Mehr als 1 Million Versicherer nutzen Precisely, um Daten bereitzustellen, die genau und im gesamten Unternehmen konsistent sind – mit der Kontextualisierung, die für fundierte Entscheidungen benötigt wird.

Dennoch kommt es häufig vor, dass Preise zu hoch oder zu niedrig angesetzt werden, und es ist nicht einfach, dies rückgängig zu machen. Um das mit einem Gebäude verbundene Risiko korrekt zu bestimmen, muss seine genaue räumliche Position vollständig gekannt sein:

• Wo ist das Gebäude?
• Welche Risiken sind mit ihm verbunden?
• Wie viele weitere Immobilien in seiner Nähe wurden versichert?

Fragen wie diese müssen beantwortet werden, um zu bestimmen, ob ein Gebäude versichert werden sollte, und zu welcher Prämie.

Der Prozess ist kompliziert, und eine fehlerhafte Geokodierung kann eine Reihe von Problemen verursachen. Ein Beispiel: Wenn ein Geokodierer eine Immobilie in der Mitte eines Flurstücks statt an seiner tatsächlichen Position, die näher an der Uferlinie gelegen ist, platziert, gibt die resultierende Police nicht das tatsächliche Risiko der Immobilie wieder. Dank Adressenüberprüfung, Geokodierung und einer eindeutigen Kennung, der PreciselyID, lassen sich durch extrem genau Geoadressierung bis zur Hausnummerebene ungenaue Risikoanalysen erheblich reduzieren.

Mit der PreciselyID können Versicherungsträger verschiedene Risikodatensätze und sonstige Datensätze verknüpfen, um das Gebäude und die entsprechenden Risiken noch genauer zu verstehen. Mit einem umfassenden Datenbestand erhalten Sie mehr Kontextinformationen für die Anreicherung der Adress- und Immobiliendaten. Risikodatensätze zu Waldbränden, Hochwasserkatastrophen, Erdbeben und Wetterextremen geben Auskunft zu früheren Gefahren und dem Gefahrenrisiko in bestimmten Gebieten.

Diese geografischen Risikoanalysen sind für Versicherungsunternehmen von nicht zu unterschätzendem Wert, da sie nahezu in Echtzeit Aufschluss über Risiken einer Mitpächterschaft/benachbarter Immobilien sowie das einzelne und gemeinsame Risiko von Naturkatastrophen, von Menschen verursachten Katastrophen und sonstigen Katastrophen geben.

Der Klimawandel, die Zunahme von Wetterextremen und Modelle, die auf geringeren Unwettern basieren, erschweren das Management des Katastrophenrisikos. Zudem nehmen die Erwartungen der Kunden rund um die Schadensabwicklung zu.  Selbst angesichts der sich ändernden Umwelt und wachsender Kundenerwartungen können Sie Ihren Wettbewerbsvorsprung halten, indem Sie das Katastrophenrisiko besser vorhersagen, bewerten und verringern. Sie benötigen jedoch die richtige Kombination von Technologie und Datenwissen, um eine Lösung zu entwickeln.

Fähigkeiten, die viel bewirken können, sind u. a. räumliche Analysen und genaue Daten zu Katastrophen-Risikofaktoren wie Waldbrände und andere terrestrische Ereignisse sowie starke Wetterextreme und Naturkatastrophen.

Unsere Risikodatensätze enthalten die PreciselyID. Diese ermöglicht es Ihnen, mühelos Hochrisikogebiete mit betroffenen Adressen, Flurstücken und Gebäuden zu verknüpfen, um das Gefährdungspotenzial zu bewerten. Mit Waldbranddaten können sich Versicherer besser auf diese häufig unvorhersehbaren Naturkatastrophen vorbereiten, und Wetterdaten bieten eine überlokale kontextualisierte Sicht auf frühere Wetterextreme sowie Aktualisierungen in Echtzeit.

Versicherungsunternehmen können anhand dieser Datensätze Risikomodelle erstellen, aktuelle Portfolios bewerten und die Genauigkeit der Preise für neue Policen verbessern.

Risikomanagement für gewerbliche Versicherer

Für eine genaue Risikoprüfung sind Erkenntnisse zu Mitpächtern und den mit diesen verknüpften Risiken unverzichtbar. Mit einer effektiven Analyse können gewerbliche Versicherungsunternehmen mühelos Unternehmen in demselben Gebäude oder auf einem nahe gelegenen Flurstück identifizieren, die ein zusätzliches Risiko für die versicherte Immobilie bedeuten können.

Für eine noch schnellere und genauere Risikoprüfung werden langsame, manuelle Prozesse durch Datenpunkte für Gewerbe- und Wohngebäude ersetzt, und Ihr Risiko wird weiter reduziert.

Versicherungsunternehmen sind mehr denn je auf Daten angewiesen … diese sind jedoch schwierig zu ermitteln, zu interpretieren und als vertrauenswürdig einzustufen. Da Daten über voneinander abgeschottete Unternehmensbereiche hinweg und auch zwischen Legacysystemen und Initiativen für die digitale Transformation transparent bleiben müssen, wurde die Handhabung der Daten noch zeitaufwendiger und komplexer. Das Ergebnis?

• Unvollständige, ungenaue und inkonsistente Analysen.
• Vertragsstrafen, Geldbußen und negative Berichterstattung in den Medien aufgrund von Datenrichtlinien, die nicht vollständig verstanden wurden, mangelhaft verwaltet werden und nicht konform sind
• Ineffizienz und Ungenauigkeiten bei wesentlichen Geschäftsvorgängen wie Risikoprüfung, Schadensabwicklung, Abrechnung und Finanzen

Sind Ihnen einige dieser Ergebnisse auf schmerzliche Weise vertraut? Sie benötigen Data Governance und Datenqualität.

Dieses dynamische Duo von Datenlösungen ist Ihr stärkstes Instrument: So erhalten Sie die Richtlinien, Prozesse, Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten, die Versicherungsunternehmen helfen, Daten als Asset des Unternehmens zu verwalten. Dies stellt sicher, dass sie in einem Datenframework, das Ihr Geschäftsmodell widerspiegelt, ausgewertet, bereinigt und verwaltet werden.

Mit unserem leistungsstarken Datenkatalog, der maschinelles Lernen und robustes semantisches Tagging nutzt, sodass Sie mühelos ähnliche und miteinander zusammenhängende Assets ermitteln können, gelangen Sie noch weiter.

Zusammenarbeit und komplexe Abstimmung

Das Entwickeln eines soliden Frameworks und Prozesses ist nur von Nutzen, wenn Sie Berechtigungen, Änderungen und Anforderungen nachverfolgen und überwachen können. Zusammenarbeit ist von wesentlicher Bedeutung, und ein codierungsfreier Workflow sorgt dafür, dass sie einfach und effizient ist.

Das Ziel jedes Unternehmens ist Wachstum. Sie benötigen jedoch eine Lösung, die ausreichend flexibel und entsprechend skalierbar ist – und nicht zu Betriebsunterbrechungen führt. Sie erhalten ständig Finanzdaten und Versicherungsnehmerdaten von Dritten. Überprüfungen der Datenqualität, die Validierung anhand bekannter Datensätze und komplexe Abstimmungen mit internen und externen Daten stellen sicher, dass keine Daten verloren gehen oder falsch transformiert werden.

Dies führt zu einer höheren Genauigkeit der Policen, Schadensansprüche und weiterer wichtiger Geschäftsdaten, sodass Ihre Reputation geschützt bleibt und das Vertrauen der Kunden gestärkt wird.

Schnelle und sichere Reaktion

„50 % der Schadenansprüche beziehen sich auf wetterbedingte Schäden“

Die Schadensabwicklung lässt sich immer noch optimieren – es ist an der Zeit, die Effizienz und die Beziehungen zu den Versicherungsnehmern zu verbessern. Um die Kundenanforderungen zu erfüllen und Schäden schnell und korrekt abzuwickeln, benötigen Sie aufbereitete dynamische Datensätze und Standarddatensätze sowie detaillierte Risikoanalysen, die Sie für die Automatisierung und Effizienzverbesserung des Prozesses verwenden können.

Wenn ein Schadensanspruch zu überprüfen ist, können neben der Automatisierung auch einfach zugängliche Kartierungs- und Datenmanagement-Tools die Schadensabwicklung beschleunigen, um schnell visuell zu bestätigen, dass eine Immobilie von einem Ereignis betroffen war.

Schadensansprüche durchlaufen während ihres Lebenszyklus häufige mehrere Systeme und Prozesse. Dies sind nur einige der Möglichkeiten, wie die richtigen Datenlösungen das Leben eines Schadensabwicklers erheblich erleichtern können:

• Mindern Sie das Risiko, und stellen Sie durch das Überprüfen dynamischer Daten sicher, dass keine Ansprüche fehlerhaft abgelehnt oder transformiert werden.
• Erkennen Sie mit einer genaueren und stärker kontextualisierten Adresse für eine Police genau, wo sich eine Immobilie befindet. Die Position wird mit speziell aufbereiteten Datensätzen mit noch mehr Informationen angereichert.
• Verwenden Sie versicherungsspezifische Datensätze, um eine adressenspezifische Zuordnung sowie eine polygonale Darstellung von Risiken, z. B. Gebäude, für eine genauere Risikoanalyse zu erzielen.
• Behandeln Sie betrügerische Schadensansprüche effizienter, indem Sie die genaue Position einer versicherten Immobilie ermitteln, um die Rechtmäßigkeit eines Risikoereignisses zu überprüfen und seinen Schweregrad zu ermessen.
• Bearbeiten Sie Schadensansprüche effektiv, indem Sie die geografische Position einer Immobilie mit der erforderlichen Kontextinformation, der PreciselyID, verknüpfen.

Die durch die PreciselyID erzeugte Benutzerfreundlichkeit ermöglicht eine äußerst effektive und genaue Schadensabwicklung.

Der Weg zur Akquise neuer Versicherungsnehmer führt über Personalisierung. Sie sparen viel Zeit und Geld, wenn Sie die richtigen Märkte für Ihre Botschaften und Versicherungsprodukte finden.

Das Ermitteln des Profils Ihres idealen Kunden durch demografische Erkenntnisse, Daten und Marktanalyse ist ein wichtiger Schritt in diesem Prozess. Er sollte dann durch Datenanreicherung und -analyse verstärkt werden, um dieses Profil mit der Gesamtheit der potenziellen Neukunden abzugleichen.

Mit diesen wirkungsmächtigen Informationen können Sie bisherige Schranken beseitigen und die Konzentration potenzieller Neukunden nach Gebiet, Geschäftschancen in Gebieten mit höherem Risiko sowie Möglichkeiten für das Cross-Selling an Bestandskunden ermitteln. Vertriebs- und Marketingteams können durch ein besseres Verständnis dieser Analysen mittels Datenvisualisierung effizienter arbeiten.

Die Analyseergebnisse sind weitaus genauer, wenn die Demografiedaten mit den für Ihre Anforderungen besonders relevanten Standorten in Zusammenhang gebracht werden. Die demografischen Erkenntnisse basieren in der Regel auf den lokalen administrativen, postalischen oder Erhebungsgrenzen. Die Gegebenheiten können sich jedoch von Viertel zu Viertel und sogar von Wohnblock zu Wohnblock unterscheiden.

Auch deshalb benötigen Sie umfassendere Daten, die entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen ausgewählt, gemessen und modelliert werden.

Datenqualität und Geo-Adressierung sind ebenfalls wesentliche Faktoren für Wachstumsinitiativen wie Cross-Selling. Diese Daten sind in der Regel in Silos isoliert, policenorientiert und spezifisch für das jeweilige Datenmodell, sodass sie schwierig zu aggregieren und anzureichern sind. Durch das Überprüfen und Anreichern der Daten, das Entfernen von Duplikaten und das Sicherstellen einer einheitlichen Ansicht jedes Versicherungsnehmers erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit und gewinnen Erkenntnisse, die Ihnen das Wachstum und Erweitern Ihres Unternehmens ermöglichen.

Die digitale Modernisierung hat dazu geführt, dass Verbraucher in jeder Branche ein Kundenerlebnis erwarten, das schnell, nahtlos und auf ihre Anforderungen zugeschnitten ist. Die Versicherungsbranche bildet hiervon keine Ausnahme.

Versicherer müssen zusätzlich zur Risikoanalye und -modellierung die zunehmenden Erwartungen der Versicherungsnehmer erfüllen. Kundenanalysen und demografische Datensätze können detaillierte Informationen über Verbraucher, ihre Lebensweise und ihre Vorlieben liefern, anhand derer sich personalisierte Angebote und Botschaften entwickeln lassen, die Wirkung erzielen.

Durch das Sicherstellen der Datengenauigkeit und einer einheitlichen Sicht auf die Daten jedes Versicherungsnehmers schaffen Sie das bestmögliche Kundenerlebnis bei jeder Interaktion des Versicherungsnehmers mit Ihrem Unternehmen.

Durch Daten und Location Intelligence lassen sich auch die Antwortzeiten für Schadensansprüche und Policenangebote verringern. Dank der schnellen Analysefunktionen mittels der PreciselyID können Versicherer die Kundenanforderungen erfüllen und sich zunehmend besserer Zufriedenheitsbewertungen erfreuen.

Bevor es jedoch überhaupt zu einem Schadensanspruch kommen kann, versuchen moderne Versicherer, den Versicherungsnehmern mit Warnungen vor Ereignissen und empfohlenen Maßnahmen zum Schutz von Leben und Eigentum zu helfen.

Daten und Location Intelligence sind mehr denn je in Kundenzufriedenheitsprogramme und -aktivitäten integriert, um die Versicherungsnehmer zufriedenzustellen und als Kunden zu behalten.

Das Erfüllen aller Anforderungen im Hinblick auf die Gesetze und Bestimmungen im Gesundheitswesen kann für Versicherungsunternehmen eine mühsame Herausforderung sein.

Gesundheitsdienstleister-Netzwerke müssen diese Herausforderungen bewältigen und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen wie NAIC-MAR und HIPAA sowie Datenqualität und Data Governance sicherstellen.

Grundlegende Daten müssen exakt sein, bevor kostspielige Fehler in nachgelagerte Systeme gelangen. Hierzu zählen z. B. folgende Daten:

• Demografiedaten der Anbieter
• Mitgliedschaft im Netzwerk
• Registrierung
• Staatliche Zuschüsse
• Von Regierungsbehörden mitgeteilte akkumulierte Beträge
• Pharmacy Benefit Manager (PBMs)
• Weitere Drittparteien mit Ihren internen Daten

Nach Eingang der Daten muss unbedingt verhindert werden, dass sie auf ihrem Weg durch die Systeme und Prozesse verloren gehen oder falsch transformiert werden, und die Überweisung von Zahlungen muss sichergestellt werden. Die wichtigsten Faktoren für einen besseren Kundendienst und eine besserer Gesundheitsversorgung sind genaue Mitgliederdaten und eine einheitliche Sicht auf diese Daten während des gesamten Prozesses. Weitere Wachstumsbereiche? Ihre HEDIS-Kennzahlen (Health Care Effectiveness Data and Information Set) und STAR-Bewertungen.

Auf den Standorten der Ärzte basierende Messungen und Berichte zur Fähigkeit, aktuelle und potenzielle Mitglieder zu versorgen, sind ebenfalls von großer Wichtigkeit, und Geo-Adressierung kann hier einen großen Beitrag leisten.

Lassen Sie uns an dieser Stelle die Wichtigkeit von Location Intelligence etwas genauer betrachten.

Falsche Standortinformationen für ein Mitglied können zu einer falschen Zuweisung des Hausarztes führen. Falsche Standortinformationen von Mitgliedern oder Ärzten können sich auf die Ermittlung der Netzwerkeignung und -optimierung (Network Adequacy and Network Optimization) eines Versicherers auswirken und schlussendlich zu falschen Berichten an staatliche und bundesstaatliche Aufsichtsbehörden führen.

Durch Geo-Adressierung werden Mitglieder- und Arztdaten überprüft und bereinigt, und jede Adresse wird genau geokodiert. Location Intelligence stellt eine Verbindung zwischen den Daten der geographischen Standorte und den tatsächlichen Gegebenheiten her.