Datenpools

Saubere Daten sind die Grundlage der Tarifkalkulation. Gemäß dem „Gesetz der großen Zahlen“ haben Marktführer häufig den Vorteil einer genaueren Kenntnis der Risiken.

Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) betreibt Datenpools für verschiedene Sparten und Länder mit dem Ziel „statistischer Marktführer“ in jeder Sparte zu werden. Die an einem Pool teilnehmenden Versicherer erzeugen Gemeinschaftsstatistiken, die u.a. für die Tarifkalkulation, die Analyse des Schadengeschehens, aktuarielles Controlling, Prognoserechnungen sowie individuelle Risikobewertungen (Predictive Analysis) genutzt werden.

Die Daten der teilnehmenden Versicherungen werden dort in einem jährlichen Zyklus mit bewährten Prozessen verarbeitet.

Zugriff auf den „Datenschatz“, der viele Millionen Datensätze umfasst, erhalten die Teilnehmer:innen über das intuitive und performante Auswertungstool „Analyzer“ auf Excel-Basis. Außerdem werden in den meisten Datenpools auch anonymisierte und bereinigte Einzeldatensätze zurückgeliefert, die den jeweiligen Aktuar:innen volle Flexibilität bei der Modellierung lassen.

Zudem stellt Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) jedes Jahr eine Vielzahl von Benchmarks (beispielsweise zu Schadenquoten und Durchschnittsbeiträgen), regionale Zonierungsmodelle sowie unverbindliche Netto-Tarifmodelle (Risikomodelle) im Rahmen der Poolleistung zur Verfügung.

Neben dem Zahlenwerk gibt es bei der jährlichen gemeinsamen Ergebnispräsentation, einer VU-individuellen Ergebnispräsentation sowie bei weiteren Austauschtreffen auf Vorstands-, Anwender- oder Arbeitsgruppenebene viel Gelegenheit zur Diskussion der Ergebnisse und zum Austausch über aktuelle Themen und Trends. Auch externes Know-how fließt durch einen Rückversicherer als Förderer des Datenpools sowie durch Vorträge von Insurtechs in den Datenpool ein.

Eine Konformität hinsichtlich Kartellrecht und Datenschutz ist gewährleistet.

SHU-Datenpool (Privatkunden)

Statistiken wie ein Marktführer

Der SHU-Datenpool für das Privatkundengeschäft hat in sämtlichen Sparten die Größe eines Top-5-Unternehmens. Betrachtet werden die Sparten Private Haftpflicht (Privathaftpflicht, Tierhalterhaftpflicht und weitere), Unfall sowie Verbundene Hausrat (VHV) und Verbundene Wohn­gebäude (VGV). Auch spartenübergreifende Analysen werden in Form einer „Kundensicht“ durchgeführt.

Mehrwerte gegenüber den GDV-Statistiken sind unter anderem eine Reihe zusätzlich erfasster Merkmale wie der Beitrag oder der Vertriebsweg. Auch neue Produkt- und Tarifideen können mithilfe des SHU-Datenpools bewertet werden: Eine tarifliche Berücksichtigung von Schadenfreiheitsklassen, spezielle Zielgruppenkonzepte (u.a. für Senior:innen) oder die Berechnung eines quadratmeterbasierten Tarifes für die Sachsparte wurden im Pool bereits umfangreich erläutert.

Flankierend werden regelmäßig Analysen der Schadenreservierung auf Einzelschadenebene durchgeführt. Zur Kalkulation in Unfall kann eine eigens von Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) geführte Invaliditätsgradstatistik verwendet werden.

Seit kurzem ist auch eine Teilnahme am SHU-Datenpool nur mit der Sparte Unfall möglich.

Der Pool wird gefördert von der SCOR Rückversicherung.

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Gewerbe-Datenpool

Risiken erkennen, Potenziale ausbauen

Der Gewerbe-Datenpool umfasst die Sparten Gewerbliche Haftpflichtversicherung und Gewerbliche Sachversicherung (GGV: Gewerbliche Gebäudeversicherung, GIV: Gewerbliche Inhaltsversicherung, BU: Betriebsunterbrechung).

Die hochwertige Datenvalidierung ermöglicht den Unternehmen eine Verbesserung der eigenen Datenqualität bis auf die Einzelrisiko- und Nebenwagnisebene.

Der Gewerbe-Datenpool liefert einen vergleichenden Blick auf das Neugeschäft und Zielsegment ebenso wie auf den langjährig gepflegten Bestand. Gezielte Datenanalysen – etwa nach Regionen oder Gewerbegruppen – erschließen neue Horizonte für Produktentwicklung und das adäquate Pricing der Risiken. Mithilfe der Benchmarks können Sie als Teilnehmer:in in verschiedenen Segmenten prüfen, ob diese profitabler verlaufen als bei anderen Versicherern.

Statistische Modelle bewerten gesamte Betriebs- und Wagnisarten sowie die einzelnen Risiken Ihres Bestandes und beziffern diese mit einer Schadenerwartung.

Mit dem Auswertungstool können Sie selbst die Meldejahresstatistik sowie Abwicklungsstatistiken inklusive Beiträge und Schadenquoten nach mehr als 100 beschreibenden Merkmalen auswerten.

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Sach/Unfall-Datenpool in Österreich

Der Pionier für Österreich

Er ist der erste SU-Pool in Österreich. Seit dem Jahr 2010 werden die privaten Versicherungssparten Haushalt, Eigenheim und Unfall aus verschiedenen Blickwinkeln intensiv analysiert.

Die flexibel zu erstellenden Analysen reichen wesentlich tiefer als vergleichbare HORA-Zahlen. Trends in den Pooldaten der einzelnen Sparten und im österreichischen Markt werden identifiziert und gemeinsam diskutiert. Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) bringt daneben umfassendes Spartenwissen aus dem deutschen Markt mit ein. Zudem erfolgt ein umfangreicher Vergleich der Pooldaten sowohl mit HORA-Statistiken als auch mit weiteren Marktstatistiken (u.a. VVO, FMA).

Highlights sind neben Abwicklungsanalysen in Unfall u.a. die Untersuchung bzgl. der Besonderheiten und Profitabilität der unterschiedlichen Vertriebswege. Auf den Pooldaten wurden aussagekräftige sparten- und sogar gefahrenspezifische Zonierungen auf Postleitzahlebene entwickelt. Diese fließen in die Risikomodelle jeder Sparte ein. Mit der Zusammenführung der Risikomodelle auf Kundenebene ist eine gezielte Bestandsteuerung möglich.

Die erhobenen Statistiken sind mit denen der marktführenden Gesellschaften durchaus vergleichbar. Aktuell nehmen sieben Versicherer mit einem Marktanteil von ca. 18 % in der Haushaltsversicherung am Datenpool teil.

Förderer des Datenpools ist die Deutsche Rückversicherung.

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Kfz-Datenpool in Österreich

Erfolgreiche Tarifierung durch solide Datenbasis

Zunehmender Wettbewerb auf der Suche nach profitablen Kunden führt auch in Österreich zu immer komplexeren Tarifen in der Kfz-Versicherung. Um hierbei der Gefahr einer Antiselektion aus dem Weg zu gehen, steigt das Bedürfnis nach einer risikodifferenzierenden Tarifierung, welche ihrerseits eine fundierte Datenbasis benötigt.

Mit der Sparte Kfz gründet Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) nach dem SU-Datenpool einen weiteren Datenpool in Österreich, welcher die Erfahrung zahlreicher bereits bestehender Datenpools und die Expertise aus dem deutschen Kfz-Markt vereint. Der Datenpool spricht kleine und mittelständische Unternehmen an, welche nicht immer über eine ausreichend große Kalkulationsdatenbasis verfügen und somit Tarifmerkmale nicht in dem Umfang bedienen können, wie es beispielsweise auf dem deutschen Kfz-Markt üblich ist. Die auf Grundlage der Daten der einzelnen Mitgliedsunternehmen erstellten Analysen und Erkenntnisse umfassen dabei die drei üblichen Sparten Kraftfahrthaftpflicht sowie die Voll- und Teilkaskoversicherung.

Gefördert wird der Pool von der Deutschen Rückversicherung.

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Rechtsschutz-Datenpool

Der Pionier für Deutschland

Mit einem Marktanteil der teilnehmenden Versicherer von aktuell über 30% können Aktuar:innen in dieser Sparte von besonders detaillierten Analysen profitieren.

Merkmale wie die Dauer der Schadenfreiheit, das Alter der Versicherungsnehmer:innen oder regionale Zonierungsmodelle weisen ein hohes Potenzial zur Entwicklung risikoadäquater Tarife auf. Das für Zweckabschlüsse besonders anfällige Geschäft über Vergleichsportale wird separat gekennzeichnet und analysiert. Auch die entsprechend gekennzeichneten unterschiedlichen Arten der Schadensteuerung, telefonische Beratung, Mediation, Online-Beratung und Anwaltsnetzwerke werden auf ihre Effektivität geprüft und bewertet.

Die Erkenntnisse des Pools können zudem für die Entwicklung einer differenzierten Einzelfallreserve verwendet werden, um Schadenentwicklungen wie steigende Streitwerte, RVG-Reformen oder besondere Kumulereignisse frühzeitig zu berücksichtigen.

Förderer des Datenpools ist die Deutsche Rückversicherung.

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Funktionelle Invaliditätsversicherung-Datenpool

Innovationstreiber im Unfallgeschäft

Im stagnierenden Unfallgeschäft ist die Funktionelle Invaliditätsversicherung (FIV) der Innovationstreiber der letzten Jahre.

Gerade bei einem derart neuartigen Produkt ist ein Datenpool unverzichtbar, um die Kalkulationsannahmen frühzeitig zu verifizieren und die langfristigen Leistungsversprechen kalkulatorisch zu handhaben. Das anonymisierte Benchmarking zeigt auf, in welchen Bestands- und Schadensegmenten sich der Erfolg einzelner Poolteilnehmer:innen von dem der anderen unterscheidet. Sind die angesetzten Risikoprüfungseffekte in den Tarifen abgebildet und welche Nachhaltigkeit wird erreicht?

Die Entwicklung der einzelnen Produktbausteine Unfall, Organ, Grundfähigkeiten, Pflege und Krebs kann separat betrachtet werden. Zudem wird von den Poolteilnehmer:innen jedes Jahr die gesamte Schadenhistorie in den Pool eingebracht, sodass auch Veränderungen in der Schadenhöhe möglichst frühzeitig erkannt werden können.

Der FIV-Pool ist eine Kooperation zwischen der E+S Rückversicherung und Meyerthole Siems Kohlruss (MSK).

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FIV-Produktbeschreibung E+S Rück (externer Link)

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Cyber-Datenpool

Mit Big Data gegen digitale Gefahren

Cyber-Angriffe sind zu einer erschreckenden Normalität geworden. Es kann große wie kleine Unternehmen treffen. Der wirtschaftliche Schaden beläuft sich in Deutschland bereits auf etwa 50 Milliarden Euro. Obwohl die Arten von Cyber-Schäden sehr divers sind, lassen sie sich versicherungsmathematisch erfassen, einordnen und bewerten – und damit seriös versichern.

Um hierbei schnell eine signifikante statistische Aussagekraft zu erzielen, betreibt Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) gemeinsam mit der E+S Rückversicherung einen Datenpool für Cyber-Gefahren – den ersten im deutschsprachigen Raum.

Das vielzitierte hohe Änderungsrisiko in dieser Sparte wird durch Einbindung externer Cyber-Spezialist:innen angemessen berücksichtigt. Es ersetzt jedoch nicht die fundierte Auseinandersetzung mit dem IST-Status. Es wird geprüft, inwieweit die den Tarifen zugrundeliegenden Schadenschätzungen zutreffen und die Zeichnungsleitlinien angemessen zur Eingrenzung der versicherbaren Risiken sind.

VU-individuelle und VU-übergreifende Kumule werden gemeinsam mit den Teilnehmer:innen definiert und analysiert.

Perspektivisch wird ein adäquates Pricing und Controlling einzelner Leistungskomponenten aufgebaut, damit die Produkte flexibel an die Marktgegebenheiten angepasst werden können. Auch Modelle, die auf technischen Exposure-Größen beruhen, wie beispielsweise der Anzahl elektronischer Geräte oder IT-Sicherheits-Scorings, werden analysiert und diskutiert.

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Telematik-Datenpool

Mit Innovation erfolgreich in K

Seit der Öffnung vieler Telematikprodukte für alle Versicherungsnehmer:innen kann Telematik nicht mehr als Nischenprodukt verstanden werden. Bereits jetzt sind schätzungsweise 750.000 Telematikverträge im deutschen Markt. Somit werden Telematikprodukte mittelfristig zum Standardangebot eines Kraftfahrtversicherers gehören.

Neben der ohnehin schon aufwendigen Tarifierung in Kraftfahrt ergeben sich durch das Volumen der gesammelten und auszuwertenden Fahrdaten vielfältige Herausforderungen aus den Bereichen Big Data, Actuarial Data Science und Datensicherheit.

Um Versicherer rund um das Thema Telematik zu unterstützen, gründet Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) zusammen mit der Deutschen Rückversicherung AG den ersten Telematikdatenpool Deutschlands und bietet Versicherern somit eine Komplettlösung – optional samt Rechenzentrum und Telematik-App!

Ihr Vorteil: Mit Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) erhalten Sie vollen Einblick in die Modellierung des Telematik-Scores!

Die stets wachsende Schadenerfahrung kann dann nicht nur genutzt werden, um hochgradig individualisierbare, datengetriebene Scoring-Modelle zu entwerfen, die nicht isoliert, sondern im Einklang mit den klassischen Tarifmerkmalen modelliert werden. Daneben können auch Selektionseffekte analysiert werden, um präzise quantifizieren zu können, inwieweit sich das Schadengeschehen bei Telematikverträgen von klassischen Kfz-Verträgen unterscheidet.

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Datenmanagement

Datenqualität erhöhen

Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) unterstützt Versicherungsunternehmen bei der Validierung ihrer Daten und dem Aufbau einer Analysedatenbank, wie sie für Aktuar:innen erforderlich ist, sei es für das Pricing oder für die Erstellung von Bestands- und Risikoprofilen für die Rückversicherung. Nur mit einer sauberen Datenbasis lassen sich exakte Aussagen zum Geschäft treffen und erfolgreiche Strategien entwickeln.

Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) wendet dabei modernste Verfahren an. Im Einsatz ist neben Standard-Anwendungen wie SAS auch die selbst entwickelte Spezialsoftware ARIANE. ARIANE ist eine Lösung zur Datenverwaltung, -validierung und Kalkulation, mit der selbst ein umfangreicher Datenhaushalt wie der in den Datenpools performant bearbeitet werden kann.

Außerdem ist es möglich, die im Rahmen der Datenpools entwickelte Analyzer-Technologie zu nutzen und auf im Grunde beliebige Datenbestände anzuwenden. Der Vorteil dieser auf der Erzeugung strukturierter Daten-Cubes basierenden Technologie ist, dass Auswertungen ohne Statistik- oder Programmierkenntnisse schnell und einfach erzeugt werden und der Output tabellarisch und grafisch aufbereitet in der bekannten Excel-Umgebung integriert wird.

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Big Data

Nicht nur Daten sammeln, sondern Daten nutzen

Über 300 Millionen Datensätze, mehrere hundert GB an Bestands- und Schadendaten, Server voller Kfz-Telematikdaten: Da verliert mancher schnell den Überblick! Durch die enormen Datenaufkommen in den von Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) betriebenen Datenpools war die frühzeitige Beschäftigung mit Chancen und Herausforderungen rund um Big Data unumgänglich.

So verfügt Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) nun über eine langjährige Erfahrung darin, aktuelle Forschung zu verschiedensten statistischen Themen in Modelle umzusetzen, die konkrete Mehrwerte generieren. Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) nutzt beispielsweise verschiedene Methoden zur Dimensionsreduktion, unter anderem die Principal Component Analysis, um Kfz-Fahrdaten besser bewerten zu können.

In den Datenpools wird die Datenqualität beispielsweise durch Imputation erhöht: Mithilfe von neuronalen Netzen und Deep Learning gelingt es hier, fehlende Daten zum Gebäudealter aus anderen vorhandenen Merkmalen zu prognostizieren.

Außerdem ist es möglich, die im Rahmen der Datenpools entwickelte Analyzer-Technologie zu nutzen und auf im Grunde beliebige Datenbestände anzuwenden. Der Vorteil dieser auf der Erzeugung strukturierter Daten-Cubes basierenden Technologie ist, dass Auswertungen ohne Statistik- oder Programmierkenntnisse schnell und einfach erzeugt werden und der Output tabellarisch und grafisch aufbereitet in der bekannten Excel-Umgebung integriert wird.

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