Schwer­punkt Big Data

Schwe­rer Weg von der Theo­rie zur Pra­xis

Big Data macht für Versicherer vieles leichter – zumindest theoretisch. Doch neue Daten allein bringen ihnen wenig, sie müssen auch die richtigen Schlüsse daraus ziehen können. Dazu müssen die Unternehmen viel investieren – in Technik und Personal. Sonst geraten sie gegenüber neuen Konkurrenten ins Hintertreffen. Von Dennis Schmidt-Bordemann

Wenn es um Big Data geht, dann wird oft zuerst von den großen Chancen gesprochen – für den Kunden, für die Unternehmen und die Gesellschaft. In der Praxis freilich ist es oft gar nicht so einfach, die Datenschätze zu heben. Im Gegenteil: Wer nicht aufpasst, der kann ganz schnell schwere und vor allem teure Fehler begehen. Denn Big Data bedeutet nicht nur einfach die Verwaltung von Datenbanken. „Was das anbelangt sind Versicherungsunternehmen unschlagbare Experten“, findet Volker Gruhn, Professor für Software-Engineering.

Big Data geht weit darüber hinaus: „Das hat eine ganz andere Dimension“, betont Gruhn. Da gehe es um die Auswertung vieler, ganz verschiedener Daten. Das könnten Informationen zum Surfverhalten im Internet sein, zum Aufenthaltsort oder der Fahrweise eines Menschen sowie Gesundheitsdaten, die bereits heute von Handys, Uhren, Armbändern oder sogar Kontaktlinsen übertragen werden können. „In diesen Datenbergen verbergen sich unzählige interessante Informationen“, sagt Gruhn. „Aber das Problem ist, dass die Daten nicht gleich ein klares Bild ergeben, sondern eine Vielzahl an Mustern – die man erst einmal erkennen und richtig deuten muss.“

Datenanalyse birgt Gefahr von Fehlinterpretationen

Das ist sowohl technisch als auch unternehmerisch keine leichte Aufgabe. „Die Vielzahl an Daten kann auch leicht zu Fehlinterpretationen führen“, warnt Guido Bader, Vorstand der Stuttgarter Versicherungsgruppe. Eine Maschine könne zum Beispiel einen Zusammenhang zwischen der Zahl der Geburten und der Zahl der Störche in Deutschland nahe legen – weil diese lange Zeit ungefähr parallel rückläufig gewesen seien. „Um solche Fehlschlüsse zu vermeiden, braucht es eine engmaschige Kontrolle“, so Bader.

Aber selbst dann lassen sich Fehler natürlich nicht vermeiden. Das musste selbst der Internet-Gigant und Big Data-Pionier Google kürzlich merken. Lange Zeit glaubte das Unternehmen, es könne durch seine Suchdaten die Ausbreitung von Grippewellen vorhersagen. Der Konzern musste den Dienst aber schließlich einstellen, weil die Prognosen mehrere Jahre in Folge wegen eines fehlerhaften Analysemusters deutlich daneben lagen. Der Computer hatte zukünftige Ausmaße einer Grippewelle stark überschätzt.

Erst zwei Schritte zurück, dann zwei nach vorn

„Bis Big Data tatsächlich funktioniert, müssen wir noch viel lernen“, sagt Professor Gruhn. „Es kann gut sein, dass wir vielleicht erst einen, vielleicht sogar zwei Schritte nach hinten machen müssen, bevor es dann zwei oder drei Schritte nach vorne geht.“ Wie zu Beginn des Computerzeitalter Anfang der 1970er-Jahre müsse man die neue Technik erst beherrschen lernen – und das bedeute auch, Fehler zu machen. „Aber klar ist auch: Wer glaubt, er könne dann genauso gut einfach stehen bleiben, der verliert“, sagt Gruhn.

Auch die Versicherer sind sich dieser Herausforderung bewusst. Bei einer gemeinsamen Umfrage der Universität Potsdam und des SAS Institute betonten die befragten deutschen Banken und Versicherer zwar klar die Chancen von Big Data – 70 Prozent räumten aber zugleich ein, dass ihnen noch das Know-how fehle. Datenauswertung berührt deshalb nicht nur die technische Ausstattung, sie verlangt den Versicherungsunternehmen auch personelle und kulturelle Veränderungen ab. „Echte Big-Data-Experten sind rar“, sagt Professor Gruhn. „Und oft sind das bunte Vögel, die nicht gleich als erstes darauf verfallen, bei dieser Branche anzuheuern.“ Ein Grund, warum Martina Köderitz, Chefin von IBM Deutschland, Versicherern zu einem anderen Umgang mit Mitarbeitern rät. Unternehmen müssten ihnen mehr Freiraum geben und sich auch für Einflüsse von außen öffnen.

Digitalisierung löst Marktbarrieren auf

Wer sich der Entwicklung verwehrt, verliert: Im Zuge der Digitalisierung drängen schon jetzt neue Konkurrenten auf den Markt. „Da das Produkt de facto schon digital ist, sind Versicherer und Banken besonders gefährdet durch neue Marktteilnehmer, die schnell die Schnittstelle zu ihren Kunden besetzen können“, erklärt Köderitz. „Wenn morgen ein branchenfremdes Unternehmen kommt und eine Versicherung anbietet, die digital extrem schnell abgeschlossen werden kann – gerade wenn keine intensiven Prüfungen nötig sind –, dann ist diese Schnittstelle einfach zu kapern.“ Google finanziert bereits das US-Versicherungs-Start-up Oscar Health mit und entwickelt gemeinsam mit dem Pharmakonzern Novartis Kontaktlinsen, die Gesundheitsdaten übermitteln können sollen. Das wird in der Versicherungsbranche aufmerksam registriert. Ebenso wie die vielen Gründer, die von sich behaupten, Versicherungen neu zu denken – und zwar aus Sicht der Kunden.

Diesen Grundgedanken beherzigen die alteingesessenen Versicherer ebenfalls. „Das Internet erfordert einen einfachen und leichten Zugang zu Produkten“, sagt zum Beispiel LVM-Vorstand Werner Schmidt. „Die Kunden wollen sich mit wenigen Klicks ein Produkt zusammenbauen, das gleichzeitig möglichst bedarfsgerecht und individuell sein soll. Eine Vielzahl an Studien zeigt, dass Kunden sich immer mehr online informieren, Angebote vergleichen und bei einfachen Produkten diese auch im Internet kaufen wollen – während man komplexere Probleme gerne mit einem Kundenberater besprechen möchte.“ Schmidt sieht deshalb die Versicherer durchaus gut positioniert: „Wir werden weiterhin gute Produkte und guten Service bieten. Dabei zählt die Nähe zum Menschen und die Kompetenz – gerade im Schaden- und Leistungsfall.“

 

Mut zu neuen Geschäftsmodellen

Um diesen Vorteil zu nutzen, müssen sich die Versicherer nicht nur auf Big Data, sondern auch auf neue Angebote und damit verbundene Geschäftsmodelle einlassen. Dietmar Kottmann vom Beratungshaus Oliver Wyman beobachtet bei deutschen Unternehmen eine gewisse Skepsis – nicht aus Angst vor dem Neuen, sondern aus dem Wissen um das eigene Know-how. „Was es in Deutschland im Bereich der Datenerfassung und Risikobewertung gibt, hat ein Niveau, das in anderen Märkten fehlt“, sagt der IT-Experte. In Big Data zu investieren sorge erst einmal für mehr Kosten, aber für kaum mehr Nutzen. Abwarten und Tee trinken sei gleichwohl keine Option, warnt Kottmann. „Wer nicht den Mut hat, hier mit tatsächlich guten und bewährten Techniken zu brechen, der verpasst die Entwicklung.“

Als warnendes Negativbeispiel dient Kodak. Noch bis in die 1990er-Jahre war der US-amerikanische Filmhersteller Marktführer im Bereich der analogen Fotografie. Jahrelang setzte das Unternehmen weiter auf die einst so erfolgreiche Technologie und verpasste den Trend zur Digitalkamera, die es 1975 selbst entwickelt hatte. Das Management hatte nicht den Mut, neue Wege gehen – 2012 meldete der einstige Milliardenkonzern Konkurs an. Die Versicherer wollen dieses Schicksal nicht teilen – und bei Big Data den Weg von der Theorie zur Praxis meistern.

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