Eine neue Ära der Mobilität, Teil 3: Predictive Analytics in der Kfz-Versicherungsbranche

Nigel Hughes

Eine neue Ära der Mobilität, Teil 3: Predictive Analytics in der Kfz-Versicherungsbranche

Die Kfz-Versicherungsbranche befindet sich in einer entscheidenden Phase. Mit vernetzten Fahrzeugen und dem Aufkommen von Big Data haben Versicherer und OEMs die Möglichkeit, die Art und Weise, wie sie Risiken bewerten, Schadensfälle bearbeiten und mit Kunden interagieren, neu zu definieren. Doch obwohl die Instrumente und Technologien zur Verbesserung von Sicherheit und Fairness vorhanden sind, bleibt die aktuelle Situation mit Herausforderungen behaftet. Das Misstrauen zwischen OEMs und Versicherern, das durch Bedenken hinsichtlich der Monetarisierung von Daten und des Datenschutzes genährt wird, hat den Fortschritt zum Stillstand gebracht. Was wir brauchen, ist ein Perspektivwechsel - ein Wechsel, bei dem Zusammenarbeit, Transparenz und einvernehmlicher Datenaustausch zu sichereren Straßen, faireren Prämien und weniger Verkehrstoten führen. Im letzten Teil unserer dreiteiligen Serie beschäftigen wir uns damit, wie Predictive Analytics die Kfz-Versicherungsbranche revolutioniert und zu mehr Sicherheit für Autofahrer beiträgt.

Mit Telematics Risiken vorhersagen

Traditionell basiert die Kfz-Versicherung auf einer Risikobewertung anhand historischer Daten - Faktoren wie Alter des Fahrers, Fahrzeugtyp und Unfallhistorie. Mit den umfangreichen Daten, die heute über vernetzte Fahrzeuge verfügbar sind, können Versicherer jedoch über statische Faktoren hinausgehen und in Echtzeit Einblicke in das Fahrverhalten, die Umweltbedingungen und den Zustand des Fahrzeugs gewinnen. Mithilfe von Predictive Analytics können Versicherer potenzielle Risiken dynamisch modellieren, was genauere und individuellere Risikobewertungen ermöglicht. Beispielsweise stellen Erstausrüster Telematikdaten über Fahrgewohnheiten wie Geschwindigkeit, Bremsverhalten und gefahrene Kilometer in Echtzeit zur Verfügung, die Versicherer für eine genauere Risikobewertung nutzen können. Durch nutzungsbasierte Versicherungsmodelle (UBI) können die Prämien auf der Grundlage dieser Echtzeit-Fahrdaten angepasst werden, wodurch die Versicherung für Fahrer mit geringem Risiko fairer wird und Anreize für eine sicherere Fahrweise geschaffen werden.

Dieser Ansatz ermöglicht nicht nur eine gerechtere Preisgestaltung, sondern hilft den Versicherern auch, Risikoszenarien proaktiv zu erkennen. Durch die Analyse von Mustern in den Fahrzeugdaten können Versicherer Bedingungen vorhersagen, die zu Unfällen oder Pannen führen könnten, und Kunden warnen oder präventive Lösungen anbieten.

Datenschutzbedenken und die Notwendigkeit von Zustimmung und vollständiger Transparenz

Die Nutzung von Telematikdaten in Fahrzeugen wirft erhebliche datenschutzrechtliche und ethische Fragen auf. Ein Hauptproblem ist die Möglichkeit der unbefugten oder exzessiven Datenerhebung, oft ohne eindeutige Zustimmung des Fahrers, was in den USA derzeit Gegenstand erheblicher gerichtlicher Klagen ist. Viele Fahrer sind sich nicht darüber im Klaren, welche Daten - z. B. über Standort, Geschwindigkeit und Verhalten - gesammelt werden und wie sie verwendet werden können, was zu Bedenken hinsichtlich der Erstellung detaillierter Profile und des Missbrauchs durch Dritte führt. Darüber hinaus sind Telematiksysteme anfällig für Cyberangriffe und Sicherheitsverletzungen, was Fragen nach der Sicherheit sensibler personenbezogener Daten aufwirft. Es stellen sich auch rechtliche und ethische Fragen im Zusammenhang mit dem Eigentum an den Daten, dem grenzüberschreitenden Austausch und der schleichenden Erweiterung der Funktionen - wenn Daten, die ursprünglich zu Sicherheitszwecken erhoben wurden, später für nicht damit zusammenhängende oder aufdringliche Anwendungen wie Überwachung oder Kontrolle der Einhaltung von Vorschriften verwendet werden. In kommerziellen Umgebungen könnten Beschäftigte das Gefühl haben, dass ihre Autonomie durch ständige Überwachung beeinträchtigt wird, während telematikgestützte Versicherungsmodelle unbeabsichtigt bestimmte demografische Gruppen diskriminieren könnten. Darüber hinaus könnte das Bewusstsein, überwacht zu werden, die Bewegungs- und Verhaltensfreiheit des Einzelnen einschränken und eine abschreckende Wirkung haben.

Um diese Bedenken mit den Sicherheitsvorteilen der Telematik in Einklang zu bringen, sind solide Schutzmaßnahmen erforderlich. Klare und transparente Einwilligungsverfahren, Datenanonymisierung, strenge Aufbewahrungsfristen und strenge Sicherheitsmaßnahmen müssen durchgesetzt werden. Durch behördliche Aufsicht und ethische Standards muss sichergestellt werden, dass Telematikdaten verantwortungsvoll genutzt werden, die Rechte des Einzelnen gewahrt bleiben und gleichzeitig die Technologie für sicherere Straßen genutzt wird.

Wesentliche Vorteile für Fahrer und Gesellschaft

Optimierung der Schadenbearbeitung durch Predictive Analytics: Predictive Analytics kann und wird den traditionell langsamen Schadenbearbeitungsprozess durch Automatisierung und Optimierung der Arbeitsabläufe revolutionieren. Durch die Nutzung von Daten aus vernetzten Fahrzeugen, Unfallberichten und Umweltfaktoren können Versicherer die Schadenprüfung, -bewertung und -regulierung beschleunigen. Dieser datengesteuerte Ansatz in Echtzeit verkürzt die Wartezeiten für Kunden und identifiziert gleichzeitig betrügerische Ansprüche durch Musteranalysen, was die Effizienz steigert, ehrliche Versicherungsnehmer schützt und ihre Prämien senkt.
Verbesserung des Kundenerlebnisses durch Personalisierung: Predictive Analytics ermöglicht es Versicherern auch, personalisierte Dienstleistungen anzubieten, die auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Daten aus vernetzten Fahrzeugen helfen Versicherern, maßgeschneiderte Policen zu erstellen, Einblicke in das Fahrverhalten zu geben und proaktive Dienste wie Wartungserinnerungen und Warnungen bei Fahrzeugproblemen anzubieten. Diese Personalisierung verbessert die Kundenbindung, indem sie einen Mehrwert über den traditionellen Versicherungsschutz hinaus bietet und das Versicherungserlebnis insgesamt bereichert.
Bußgelder schrecken von schlechtem und gefährlichem Fahrverhalten ab: Jedes Jahr werden Tausende von Verkehrstoten durch schlechtes und rücksichtsloses Fahren verursacht, wobei Faktoren wie überhöhte Geschwindigkeit, abruptes Bremsen und abgelenktes Fahren wesentlich zu Unfällen, Verzögerungen und Todesfällen beitragen. Der Einsatz von Telematik wird hier Abhilfe schaffen, indem das Fahrverhalten überwacht und Versicherungsprämien an die Leistung gekoppelt werden. Fahrer mit riskantem oder gefährlichem Fahrverhalten werden mit höheren Kosten und möglichem Ausschluss rechnen müssen, was zu höheren Standards und sichereren Praktiken führen wird.

Umsetzung und Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen OEMs und Versicherern

Die Vorteile von Predictive Analytics in der Kfz-Versicherung kommen am stärksten zum Tragen, wenn OEMs und Versicherer zusammenarbeiten. Als Datentreuhänder der vernetzten Fahrzeuge können die Erstausrüster den Versicherern die für die prädiktive Analyse erforderlichen umfangreichen Datenströme zur Verfügung stellen. Diese Zusammenarbeit schafft Möglichkeiten für neue Versicherungsprodukte, die auf das Zeitalter der vernetzten Fahrzeuge zugeschnitten sind, z. B. dynamische Prämien, die sich in Echtzeit an das Fahrverhalten anpassen, und höhere Einnahmequellen für beide Seiten. Mit zunehmender Zusammenarbeit werden wahrscheinlich innovative Versicherungsprodukte entstehen, die über die traditionellen Modelle hinausgehen, z. B. Policen, die auf autonome Fahrzeuge oder fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (FAS) zugeschnitten sind. Diese Produkte können den Verbrauchern zusätzliche Sicherheit und ein beruhigendes Gefühl bieten und gleichzeitig sicherstellen, dass sich die Versicherungsangebote parallel zur Fahrzeugtechnologie weiterentwickeln.

Übergang zu einem proaktiven Risikomanagement

Die vielleicht wichtigste Auswirkung von Predictive Analytics ist der Wandel von einem reaktiven zu einem proaktiven Risikomanagement. Anstatt auf einen Unfall oder Zwischenfall zu warten, um zu reagieren, können Versicherer proaktiv mit den Versicherungsnehmern zusammenarbeiten, um Risiken zu vermeiden, bevor sie eintreten. Dieser Ansatz steht im Einklang mit der wachsenden Bedeutung, die die Automobilindustrie der Fahrzeugsicherheit und dem Wohlbefinden der Fahrer beimisst. Durch die frühzeitige Erkennung von Risikosituationen können Versicherer ihren Kunden maßgeschneiderte Ratschläge oder Vorschläge für vorbeugende Wartungsmaßnahmen unterbreiten. Diese proaktive Haltung kommt nicht nur den Fahrern zugute, sondern verringert auch die Häufigkeit und Schwere von Schadensfällen, was sich insgesamt positiv auf die Versicherungsprämien auswirken kann.

Eine sicherere und gerechtere Zukunft

Predictive Analytics bietet eine einzigartige Möglichkeit, die Interessen von Fahrern, Versicherern und Erstausrüstern in Einklang zu bringen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Risikovorhersage, zur Senkung der Prämien und zur Förderung eines sichereren Fahrverhaltens kann die Industrie der Gesellschaft greifbare Vorteile bieten. Das ist die Welt, die wir anstreben sollten - eine Welt, in der Technologie und Daten nicht nur dem Profit dienen, sondern Leben retten.

Wie Credera Sie unterstützt

Bei Credera sind wir auf die Bereitstellung innovativer Datenlösungen für die Automobil- und Versicherungsbranche spezialisiert. Unsere Expertise in den Bereichen Predictive Analytics und Datensicherheit ermöglicht es OEMs und Versicherern, Big Data effektiv zu nutzen und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen. Von der Datenarchitektur bis hin zur Entwicklung von Vorhersagemodellen unterstützen wir unsere Kunden dabei, ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und so Innovation und Kundenzufriedenheit in der gesamten Automobilindustrie voranzutreiben.