Gewinner des Diamond Star Awards Beste digitale Versicherungsplattform Kategorie Start-up ist BankSapi


Die Macht der Kontodaten

Wie Versicherungen Künstliche Intelligenz in Verbindung mit Kontodaten zur ganzheitlichen Beratung mittels BANKSapi einsetzen können.

Maschinelles Lernen revolutioniert viele Branchen. Insbesondere für Versicherungen ergeben sich aus der Integration des finanziellen Blutbildes Riesenchancen. Einerseits erlangen sie Alltagsrelevanz an der digitalen Kundenschnittstelle, andererseits Einblicke in das Leben ihrer Kunden.

Versicherungsunternehmen kannten bislang nur einen kleinen Ausschnitt aus dem Leben ihrer Kunden. Hat der Kunde eine Mietschutzversicherung gekauft, wissen sie, wie hoch die Miete ist. Hat er eine Ausbildungsversicherung abgeschlossen, wissen sie, dass es ein Kind gibt. Hat er eine Hausratsversicherung abgeschlossen, wissen sie, wie groß die Wohnung ist. Die Berater und Versicherer gucken durchs Schlüsselloch – und sehen bloß einen Bruchteil. Genau das ändert sich gerade.

Wenn der Kunde zustimmt, kann die Versicherung die Kontodaten durchleuchten. Eigentum oder Miete, Bahncard 100 oder SUV, Single oder Familienmensch – all das verraten die Überweisungen, Einzugsermächtigungen und Lastschriften. Aus diesen Kontobewegungen können Versicherer Schlussfolgerungen ziehen. Eigenheim angezahlt? Beziehungsstatus geändert? Haushalt vergrößert? Nicht nur ganzheitliche Beratung, Versicherer können passende Policen anbieten, und ebenso das  Versicherungsportfolio über den gesamten Kundenbestand auswerten – inkl. Fremdverträgen. Sie lernen ihre Kunden kennen.

Genau hier setzt BANKSapi mit seiner Machine Learning-Plattform an.

Datenschatz heben

In ihrer Rohform sind Kontodaten allerdings ein Durcheinander. Hier ein Supermarkteinkauf, dort eine Fitnessstudiomitgliedschaft. Nicht alles ist für die Versicherer gleichermaßen relevant. Aus dieser Menge müssen sie die Punkte herausfiltern, die ein Profil ergeben. Wie sehen die Einkommensverhältnisse aus? Wie steht es um die Wechselbereitschaft? In einem Satz: Wo lässt sich der Kunde innerhalb einer Vergleichsgruppe verorten?

Antworten auf solche Fragen liefert die Plattform von BANKSapi mittels maschinellen Lernen (ML), eine Form von Künstlicher Intelligenz, kurz KI, die BANKSapi entwickelt und trainiert. Diese KI hat anhand eines riesigen Datensatzes gelernt, die Details zu destillieren, die wichtig sind, um die Daten zu gruppieren, die zusammengehören. In Sekundenbruchteilen fertigt BANKSapi ein Profil, das sie anderen Profilen gegenüberstellt. So ist glasklar zu erkennen, wo der Kunde Versorgungslücken hat, wo Fremdverträge sind, und wo neue Leads generiert werden können.

Das Verfahren lässt sich in drei Phasen unterteilen. Der Algorithmus startet völlig autonom mit einem riesigen Datensatz. Er weiß nicht, worum es sich handelt, er weiß nicht, wonach er eigentlich sucht. Unüberwachtes Lernen wird dieser Vorgang genannt, bei dem das Programm sich selbst beibringt, Ähnlichkeiten zu erkennen. Im Verlauf vieler Millionen Durchgänge verfeinert es diese Fähigkeit immer weiter, bis der Algorithmus unschlagbar effektiv geworden ist.

Human in the Loop

Nun folgt Schritt zwei: Hier ist wieder ein Mensch gefragt. Er stellt die Bezüge der gefundenen Datencluster zu den richtigen Konzepten her – er gibt den Rohdaten ihren Sinn. In Phase drei ist der Algorithmus bereit für den Einsatz in der Assekuranz. Dabei wird er mit jedem Datensatz besser: Er hat nie ausgelernt.

Vorbild Google

Ganz ähnlich geht Google vor: Die Ergebnisliste einer Suchanfrage ist nichts anderes als eine Reihe von Vermutungen des Algorithmus darüber, was wohl der Sinn der Frage war. Erst der Klick der Nutzer auf das gewünschte Ergebnis gibt der Liste einen Sinn – dadurch lernt der Algorithmus etwas für das nächste Mal. So hilft jeder Nutzer mit jeder Google-Suche freiwillig, den Algorithmus ein Stück besser zu machen.

Das finanzielle Blutbild

Gefährdet oder abgesichert? Der Versicherer hat dank des BANKSapi-Algorithmus alle Werte gebündelt vorliegen – fast wie eine Ärztin, die anhand eines Blutbildes den Gesundheitszustand eines Patienten auf einen Blick ablesen kann. So wie die Ärztin nach der Diagnose zu einer Therapie rät, kann nun auch der Versicherer Lösungen vorschlagen. Etwa eine Berufsunfähigkeitsversicherung, die sich automatisch Gehaltserhöhungen anpasst. Der Versicherer erkennt auf Basis der Kontodaten seiner Kunden sämtliche Lebensereignisse samt soziodemographischer Daten, z.B. Kindergeld, Umzug, Berufswechsel, Gehaltserhöhung, Krankenversorgung, oder aber Fremdversicherungsverträge um nur einige wenige zu nennen. Phasen und Daten im Leben des Kunden, die der Versicherer nicht kannte, vielleicht die Schattenbuchhaltung des Versicherungsmaklers vor Ort, nicht jedoch er. Der BANKSapi-Algorithmus analysiert die Daten systematisch, und spielt diese veredelt an die Versicherer zurück.

Auf der Quelle der Daten sitzt nicht der Versicherer. Auf der Quelle der Daten sitzen die Banken. Sie sind verpflichtet, aufgrund der PSD2, die Schnittstellen freizugeben. Der Kunde entscheidet, ob und insbesondere wem er seine Finanzdaten zur Verfügung stellt.

Nicht weniger interessant ist die Abwanderungsrate für Versicherer. Der Kunde hat in der Vergangenheit den Gasanbieter gewechselt oder regelmäßig neue Mobilfunkverträge abgeschlossen? Und jetzt eine Reiseunfallversicherung bei der Konkurrenz abgeschlossen? Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass der Kunde sich rasch für neue Angebote begeistern lässt. Darüber hinaus lässt sich über den Kundenbestand evaluieren, welche Fremdversicherungsverträge Kunden abgeschlossen haben, über sämtliche Sparten.

Ausblick Multibanking

BANKSapi verfügt über eine ‚kleine Banklizenz‘ (PSD2-Lizenz) durch die BaFin und erleichtert das digitale Zusammenspiel von Versicherungen und Banken. Seit der EU-Richtlinie PSD2 dürfen Drittanbieter unter der Aufsicht der BaFin auf Kontodaten zugreifen – nach Zustimmung der Kontoinhaber – und Zahlungen auslösen. BANKSapi bündelt die Daten von sämtlichen Zahlungskonten, Kreditkarten, Depots und Bausparverträge. Damit liegt der Datenschatz komplett vor. Und kann mittels des BANKSapi Machine Learning-Verfahren für die Assekuranz gehoben werden.

Autor: Jan Wichmann
Jan Wichmann ist Co-Founder und Geschäftsführer von BANKSapi mit Sitz in München. BANKSapi stellt eine API bereit, nach dessen Anbindung Endkunden auf ihre Konten, Kreditkarten und Depots über das Frontend der Lizenznehmer zugreifen können samt Zahlungsauslösedienst. Vor der Gründung von BANKSapi war Jan Wichmann Manager/ Prokurist bei KPMG im Bereich FinTech & Innovation. Sein Fokus lag in der Strategie- und Prozessberatung von Finanzinstituten sowie FinTech-Start-ups. Er ist gelernter Versicherungskaufmann und studierte BWL an der Universität Passau (B.Sc. und M. Sc.) und Corvinus University Budapest (MBA).