Prognosen und Zusammenhänge in der Versicherungswirtschaft

Die Finanzmathematik, die Datenanalyse und Statistik spielen in der Versicherungswirtschaft seit jeher eine große Rolle. Mehr denn je werden heutige Unternehmen mit Datensätzen überschwemmt, die es zu analysieren und zu interpretieren gilt. Software wie Big Data Analytics ist dazu in der Lage, auch aus komplexesten Datenmengen jene Informationen zu gewinnen, die für den Geschäftserfolg von größter Bedeutung sind.

Moderne Datenanalyse erleichtert die Entscheidungsfindung

Mit Predictive Analytics Software lassen sich Muster in Datenmengen erkennen, die bei einer Analyse ansonsten verborgen bleiben müssten. Die große Schwierigkeit bei vielen Entscheidungsfindungsprozessen in den Unternehmen ist es heute, dass die Datenflut kaum noch beherrschbar, deren Bewältigung für den Geschäftserfolg jedoch entscheidend ist. Die Zusammenhänge, die aus solchen Daten erkennbar wären, lassen sich mit modernen Softwareprogrammen darstellen. Diese arbeiten mit Methoden, wie sie in der Elementarteilchenphysik entwickelt wurden. Die Analyse erfolgt in Echtzeit und ist damit nah dran an den konkreten Geschäftsvorfällen. So kann es für eine Versicherung sinnvoll sein zu erkennen, in welchem Moment sich die Zahlungsfähigkeit einer Person verschlechtert, um schnell reagieren zu können. Die Prognose- und Analyse-Software kann auch dazu eingesetzt werden, sich verändernde Umweltbedingungen schneller zu erkennen oder festzustellen, dass Schadensereignisse nur ein Einzelfall waren und damit keine Änderung der Strategie notwendig ist. Solche Unterscheidungen sind für den Erfolg einer Versicherung entscheidend.

Warum die Versicherungswirtschaft von Prognose- und Analysesoftware profitieren kann

Gerade in der Versicherungswirtschaft ist es von größter Bedeutung, dass solche Faktoren wie Ausfallwahrscheinlichkeiten, Zahlungsfähigkeit und anderen mit hoher Präzision berechnet werden können. Dabei können in einem Unternehmen die unterschiedlichsten Bereiche profitieren wie etwa das Marketing, der Vertrieb und natürlich die Unternehmensleitung. Wichtig ist es hierbei, dass alle Abteilungen die gleiche Software einsetzen und so die Analyse unstrukturierter Daten hocheffizient und mit möglichst geringen Kosten vorgenommen werden kann. Je mehr Daten verarbeitet werden, desto aussagekräftiger fallen die Prognosen aus. Aus diesem Grund nutzt Big Data Analytics sämtliche Daten eines Unternehmens. Datenverarbeitungsprogramme wie NeuroBayes sind dabei in der Lage, die unterschiedlichsten Daten in ihre Analysen miteinfließen zu lassen wie etwa die Transaktionsdaten aus operativen Systemen ebenso wie Konjunkturindizes, Mehrwertsteuererhöhungen und das Konsumverhalten. Damit lassen sich große Datenmengen in eine sinnvolle Entscheidungsgrundlage verarbeiten, Produkte an die Kunden anpassen und verbessern.

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