturelle Hindernisse bei der theoretischen Planung und praktischen Umsetzung.

Ob und wie sich branchenübergreifend Unternehmen mit dem Thema digitale Transformation beschäftigen, hat jüngst eine Untersuchung der Arithnea in Deutschland unter die Lupe genommen. Demnach geben lediglich ca. 11 Prozent der Unternehmen an, sich mit dem Thema lose zu beschäftigen. Mehr als die Hälfte (58 Prozent) hingegen setzen sich bereits strategisch damit auseinander und weitere 31 Prozent nehmen das Thema immerhin ernst. Des Weiteren kristallisierte sich heraus, dass die Ansprechpartner mehrheitlich die IT in der Verantwortung sehen. Über 60 Prozent sahen die Zuständigkeit für die Aufgaben der digitalen Transformation beim CIO (Chief Information Officer). Nur 14 Prozent sahen die Verantwortung beim CEO (Chief Executive Officer) und lediglich ganze zwei Prozent beim Marketingleiter.

Tatsächlich nimmt der CIO bei digitalen Strategien eine entscheidende Rolle ein. Bei der Digitalisierung von Prozessen sind in der Regel zahlreiche Abteilungen zu berücksichtigen und jede führt ein gewisses Insel-Leben mit diversen Insel-Lösungen. Der CIO ist optimaler Weise in der Verantwortung, die einzelnen Fachbereiche bei Veränderungsprojekten zu beraten und mit seinem Team die Umsetzung und Integration neuer Lösungen in bestehende IT-Systeme durchzuführen. Digitalisierungsstrategien gehen somit einher mit einer Verzahnung von Daten und Systemen und folglich auch von IT mit den Fachabteilungen, eventuellen Dienstleistern sowie Kunden. In diesem Wertschöpfungsprozess verändert sich ebenfalls die Position der IT. Während früher der technische Support das Hauptstandbein war, verlagert sich das Schwergewicht hin zu einem internen Dienstleister, der direkt oder indirekt kritische Ziele tatkräftig voranbringt, oder zum Business selbst. Ziele, wie die Entwicklung innovativer Produkte, die Einführung neuer Technologien und Optimierung von Service- und Vertriebsprozessen, welche sich wiederum maßgeblich auf die Kundenzufriedenheit und Effizienzsteigerung auswirken.
Doch diese verantwortungsvolle Rolle können der CIO und sein Team lediglich dann ausführen, wenn der digitale Wandel durch das Top-Management angestoßen und gesteuert wird. Mit einem hohen Grad an Flexibilität muss sich auch die Spitze mit Digitalisierungsfragen beschäftigen, sich eng mit dem CIO abstimmen, Ressourcen schaffen und beispielsweise durch Weiterbildungsmaßnahmen kontinuierlich für Kompetenzen sorgen. Vorstand und Geschäftsführung, genauso wie Abteilungsleiter, kommen an einer gewissen IT-Kompetenz nicht mehr vorbei. Technologiegetriebene Trends wie Mobile Business, Cloud, Big Data und Advanced Analytics haben direkten Bezug zu Unternehmensstrategien und bedürfen genauso wie die Anforderungen des Marktes von allen Positionen aus Aufmerksamkeit.
So benötigt auch der Einsatz von Advanced Analytics ein fruchtbares Milieu. Denn erst wenn auch die Spitze eines Unternehmens die Verantwortung mit übernimmt und aktiv steuert, werden die Hürden zu einer zukunftsorientierten datadriven Company überwindbar. Es genügt bei Weitem nicht, dass lediglich der IT-Abteilung die Verantwortung übertragen wird, da Advanced Analytics kein Selbstläufer ist und der Trend dahin geht, Analysen abteilungsübergreifender in den Prozessen zu verankern, was einen kompletten Strukturwandel bedingt. Ohne den Rückhalt aus der Unternehmensführung, fehlen Ressourcen für Big-Data-Techniken und vorausschauende Analyse-Methoden mit einer umfassenden digitalen Transformation im Hintergrund.
Darüber hinaus ist es durchaus sinnvoll neue Rollen zu schaffen, wie den Chief Digital Officer, einen Chief Transformation Officer sowie Data Scientists oder Data Engineers, die auf der technischen Ebene die Daten-Strukturen koordinieren und direkt der obersten Ebene unterstellt sind.

Digitale Transformation – eine Frage der Kultur

Sind Verantwortungsbewusstsein und Rollen sinnvoll verteilt, gibt es auf dem Weg zu einer Datenrevolution oder Datenevolution noch jede Menge Hürden zu nehmen. Den größten Teil bilden hier zu Lande laut eigener Aussage der Mangel an Personalressourcen (68 Prozent) und das Budget (56 Prozent). Weitaus weniger (34 Prozent) gaben als Grund an, dass sie intern nicht über das benötigte Know-How verfügen, dass die Organisation zu starr sei (20 Prozent) oder keine Änderungskultur im Unternehmen (14 Prozent) bzw. der IT (14 Prozent) vorherrsche.
Dies zeigt umso mehr, dass die Rolle eines fachbereichsübergreifenden Ansprechpartners geschaffen werden muss, der die Priorisierung in die Hand nimmt und in enger Abstimmung Möglichkeiten und Aufgaben koordiniert.

Skepsis gegenüber Advanced Analytics

Grundsätzlich gibt es in kaum einem anderen Bereich so viele technische Neuentwicklungen, wie beim Thema Analyitcs-Verfahren – insbesondere seit dem Einsatz künstlicher Intelligenz. Dass neue mögliche Techniken teils aber nur verhalten angenommen werden, hat nicht nur strukturelle, sondern ebenfalls tieferliegende Gründe.

Dass an der Digitalisierung keine Abkürzung vorbei führt, ist grundsätzlich erkannt. Laut KPMG besteht dennoch international bei der knappen Mehrheit der Entscheider Skepsis über die ethisch korrekte Verwendung der Daten. Es herrscht sogar große Sorge, durch falschen Umgang mit Kundendaten, das Risiko einer negativen Reputation zu erhöhen. Die deutschen Unternehmen sind zudem weitaus zurückhaltender bei der Analyse als der internationale Durchschnitt.
Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass mit zunehmender Tiefe in der Analyse das Vertrauen sinkt: Sieht man den Prozess von Advanced Analytics als Lebenszyklus an, schenken die Entscheider der Datenbeschaffung noch das höchste Vertrauen (77 Prozent). Während in der anschließenden Analyse das Vertrauen bereits zurückgeht (60 Prozent), erreicht es den niedrigsten Wert bei der Erfolgsmessung (40 Prozent). Weitere Studien führen noch geringere Zahlen auf.

Digitalisierung, Datenlebenszyklus, Vertrauen
Während des Datenlebenszyklus nimmt bei den Entscheidern das Vertrauen in die Daten ab. (internationale Umfrage)
Obwohl 96 Prozent der befragten Unternehmen angibt, sich mit Digitaler Transformation zu beschäftigen, tun dies tatsächlich nur 58 Prozent strategisch.

Konkrete Angaben aus der Versicherungsbranche machen es noch deutlicher: Während 74 Prozent der Entscheider die Daten zum besseren Kundenverständnis nutzen, verwenden lediglich 26 Prozent die Daten um den Versicherungsschutz aktiv zu verbessern.

Die Entscheider sind folglich hin- und hergerissen zwischen dem Kreislauf der technischen Aufrüstung und den rechtlichen sowie unternehmensinternen und -externen Hürden.

Chancen von Digitalisierungsstrategien und Advanced Analytics

Die führenden Köpfe in den jeweiligen Versicherungen scheinen trotz der Skepsis, der Gefahren und Hürden zu ahnen, dass die Möglichkeiten und Vorteile der professionellen Datenanalyse überwiegen.

Eine Marktuntersuchung von Econsultancy von 2016 aus 2016, bei der die wichtigsten Assekuranzen miteinbezogen wurden, gibt Auskunft über die Zukunftschancen von Advance Analytics.
Man geht aktuell davon aus, dass 79 Prozent von ihnen mit der Umsetzung einer digitalen Strategie zeitnah beginnen werden. Viele der Versicherer investieren derzeit mehrstellige Millionenbeträge in ihre Digitalisierung und setzen dabei auf Konzepte wie digitale Plattformen, Omnichannel, Big Data, Analytics, Automatisierung und höhere Agilität in Projekten. Während derweil gerade bei der Nutzung von Big Data und Analytics deutsche Versicherungsunternehmen einen hohen Nachholbedarf haben, da ihre IT-Landschaft häufig monolithisch und kaum auf die datenintensiven Geschäftsmodelle der Digitalisierung vorbereitet ist, wird dies laut Untersuchungen künftig nachgeholt: „Bis 2020 planen die Lebensversicherer, ihre Ausgaben für Big-Data-Analysetechnologien pro Jahr um 24 Prozent zu steigern, die Sachversicherer sogar um 27 Prozent“, so eine Bain-Analyse von 2016.

Eine weitere Perspektive auf die tatsächliche Nutzung bietet eine internationale Umfrage von Forrester Consulting. So wird Advanced Analytics trotz aller Hürden bereits intensiv genutzt. 69 Prozent der Befragten geben an, ihre Bestandskunden zu analysieren. 66 Prozent nutzen Analytics zur Neukundengenerierung. Um die Stimmungen in den sozialen Medien zu verstehen (Sentiment Analysis), nutzen 67 Prozent Analyse-Tools und 65 Prozent steuern auf diesem Wege Marketingkampagnen. Rund 70 Prozent ergründen so den Umgang mit bestehenden Produkten und 67 Prozent verwenden Advanced Analytics zur Neuentwicklung von Angeboten.
Diese Zahlen zeigen, dass das Thema kräftig Auftrieb erhält. Im Entscheidungsspielraum der leitenden Personen wächst offenbar das Bewusstsein, dass Intuition und Erfahrung zunehmend durch datenbasierte und automatisierte Analyse sowie Forecasting bei der Planung, Steuerung und Kontrolle diverser Unternehmensleistungen unterstützt werden. Bauchgefühl wird zunehmend durch den Einsatz von Algorithmen gestützt oder korrigiert und entlastet zunehmend erfolgreich bei der Entscheidungsfindung und bei der Schaffung von Innovationsprojekten.

Summary

Dass die Daten der Kunden nicht in vollem Umfang digital analysiert und genutzt werden, um sie und die Angebote besser zu verstehen, hat zahlreiche Gründe.
Einer davon basiert auf juristischen Voraussetzungen. Datenschutzgesetze weisen die Verwendung der Daten in ihre Schranken, die 2018 sogar noch enger gezurrt werden sollen. Unternehmen müssen künftig noch ausgiebiger dokumentieren und sich an immer mehr Vorgaben halten.
Aber auch unternehmensinterne strukturelle Gegebenheiten, wie starre Prozesse, Datensilos oder Ressortegoismen mit eingeschränktem Bereichsdenken erschweren häufig den strategischen Aufbau einer umfassenden digitalen Transformation, der Advanced Analytics jedoch als Methode bedarf. Obwohl das Thema zunehmend Beachtung findet, scheitert die Realisierung bisher häufig an fehlenden Ressourcen und fehlenden Zuständigkeiten mit ausreichendem Know-how.
Doch auch wenn juristische Vorgaben beachtet und unternehmensinterne Strukturen auf Digitalisierungsstrategien hin optimiert werden, bestehen noch immer Hürden – und zwar jene in den Köpfen der Entscheider. Einerseits, da Angst vor einer negativen Reputation bei Datenmissbrauch besteht, anderseits, da das Vertrauen in tiefgehende Analyse-Methoden fehlt. Hier können nur kompetente Beratung und ausgereifte Strategien greifen, welche aufklären, für genügend Sicherheit sorgen und alle Schritte begleiten.

Denn wenn man über den Tellerrand der einschränkenden Aspekte hinausschaut, ist es um den flächendeckenden Einsatz von Advanced Analytics in der Versicherungsbranche nicht schlecht bestellt. Immerhin plant die Mehrzahl der Unternehmen die Umsetzung einer digitalen Strategie mit enormen Budgets und konzentriert sich dabei auf Bereiche wie digitale Plattformen, Omnichannel, Big Data, Analytics, Automatisierung und höhere Agilität in Projekten.

Es scheint also erkannt worden zu sein, dass IT nun aus der Rolle des Kostenträgers schlüpft und sich zu einem Bereich mausert, der beträchtlich zur Wertsteigerung von Angeboten, internem und externem Service, zu fundierten Entscheidungsgrundlagen in allen Bereichen und somit zur Unternehmenswertsteigerung beitragen kann.

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Katy Spalek

Katy Spalek

Manager Corporate Publishing bei BROCKHAUS AG
Katy Spalek ist bei der BROCKHAUS AG als Redakteurin für die Bereiche Marketing und Vertrieb zuständig und verantwortet Recherche, Verfassen und Layout von Texten zur Kundenkommunikation. Für das blogHAUS verfasst sie Beiträge über aktuelle Trendthemen aus IT, Marketing und Wirtschaft.
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