Die Bedeutung von geo-basierten Analysen und Risikobewertungen in der Versicherungswirtschaft nimmt zu. Damit wandeln sich aber auch die Anforderungen an die IT, etwa durch Big Data Anwendungen, erklärt Andreas Siebert von dem Rückversicherer Munich Re.
Die Versicherungsbranche befindet sich derzeit in einer ihrer größten Umbruchsphasen, mit starken Veränderungen in der IT, dem Markt- und Kundenverhalten bei unverändertem Kostendruck. Es gilt neue Lösungen zu entwickeln, bestehende Prozesse zu vereinfachen und dabei neue Plattformen und Kanäle zu nutzen. Vor allem schwere Erdbeben, Überschwemmungen und Stürme machen den Versicherern dabei zu schaffen. Im Jahr 2016 gab es die höchsten Schäden aus Naturkatastrophen seit vier Jahren. Die Schadenssumme war mit 175 Mrd. US$ fast so hoch wie im Rekordjahr 2012 (180 Mrd. US$). Man erwartet, dass ein ungebremster Klimawandel sich nachhaltig auf wetterbedingte Katastrophen auswirken wird. „Natürlich lassen sich einzelne Ereignisse nie direkt auf den Klimawandel zurückführen. Jedoch spricht inzwischen viel dafür, dass der Klimawandel bestimmte Ereignisse wie Unwetter mit Starkregen und Hagel in bestimmten Regionen schon heute wahrscheinlicher macht“, sagte Peter Höppe, Leiter der GeoRisikoForschung von Munich Re kürzlich.
Dies verändert auch die Rolle der Geoinformatik bei Versicherern. Geo-Analysen wurden anfangs schwerpunktmäßig in der Sachversicherung für die Erkennung und Bewertung von Naturgefahren und sogenannten Kumul-Situationen (ein Ereignis löst viele Einzelschäden aus) eingesetzt, um dabei den räumlich-visuellen Kontext von Risiko-Nachbarschaften rechtzeitig sichtbar zu machen. Karten- und Satellitendaten stützen dabei das Risikoverständnis. Da sehr viele Parameter zur Bestimmung des Risikos eine räumliche Komponente beinhalten, sind kartographische Visualisierungslösungen eine hervorragende Ergänzung zur klassischen, aktuariellen Bewertung. Business Geomatics sprach mit Andreas Siebert, Leiter Geospatial Solutions, bei Munich Re, mit 12.000 Mitarbeitern einer der führenden Rückversicherer weltweit.
Business Geomatics: Herr Siebert, welchen Stellenwert hat die Geoinformatik heute in der Versicherungsbranche?
Andreas Siebert: Ganzheitliches Risikomanagement ohne raumbezogene Informationen, den sogenannten Geodaten, ist heute kaum noch vorstellbar. Dabei ist es gerade erst 20 Jahre her, dass die Erst- und Rückversicherungsbranche den Mehrwert dieser Analysemöglichkeiten aus der Geoinformatik für viele Wertschöpfungsbereiche entdeckte. Themen wie „Geospatial Analytics“ oder „Geoanalytics“ erleben in den letzten Jahren einen unglaublichen Boom und sind auch in der Assekuranz weiter im Vormarsch.
Inwiefern kann die Versicherungswirtschaft davon profitieren?
Nachdem sich die Geoanalysen schwerpunktmäßig in der Sachversicherung für die Erkennung und Bewertung von Naturgefahren und Kumul-Situationen etabliert hatten, begann die Branche in einer zweiten Phase, das Auftreten von Schäden zu visualisieren und mit Bestandsdaten abzugleichen. Dadurch haben die Schadenexperten die Möglichkeit, Schadenschwerpunkte, Schadenmuster und Auffälligkeiten im Portfolio zu erkennen. Aussagekräftige Informationen für die Einschätzung von Vulnerabilitäten und die künftige risikoadäquate Tarifierung können abgeleitet werden. Auch weit verbreitete Service- und Wissens-Plattformen in der Versicherungswirtschaft setzen auf die Stärken von sogenannten Mapping-Lösungen. Zu nennen wären hier ZÜRS, ein deutschlandweites Überschwemmungs-Analyse- Tool, das vom Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) initiiert wurde und ein globales Naturgefahren-Bewertungs-Werkzeug wie NATHAN, das von Munich Re für Kunden und Öffentlichkeit entwickelt wurde.
Die Menge an heute verfügbaren Geodaten explodiert. Was sind neue Entwicklungen und IT-Trends?
Im Zuge von Digitalisierung und Big Data haben sich IT-Technologien entwickelt, die auch wichtige Treiber bei den komplexen und rechenzeit-intensiven Geoanalysen sind. So verwenden moderne Datenbank-Managementsysteme sogenannte In-Memory-Technologien, die den Arbeitsspeicher der Rechner als Datenspeicher nutzen. Zudem bietet das Big-Data-Framework Hadoop eine verbesserte Abarbeitung der Prozesse und skalierbare Rechenleistungen, womit sich selbst Petabyte an Geound Fachdaten in Echtzeit verarbeiten lassen. Auf dieser Infrastruktur können auch Verarbeitungsmethoden wie „machine learning“ oder anderen Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) ihr Analysepotenzial voll entfalten.
Woher stammen die Daten?
Diese technologischen Entwicklungen werden in den letzten Jahren von einer Explosion an neuartigen Geodaten begleitet. So bieten heute globale Datenbestände und daraus abgeleitete Informationen aus der Erdbeobachtung immer höhere räumliche Auflösungen und zeitliche Überdeckungen, die nun ein tägliches Monitoring von Risiken erlauben. Erwähnenswert sind die mittlerweile frei verfügbaren Sentinel-Daten aus der Copernicus-Mission der europäischen Weltraumagentur ESA, aber auch hochauflösende Drohnen-Aufnahmen, die besonders wirkungsvoll im Schadenmanagement beziehungsweise in der post-event-Analyse herangezogen werden. Mögliche Datenlücken werden seit Kurzem auch durch ein dichtes Netz sogenannter Klein-Satelliten geschlossen, die hoch agil und kostengünstig aktuelle Bild-Informationen zur Erde funken.
Und die terrestrische Datenerfassung?
Auch hier sehen wir eine regelrechte Datenflut auf die Branche zurollen. So bietet die Telematik die Möglichkeit Verkehrsströme und Fahrverhalten zu analysieren, im Transportgeschäft Warenströme und Fahrzeugflotten zu überwachen, Schiffsbewegungen zu verfolgen und Routenplanungen zu optimieren. Auch Sensorinformationen aus dem Internet der Dinge haben oftmals Positionsinformationen, die für künftige Betrachtungen genutzt werden können. Deutlich klarer zeichnet sich der Mehrwert beim Einsatz von 3D-Daten ab, wobei die Modellierung in Städten im Rahmen der Smart Homeund Smart City-Projekte und bei der hochgenauen Gebäude-Analyse durch Building Information Modelling (BIM) oder Indoor Positioning-Methoden, insbesondere für das Gewerbe- und Industriegeschäft, neue Einblicke gewähren können. Zudem wird heute die Verfügbarkeit und der Zugriff auf viele Datenquellen durch Open Data-Initiativen und kostengünstige Online-Datendienste deutlich erleichtert.
Welche neuen Bereiche tangiert dies bei Versicherungen?
Big Data und Geo-Applikationen hatten ihren Ausgangspunkt eindeutig in der Sachversicherung. Verstärkt finden sich Risikomanagement-Analysen heute auch in der Kfz- und Transport-Versicherung wieder. Seit Kurzem sind auch die Lebens- und Gesundheitssparten daran interessiert, die Verbreitung von Krankheitsbildern und räumliche Ausbreitungsmuster zu erkennen. Hier wird, vor dem Hintergrund des Datenschutzes, selbstverständlich nur mit aggregierten Datenbeständen gearbeitet. Im Vertrieb kann durch die Verwendung von sozioökonomischen Kennziffern auf Marktpotenziale und Marktverhalten geschlossen werden, was wiederum Einfluss auf die Vertriebssteuerung haben kann.
Spielt auch die Einbindung von Echtzeit-Informationen eine Rolle?
Das ist tatsächlich ein weiterer Trend. Dies erlaubt dem Risikomanager oder Datenanalysten aktuelle Ereignisse wie Stürme und Unwetter, aber auch Man made-Katastrophen zu verfolgen, und die Auswirkungen auf den Versicherungsbestand zeitnah abzuschätzen. Dieses Verfahren kann auch als Frühwarnsystem fungieren und somit einen wichtigen Beitrag zu Prävention und Schadenminderung leisten.
Welche Anforderungen an die Software bringt dies mit?
und Geomarketing. Ob Transportrouten, Vertriebsstrukturen, Individualverkehr
oder öffentlicher Verkehr – rund 600 Mitarbeiter planen und optimieren
weltweit alles, was Menschen und Güter bewegt. Vorne an: die marktführenden
Produktlinien PTV Map&Guide zur Transportroutenplanung und Vision
Traffic Suite zur Verkehrsplanung.
Wir wissen, räumliche Analysen schaffen Fakten und neue Perspektiven. Mehr als 400 Unternehmen vertrauen der WIGeoGIS und ihren Geomarketing-Produkten.
Bei allen vorgestellten Lösungen ist es sehr wichtig, intuitive und einfach zu bedienende, maßgeschneiderte Lösungen für die Versicherungsexperten anzubieten. Oftmals werden die Funktionalitäten in bereits bestehende IT-Infrastrukturen integriert oder über web-basierte Anwendungen zugänglich gemacht. Letztere bewähren sich gerade in Zeiten, in denen nach Alternativen und neuen Produkten gesucht wird, da kurzfristig und kostengünstig neue „use cases“ getestet und diskutiert werden können.
Ein Ausblick: Wie wirken sich Geoanalysen auf Innovationen aus?
Dies muss man vor allem im Kontext mit Spatial Big Data sehen, da hierdurch nicht nur wertvolle neue Einblicke in vorhandene Versicherungsbestände, sondern auch das Marktverhalten und Kundenbedürfnisse erkennbar werden. Geobasierte Informationen sind für diese Entwicklungen ein wichtiger und zentraler „Treibstoff“. Geoanalysen sind dafür prädestiniert, Informationen und Wissen aus unterschiedlichen Disziplinen zusammenzuführen. Die Wertschöpfung der Branche erfolgt künftig auch an den Schnittstellen unterschiedlicher Disziplinen. Bei aller berechtigten Euphorie sollte aber immer eine gute Balance zwischen den neuen technischen Möglichkeiten und dem Erfahrungsschatz der Risikoexperten erhalten bleiben.