Datenanalyse Daten aus mehr als 270 Milliarden gefahrenen Kilometern verändern Versicherungen

Anbieter von Fahrzeugversicherungen müssen Risiken einschätzen, Services im Unfall- und Schadensfall anbieten und ihre Kundenbeziehungen pflegen. Telematik- und Datenanalyse-Lösungen mit tagesaktuellen Daten sollen helfen.

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Mit den gesammelten und analysierten Daten aus den vernetzten Fahrzeugen erhalten die Versicherer Einblicke, mit denen sie das Fahrerrisiko besser einschätzen und ihre Dienstleistungen verbessern können. „Wir verwenden jede Art von Kontextdaten, etwa Fahr-, Verhaltens- und Unfalldaten, um Fahrgewohnheiten vorherzusagen, Unfallbenachrichtigungen und -reaktionen zu verbessern, Unfälle auszuwerten und Betrug zu erkennen", sagt Gianfranco Giannella, COO bei Octo Telematics.

Nachdem die Dienstleistung in der Branchen zunehmend Anklang fand, wollte das Management die für das Unternehmen maßgeschneiderte Datenplattform durch eine besser skalierbare Datenmanagement-Plattform der nächsten Generation ersetzen. „Wir wollten den ’Footprint’ unserer Dienstleistungen schnell erweitern", so Giannella. „Voraussetzung dafür war eine Plattform, die ein immer größeres Volumen an Telematik- und IoT-Daten unterstützt und es uns darüber hinaus ermöglicht, Dienstleistungen und Produkte viel schneller zu prototypisieren."

Die Basis: Softwareeinsatz in der Cloud und vor Ort

Heute ist Cloudera Enterprise die Basis der Telematik-IoT-Lösung. Die Plattform speichert, verarbeitet und analysiert Daten zu mehr als 270 Milliarden gefahrenen Kilometern und rund 400.000 schwere Unfälle von fünf Millionen angeschlossenen Autos. Täglich kommen über elf Milliarden neue Datenpunkte aus vernetzten Autos hinzu. Interne und externe Datenquellen, wie beispielsweise Verkehrs- und Wetterdaten, werden ebenfalls einbezogen, um zusätzliche Kontexte zu schaffen. Machine Learning sorgt dabei für immer genauere Vorhersagen und präzisere Risikomodelle.

„Exakt das gleiche Verhalten, etwa ein bestimmtes Beschleunigungsmuster, kann bei bestimmten Wetter- oder Verkehrsbedingungen normal sein, aber nicht bei anderen. Die Granularität und Selbstlernfähigkeit unserer Algorithmen liefert den Kontext, um Risikoprognosen und Unfallrekonstruktionen zu verbessern.” erläutert Gianella.

Darüber hinaus können Prozessentwickler neue Ideen schnell testen, verschiedene Modellierungstechniken ausprobieren und Modelle adhoc verfeinern, um die besten Ergebnisse zu erzielen – mit bislang unmöglichen Datenmengen. „Wir können schneller experimentieren und neue Produkte auf den Markt bringen", so Giannella. „Unser Ziel ist es, unsere Innovationszyklen um 50 Prozent zu verkürzen."

Die Anwendungen nutzen die Plattform sowohl in der Cloud als auch vor Ort. „Wir sind im Geschäft mit Platform-as-a-Service Lösungen für unsere Kunden tätig, und die Cloud ist ein wesentlicher Bestandteil davon", sagte Giannella. „Aber manchmal brauchen wir aus technologischen oder regulatorischen Gründen auch Dienstleistungen vor Ort."

Geschäftsvolumen verdoppelt

Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Versicherer ihren Kunden eine völlig neue Erfahrung verschaffen. „Wir nutzen die Leistungsfähigkeit von IoT und Datenanalysen, um die Versicherungsbranche zu verändern und Sicherheit und Kundenerfahrung zu verbessern", kommentiert Giannella und bringt ein Beispiel: „Im Falle eines Unfalls interpretiert die Technologie die Art und Schwere der Auswirkungen. Wenn der Versicherungsnehmer dann nicht mehr in der Lage ist, einen Anruf anzunehmen, kann der Versicherer die Behörden kontaktieren und Hilfe anfordern. Darüber hinaus kann die Technologie dazu beitragen, die Zeit für die Schadensabwicklung von Wochen auf eine Stunde zu reduzieren. Dazu gehören die Analyse der Haftung, die Beurteilung von Schäden und die Führung des Fahrzeugs zu einer Werkstatt."

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