Risikofachleute und die Versicherungsbranche haben die Vorteile der Risikomodellierung schon lange erkannt, aber sie beginnen gerade erst, den Wert der prädiktiven und raumbezogenen Analysen zu schätzen. Die Fähigkeit zur Vorhersage von Ergebnissen – von der Wahrscheinlichkeit eines Rechtsstreits in einem Arbeitsunfall bis hin zu den physischen und finanziellen Auswirkungen von ortsspezifischen Ereignissen – ist nicht nur ein entscheidender Faktor für die Risikopolitik. Es ist die nächste Grenze für das Risikomanagement und die Versicherung.
Bisher hat sich die Versicherungsbranche weitgehend auf Aktivitäten nach einem Schaden konzentriert. Das war in der Vergangenheit aus gutem Grund der Fall. Die Daten und Analysen zur Unterstützung von Maßnahmen vor einem Schaden, wie z.B. Schadenverhütung und -eindämmung, waren einfach nicht verfügbar. Jetzt verfügt die Branche jedoch über hochentwickelte Tools, die eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Zeit vor einem Schaden ermöglichen.
Der Begriff Predictive Analytics bezieht sich auf eine Reihe von Tools, mit denen sich Trends, Muster und Korrelationen erkennen lassen, die sonst in unterschiedlichen Datenquellen unbemerkt bleiben würden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind grundlegende Elemente der prädiktiven Analytik, die Benchmarking und Ergebnisprognosen erleichtern. Die raumbezogene Analyse erweitert die prädiktive Analyse mit herkömmlichen Daten um den Kontext von Ort, Zeit und historischer Perspektive. Mit einem raumbezogenen Ansatz für prädiktive Erkenntnisse können Risikoprofis nicht nur Ereignisse visualisieren und berücksichtigen, die eintreten könnten, sondern auch, wo und wann sie eintreten könnten.

Neue Fragen stellen und beantworten

Zur Veranschaulichung dieser Verlagerung von Maßnahmen nach dem Schaden auf Maßnahmen vor dem Schaden, lassen Sie uns einige der Fragen betrachten, die prädiktive und raumbezogene Analysen berücksichtigen können:

  • Welche Auswirkungen könnte ein Hurrikan auf ein bestimmtes Grundstück in seinem derzeitigen Verlauf haben?
  • Wie werden höhere Lufttemperaturen und der steigende Meeresspiegel die Vermögenswerte in Küstengebieten beeinträchtigen?
  • Welche Orte sind besonders anfällig für zivile Unruhen, die Einzelhandelsobjekte stören oder beschädigen könnten?
  • Wie können historische Wettermuster und aktuelle Trends die Entscheidung beeinflussen, wo ein neues Haus gebaut werden soll?
  • Welche Arten von Schadenersatzansprüchen von Arbeitnehmern werden wahrscheinlich vor Gericht verhandelt?
  • Wie hoch sollte ein Unternehmen die Rückstellungen für bestimmte Arten von Schadensfällen ansetzen?
  • Wo wird ein Unternehmen wahrscheinlich die nächste Reihe von kostenintensiven Forderungen haben?

Dies sind nur einige wenige Szenarien, aber schon jetzt ist klar, dass prädiktive und raumbezogene Analysen es Unternehmen ermöglichen, eine Vielzahl von Fragen zu stellen – und zu beantworten -, an die sie zuvor vielleicht nicht einmal gedacht haben, geschweige denn, sie auf ihre Geschäftsstrategien anzuwenden. Mit der in Analyseplattformen integrierten Verarbeitung natürlicher Sprache können Fragen wie diese gestellt werden, sobald sie auftauchen – ohne dass die Abfragen in Standardformate übersetzt werden müssen. Es ist möglich, eine ungezwungene Konversation mit Daten über Risiken und geschäftliche Herausforderungen zu führen, die früher unmöglich war. Die Analyse von Gefühlen, Textanalysen und Worttrends in unstrukturierten Datenfeldern sind zusätzliche Funktionen, die prädiktive Analysen zu leistungsstarken Werkzeugen für die Entscheidungsfindung bei Risiken machen.

Die nächste Karte vorhersehen

Jeder, der schon einmal eine Partie Blackjack oder 21 gespielt oder beobachtet hat, wird verstehen, dass die Fähigkeit, die Reihenfolge der ausgeteilten Karten vorherzusagen, die Chancen des Spielers grundlegend senken und seine Gewinnchancen erheblich erhöhen kann. Wenn ein Spieler zum Beispiel eine Karte im Wert von 10 Punkten erhält und weiß, dass die zweite Karte im Deck wahrscheinlich den gleichen Wert hat, kann diese Erkenntnis den Spieler dazu veranlassen, eine dritte Karte abzulehnen und so die Chance zu maximieren, den Dealer auf 21 zu schlagen. Das Wissen, welche Karten wahrscheinlich auftauchen werden, kann Spieler auch dazu veranlassen, ihre Einsätze und Gewinne zu erhöhen. In ähnlicher Weise kann die Fähigkeit, Schadensfälle und -ereignisse vorherzusagen, für Risikofachleute, ihre Organisationen und ihre Versicherer einen enormen Unterschied machen. Analytische Modelle werden daher darauf trainiert, die zweite und dritte „Karte“ im Spiel mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. Dank eines Vorhersagemodells wissen Risikospezialisten, was auf sie zukommt, und können entsprechend reagieren, um das Risiko zu mindern oder die Kosten für Rechtsstreitigkeiten zu reduzieren. Zu den „Gewinnen“ in diesem Szenario können verbesserte Sicherheit, geringere Schadenskosten und Kapitalerhalt gehören – alles Dinge, die zur Unterstützung des zugrunde liegenden Geschäfts reinvestiert werden können.
Bei der Aufdeckung von Erkenntnissen und Trends in Daten geht es nicht um die Bereitstellung von Softwarelösungen. Bei prädiktiven und raumbezogenen Analysen geht es vielmehr um die Zusammenarbeit mit Risikofachleuten, um geschäftliche Fragen zu beantworten. Weitere Informationen zu den Analysen von Rickonnect finden Sie unter WWW.RISKONNECT.COM.