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    Überblick

    Aufkommende und veränderte Risiken bringen neue Herausforderungen mit sich, dabei es geht um den richtigen Versicherungsschutz für das Risiko.

    Wir befinden uns im digitalen Zeitalter von „vernetzten Fahrzeugen, vernetzten Häusern und vernetztem Leben“. Versicherungsträger aller Art – Lebensversicherungen, Sach- und Unfallversicherungen oder Rückversicherungen – erleben massive Veränderungen in ihrem Geschäftsverhalten. Diese Faktoren verändern die Risikomuster, die Einschätzung und haben Auswirkungen auf Schadensummen. Was dahinter steckt, sind „Daten“!

    Primäre Anwendungsfälle
    • Allgemeine Versicherung (Sach- und Unfallversicherung)
    • Lebensversicherung
    • Rückversicherung

    Allgemeine Versicherung (Sach- und Unfallversicherung)

    InsurTech und die sich verändernde Risikolandschaft treibt Sach- und Unfallversicherer dazu an, neue und bestehende Datenquellen zu erforschen und zu nutzen. Echtzeit-IoT-Daten über Wetter, Erdbeben, Drohnen, Newsfeeds, Sensoren und soziale Netzwerke in Verbindung mit maschinellem Lernen sorgen dafür, dass ihre Kunden durch präventive Analysen sicherer werden.

    Lebensversicherung

    Die vernetzte Welt definiert das Zeitalter des Kunden neu. Eine der größten Chancen für Lebensversicherer besteht darin, Daten zu nutzen, um Kunden besser kennenzulernen, zu verstehen und ihnen die richtigen Lifestyle-basierten Versicherungsschutz- und Finanzprodukte zur Verfügung zu stellen.

     

    Rückversicherung

    Als Rückversicherer gibt es ständig Veränderungen und neue Faktoren, die sich auf das Risikoportfolio auswirken. Kommt Ihnen das mehr oder weniger bekannt vor, oder suchen Sie nach neuen Risiken? Für die Rentabilität und Solvabilität ist es von entscheidender Bedeutung, Versicherer mit Erkenntnissen aus neuen IoT-Gerätedatenquellen zu versorgen und Risikovariablen zu überwachen bzw. ihnen Gehör zu schenken.

    Transamerica: Mit fundiertem Kundenwissen zu personalisierten Kundenlösungen

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    Octo Telematics

    Wandel von Versicherungsdienstleistungen mit 170 Milliarden Meilen an Daten aus vernetzten Fahrzeugen

    Lesen Sie die Fallstudie

    Europäische multinationale Versicherungsgesellschaft

    Dank maschinellem Lernen und KI-Fabrik können Data-Science-Teams Anwendungsfälle über die Cloud gemeinsam nutzen.

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    Solution Brief

    Beschleunigung der Evolution digitaler Schadenfälle (auf Englisch)

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    Underwriting: Risikobewertung mit Daten und KI

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    Daten-Governance im Versicherungswesen

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    Werden meine echten Kunden ihre Meinung äußern? (auf Englisch)

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