IoT (Internet of Things) findet immer weitere Verbreitung und IoT-Devices generieren immer mehr Daten. Diese sind selbstverständlich auch für Versicherer interessant. Denn während sie bisher ihre Tarife auf Basis von wenigen, meist älteren Daten kalkulieren, ergeben sich durch aktuelle und umfangreichere Daten aus IoT-Quellen neue Möglichkeiten für ein genaueres risikoadäquates Pricing.
Doch mit IoT-Daten lässt sich nicht nur die Schadenwahrscheinlichkeit und ‑höhe genauer berechnen. Auch ein möglicher Schaden selbst lässt sich grundsätzlich verhindern, wie Robert Cummings in seinem Artikel auf cio.com schreibt. Mit Predictive Maintenance lässt sich z.B. der Verschleiß von Bauteilen und Maschinen kontinuierlich bestimmen. Dies ermöglicht eine relativ genaue Vorhersage der Leistungsdauer und damit des erforderlichen Austauschbedarfs von Teilen. Weiß man das vorher, kann ein Produktionsausfall bereits im Vorfeld vermieden werden.
Zusätzlich kann der Versicherer versuchen, das Kundenverhalten durch IoT-Daten positiv zu beeinflussen und auf diese Weise das Schadenrisiko zu senken. Ein Beispiel sind Telematik-Daten: Wenn der Kunde weniger aggressiv fährt und damit das Unfallrisiko senkt, werden dem Kunden Beiträge rückerstattet. Ein defensiver Fahrstil reduziert also die Unfallschäden.
“One way that interaction is changing is the way insurers are moving from a reactive to a predictive service model.”
Damit verändert sich das Geschäftsmodell des Versicherers grundlegend. Der Versicherer wird zum Schadenvermeider statt, wie zuvor, Schäden im Nachhinein zu regulieren. Das ist aus meiner Sicht ein richtiger Ansatz. Der Versicherer benötigt dafür aber Know-how z.B. über Telematik und eHealth, über das er aktuell noch nicht verfügt.
Versicherer müssen daher mit Unternehmen aus anderen Branchen kooperieren, um Assistance-Leistungen rund um das Versicherungsprodukt anbieten zu können. Der Autor weist allerdings auf die Gefahr hin, dass diese Unternehmen selbst im Bereich Schadenvermeidung aktiv werden könnten und Versicherungen nur noch als Add-on anbieten. Dies ist ein gutes Beispiel für die Frage, welche Rolle Versicherungen in digitalen Ökosystemen einnehmen sollen.
Was der Autor hier aber übersieht: Bei allen IoT-Lösungen ist der Datenschutz sicherzustellen. Versicherte müssen der Verwendung ihrer Daten für Analytics-Zwecke zustimmen. Insofern ist die oftmals als Beispiel genannte Nutzung von Daten aus Social-Media-Quellen zumindest in Deutschland nicht wirklich realistisch. Eine nicht-autorisierte Nutzung von Kundendaten würde großen Vertrauensverlust nach sich ziehen. Und Versicherer damit die Erweiterung ihrer Geschäftsmodelle radikal gefährden.
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