Positionen-Magazin
Digi­ta­li­sie­rung

Mehr Risi­ken im Griff

Wer Gefahren versichern will, muss sie verstehen. Voraussetzung dafür ist das kluge Sammeln und Auswerten von Daten. Dank der Digitalisierung können heute Policen angeboten werden, die früher undenkbar waren

Flocken ließen sich durchaus in Oberhof beobachten, allerdings nur im November. In den folgenden Wochen fiel überhaupt kein Schnee in Thüringens Wintersportzentrum. Die Biathlon-Rennen Anfang des Jahres mussten abgesagt werden, es war einfach zu warm. Weg blieben rund 50.000 Besucher, die sich bereits Karten besorgt hatten. Weg fielen auch die Gelder durch die Live-Übertragungen im Fernsehen. Biathlon, dieser Mix aus Skirennen und Schießen, bringt der Region jedes Jahr rund 20 Millionen Euro. Aber eben nur, wenn es schneit.
Die Organisatoren waren vorbereitet, hatten sich versichert gegen fehlenden Schnee, gegen Nebel und allzu stürmische Winde. Die Prämie? Erschwinglich. Versicherer bedienen sich aus den wachsenden Datenpools der Wetterstationen. Das erlaubt es ihnen, einzelne Risiken immer präziser zu berechnen – und fair zu versichern.
Der Datenberg wächst rapide. Gleichzeitig wachsen die Fertigkeiten, die Informationen klug aufzubereiten. Das hilft Versicherern, neue Risiken in den Griff zu bekommen. Es geht weniger darum, sie zu eliminieren – das ist meist unmöglich. Wichtiger ist es, sie berechnen zu können. Denn sobald sich Risiken berechnen lassen, können sich Kunden gegen sie versichern. Je besser sich ein Risiko berechnen lässt, umso fairer fallen die Prämien aus. Und umso mehr Menschen, Dinge, Dienstleistungen oder eben Biathlon-Wettbewerbe können versichert werden.

Was berechenbar ist, ist auch versicherbar

Die Welt ändert sich, und das bedeutet: Es gibt ständig Herausforderungen, die nicht sofort einschätzbar sind: Wird es zu warm für Schnee im Winter? Wo überflutet Starkregen ganze Städte? Ist ein Schutz vor Cyber-Attacken überhaupt möglich? Wie gefährlich ist der HI-Virus heute eigentlich noch?

Was machen Versicherer mit solchen Fragen? Sie suchen nach Antworten, unterstützt von leistungsfähigen Computern. Was eben noch bedrohlich wirkte, wird zumindest: berechenbar. Und versicherbar. HIV-infiziert? Versicherbar. Das Heim steht am Hang oder am Fluss? Versicherbar. Hacker versuchen, sich ins Firmennetzwerk einzuschleichen? Versicherbar. Und zwar zu vernünftigen Konditionen.
Was den Umgang mit Daten angeht, beansprucht die Assekuranz die Poleposition. Sie hat das Auswerten von Daten perfektioniert. Dieses Know-how ist ihre Kernkompetenz, und die spielt sie mithilfe neuer Analysemethoden konsequent aus – zum Nutzen der Kunden. 79 Prozent der Versicherungsmanager weltweit sagen: Neue Datenauswertungsmöglichkeiten stellen das größte Potenzial für bessere Kundenbeziehungen dar – so steht es in der PwC-Studie „Seizing the Future“. Das wird hierzulande genauso gesehen. „Die Versicherungen haben die Herausforderungen verstanden, die das Zeitalter von Big Data mit sich bringt“, sagt Jörg von Fürstenwerth, Vorsitzender der Geschäftsführung des Gesamtverbands der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV).
Es geht um „Data Analytics“, also darum, sogenannte unstrukturierte Daten zu erfassen und aufzubereiten. Ziel ist es, Erkenntnisse aus immens großen Datenmengen und -flüssen zu gewinnen (siehe Kasten „Muster erkennen – und nutzen“) und den Blick nach vorn zu richten. Es wird möglich, Wahrscheinlichkeiten für künftig eintretende Ereignisse besser zu berechnen – ob es sich nun um Raubzüge von Einbrecherbanden handelt oder Folgen eines Erdbebens in China.

Mehr Schutz für mehr Menschen

Oder um die Lebenserwartung von HIV-Infizierten. Denen war es früher unmöglich, eine Risikolebensversicherung abzuschließen. In den 1980ern warnte ein Versicherungsvorstand vor den Infizierten, die „ein nicht kalkulierbares Risiko in unsere Bestände hineintragen“. Dieses Risiko ist heute kalkulierbar, dank besserer medizinischer Therapien und des Wissens darüber. „Mittlerweile ist der Abschluss einer Risikolebensversicherung für viele HIV-Infzierte auch in Deutschland möglich“, sagt Annika Tiedemann, Underwriting Manager beim Rückversicherer Gen Re. „Das liegt vor allem daran, dass wir Daten über den Krankheitsverlauf über Jahrzehnte haben.“
Der Rückversicherer Swiss Re hat diese Daten europaweit ausgewertet. Das Ergebnis: Wird das Virus schnell entdeckt und behandelt, kommen HIV-Infizierte mittlerweile auf eine fast normale Lebenserwartung. Ein 30-Jähriger, der sich im Jahr 2010 mit HIV angesteckt hat, wird durchschnittlich 75 Jahre alt – das ist derselbe Durchschnittswert wie bei Rauchern.

Offensiv um HIV-Infizierte wirbt allerdings keiner der deutschen Erstversicherer, anders als US-Anbieter: Dort kündigte Prudential zum Welt- Aids-Tag 2015 öffentlichkeitswirksam an, auch Lebensversicherungen für Erkrankte anzubieten. Kurz darauf zog Konkurrent John Hancock nach.
Ähnliche Entwicklungen gibt es bei Krebs oder Diabetes. In Blogs berichten Diabetes-Kranke, dass es ihnen dank hoch entwickelter Systeme zur Risikoprüfung möglich gewesen sei, ohne weitere ärztliche Unterlagen eine Lebensversicherung abzuschließen.

Warum die Versicherer Datenpools aufbauen

Dahinter steckt Wissen, generiert aus einer immensen und ständig wachsenden Datenmenge. Und die daraus abgeleitete Erkenntnis, dass gut eingestellte Diabetiker keine Risikogruppe mehr sind – beziehungsweise: dass dieses Risiko durchaus versicherbar ist.

Der Vorteil der Assekuranz: In der Medizin werden ebenfalls schon lange Daten gesammelt und ausgewertet. Von diesem Informations-Fundus profitieren die Versicherer, wenn sie spezifische Risiken berechnen wollen. Gibt es allerdings keine Datenvorräte, haben die Versicherer nur eine Chance: Sie müssen selbst Datenpools anlegen und mit Informationen füllen. Auch deshalb gibt es in der Kfz-Versicherung immer mehr Telematik-Tarife: um mehr Daten zu sammeln und auszuwerten. Ihr Anreiz: Kunden werden für verantwortungvolles Fahren bei der Prämienhöhe ihrer Kfz-Versicherung belohnt. Um festzustellen, wie verantwortungsvoll der Fahrstil ist, zeichnet etwa bei CosmosDirekt eine App („My Drive“) mittels GPS-Daten Geschwindigkeit, Beschleunigung, Kurven- und Bremsverhalten auf. „Wer vorausschauend fährt, senkt das Unfallrisiko. Es ist nur fair, wenn sich dieses Risikobewusstsein auszahlt“, sagt Monika Sebold-Bender von der CosmosDirekt-Mutter Generali. Der nächste Schritt: den Risikofaktor Fahrer einzugrenzen, etwa indem Autos autonom fahren. „Das hat wesentliche Auswirkungen auf die Kfz-Versicherung“, sagt Allianz-Vorstand Christof Mascher. Und Versicherer sammelten dabei Erfahrungen, wie Algorithmen funktionieren.

Der Algorithmus bestimmt das Risiko

Algorithmen helfen nicht nur bei Kfz-Versicherungen, Risiken immer besser einzuschätzen. Beim „Vitality“-Tarif der Generali-Versicherung etwa fließen Fitnesslevel und -entwicklung sowie gesunde Lebensführung in die Berechnung mit ein. Noch steht man zwar am Anfang. Ein Datenstock muss schließlich erst angesammelt sein, um daraus künftig zuverlässig Rückschlüsse ziehen zu können. Generali betont, dass die Informationen aus dem zusätzlich abschließbaren Vitality-Programm Risikolebens- und Berufsunfähigkeitsversicherungen des Unternehmens ergänzen (siehe auch unser Pro & Contra ). „Der Kunde profitiert, weil er gesünder lebt“, sagt Generali-Vorstand Rainer Sommer. „Und wir als Versicherer profitieren, weil wir dem Kunden risikogerechtere Angebote machen können.“

Auch für die Gebäudeversicherungen gilt das. So berechnet das „Zonierungssystem für Überschwemmung, Rückstau und Starkregen“ der deutschen Versicherer, kurz: ZÜRS, immer präziser, wie stark ein Haus hochwassergefährdet ist. In Zone 4, die höchste Gefährdungsstufe, werden dank zunehmender Datenqualität nur noch 139.000 von deutschlandweit mehr als 21 Millionen Gebäuden eingeordnet – im Vorjahr waren es 197.000, 30 Prozent mehr. Wer nicht mehr in ZÜRS-Zone 4 geführt wird, merkt das sofort an günstigeren Prämien. „Mehr Daten ermöglichen mehr Menschen leichteren Zugang zu Versicherungsschutz“, sagt GDV-Präsident Alexander Erdland.
Das Wetter schlägt halt immer wieder Kapriolen. Urlauber mögen sich über verregnete Sommer ärgern, Betreiber von Biergärten können sie in Existenznot bringen. Aber sie können sich dagegen versichern – dank der seit 2014 besseren Datenlage. In jenem Jahr nämlich weitete der Deutsche Wetterdienst die Zahl seiner Wetterstationen aus und ermöglichte so eine risikogerechte Wetterversicherung auf Basis objektiver Daten. „Interessierte Kunden bestimmen im Vorfeld eine Wetterstation“, erläutert David Semder, Produktspezialist bei HDI Global. „Wenn im Absicherungszeitraum ein vordefinierter Wert an der Wetterstation über- oder unterschritten wird, erhält der Kunde innerhalb von 14 Tagen eine Auszahlung.“

Biergärten, aber auch Veranstalter von Festivals nutzen vorrangig Niederschlagsversicherungen. Aber auch zu hohe oder zu niedrige Temperaturen, zu wenig oder zu viel Wind, Wellengang, Sonnenstunden und Nebel können als „vordefiniert“ in den Vertrag aufgenommen werden.
Der sieht dann etwa so aus: Eine Baufirma möchte sich von März bis Mai gegen Frost absichern – als Schlechtwettertag gilt, wenn um 12 Uhr mittags in zwei Meter Höhe weniger als 0 Grad Celsius gemessen wird. Ein Fußballverein möchte ein Turnier gegen Regen versichern – fallen mehr als fünf Millimeter an Niederschlag, greift die Versicherung. Umgekehrt können sich Landwirte gegen zu wenig Regen versichern – und gegen sich daraus ergebende Ernteausfälle.

Der beste Schaden ist der verhinderte Schaden

Auch Gefahren in Produktions- und Lieferketten lassen sich besser absichern. „Was passiert, wenn nach einem Unfall in einem Chemiewerk eine Substanz längere Zeit nicht mehr lieferbar ist?“, fragt Joachim ten Eicken, Vorstand bei HDI Global. Versicherer gehen selbst in die Risikoanalyse und werten alle Daten aus. „Wir treten als Versicherer noch stärker in einen Risikodialog ein und fungieren als sachkundige Berater, wie man die Schadensprävention verbessern kann.“ Das wollen auch die Rückversicherer. Hier spielt Big Data eine „Schlüsselrolle im Innovationsprozess“, sagt Ludger Arnoldussen aus dem Vorstand der Munich Re. Schon heute erfasst der weltgrößte Rückversicherer über ein automatisiertes Monitoring 7000 digitale Nachrichtenkanäle, um Feuerschäden in den USA und Großbritannien schneller und preisgünstig erfassen zu können. Und auf einer Plattform lagern 16 Terabyte an Daten über Naturgefahren, die miteinander kombiniert und ausgewertet werden.

Allein diese Datenmenge entspricht dem Inhalt von 3,2 Millionen gedruckten Bibeln und zeigt die Dimension der Herausforderung auf. Die besteht nicht zuletzt darin, die Daten aus ihren Silos herauszuholen und sinnvoll zu vernetzen. An der passenden flexiblen Infrastruktur hapert es bei einigen Versicherern noch. Die neue Datenwelt hat also noch viel Raum zum Wachsen – um Risiken besser zu verstehen und in den Griff zu bekommen.
In Oberhof hat es übrigens schon wieder im November geschneit. Ein schlechtes Omen? Die Wetterdaten sagen: kaum Risiko, also keine Bange!

Text: Volker Gustedt
Mitarbeit: Henning Engelage
Fotos: Matthias Hombauer /Moment/Getty Image, iStock Photo, Daniel Sambraus/Getty Images, Lew Robertson/Corbis/Getty Images

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