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Serie zu Fintechs, Teil 4 „Das Risikoverhalten der Verbraucher bewerten“

 Reggy de Feniks, Roger Peverelli, Walter Capellmann (von links nach rechts).
Reggy de Feniks, Roger Peverelli, Walter Capellmann (von links nach rechts). © VODW/Monuta

Die Versicherungsbranche im Jahr 2020 wird anders aussehen als heute. Neue Technologien und gestiegene Kundenerwartungen verändern die Art und Weise, wie sich Versicherer verhalten. In unserer Fintech-Serie zeigen die Gastautoren Roger Peverelli, Reggy de Feniks und Walter Capellmann konkrete Beispiele aus der Fintech-Welt. Dieses Mal: Wie Fintechs Risiken abbauen können.

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Aufgrund der Vielzahl verfügbarer neuer Technologien sowie des maschinellen Lernens und des Cloud-Computings ist die Kernkompetenz der Versicherer bereit für eine grundlegende Veränderung.

Earnix Insurance stellt eine integrierte Softwareplattform zur Analyse von Kundendaten und -beiträgen bereit. Mittels branchenführender statistischer Tools ist es so Aktuaren und Analysten möglich, genaue Risikobewertungsmodelle zu erstellen. Mit Hilfe von eingebauten Visualisierungsoptionen können diese Modelle einfach analysiert und daraus die besten Preisbildungsstrategien ermittelt werden.

Earnix ermöglicht es den Versicherern, die Auswirkungen von Entscheidungen zur Preisbildung auf das Kundenverhalten zu quantifizieren und so jene Preisbildungsstrategien auszuwählen, welche die Dynamik am Markt am besten widerspiegeln. So erreicht Earnix in Bezug auf Präzision und Umfang ein Niveau, das bisher im Preisbildungsprozess unerreichbar war.



Für die Lösungen von AdviceRobo kommt eine Plattform für maschinelles Lernen zum Einsatz, die Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen kombiniert, um das Risikoverhalten der Verbraucher zu bewerten und zu prognostizieren.

So stellt AdviceRobo den Versicherern zum Beispiel Präventivlösungen bereit, die Big Data betreffend Verhalten sowie maschinelles Lernen verwenden, um die besten Vorhersagen über Ausfälle, Vorfälligkeit und Kundenabwanderung zu treffen. Die Vorhersagen sind praktikabel, da sie auf individueller Grundlage getroffen werden.
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