Datengesteuerte Tarife für Produktionsanlagen, ...
Ansätze für datengetriebene Prävention gibt es seit Einführung von Telematiktarifen bei Kfz-Versicherungen. Das Fahrverhalten des Fahrzeugführers entscheidet bei diesen Tarifen über die konkrete Tarifhöhe. Durch Anreize werden die Fahrenden dazu bewegt, vorsichtiger zu fahren, wodurch das Schadeneintrittsrisiko sinkt.
Eine Weiterentwicklung dieser Idee ist überfällig: Tatsächlich lassen sich solche Tarife durch das Internet der Dinge (IoT) inzwischen auf nahezu jedes andere Gut übertragen und müssen nicht mehr exklusiv für die Kfz-Versicherungen gedacht werden. Der Blick über die Grenzen des Versicherungsmetiers hinweg macht das sehr deutlich: Bei Windkraftanlagen spielt beispielsweise die vorausschauende Wartung eine große Rolle, da die Vor-Ort-Kontrolle der Maschine stets mit erheblichem Aufwand verbunden ist. Der Einsatz von smarten Sensoren, Data Analytics und künstlicher Intelligenz hilft dabei, die Wartungen der Anlagen zu erleichtern und den Einsatz zu optimieren. Anstatt lediglich im Schadenfall mit dem Betreiber in Kontakt zu treten, können Versicherer hier ihre Datenexpertise nutzen, aktiv an den Anlagenbetreiber herantreten und so mögliche Schadenfälle abwenden.
Der technologische Ansatz ist dabei identisch mit jenem, der sich nutzen lässt, um Ausfallrisiken von Produktionsanlagen zu berechnen. Versicherungsnehmer erhalten frühzeitig einen Hinweis auf mögliche Risiken in den Abläufen und Prozessen. Auf dieser Basis lassen sich zudem dynamische Versicherungstarife anbieten. Je stärker die Vernetzung der Anlagen mit den Systemen der Versicherer dabei ist, desto weitreichendere Services können die Assekuranzen anbieten – die gegebenenfalls bis zum Drosseln oder vollständigen Abschalten der Anlagen reichen.
... Gebäude und Farmen
Ein anderes Beispiel sind Gebäudeversicherungen. Durch Sensoren lassen sich frühzeitig verschiedenste Risikoparameter in Anlagen und innerhalb von Gebäuden messen. Das macht sich das französische FinTech Luko bereits zunutze. Es überwacht Türen, Wasserleitungen und Stromzähler, um letztlich Brände, Überschwemmungen oder auch Einbrüche zu verhindern. Assekuranzen, die einen solchen Ansatz wählten, wären in der Lage, komplette Ökosysteme mit aufzubauen und die Dienstleistungen Dritter in das eigene Leistungsportfolio zu integrieren. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Landwirtschaft: Der Klimawandel hinterlässt immer deutlichere Spuren. Der präventive Ansatz ist daher von besonderem Interesse. Die Verknüpfung komplexer Umwelt-, Wetter- und Erntedaten mit KI-Technologien ermöglicht die Entwicklung neuartiger Ernteausfallversicherungen und liefert Hinweise zur Optimierung des jeweiligen landwirtschaftlichen Betriebs.
Versicherungen und Versicherungsnehmer profitieren
Nudging, verknüpft mit dem Präventionsansatz, ist in einigen Sparten keineswegs neu. Krankenversicherungen setzen auf Anreizprogramme, damit ihre Versicherten gesünder leben. Das geschieht in Ansätzen durch Datennutzung in Form von Pay-as-you-live-Angeboten. Benutzer der Züricher Plattform dacadoo können ihre körperliche und geistige Gesundheit, Schlaf- und Ernährungsqualität, Achtsamkeit, körperliche Aktivität sowie Rauch- oder Trinkgewohnheiten erfassen. Aus den Angaben errechnet die Plattform einen Gesundheitsindex, den Krankenversicherer bei ihren Tarifen berücksichtigen können.
Derartige Anreizprogramme lassen sich für Sachversicherungen ebenfalls etablieren. Versicherungsunternehmen können beispielsweise Rabatte gewähren, wenn ihre Kunden bereit sind, noch mehr Daten mit ihnen zu teilen. Diese Daten wiederum können beispielsweise Aufschluss darüber geben, wie spezifische Nutzungs- und Umweltbedingungen konkret auf ein versichertes Gebäude wirken. Daraus ergeben sich mögliche Präventivmaßnahmen, die Versicherer ihren Kunden anbieten können, um nachweisbar schädliche Faktoren zu verringern. Dabei kann es beispielsweise um Regenfälle gehen, Feuchtigkeit oder Erschütterungen, die über kurz oder lang das Gebäude schädigen können.
Im Fall der Brauereien aus dem 16. Jahrhundert würde eine KI das individuelle Risiko errechnen, dass der Betrieb einem Brand zum Opfer fällt. Es ließen sich die wichtigsten Schwachstellen im Betrieb ermitteln und Präventionsmaßnahmen einleiten, die sich an den Ergebnissen von Data-Mining-Prozessen orientieren.
Was den Präventionsgedanken für die Versicherungsnehmer attraktiv macht, ist die Kostenseite. So lassen sich die präventiven Versicherungslösungen weitaus günstiger anbieten als klassische Versicherungsprodukte: Das mögliche Risiko sinkt, das der Versicherer im Fall der Fälle zu schultern hat. Obendrein baut er die Kontakte zum Kunden aus – und das jenseits akuter Krisen. Die Wahrnehmung der Branche wandelt sich mit diesen Ansätzen grundlegend. Die Firmenkunden der Versicherungen können wiederum Produktionsleistungen maximieren und die eigenen Investitionen optimieren, da sie all jene Kosten sparen, die ihnen infolge von Versicherungsfällen entstehen und die nicht durch die jeweilige Prämie gedeckt sind.
Zeit zu handeln
Hätten die Hamburger Brauereien im 16. Jahrhundert eine Möglichkeit gesehen, mit künstlicher Intelligenz ein Feuer in ihren Betrieben vorherzusagen, so hätten sie diese wohl genutzt und nicht auf den Schadensersatz der Versicherung gehofft. Heute können Technologien dabei helfen, solche Feuer vorherzusagen. Höchste Zeit also für die Versicherungen, zu handeln.
Bild: © Tierney – stock.adobe.com
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Kai-Uwe Reiter 
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