Optimierte Versicherungstransparenz: Warum maschinelles Lernen für Versicherungspreise wegweisend ist

In der Versicherungsbranche sind die Preisfindungsprozesse in den letzten drei Jahrzehnten weitgehend unverändert geblieben. Das Aufkommen von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) hat jedoch neue Möglichkeiten eröffnet, die Preisgestaltung von Versicherungen zu revolutionieren und Aktuaren und Preisteams zu helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel untersucht die transformative Kraft des maschinellen Lernens für die Preisgestaltung von Versicherungen und hebt seine Bedeutung in der heutigen, sich schnell entwickelnden Versicherungslandschaft hervor.

Versicherungsmathematiker sehen sich mit einer Vielzahl von Schwierigkeiten konfrontiert, wenn es darum geht, die genauesten Preise zu ermitteln, die die Unwägbarkeiten von Risiken und Daten zu früheren Schadensfällen berücksichtigen. Dazu gehören:

• Umständliche Datenaufbereitung
• Verwendung von Blackbox-ML-Algorithmen
• IT-Abhängigkeit

All dies sind in der Regel Schlüsselelemente des Preismodellierungsprozesses.

Der Einsatz von ML-gesteuerten Portfoliomanagement-Tools ermöglicht es Pricing-Experten jedoch, profitable oder unrentable Segmente rechtzeitig zu identifizieren und in Echtzeit Maßnahmen zu ergreifen.

All diese Probleme in Bezug auf die Preisgestaltung sind erheblich. Versicherungsunternehmen verzeichnen schlechte Kundenbindungsraten (bis zu 9%), einen quantifizierbaren Zeitverlust und eine höhere Verlustquote im Neugeschäft von bis zu 5%.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert den Versicherungsprozess, indem sie dessen Effizienz und Genauigkeit erhöht. Versicherer können Policen an die Bedürfnisse jedes Kunden anpassen und zu einer dynamischen Preisgestaltung übergehen, indem sie prädiktive Analysen nutzen, um Risiken besser zu verstehen und Echtzeitdaten für Angebote auf Abruf bereitzustellen.

Aktuare und Preisexperten verbringen zu viele Stunden mit administrativen und Dateneingabeaufgaben. Tatsächlich ergab eine kürzlich durchgeführte Umfrage, dass Versicherungsmathematiker mehr als 50% ihrer Zeit mit Datenproblemen verbringen. Mithilfe neuer ML-Technologien können Aktuare jedoch Aufgaben vergessen, die nicht zum Kerngeschäft gehören. Sie können sich darauf konzentrieren, wo sie am dringendsten benötigt werden: die Durchführung komplizierter Analysen und Szenarien, die menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen erfordern.

Im Folgenden sind einige der Vorteile des maschinellen Lernens aufgeführt, die Versicherer heute nutzen können.

Verbessern Sie die Verlustprognose
Traditionell beruhte die Preisgestaltung auf manueller Datenaufbereitung und hauptsächlich auf generalisierten linearen Modellen (GLM) für die Risikomodellierung. Doch dank der Fortschritte bei den Modellierungstechniken bieten Algorithmen für maschinelles Lernen nun das Potenzial, die Verlustprognose erheblich zu verbessern. Durch die Erfassung komplexer Muster und Korrelationen in riesigen Datensätzen können Versicherer genauere Prognosen treffen, was zu verbesserten Strategien zur Preisgestaltung von Risiken führt.

Notwendigkeit von Transparenz beim maschinellen Lernen
Eine der Herausforderungen bei der Einführung von Algorithmen für maschinelles Lernen ist ihr Blackbox-Charakter, der die Transparenz behindert. Wenn Sie dieses Problem jedoch lösen und für Transparenz sorgen können, indem Sie die verwendeten Variablen aufdecken, ihre Bedeutung und sogar ihre Interaktionen identifizieren, können Sie Aktuare in die Lage versetzen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen, was eine genauere und transparentere Risikobewertung ermöglicht.

Mit besseren Daten informieren
In der sich schnell verändernden Welt von heute ist Agilität von entscheidender Bedeutung. Maschinelles Lernen und neue Technologieplattformen ermöglichen es Versicherern, mit Echtzeitdaten zu arbeiten und Analysen durchzuführen, was schnelle Maßnahmen und Verhaltenskorrekturen ermöglicht. Die präzise Überwachung von Portfolios auf Mikrosegmentebene erleichtert fundierte Entscheidungen und gewährleistet ein effektives Portfoliomanagement.

Die 360°-Sicht auf den Kunden
Um die Preisgestaltung zu optimieren, müssen Versicherer ein umfassendes Verständnis ihrer Kunden erlangen. Durch die Einbeziehung externer Daten, die nichts mit Versicherungsdaten zu tun haben, erhalten Sie eine 360°-Sicht auf den Kunden. Dies führt zu einer überlegenen Preisgestaltung für Risiken und zur Festlegung kommerzieller Preise. Dieser Ansatz kann sogar auf eine personalisierte verhaltensorientierte Preisgestaltung ausgedehnt werden, bei der die Prämien an individuelle Verhaltensweisen und Umstände angepasst werden.

Zusammenfassung
Algorithmen für maschinelles Lernen bieten ein immenses Potenzial zur Transformation der Versicherungspreise. Indem Versicherer die Schadenprognose verbessern, eine präzise Risikopreisgestaltung ermöglichen, bessere Daten nutzen und ein vollständiges Kundenprofil erstellen, können sie die Preisgenauigkeit verbessern und ihren Kunden einen besseren Service bieten. Fortschrittliche Technologien und Daten wirken sich bereits auf Vertrieb und Underwriting aus. Policen werden in Echtzeit bewertet, abgeschlossen und gebunden. Die Auswirkungen dieser Technologie sind unbestreitbar und werden bald zu einem festen Bestandteil der Versicherungsunternehmen werden. Daher werden diejenigen, die maschinelles Lernen als betriebliche und geschäftliche Triebkraft in der Versicherungsbranche nutzen, von den Vorteilen eines Vorreiters profitieren und in diesem sich schnell entwickelnden Markt die Nase vorn haben.

„Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und andere neue Technologien werden erstaunliche Auswirkungen auf die Versicherungsbranche haben. Fortschrittliche Technologien und Daten wirken sich bereits auf Vertrieb und Underwriting aus. Da Policen nahezu in Echtzeit bewertet, gekauft und gebunden werden, wird eine 360°-Sicht auf den Kunden von entscheidender Bedeutung sein. Die Versicherungsunternehmen sollten sich mithilfe von Insurtechs und neuen Technologien auf die rasante Entwicklung der Branche vorbereiten.“

Cenk Tabakoglu, CEO von Lumnion