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Big Data und die Optimierung von Mahnprozessen

Fabian Küchlin
14.06.2018 | 4 minutes
Big Data für einen besseren Mahnprozess

Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet Datenmengen, die zu groß, zu komplex und zu schnelllebig sind, um sie manuell und mit bisher üblichen Methoden zu verarbeiten. Diese Daten stammen je nach Branche aus sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten oder eben aus den Datenbanken der Bestandsführungssysteme von Versicherern. Auch entstehen laufend neue Datenquellen wie beispielsweise die Telematik von Kraftfahrzeugen, Smart-Home-Anwendungen oder Gesundheits-Apps. Big Data dient oft als Sammelbegriff für Technologien, die für eine neue Ära digitaler Kommunikation stehen.

Was ist Predictive Analytics?

Mit Predictive Analytics kann man mit Hilfe von historischen Daten zukünftige Ereignisse vorhersagen. Dazu wird ein mathematisches Modell konzipiert, das Korrelationen zwischen Daten erkennt und Vorhersagen erarbeitet. Das Interessante dabei ist, dass sich diese Modelle – dank künstlicher Intelligenz – eigenständig bei sich verändernden Parametern anpassen. Mit diesen Modellen lassen sich beispielsweise differenzierte Mahnstrategien für bestimmte Kundengruppen und Vertragsarten ableiten, die auf die Verbesserung der Combined Ratio einzahlen.

Die große Chance

Meiner Ansicht nach hat die Versicherungswirtschaft beim Einsatz von Big Data im Vergleich zu anderen Branchen einen klaren Vorteil: das Big-Data-Material selbst.

Datenschatz

Angaben über Familienstand, Haushaltsgröße, Eigentum, Beruf, Nettoeinkommen, Bildungsstand und vieles mehr brauchen Versicherer, um ihre Produkte individuell anzubieten. Diese großen Datenmengen sind für die interne Verarbeitung ein wahrer Schatz. Der jedoch meist aufgrund der historisch gewachsenen Systemlandschaften und Datensilos – bildlich gesprochen – tief vergraben liegt. Richtig eingesetzt können sie auch im Mahnwesen einen beträchtlichen Einfluss auf den Erfolg und die Wirtschaftlichkeit von Prozessen haben.

Setzt man Big Data für die Optimierung von Mahnprozessen ein, kann man

  1. zahlungsfähige und zahlungswillige Kunden unterscheiden
  2. wertvolle Kundenbeziehungen identifizieren und erhalten
  3. den Mitteleinsatz zielgerichteter allokieren
  4. eine Zahlung der offenen Beiträge erreichen

Predictive Analytics werden vor allem eingesetzt, um Kunden ganz individuell anzusprechen. Dafür werden die Zahlungswahrscheinlichkeit, die Gründe für Nichtzahlungen, das Zahlverhalten und der weitere Schadenverlauf vorausgesagt. So werden Mahnprozesse zielgerichteter, effektiver und effizienter und gleichzeitig kundenfreundlicher.

Die große Herausforderung

Aus eigener Erfahrung weiß ich, dass die Implementierung von Big-Data-Anwendungen in der Systemlandschaft eines Unternehmens zu einer Herausforderung werden kann. Das gilt sowohl für die notwendigen IT-Ressourcen als auch für andere Abteilungen des Unternehmens.

Denn, um die richtigen Erkenntnisse und Maßnahmen aus den Daten abzuleiten, müssen die – unter Umständen weitverzweigten – Datenbestände zunächst einmal zusammengeführt, Kennzahlen entwickelt und dann korrekt interpretiert werden. Flexible Schnittstellen und eine Vernetzung zwischen einzelnen Inselsystemen sind oft nicht vorhanden oder nur mit Aufwand zu implementieren.

Mein Tipp:

Arbeiten Sie agil und beginnen Sie mit einem überschaubaren Projektumfang, damit Sie schnell erste messbare Erfolge nachweisen können. Daher eignet sich das Themenfeld Mahnprozessoptimierung oder Forderungsmanagement sehr gut als Anwendungsfall.

Die Mühe lohnt sich

Ich bin überzeugt davon, dass sich der beschriebene Aufwand für ein Versicherungsunternehmen in jedem Fall rentiert: Mit Big Data und Predictive Analytics haben Führungskräfte ein Hilfsmittel an der Hand, mit dem sie ihre Entscheidungen fundiert begründen und Prozesse noch zielgerichteter steuern können.

Big-Data-Projekte ermöglichen es Ihnen, kundenwertorientierte, differenzierte Mahnstrategien auch im digitalen Umfeld umzusetzen – mit einem Kundendialog auf Ihrer Website, in Ihren Apps und per E-Mail. In Verbindung mit digitalen Zahlarten führt das zu kürzeren Antwortzeiten, schnelleren Bezahlvorgängen und geringeren Abbruchquoten im digitalen Bezahlprozess.

Neben den Themen Mahnstrategie und Forderungsmanagement sehen wir für die Versicherungswirtschaft aber auch weitere konkrete Einsatzgebiete, wie beispielsweise die Zahlartensteuerung, die Identifikation von Cross- und Upselling-Potenzialen, das Underwriting, die Schnellschadensteuerung oder die Produktentwicklung.

Unsere langjährige Erfahrung im Forderungsmanagement

Ein Unternehmen, das einen effizienten, datengetriebenen Mahnprozess implementieren möchte, steht vor komplexen Herausforderungen, die Wissen aus unterschiedlichen Bereichen erfordern. Wir bringen unser Expertenwissen zu Prozessen, Analytik und Systemen in Ihr Unternehmen ein.

In Arvato Financial Solutions finden Sie einen strategischen Partner, der mit ihnen aktiv Mahnprozesse weiterentwickelt und ihren Ertrag aus dem Forderungsmanagement beträchtlich steigert.

 

 

Wollen auch Sie ihren Datenschatz nutzen?

Der Versicherungsexperte
Fabian Küchlin
Vice President Insurance & Financial Services

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