Nutzung von maschinellem Lernen für Versicherungspreise der nächsten Generation: Insights von Lumnion

Dank der positiven Fortschritte in den Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist es möglich, auf leistungsstarke Tools zuzugreifen, die die Datenaufbereitung automatisieren, die Preisgestaltung optimieren und Risiken managen können. KI-gestützte Preisgestaltung ist entscheidend für das Risikomanagement und das Treffen fundierter Preisentscheidungen.

Die von Lumnion bereitgestellte Plattform für Versicherungspreise ist eine Plattform, die die Vorbereitung von Versicherungsdaten automatisiert. Sie bietet genauere Risikopreise, Wirkungsanalysen und dynamische Preisgestaltung. Sie kann mit jedem Kernsystem verbunden werden.

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Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Revolutionierung der Versicherungspreise

In der Versicherungsbranche sind die Preisfindungsprozesse in den letzten drei Jahrzehnten weitgehend unverändert geblieben. Das Aufkommen von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) hat jedoch neue Möglichkeiten eröffnet, die Preisgestaltung von Versicherungen zu revolutionieren, indem sie Aktuaren und Preisfindungsteams helfen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen.

Maschinelles Lernen ist eine transformative Kraft in der Versicherungsbranche, insbesondere im Zusammenhang mit der Preisgestaltung.

Versicherungsmathematiker stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, wenn es darum geht, eine möglichst genaue Preisgestaltung zu erstellen, die der inhärenten Unvorhersehbarkeit von Risiken und den Nuancen historischer Daten im Zusammenhang mit Schadensfällen Rechnung trägt. Dazu gehören:

• Umständliche Datenaufbereitung

• Verwendung von Blackbox-ML-Algorithmen

• IT-Abhängigkeit

All dies sind in der Regel Schlüsselelemente des Preismodellierungsprozesses.

ML-gestützte Portfoliomanagement-Tools ermöglichen es Pricing-Experten, profitable oder unrentable Segmente rechtzeitig zu identifizieren, sodass sie in Echtzeit Maßnahmen ergreifen können.

Diese Probleme im Zusammenhang mit der Preisgestaltung sind von erheblicher Bedeutung. Versicherungsunternehmen verzeichnen schlechte Kundenbindungsraten (bis zu 9%), einen quantifizierbaren Zeitverlust und eine höhere Verlustquote im Neugeschäft von bis zu 5%.

Predictive Analytics: Mehr Präzision bei der Preisgestaltung von Versicherungen

Prädiktive Analytik, unterstützt durch maschinelles Lernen, steht an der Spitze dieser Revolution. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen können Versicherer zukünftige Trends und Verhaltensweisen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen. Diese Prognosefähigkeit ist für dynamische Preismodelle von entscheidender Bedeutung, bei denen Prämien in Echtzeit an sich ändernde Risikoeinschätzungen und Marktbedingungen angepasst werden.

Modelle für maschinelles Lernen können beispielsweise Kundendaten, den Schadenverlauf und externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren und Wettermuster analysieren, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Schadensfälle vorherzusagen. Auf diese Weise können Versicherer Prämien festlegen, die nicht nur fair, sondern auch im Hinblick auf die Rentabilität optimiert sind. Darüber hinaus können prädiktive Analysen potenzielle Kunden mit hohem Risiko identifizieren, noch bevor sie überhaupt einen Anspruch geltend machen, sodass Versicherer proaktive Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen können.

Die Preisplattform von Lumnion ermöglicht es Unternehmen auch, die Preisgestaltung auf persönlicher Ebene mithilfe externer Daten zu optimieren und so eine 360-Grad-Ansicht des Kunden zu erhalten. Mit seiner integrierten Pricing Engine kann Lumnion jede kommerzielle Preisentscheidung sofort auf den Markt bringen, was angesichts der sich schnell ändernden Marktbedingungen eine schnellere Markteinführung ermöglicht. Dies kann Versicherungsunternehmen dabei helfen, Verbesserungen vorzunehmen, um das empfindliche Gleichgewicht zwischen Risikoexposition und Umsatzgenerierung herzustellen.

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Das Potenzial der Datenwissenschaft für das Wachstum des Versicherungssektors nutzen

Datenwissenschaft ist das Rückgrat moderner maschineller Lernanwendungen in der Versicherungsbranche. Durch die Nutzung der Möglichkeiten von Big Data in Echtzeit können Versicherer beispiellose Einblicke in Markttrends, Kundenpräferenzen und neu auftretende Risiken gewinnen. Diese Fülle an Informationen unterstützt fundiertere Entscheidungen und strategische Planung.

Versicherer verbessern die Schadenprognose, ermöglichen eine präzise Risikobewertung mit Algorithmen für maschinelles Lernen, nutzen bessere Daten und erhalten ein vollständiges Kundenprofil. Dies kann die Genauigkeit der Preisgestaltung verbessern und uns helfen, unseren Kunden einen besseren Service zu bieten. Fortschrittliche Technologien, prädiktive Analysen und Prognosen modeln beeinflussen Sie Vertrieb und Underwriting durch Preisgestaltung, Einkauf und Verknüpfung von Policen in Echtzeit. Diejenigen, die maschinelles Lernen als betriebliche und kommerzielle Grundlage in der Versicherungsbranche nutzen, werden sich einen Vorreitervorteil verschaffen und zu Pionieren in diesem sich schnell entwickelnden Markt werden.

Aktuare und Preisexperten verbringen zu viele Stunden mit administrativen und Dateneingabeaufgaben. Tatsächlich ergab eine kürzlich durchgeführte Umfrage, dass Versicherungsmathematiker mehr als 50% ihrer Zeit mit Datenfragen verbringen. Mithilfe neuer ML-Technologien können Aktuare jedoch Aufgaben vergessen, die nicht zum Kerngeschäft gehören. Sie können sich darauf konzentrieren, wo sie am dringendsten benötigt werden: die Durchführung komplizierter Analysen und Szenarien, die menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen erfordern.

Die Integration von maschinellem Lernen in die Versicherungsbranche dient nicht nur der Verbesserung bestehender Prozesse, sondern bietet auch eine Chance für Innovationen. Versicherer, die Datenwissenschaft und maschinelles Lernen effektiv nutzen, können neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die auf die sich ändernden Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind, und sich so als Marktführer positionieren.

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Aufbau eines Wettbewerbsvorteils mit den KI-gesteuerten Preisstrategien von Lumnion

Die offene Plattform von Lumnion ermöglicht die Verwendung aller allgemein anerkannten Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich XGBoost, Random Forest, Decision Tree sowie GLM und GAM für die Risikomodellierung. Darüber hinaus hat Lumnion auch eine eigene Methodik entwickelt, um alle Blackbox-Algorithmen für maschinelles Lernen transparent zu machen, sodass sie operativ nutzbar werden. Das ML-basierte Beratungsmodul hilft Aktuaren dabei, die operative Arbeit zu vereinfachen und die Modellergebnisse erheblich zu verbessern.

Lumnion entwickelt KI-gestützte Preisplattformen für die Schaden- und Krankenversicherungsbranche. Entdecken Sie die Vorteile von Lumnion und wie es KI-Lösungen nahtlos integriert.

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