Ein Weg zur Optimierung des Underwriting-Prozesses
Der Underwriting-Prozess steht unter starkem Druck, sowohl durch interne Legacy-Anlagen als auch durch zunehmende externe Störungen, was für Versicherer, die die Modernisierung hinauszögern, ein großes Problem darstellt.
Alternde Systeme in einer unbeständigen Welt
Damit Versicherer auch in Zukunft profitabel bleiben, müssen sie agilere Technologien einsetzen, die gute Daten integrieren und analysieren können, um eine bessere Customer Journey und ein besseres Produktangebot zu schaffen und ein sicheres Verständnis von Analysen zu ermöglichen, die Geschäftsziele unterstützen und definieren helfen. Darüber hinaus müssen Versicherer STP-Technologien (Straight-Through-Processing) einführen, um wettbewerbsfähig und kosteneffizient zu bleiben.
In der heutigen Situation sind die Versicherer aufgrund veralteter kundenspezifischer Systeme und komplexer Silolösungen nicht in der Lage, mit den agileren Wettbewerbern zu konkurrieren, die die Digitalisierung angenommen haben und nun mit der Analyse und Modellierung von Daten vertraut sind, um die Preisgestaltung für Produkte zu unterstützen, das Risikoniveau der Kunden vorherzusagen und zu entscheiden, welche Produkte eingestellt oder neu entwickelt werden sollen.
Zunehmende Naturkatastrophen treiben die Einführung besserer Technologien voran
Erschwerend kommt hinzu, dass Naturkatastrophen mit einem Gesamtschaden von mehr als 1 Milliarde US-Dollar ab 2022 einen jährlichen Rekordwert erreicht haben und in naher und ferner Zukunft weltweit weiter zunehmen werden.
Wie können Versicherer in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben und angesichts solcher Störungen neue Wege beschreiten?
Laut diesem Artikel ENG in McKinsey, der Unterschied zwischen Marktführern und allen anderen ist:
“Die besten Unternehmen der Branche setzen sich von ihren Konkurrenten ab, indem sie fortschrittliche Daten- und Analysefunktionen für das Underwriting aufbauen.”
Reaktives Underwriting oder STP?
Die Bewertung des Risikoniveaus eines potenziellen Kunden erforderte traditionell eine beträchtliche Beteiligung eines Underwriters, aber laut dem oben verlinkten McKinsey-Artikel können bis zu 95 % der Policen ohne Beteiligung eines Underwriters direkt bearbeitet werden.
Um dies zu erreichen, müssen die Versicherer externe Datenströme nutzen und lernen, Daten für eine effektive Modellierung zu verwenden, sowie disziplinübergreifende Teams aufbauen, die über das nötige Know-how verfügen, um diese Daten zu verarbeiten und sie effektiv auf das Geschäft anzuwenden.
Um diese datengesteuerte und vorausschauende Zukunft zu verwirklichen, ist eine hochmoderne, standardisierte SaaS-Plattform erforderlich, die diese Technologien unterstützt.
Die Axon-Plattform von Keylane
Mit Straight-Through-Processing bietet Axon Versicherern die Möglichkeit, Angebote, Policenanträge, Änderungen und Schadensfälle schnell und effizient zu bearbeiten. So können komplexe Geschäftsprozesse innerhalb von Minuten abgewickelt werden, was Versicherungsunternehmen die Flexibilität verleiht, echte digitale Anbieter zu sein. Durch den Einsatz intelligenter Datenmodellierungstools auf dem Axon Data Mart ist es außerdem möglich, die STP-Regel-Engine von Axon zu füttern und die richtigen Entscheidungen auf der Grundlage eines kontinuierlichen Datenstroms zu treffen.
Und mit den flexiblen und intelligenten Workflows von Axon können Versicherer durchgängige Prozesse von der Anfrage bis zur Policenverwaltung erstellen, mit einem vollständigen Audit Trail für historische, aktuelle und zukünftige Policenversionen.
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