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AssCompact 07/2019

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DIGITALISIERUNG © pickup – stock.adobe.com Bedarfsanalyse 2.0: „Alexa, welche Risiken hat mein Gewerbekunde?“ Stellen wir uns doch mal vor, ein Versicherungsmakler ruft vor jedem Beratungstermin Hunderte Kollegen zur Risiko- und Bedarfssituation des Kunden an. Viele haben ein vergleichbares Risiko doch schon mal versichert – welch ein Erfahrungsschatz. Jetzt stellen wir uns vor, diese Information wäre auf Knopfdruck in einer übersichtlichen Form verfügbar – und schon wird es praktikabel. Jetzt darf Alexa auch gerne vorlesen, denn Data Analytics und lernende Plattformen machen die Information verfügbar. Am Anfang stehen der Kunde und sein Versicherungs - bedarf. Produkte und Versicherungen dürfen und müssen immer erst anschließend kommen. Sie sind das Instrument, mit welchem sich die identifizierten Risiken auf Wunsch absichern lassen. Somit ist auch die Bedarfsanalyse eines der wichtigsten Elemente in der Kundenbeziehung. Doch leichter gesagt als getan: Jeder Kunde ist anders und vor allem im Bereich Mit jeder Anfrage lernt der Algorithmus dazu und kann somit bei der nächsten Anfrage noch genauere Vorhersagen treffen. Kombiniert mit einem [...] strukturierten Fragenkatalog kann das Risiko eines jeden Kunden in kürzester Zeit detailliert analysiert werden. der Geschäftskunden ist die Bandbreite an Themenfeldern immens. Da wünscht man sich manchmal den Telefonjoker mit einem Kollegen, der einen vergleichbaren Kunden schon oft beraten hat. Was aber, wenn dieser Joker digital und jederzeit erreichbar ist? Ein lernendes System beispielsweise, welches aus den Erfahrungen Tausender Maklerkollegen lernt und dieses Wissen wieder übersichtlich zur Verfügung stellt. Lernende Systeme als Hilfsmittel für Versicherungsmakler In vielen Branchen ist eine Empfehlungslogik auf Basis vergangener Erfahrungen längst Normalität – nehmen wir zum Beispiel die „Kunden kauften auch“-Funktion bei Amazon. Aber auch in der Versicherungsbranche lassen sich die Erfahrungen aus Anfragen anderer Maklerkollegen in die Bedarfsanalyse einbringen. Wer 1.000 Schreiner versichert hat, fühlt sich auch wohl, beim nächsten Schreiner eine Prognose zu benötigten Sparten, Höhe der Sachwerte und ungefähren Prämien abzugeben. Genau dieser Datenschatz wird Maklern auf der Vertriebsplattform von Gewerbeversicherung24/ThinkSurance in der Bedarfsanalyse 2.0 zur Verfügung gestellt. Dazu vergleicht die Plattform Daten vergan gener Anfragen und errechnet auf deren Basis eine Vorhersage für die vorliegende Anfrage. Das heißt auch: Mit jeder Anfrage lernt der Algorithmus dazu und kann somit bei der nächsten Anfrage noch genauere Vorhersagen treffen. Kombiniert mit einem angelernten System sowie einem strukturierten Fragenkatalog kann das Risiko eines jeden Kunden in kürzester Zeit detailliert analysiert werden. Die Bedarfsanalyse 2.0 hat dazu fünf Ansatzpunkte entwickelt, bei denen ein lernendes System dem Versicherungsmakler hilft, die Risiken seiner Gewerbekunden zu erkennen und einzuschätzen. Dabei sind die Informationen so strukturiert, dass selbst Alexa sie dem Makler einfach vorlesen könnte. Priorisierung von Risiken auf Basis der Tätigkeit Je nach Tätigkeit des Kunden lassen sich Schwerpunktthemen schnell erkennen. So benötigen beratende Berufsgruppen besonders eine Vermögensschadenhaftpflichtdeckung, Hand - werker weisen ein hohes Maschinenbruchrisiko auf und Stiftungen empfiehlt 104 Juli 2019

sich eine D&O-Versicherung. Als Vermittler bei über 1.500 Tätigkeiten und über 45 Versicherungssparten in der Gewerbeversicherung das Risiko immer korrekt einschätzen – eine komplexe Angelegenheit. Doch im digitalen Zeitalter einem System all diese Kombinationen beizubringen, stellt natürlich grundsätzlich kein Problem, sondern lediglich viel Arbeit dar. So könnte Alexa sagen: „Wenn dein Kunde ein Schreiner ist, werden vor allem diese fünf Risiken eine große Rolle für ihn spielen: …“ Risikoanalyse mit strukturiertem Fragenkatalog verfeinern Doch das Risiko des Kunden wird natürlich nicht allein durch die Tätigkeit bestimmt. Beispielsweise sind Gutachtertätigkeiten kein grundsätzliches Risiko für Handwerker. Ebenso ist die Gebäudeversicherung nur dann ein Thema für den Kunden, wenn die gewerblich genutzte Immobilie nicht angemietet ist – unabhängig davon, welche Tätigkeit in dem Gebäude ausgeübt wird. Also muss hier durch intelligente Fragen die Risiko situation verfeinert werden. Alexa könnte also fragen: „Um die Risiken des Schreiners besser zu verstehen, müssen noch folgende Fragen geklärt werden: …“ Branchenvergleich bei Sachrisiken Sind die Risiken erst identifiziert, liegt der nächste Schritt in der Ermittlung einer passenden Deckungssumme. Hat der Algorithmus erstmal Hunderte Schreiner gesehen, kann er für eine neue Anfrage eine statistische Prognose abgeben. Datengestützte Branchenvergleiche können Anhaltspunkte bieten, wie hoch die Versicherungssumme bei vergleichbaren Unternehmen war. Hier könnte Alexa also sagen: „Ein Schreiner dieser Größe hat typischerweise eine Inhaltssumme von …“ Deckungssumme bei Haftpflichtrisiken Auch bei Haftpflichtrisiken stellt sich Vermittlern die Herausforderung, eine ausreichende Deckungssumme zu wählen. Auch in diesem Beispiel lässt sich natürlich die Erfahrung aus vergangenen vergleichbaren Anfragen und vor allem Abschlüssen nutzen. Alexa könnte also sagen: „Die meisten Vermittler wählen für einen Schreiner dieser Größe in der Haftpflicht typischerweise eine Deckungssumme von …“ Prämienprognose ohne Dateneingabe Auch wenn es um eine Anhaltsquotierung geht, kann die Statistik für eine Prognose herangezogen werden. Auf Basis abgeschlossener Versicherungsverträge kann der Algorithmus noch vor Ausfüllen des Risikofragebogens eine Vorhersage zur voraussichtlichen Prämienhöhe treffen. In einem solchen Fall könnte Alexa sagen: „Ein Schreiner dieser Größe schließt typischerweise eine Betriebshaftpflicht ab für eine Prämie von …“ Auch wenn die Bedarfsanalyse 2.0 kein Sprachinterface wie beispielsweise Alexa hat, so können die Informationen doch in ähnlicher Art und Weise von Versicherungsmaklern auf der Vertriebsplattform eingesehen werden. Die Plattform möchte die Bedarfsanalyse eines jeden Maklers unterstützen, indem die Erfahrungen aus vergangenen Anfragen zu dem speziellen Risiko angezeigt werden. So wird jeder Nutzer Teil der Wissens-Community. Und wer weiß, vielleicht wird dieses Wissen irgendwann auch mal mit Alexa abrufbar. Prozesssicherheit durch Normierung Derzeit ist die Bedarfsanalyse 2.0 in ihrer Form noch einzig - artig am Gewerbemarkt. Doch auch wenn Data Analytics und ein lernendes System einen extremen Innovationssprung darstellen, so ist die Standardisierung des Beratungsprozesses noch nicht erreicht. Zunächst müssen verbindliche Richtlinien geschaffen werden. Nur durch Standardisierungen kann eine verlässliche Qualität der Bedarfsanalyse branchenweit gewährleistet und möglichst vielen Marktteilnehmern transparent zur Verfügung gestellt werden. Wie das aussehen könnte, hat die DIN-Norm 77230 mit der Basis-Finanzanalyse für Privathaushalte bereits vorgemacht. Um nun auch im Gewerbesegment den Weg für digitale Tools wie die Bedarfsanalyse 2.0 zu ebnen, hat sich bereits ein Komitee, bestehend aus großen Playern der Branche – Versicherer, Vertriebe und Technologieanbieter –, zusammengeschlossen. Auch Gewerbeversicherung24/ThinkSurance ist Teil des Arbeitsausschusses Finanz- und Risikoanalyse für Freiberufler, Gewerbetreibende, Selbstständige und KMU und trägt mit seinen Erfahrungen im Bereich Bedarfsanalyse 2.0 zur Mitgestaltung der digitalen Beratungszukunft bei. W Von Christopher Leifeld, Gründer und Geschäftsführer von Gewerbeversicherung24/ThinkSurance Juli 2019 105

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