Risikospezialisten und die Versicherungsbranche haben die Vorteile der Risikomodellierung schon lange erkannt, aber sie fangen gerade erst an, den Wert der prädiktiven und geospatialen Analysen zu schätzen. Die Fähigkeit, Ergebnisse vorherzusagen – von der Wahrscheinlichkeit eines Rechtsstreits bei einem Arbeitsunfallversicherungsanspruch bis hin zu den physischen und finanziellen Auswirkungen ortsspezifischer Ereignisse – ist nicht nur ein Wendepunkt für die Risikoentscheidungsfindung. Es ist die nächste Grenze für Risikomanagement und Versicherungen.
Bislang hat sich die Versicherungsbranche weitgehend auf Aktivitäten nach Schadenseintritt konzentriert. Dies war historisch gesehen aus gutem Grund der Fall; die Daten und Analysen zur Unterstützung von Schritten vor dem Schadenseintritt, wie Schadensverhütung und -eindämmung, waren einfach nicht verfügbar. Jetzt verfügt die Branche jedoch über ausgeklügelte Instrumente, die eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Zeit vor dem Schadenseintritt ermöglichen.
Prädiktive Analytik bezieht sich auf eine Reihe von Werkzeugen, die darauf ausgelegt sind, Trends, Muster und Korrelationen zu identifizieren, die in disparaten Datenquellen sonst unbemerkt bleiben könnten. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind grundlegende Elemente der prädiktiven Analytik, die Benchmarking und Ergebnisprognosen erleichtern. Geospatiale Analytik erweitert die prädiktive Analytik mit traditionellen Daten um den Kontext von Ort, Zeit und historischer Perspektive. Mit einem geospatialen Ansatz für prädiktive Erkenntnisse können Risikofachleute nicht nur Ereignisse visualisieren und berücksichtigen, die eintreten könnten, sondern auch, wo und wann sie auftreten 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 Szenarien, aber es wird bereits deutlich, dass prädiktive und geospatiale Analytik es Organisationen ermöglichen, eine Vielzahl von Fragen zu stellen – und zu beantworten -, die sie zuvor möglicherweise noch nicht einmal in Betracht gezogen, geschweige denn auf ihre Geschäftsstrategien angewendet haben.

Mit der in Analyseplattformen integrierten Verarbeitung natürlicher Sprache können solche Fragen gestellt werden, sobald sie aufkommen – ohne dass Abfragen in Standardrahmen übersetzt werden müssen. Es ist möglich, eine zwanglose Unterhaltung mit Daten über Risiken und geschäftliche Herausforderungen zu führen, was zuvor undenkbar war. Stimmungsanalyse, Textanalyse und Worttrends in unstrukturierten Datenfeldern sind zusätzliche Fähigkeiten, die prädiktive Analytik zu einem leistungsstarken Instrument bei der Risikoentscheidungsfindung machen.

Die nächste Karte vorhersehen

Jeder, der schon einmal Blackjack oder 21 gespielt oder beobachtet hat, wird verstehen, dass die Fähigkeit, die Reihenfolge der ausgeteilten Karten vorherzusagen, die Gewinnchancen des Spielers grundlegend verbessern und seine oder ihre Gewinnchancen erheblich erhöhen kann. Wenn beispielsweise ein Spieler 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 bei 21 zu schlagen. Das Wissen darüber, welche Karten wahrscheinlich aufgedeckt werden, kann Spieler auch dazu veranlassen, ihre Einsätze und damit ihre Gewinne zu erhöhen.

In ähnlicher Weise kann die Fähigkeit, Schadensfälle und Verlustereignisse vorherzusagen, einen enormen Unterschied für Risikofachleute, ihre Organisationen und ihre Versicherer bedeuten. Analytische Modelle werden daher darauf trainiert, mit hoher Sicherheit die zweiten und dritten „Karten“ im Spiel vorherzusagen. Ein prädiktives Modell lässt Risikofachleute wissen, was als Nächstes kommt, und ermöglicht es ihnen, entsprechend zu reagieren, um Risiken zu mindern oder Prozesskosten zu reduzieren. Die „Gewinne“ in diesem Szenario können verbesserte Sicherheit, niedrigere Schadenskosten und Kapitalerhaltung umfassen – all dies kann reinvestiert werden, um das zugrunde liegende Geschäft zu unterstützen.
Das Aufdecken von Erkenntnissen und Trends in Daten dreht sich nicht um die Bereitstellung von Softwarelösungen. Prädiktive und geospatiale Analytik geht vielmehr darum, mit Risikofachleuten zusammenzuarbeiten, um Geschäftsfragen zu beantworten.

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