Ein effektives Schadenmanagement ist für Versicherer von großer Bedeutung, um sowohl wirtschaftlich erfolgreich zu sein als auch ihre Kunden zufriedenzustellen. Mit der zunehmenden Digitalisierung und Automatisierung in der Versicherungsbranche bietet die Nutzung von Data Analytics (diverse) neue Möglichkeiten, Schadenfälle schneller und effizienter zu bearbeiten. In diesem Blogbeitrag führen wir anhand von bekannten Herausforderungen im Schadenmanagement aus, wieso Data Analytics vielerorts Mehrwert stiften kann. Konkrete Anwendungsbeispiele aus dem Schadenmanagement stellen wir im nächsten Blog-Beitrag unserer Data Analytics-Reihe vor.
Herausforderungen im Schadenmanagement
Das Schadenmanagement in der Versicherungsbranche steht vor einer Reihe an Herausforderungen, die sich negativ auf Effizienz, Kundenorientierung und Profitabilität auswirken können. Kurz: Auf alle Seiten des Schadendreiecks. Einige dieser Herausforderungen sind:
- Komplexe Schadenprozesse: Schadenfälle sind stellenweise sehr komplex und erfordern oft eine Vielzahl von Schritten und Beteiligten, um sie effektiv zu bearbeiten.
- Lange Bearbeitungszeiten: Die Bearbeitung von Schadenfällen kann – auch durch die genannte Komplexität – sehr zeitaufwendig sein, was zu Frustration und Unzufriedenheit bei den Kunden führen kann.
- Mangelnde Transparenz: Oftmals fehlt es den Versicherungsunternehmen an genauen, tiefgehenden Informationen über den eigenen Schadenprozess. Folgen dieses Transparenzmangels können verpasste Optimierungspotenziale und Unsicherheit sein.
- Hohe Kosten: Die (manuelle) Bearbeitung von Schadenfällen kann sehr kostspielig sein, was sich auf die Rentabilität der Versicherer auswirken kann.
Wo und Wie kann Data Analytics helfen?
Data Analytics kann dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen und das Schadenmanagement zu optimieren. Durch die Nutzung und Analyse von Daten können Versicherer wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die es ihnen ermöglichen, Schadenfälle schneller, effizienter und mit stärkerem Fokus auf Kundenzufriedenheit zu bearbeiten.
Die Nutzung von Data Analytics im Schadenmanagement kann die Transparenz verbessern, indem es den Versicherungsunternehmen genaue Informationen über ihren Schadenprozess liefert.
„Genaue Informationen“ klingt noch recht vage. Hier kommen die Methoden aus unserem ersten Beitrag zum Thema Data Analytics zum Tragen. So können beispielsweise Informationen dazu, wie sich bestimmte Bereiche und Kosten in der Vergangenheit entwickelt haben (deskriptive Analyse), ausgelesen werden. Daten dazu, warum und wodurch diese Entwicklungen zustande gekommen sind (diagnostische Analyse), können ebenfalls zu einem besseren Verständnis des eigenen Schadenprozesses und gegebenenfalls zur Optimierung ebenjenes beitragen.
Weiterhin können Versicherer durch das Eliminieren unnötiger Schritte und das Automatisieren von Prozessschritten, die ansonsten viele menschliche Ressourcen fressen, nicht nur Komplexität reduzieren, sondern auch Kosten sparen.
Abgesehen davon, können nicht nur Versicherer selbst, sondern auch die Versicherungsnehmer von datengesteuerten Schadenprozessen profitieren. Schadenfälle sind für Versicherungsnehmer immens stressig. Transparente Prozesse, kurze Bearbeitungszeiten und Ansprechpartner, die nicht selbst gestresst und überlastet sind, können hier helfen, den Kunden(bedürfnissen) gerecht zu werden. Somit kann Data Analytics unterstützen. sowohl die steigenden Kundenerwartungen als auch den steigenden Selbstanspruch von Versicherern im Hinblick auf Kundenzufriedenheit zu erfüllen.
Fazit
Zusammengefasst, eröffnet Data Analytics Versicherern in vielen Bereichen des Schadenmanagements Optimierungspotenzial und kann eine Antwort auf bekannte Herausforderungen darstellen. Effizienz, Profitabilität und Kundenzufriedenheit können gleichermaßen profitieren. Kurz: Data Analytics kann alle Seiten des Schadendreiecks unterstützen.
