Digitalisierung und Big Data in der Lebensversicherung


Dr. Guido Bader

Dr. Guido Bader, Mitglied des Vorstands, Stuttgarter Lebensversicherung a.G.

Big Data, künstliche Intelligenz, Digitalisierung – alles Buzzwords, die den Managern der Versicherungsbranche tagtäglich begegnen. Verbirgt sich dahinter aber tatsächlich eine Revolution des Geschäftsmodells? Droht denjenigen das Aus, die nicht rechtzeitig auf die Veränderungen reagieren? Oder sprechen wir hier über die nächste große Blase? Diesen Fragen soll im Folgenden – mit Fokus auf die Lebensversicherung – nachgegangen werden.

Was verstehen wir unter Big Data und Digitalisierung?

Im ursprünglichen Sinn bedeutet Digitalisierung „lediglich“ die Umwandlung von analogen Daten in digitale Formate. Heute wird unter dem Begriff jedoch vielmehr die Nutzung digitaler Daten für digitale Prozess und neue Geschäftsmodelle verstanden. Auf den ersten Blick sind die deutschen Lebensversicherer auch schon recht „digital“: Zahllose Apps, Extranetze für Vermittler, Portale für Kunden, u.v.m.. Schaut man jedoch hinter den Vorhang, so sind die Prozess und Daten noch reichlich „analog“. Papierakten werden zwar gescannt, aber großteils nicht in ein digital verwertbares Format transformiert. Geschäftsvorfälle sind oft nicht vollautomatisiert, sondern benötigen meist noch umfangreiche Eingriffe von Sachbearbeitern.

In puncto Big Data zeigt sich ein ähnliches Bild. Die Unternehmen verfügen über vergleichsweise winzige Datenmengen, insb. hinsichtlich der für die Tarifkalkulation entscheidenden Schadendaten. Die Frage nach der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und selbstlernenden Algorithmen, die aus großen und unstrukturierten Datenmengen „eigenständig“ neue Erkenntnisse ableiten, hat sich bislang nicht gestellt.

Anwendungsmöglichkeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz

Dabei gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten dafür, z.B. in der Neukundenakquise, zur Stornoprävention sowie im Underwriting. Gelingt es den Unternehmen, die eigenen Datenbestände zu digitalisieren und mit externen Daten, z.B. zum Kaufverhalten oder Gesundheitsdaten, anzureichern, so ergeben sich interessante Ansätze bei der Identifikation und Ansprache künftiger Kunden oder zur automatisierten Risikoprüfung.

Deutlich problematischer erscheint der Einsatz von Big Data und KI jedoch bei der Kalkulation von Lebensversicherungsprodukten. Zum einen verfügen die meisten Unternehmen schlichtweg über zu wenig eigene Schadenerfahrung, so dass sie in vielen Fällen auf die Expertise von Rückversicherern oder Rechnungsgrundlagen der Deutschen Aktuarvereinigung zurückgreifen. Zum anderen werden Prämien oft für viele Jahrzehnte garantiert, so dass Trends und neue Entwicklungen antizipiert und durch adäquate Sicherheitszuschläge berücksichtigt werden müssen. Der Nutzen aus Big-Data-Analysen scheint hier begrenzt zu sein.

Anwendungsmöglichkeiten der Digitalisierung?

Neben dem Einsatz künstlicher Intelligenz verspricht auch die zunehmende Digitalisierung eine Beschleunigung und  Verbesserung von Beratungs- und Verwaltungsprozessen und damit erhebliche Effizienzgewinne. Robo-Advisors könnten künftig die Kunden passgenau und kostengünstig beraten. Anträge und Vertragsänderungen würden vollautomatisch ohne Zutun von Sachbearbeitern in Sekundenschnelle verarbeitet. Versicherungsnehmer werden womöglich zu Self-Service-Kunden, unterstützt von digitalen Beratern. Bei dieser Zukunftsvision stellt sich aber nicht nur die Frage, wie weit die Branche technologisch davon entfernt ist. Vielmehr ist unsicher, ob die Kunden von morgen dies überhaupt wünschen. Realistischer erscheint eine Welt, in der persönliche Beratung durch digitale Prozesse unterstützt wird. Die Antrags- und Vertragsbearbeitung wird sukzessive und nach Kosten-Nutzen-Aspekten automatisiert. Auf Grund der geringen Kontaktfrequenz zum Versicherer werden die Kunden mit ihren Anliegen viel eher auf Berater zurückgreifen, als  Kundenportale der Versicherer zu nutzen.

Evolution oder Revolution?

Neben technischen und wirtschaftlichen Fragen bei der Nutzung von Big Data und der Digitalisierung gibt es aber auch regulatorische und rechtliche Hemmnisse. So ist die neue Datenschutzgrundverordnung womöglich erst ein Vorgeschmack auf die künftige Regulierung der Datennutzung. Die Frage, inwieweit der Mensch die Hoheit über seine persönlichen Daten haben soll, wird gerade erst diskutiert.

Auch Fragen der sozialen Gerechtigkeit spielen eine immer größere Rolle, je stärker sich die Prämien der Versicherer in Hinblick auf das individuelle Risiko unterscheiden. Das Unisex-Urteil des EuGH, das den Versicherern eine geschlechtsspezifische Prämienkalkulation verbietet, geht in dieselbe Richtung. Derartige Entwicklungen schränken den Nutzen von Big Data bei der Prämienkalkulation deutlich ein.

Bei aller Euphorie für die neuen technischen Möglichkeiten zeichnet sich im Bereich der Lebensversicherung doch eher eine evolutionäre Entwicklung als eine disruptive Veränderung des Geschäftsmodells ab. Sich nicht auf die neuen Chancen von Digitalisierung und Big Data einzulassen, wäre jedoch fahrlässig. Die Kunst besteht dabei – wie so oft – die nützlichen und zukunftsweisenden Ansätze zu identifizieren. Das Risiko von Fehlinvestitionen ist immens.