Studie zu Underwriting: Herausforderungen für Schaden- und Unfallversicherer nehmen zu

Marta Fröhlich, Head of Financial Services bei Capgemini Invent Österreich:

"Versicherer müssen ihre Regeln für das Underwriting zunehmend neu überdenken. Eine längst überfällige Maßnahme für viele Unternehmen ist die Modernisierung ihrer versicherungstechnischen Kernsysteme und Underwriting-Tools. Dies kann zu besseren Ergebnissen und mehr Transparenz führen. Der Einsatz von KI-basierten Erkenntnissen und Automatisierung ist für die Branche von entscheidender Bedeutung, um sich an die Risikodynamik sowie das Verhalten der Versicherungsnehmer anzupassen und so einen konkurrenzfähigen Weg zur Profitabilität im Underwriting zu finden."

Angesichts des Inflationsdrucks, der die Versicherten finanziell belastet, steigt die Nachfrage nach finanzierbaren, einfachen und transparenten Versicherungsprodukten. Der Studie zufolge empfinden 42% der Versicherungsnehmer den derzeitigen Underwriting-Prozess als komplex und langwierig. Darüber hinaus haben 27% der Versicherten in den letzten zwei Jahren auf der Suche nach niedrigeren Prämien (60%) und besserem Versicherungsschutz (53%) den Anbieter gewechselt.

Während die Prämien gestiegen sind, hatten die Underwriting-Experten zu kämpfen, da die combined ratios die 100 Prozent-Marke überschreiten aufgrund von Naturkatastrophen, neuen Risiken durch technologische Innovationen wie Cyber-Bedrohungen und das Aufkommen generativer KI sowie regulatorischer Komplexität.Führungskräfte der Branche nennen unter anderem erhebliche organisatorische Hürden, wenn es darum geht, ihre Kunden zu begeistern: Unzureichender Zugang zu Daten (54%), veraltete Systeme (51%) und der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern (47%).

Das Selbstvertrauen der Underwriter ist der Schlüssel, um von der Vorreiterrolle zu profitieren

Die Studie zeigt, dass 62% der Führungskräfte davon ausgehen, dass Technologien der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (AI/ML) die Qualität des Underwritings erhöhen und Betrug abwehren. Trotz dieser Vorteile vertrauen nur 43% der Underwriter auf automatisierte Empfehlungen von predictive analytics tools als Entscheidungsgrundlage. Das Zögern ist auf eine überwältigende Komplexität (67%) und Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität (59%) zurückzuführen. Der Studie zufolge können Versicherer ihre Zurückhaltung überwinden, indem sie die Underwriter frühzeitig einbinden und sicherstellen, dass die KI/ML-Modelle erklärbar und angemessen transparent sind.

Auch wenn einige Anbieter in diesen Bereichen bereits erfolgreich sind, weisen nur wenige Versicherer „Vorreiter“-Qualitäten auf, um schnelle, unvoreingenommene und datengestützte Underwriting-Entscheidungen zu treffen. Ausgestattet mit den richtigen modernen Underwriting-Werkzeugen profitieren Vorreiter von besserer Effizienz (höherer Geschwindigkeit und geringeren Kosten), Präzision (Schadenkosten und Betrugserkennung) und einem besseren Kundenerlebnis (Neugeschäft und Kundenbindung). Weniger als 13% dieser Vorreiter verfehlen die Ziele in diesen Bereichen, verglichen mit 21 bis 36% der Wettbewerber.

Schlankes Underwriting beginnt mit der Erschließung von deep data insights

Die Mehrheit der Führungskräfte (83%) in der Schaden- und Unfallversicherung ist der Meinung, dass Vorhersagemodelle für die Zukunft des Underwritings entscheidend sind, doch nur 27% geben an, dass ihr Unternehmen über die nötigen Fähigkeiten verfügt. Der Weg zu datengesteuerten Erkenntnissen beginnt mit einem sicheren Datenökosystem.

Weltweit zeigen sich 53% der Versicherungsnehmer besorgt über die Menge der abgefragten Kundendaten. Fast zwei Drittel geben jedoch an, dass sie bereit wären, mehr Daten preiszugeben im Austausch für Transparenz, Rabatte und die Bestätigung, dass ihre Daten sicher sind. Damit bietet sich die Chance für Versicherer, ihre Angebote zu erweitern und die Versicherbarkeit von neuen Risiken zu verbessern, während gleichzeitig Vertrauen aufgebaut wird. Dies führt zu einer engeren Kundenbindung.

Schaden- und Unfallversicherer stehen vor einer beträchtlichen Herausforderung, wenn es darum geht, die Datenanforderungen ihrer Underwriter im Hinblick auf Datenqualität und -umfang zu erfüllen. Der Studie nach legen beispielsweise 49% der Underwriter Wert auf Drohnenbilddaten, doch nur sehr wenige Versicherer sind in der Lage, diese bereitzustellen und zu analysieren. Ebenso wünscht sich jeder zweite Underwriter Daten von vernetzten Geräten für Echtzeitinformationen über persönliche und gewerbliche Vermögenswerte, obwohl nur 12% der Versicherer solche Daten effektiv erfassen können.

Laut der Studie schadet der Mangel an Datenverfügbarkeit und -qualität dem Kerngeschäft der Versicherer, da 77% mit einer unvollständigen Risikobewertung zu kämpfen haben. Angesichts schwacher Datenressourcen sehen sich 73% der Unternehmen mit einer eingeschränkten Genauigkeit bei der Preisgestaltung konfrontiert, was eine angemessene Schadensdeckung verhindert und im schlimmsten Fall die Solvenz gefährden kann.

Über die Studie

Der World Property & Casualty Insurance Report 2024 stützt sich auf Daten aus drei Primärquellen: die 2024 Global Insurance Voice of the Customer Survey, die 2024 Global Insurance Executives Survey und die 2024 Global Insurance Underwriters Survey. Die Primärforschung umfasst Erkenntnisse aus 18 Märkten: Australien, Belgien, Brasilien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Hongkong, Indien, Italien, Japan, Kanada, Luxemburg, die Niederlande, Norwegen, Portugal, Schweden, Spanien und den Vereinigten Staaten.

Foto oben: Marta Fröhlich, Head of Financial Services bei Capgemini Invent Österreich: