Studie: 90 Prozent der Versicherer haben noch keine firmenweite Big Data Strategie implementiert


Big Data

Bereits letzten November prohezeite Google Executive Chairman Eric Schmidt gegenüber dem Insurance Journal Online, dass die Versicherungsbranche unter der Verwendung von Big Data „explodieren“ werde. Das Problem ist die vielfach traditionelle Arbeitsweise der Versicherungsunternehmen. Sie scheuen das Risiko einzugehen Big Data zu verwenden. Deshalb droht ihnen nun, dass sie von neuen agileren Daten-Sammlern überholt werden.

Dies belegt die aktuelle Studie des BearingPoint Institute unter 30 europäischen und US-amerikanischen Versicherungsunternehmen. Die Branche bescheinigt Big Data und Advanced Analytics zwar einen erheblichen Einfluss auf deren Geschäftsmodelle, doch die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit für den Wandel:

  •   71 Prozent der Befragten räumten den Themen Big Data und Advanced Analytics eine maximale Priorität bis zum Jahr 2018 ein
  •   Doch nur 24 Prozent attestierten ihrem Unternehmen dabei einen fortgeschrittenen oder einen führenden Reifegrad
  •   Nur zehn Prozent gaben an, einen firmenweiten Implementierungsprozess gestartet zu haben.

Die Verzögerung von Big Data und Advanced Analytics wird zum Teufelskreis in der Versicherungsbranche

Auf die Frage, warum Big Data eine Herausforderung für Führungskräfte von Versicherungsunternehmen über Ländergrenzen hinweg darstellt, ergab sich folgendes schwer zu durchbrechendes zyklisches Muster:

  •   Mangelndes Know-how: für 53 Prozent der Befragten stellt die Rekrutierung geeigneter Fachkräfte ein Problem dar
  •   Mangel an klarem Verständnis: 16 Prozent gaben an, dass sie nicht genug über Big Data wissen
  •   Keine einheitliche Unternehmensstrategie: nur zehn Prozent der Befragten haben eine firmenweite Big Data Strategie
  •   Keine klare Verantwortlichkeit: 53 Prozent der IT-Führungskräfte werden mit den Herausforderungen von Big Data alleine gelassen
  •   Risikoaversion: nur 37 Prozent halten ihr Unternehmen für reif, um neue Ideen in Verbindung mit Big Data zu implementieren.

Die intelligentere Zukunft: Die fünf Säulen der erfolgreichen Big Data und Advanced Analytics Nutzung

Patrick Mäder, firmenweiter Segmentleiter Versicherungen bei BearingPoint und Autor der Studie, sieht jedoch noch eine Chance für eine erfolgreiche Big Data Strategie: „Wir stellen fest, dass sich die Kluft zwischen Führern und Nachzüglern beim Thema Big Data und Advanced Analytics in der Versicherungsbranche vergrößert. Dennoch ist es für die Nachzügler nicht zu spät, aufzuholen. Auf Basis unserer Studie und Beratungserfahrung haben wir fünf Kernkompetenzen für Versicherer identifiziert, die sie entwickeln sollten, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.“

Die fünf Säulen von Big Data:

  • Spezialwissen: für die befragten Führungskräfte ist dies die wichtigste Säule (66 Prozent), aber nur 33 Prozent rekrutieren bzw. bilden Daten-Spezialisten aus
  • Partner-Netzwerke: diese wurden von den Befragten als zweithöchste Priorität bewertet (59 Prozent). Aber nur ein Viertel gab an, selbst ein starkes Partner-Netzwerk zu besitzen, um Zugang zu wertvollen Daten zu erhalten
  • Externe Datenquellen: vor dem Hintergrund, dass Versicherer eine ganzheitliche Sicht auf ihre Kunden erreichen wollen, wurde Social Media als vielversprechendste Form einer externen Datenquelle bewertet (59 Prozent)
  • Schnelligkeit: Fehler zu machen, gehört zum Prozess. Aber diejenigen, die ihre Fehler schnell korrigieren, werden einen deutlichen Vorsprung erzielen; 71 Prozent der „fortgeschritteneren“ Unternehmen glauben, dass Schnelligkeit wichtig ist, im Vergleich zu 51 Prozent der „weniger entwickelten“ Unternehmen
  •  Ethik und Datenschutz: die BearingPoint-Studie belegt, dass sich Versicherungsunternehmen der Risiken von Big Data bewusst sind (Datenklau und Datenschutz sind die beiden Top-Bedenken der     Unternehmensführung), aber nur 23 Prozent der befragten Unternehmen bestätigten, einen Kontrollprozess installiert zu haben.

Haupttreiber wird die Generierung von neuen Erkenntnissen entlang der gesamten Wertschöpfungskette sein.

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Bildquellen

  • Big Data: ppbig - Fotolia
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