Methoden und Tools fürs Underwriting

Prozessunterstützung für den Erstversicherer

Zentraler Bestandteil des Antragsprozesses der Lebensversicherung ist die Prüfung von biometrischen Risiken. Für die Automatisierung dieses Prozesses wendet sich der Erstversicherer gerne an den Rückversicherer, der oftmals derartige Systeme zur Verfügung stellt. Der permanente Veränderungsprozess hinsichtlich der Anforderungen in allen Richtungen erfordert flexible und moderne Tools unter Nutzung aller Informationsquellen.

Neue Informationsquellen bieten neue Möglichkeiten für die Informationsgewinnung - auch für die Antragsprüfung.

• ePA-Nutzung der Daten oder Nutzung von Arztbriefen

  • Die elektronische Patientenakte (ePA) beinhaltet strukturierte und unstrukturierte Daten. Die strukturierten Daten können für Informationsgewinnung und -weiterverarbeitung genutzt werden. Die unstrukturierten Daten - beispielsweise Arztbriefe oder Krankenhausentlassungsberichte - können direkt für die Risikoprüfung komplexer Anträge verwendet werden. adesso unterstützt den Zugriff auf die Daten des Versicherten komfortabel, bei Bedarf auch mit kontextsensitiver Logik. Voraussetzung hierfür ist, der Versicherte stimmt der Nutzung zu.

• Data and Analytics: Predictive Underwriting

  • Data and Analytics Methoden ermöglichen es, auf Basis von Datenmodellen Vorhersagen darüber anzustellen, wie sich eine Situation in Zukunft entwickeln kann. Die datengesteuerten prädiktiven Erkenntnisse führen zu fundierteren Entscheidungen, zum Beispiel kann die Kombinatorik von Antragsinformationen verbunden mit Erfahrungen aus Leistungsfällen zur Risikominimierung beitragen.

Prozessunterstützung für den Rückversicherer

Für die Prüfung komplexer Fälle stellt der Erstversicherer Informationen in beliebiger Form und Menge zur Verfügung. Die systematische Klassifizierung dieser Unterlagen und die Extraktion von Daten daraus binden wertvolle Ressourcen. Mit Aisaac haben wir die Lösung für genau diesen Anwendungsfall.

Unterstützung im Underwriting-Prozess

Beim Underwriting werden die Daten, die der Erstversicherer dem Rückversicherer zur Verfügung stellt, meist mit vielen manuellen Prozessen aufwändig geprüft. So müssen die Daten oftmals manuell aufbereitet, analysiert und an die einzelnen Fachleute - etwa den Naturkatastrophenmodellierer, den Aktuar oder auch den Juristen - zur Durchsicht und Analyse übermittelt werden.

Hier können Tools, die einzelne Prozesse automatisieren oder beim manuellen Prozess unterstützend wirken, helfen. So gibt es beispielsweise die Möglichkeit, durch die Unterstützung einer KI das Wording hinsichtlich der UW Guidelines des Rückversicherers und Ungenauigkeiten in Bezug auf die Formulierungen in unterschiedlicher Sprache zu überprüfen. Durch die Möglichkeiten der semantischen Analyse bedarf es nun nicht mehr einer großen Anzahl von Verträgen, so dass diese Methode auch bei Rückversicherern und deren individuellen sowie sehr komplexen Vertragswerken angewendet werden kann. Das Wording stellt die Grundlage zur Absicherung der Risiken dar, findet aber oftmals im Rückversicherungs-Underwriting zu wenig Raum - nicht zuletzt auch auf Grund des hohen zeitlichen Drucks in den Erneuerungsphasen.

Datenanalyse für Großschäden

Für mögliche Großschadenszenarien, insbesondere im Bereich der Naturereignisse, die immer häufiger, konzentrierter und intensiver auftreten, müssen aufwendige Simulationen mit aussagekräftigen Bewertungen und möglichen Handlungsempfehlungen für den Erstversicherer erfolgen und erarbeitet werden. Um an die dafür notwendigen Daten heranzukommen, bedarf es nicht nur der Anbindung an bereits bestehende Systeme im Rückversicherungsunternehmen, sondern auch der entsprechenden Verwertung von Daten mit Data-Analytics-Methoden