Die entscheidende Rolle von Predictive Analytics im Versicherungswesen

Versicherungen sind so alt wie die menschliche Zivilisation. Es gibt Aufzeichnungen über eine Versicherungsmethode namens Bottomry, die bis ins Jahr 4000 v. Chr. zurückreicht. Dies war eine Art von Transaktion, bei der ein Schiff von einem Kapitän als Sicherheit verwendet wurde, um Vorräte auf Kredit zu kaufen. Wenn das Schiff oder Boot durch natürliche Ursachen auf See zerstört wurde, musste der Verleiher die Situation als seinen Verlust hinnehmen. Die Kreditgeber begannen schließlich, Wettermuster zu untersuchen, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass der Kapitän mit seinem Boot unversehrt zurückkehrte. Dies war ein früher Einsatz von Predictive Analytics.

Versicherungen sind seit den Tagen der Bottomry stark gewachsen, ebenso wie Predictive Analytics. Ein wichtiger Aspekt dieses Wachstums ist die Datenmenge, die moderne Versicherungsanbieter zur Durchführung von Vorhersageanalysen verwenden.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Zweig der Analytik, der die Verwendung von Modellen und Statistiken zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse beinhaltet. Es ist also nicht schockierend, wie wichtig Predictive Analytics im Versicherungswesen ist.

Die Geschichte ist durchsetzt mit dem Einsatz von Predictive Analytics. Sogar die Verwendung von Sehern in der Folklore war ein Versuch der prädiktiven Analytik. Predictive Analytics wurde 1689 von der Firma Lloyd verwendet, um die Prämie zu bestimmen, die im Austausch für eine Reiseversicherung gezahlt werden würde. Das Unternehmen berechnete anhand von Daten vergangener Reisen das mögliche Risiko einer Neuversicherung.

Im Zweiten Weltkrieg verwendete Arnold Daniels prädiktive Analysen, um sicherzustellen, dass es im Krieg keine Opfer gab. Daniels erstellte schließlich den Predictive Index (PI), der anschließend für den Arbeitsbereich angepasst wurde.

Analytik entwickelte sich in den 1960er Jahren zur Computernutzung, als die Informatik zum Mainstream wurde. Es wurde entdeckt, dass Computer so programmiert werden können, dass sie Modelle für prädiktive Analysen erstellen, und so nahm ihre Verwendung für diesen Zweck sprunghaft zu. In der Vergangenheit verwendeten Versicherungsunternehmen nur wenige Variablen, um ihre Prämien zu bestimmen, aber mit der zunehmenden Erfassung und Nutzung von Daten wurden fortschrittlichere prädiktive Analysen im Versicherungswesen eingesetzt.

Traditionelle Predictive Analytics

Prämien, Konditionen und Konditionen werden traditionell mit wenigen linearen Variablen berechnet. Es ist eine unkomplizierte Methode, die eine einzige Formel für alle Szenarien dieses Produkts verwendet.

Am Beispiel der Krankenversicherung könnte für alle Vierzigjährigen, die eine bestimmte Versicherung abschließen, eine feste Prämie festgelegt werden. Diese eine „Prämie für alle“-Methode könnte höhere Zahlungen für die Versicherungsgesellschaft nach sich ziehen, weil es Menschen geben könnte, die eine Familienanamnese mit der Entwicklung von Typ-2-Diabetes in den Vierzigern haben. Das bedeutet, dass solche Kunden mehr Krankenversicherungsansprüche geltend machen würden als der durchschnittliche Gesunde in ihrer Altersgruppe.

Die Folgen sind, dass die Kunden ohne chronische Gesundheitsprobleme schließlich Prämien für Kunden mit chronischen Gesundheitsproblemen zahlen und keine Versicherungsleistungen für ihre Gesundheit erhalten. Kunden, die dies verstehen, könnten die Beibehaltung ihrer Prämien überdenken, da es keinen Anreiz gibt, ihre Versicherung nicht zu nutzen.

Komplexe Predictive Analytics

Es gibt nur so viele Daten, die ein Mensch ohne Hilfe eines Computers analysieren kann. Da die Computernutzung komplexer geworden ist, ist auch die prädiktive Analytik komplexer geworden. Complex Predictive Analytics, ein fester Bestandteil des Portfolios von Datenanalyseunternehmen , ist eine Methode, bei der viele Variablen verwendet werden, um komplexe Modelle zur Vorhersage möglicher zukünftiger Ereignisse zu erstellen.

Mit der Explosion der Internetnutzung gibt es eine ebenso große Datenexplosion. Anhand dieser Datenströme lassen sich mit maschinellem Lernen komplexere Zukunftsszenarien im Versicherungsbereich ermitteln.

Um zum Beispiel auf die Krankenversicherung zurückzukommen, stellen wir uns ein Szenario vor, in dem zwei vierzigjährige Männer denselben Plan abschließen. Das Unternehmen, das fortschrittliche prädiktive Analytik einsetzt, entdeckt, dass einer von ihnen genetisch für Prostatakrebs prädisponiert ist. Es bedeutet, dass er mehr Ansprüche geltend machen wird als die andere Person. Auf der Grundlage dieser Informationen gewährt das Unternehmen dem genetisch prädisponierten Vierzigjährigen eine etwas höhere Prämie, um die potenziellen Kosten für Besuche in der onkologischen Abteilung zu berücksichtigen.

Komplexe Vorhersageanalysen sind jedoch nicht ohne Herausforderungen. Die Integration komplexer prädiktiver Analysen, die normalerweise maschinelles Lernen beinhalten, in bestehende Versicherungspreise könnte den gesamten Versicherungsmarkt weniger transparent und verwirrend machen. Vorhersageanalysen, die mehr Variablen berücksichtigen, können zu genaueren Risikobewertungen führen, aber es spielt keine Rolle, wie genau sie sind, wenn die Bewertungen den Kunden nicht erklärt oder gerechtfertigt werden können.

Bei richtiger Implementierung werden komplexe Predictive Analytics jedoch bessere Ergebnisse für Versicherungsunternehmen erzielen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist so eng mit Predictive Analytics verbunden, dass sie in bestimmten Artikeln synonym verwendet werden. In Wirklichkeit sind sie ganz anders. Predictive Analytics nutzt die Vergangenheit, um mögliche Ergebnisse der Zukunft vorherzusagen. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und der Informatik, der Computersystemen die Fähigkeit verleiht, Daten zum Lernen und Verbessern zu nutzen.

Maschinelles Lernen ist aufgrund seiner Struktur für die Vorhersageanalyse von entscheidender Bedeutung. Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Regression können in ein System einprogrammiert werden, und dann zugeführte Daten helfen dem System, mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Diese zukünftigen Ereignisse können von Wettermustern über Naturkatastrophen, wirtschaftliche Depression und die Möglichkeit einer Pandemie bis hin zur Marktfähigkeit eines Produkts reichen.

Die Bedeutung von Predictive Analytics im Versicherungswesen

Die Bedeutung von Predictive Analytics kann nicht genug betont werden. Im Versicherungswesen ist es besonders wichtig, weil:

• Es kann die Effizienz in verschiedenen Versicherungszweigen verbessern. Dies ist möglich, weil Predictive Analytics die Risikobewertung verbessert und Ressourcen besser zuordnen lässt.
• Predictive Analytics verbessert das Kundenerlebnis. Es ermöglicht Kunden, unter bestimmten Bedingungen bessere Tarife zu erhalten.
• Regierungen können sie nutzen, um bessere Versicherungspolicen zu erstellen, von denen sowohl Verbraucher als auch Unternehmen profitieren. Vorhersageanalysen können einer Regierung helfen, während eines beispiellosen Ereignisses wie einer Pandemie geeignete Maßnahmen zu treffen.
• Maschinelles Lernen, gepaart mit Predictive Analytics, beseitigt die Mängel der menschlichen Berechnung und Voreingenommenheit. Es nimmt Gefühle weg und hat weniger Ergebnisfehler, da die Maschine immer besser darin wird, Risiken zu berechnen.
• Predictive Analytics ist nützlich, um Betrug bei Versicherungsansprüchen zu erkennen. Ändert ein Kunde Fakten, um Versicherungsansprüche geltend zu machen, kann Predictive Analytics in solchen Situationen Unregelmäßigkeiten entdecken.

So integrieren Sie Predictive Analytics in Ihr Unternehmen

Die Integration von Vorhersageanalysen in Versicherungen ist Gegenwart und Zukunft, aber wenn sie falsch gemacht wird, kann sie sich nachteilig auf die Nachhaltigkeit des Geschäfts auswirken.

Die meisten Unternehmen lagern komplexe Predictive Analytics aus, da der Aufbau der Struktur und die Einstellung der erforderlichen Arbeitskräfte schwierig und teuer sind.

Wenn es in einem Versicherungsunternehmen eine bestehende Preisfindungsmethode gibt, muss Predictive Analytics so integriert werden, dass die bestehende Preisstruktur berücksichtigt wird. Dies liegt daran, dass eine plötzliche Überarbeitung der Preise bestehende Kunden davon abhalten könnte, Abonnements zu behalten.

Die Zukunft der prädiktiven Analyse im Versicherungswesen

Versicherungsunternehmen sind im Gegensatz zu Finanzinstituten konservativer bei der Integration von Technologie in ihre Geschäftstätigkeit. Das hat sich jedoch zu ändern begonnen. Die Bedeutung und die Vorteile von Predictive Analytics im Versicherungswesen werden immer offensichtlicher, wodurch auch die Notwendigkeit, sie zu nutzen, immer offensichtlicher wird.

Maschinelles Lernen ist kein Zukunftsplan mehr, sondern bereits Realität. Sie wird die Zukunft der Versicherung prägen und die Arbeitsweise der Branche verändern.

Solange es Daten gibt und Computer, um sie zu analysieren, wird es maschinelles Lernen geben. Daher ist und bleibt Predictive Analytics ein Kernaspekt von Versicherungsdienstleistungen.