Simpego ist ein Start-up-Versicherer aus der Schweiz, der seit fünf Jahren am Markt ist. Das Unternehmen versichert unter anderem Gebäude und Fahrzeuge.
Michael Ammann ist Chief Underwriting Officer & Chief Data Scientist bei Simpego. Dort ist er in unterschiedlicher Funktion seit knapp fünf Jahren dabei. Er hat seinen Doktor in Computational Mineral Physics an der UCL in London gemacht.
Excelerate 2023 von Earnix
Jonas Piela hat Michael Ammann auf der Excelerate 2023 getroffen. Hierbei handelt es sich um eine Veranstaltung von Earnix für Versicherer. Earnix stellt auch den Sponsor dieser Ausgabe dar. Die beiden sprechen in dieser Episode darüber, wie Simpego künstliche Intelligenz zur Festlegung des Pricings verwendet. Als Start-up hat Simpego den Vorteil, auf Legacy-Systeme zu verzichten und sich agil am Markt bewegen zu können.
Differenzierung über das Pricing
Vielen Versicherern fällt es schwer, sich am Markt noch zu differenzieren. In manchen Sektoren gelingt dies nur durch ein gutes Pricing. Das bestätigt auch Ammann, wenn er sagt: Der Markt der Autoversicherer ist bereits gesättigt. Hier existiert ein großer Wettbewerb und die Versicherungsprodukte sind sich sehr ähnlich. Umso wichtiger ist es, auf preislicher Ebene dem Konkurrenzkampf standzuhalten.
Daten und künstliche Intelligenz
Wie legt Simpego also seine Preise fest? Zur Berechnung würden eine Vielzahl geografischer, demografischer, sozio-ökonomischer und weiterer Faktoren berücksichtigt werden: Automodell, Wert, PS, Fahrerdaten, Postleitzahl und weitere. „Das hat einen sehr starken Impact auf das Risiko“, sagt Ammann. Es müssen möglichst viele Daten gesammelt werden, „um das Risiko und damit den Preis der Versicherung möglichst gut abschätzen zu können“. Das Unternehmen orientiert sich nicht zuletzt am Markt. So habe das Start-up insbesondere zu Beginn seine Preise kalkuliert.
Individuelle Preisberechnung
Auf die Frage, wie viele Datenpunkte Simpego verwendet, antwortet Ammann: „Um es richtig gut machen zu können, ist wahrscheinlich eine halbe Million gut.“ Und weiter: „In der Versicherung geht es um die großen Zahlen.“ Von den großen Parametern wie Alter oder Wohnort kämen etwa 100 zum Einsatz. Bei den meisten großen Versicherern seien es lediglich zwischen 20 und 30. Das zeigt bereits, welchen Stellenwert Daten bei Simpego spielen, um die KI-Modelle hinreichend füttern zu können. Die daraus berechneten Preise sind stetig, nicht diskret. Insgesamt kommen bei Simpego 200 Machine-Learning-Modelle pro Produkt zum Einsatz. Auf diese Weise ließen sich individualisierte Preise für jede Person in einem spezifischen Kontext anbieten.
Ausblick
Jonas Piela und Michael Ammann sprechen außerdem noch über das Training der KI, welche weiteren Daten in die Modelle einfließen und welche Rolle Earnix bei alledem zukommt.
Hier geht es zur aktuellen Podcast-Episode.
Über den Podcast
Seit April 2020 veröffentlicht Jonas Piela regelmäßig Gespräche mit Vorständen und Managern der Versicherungswirtschaft über die digitale Transformation. Sein Ziel ist, dass seine Zuhörer einem lockeren Gespräch unter Gleichgesinnten lauschen und so Ideen und Anregungen für die eigene Arbeit mitnehmen. Zu finden ist der Podcast unter anderem bei Google, Apple und Spotify sowie unter pielaco.com/podcast und dkm365.de.
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