Die Vision hinter Ping Ans Erfolg

Der zweite Vektor, den Sie erwähnt haben, war die Umwandlung von Daten in Wert. Uns fällt auf, dass viele Versicherungsunternehmen immer noch glauben, aufgrund ihres versicherungsmathematischen Wissens würde sie über alle notwendigen Kompetenzen verfügen.

Jonathan: „Ping An hat sich zu einem Big-Data-Unternehmen entwickelt. In unserer Technologiegruppe arbeiten inzwischen rund 25.000 Ingenieure. In der gesamten Technologie sind rund 80.000 Leute beschäftigt. Und wir haben eine sehr große KI-Gruppe. Wir haben viele unserer Tools selbst entwickelt, im Bereich Deep Learning, Computer Vision und verschiedenen Aspekten von Big Data. Wir sind ein Cloud-Provider. Da wir mehr als 500 Millionen eigene Nutzer haben, besitzen wir die Größe und Reichweite, um als Third-Party Cloud-Provider wettbewerbsfähig zu sein. Und da wir ein reguliertes Finanzinstitut sind, bieten wir einen Cloud-Service, der von den Regulierungsbehörden bereits sicherheitsgeprüft, in den Orbit geschickt und genehmigt wurde. Außerdem verfügen wir über mehrere Kompetenzen, die uns dabei helfen, einen besseren Datenservice zu erbringen. Zum Beispiel haben wir mithilfe der Blockchain eine Interbanken-Handelsplattform für rund 400 kleinere Banken in China entwickelt und vor zwei Jahren ein überkommenes papierbasiertes System, das für den Zahlungsausgleich Wochen brauchte, durch eine Hyperledger-Plattform ersetzt. Seitdem wurden auf dieser Plattform Transaktionen im Wert von mehr als 2 Billionen Dollar abgewickelt. Das ist wahrscheinlich der bisher größte Blockchain-basierte Asset Exchange der Welt. Und dann bieten wir natürlich auch noch zahlreiche sicherheitsbasierte Services an.“

Können Sie uns ein Beispiel dafür nennen, wie Ping An all diese neuen Kompetenzen in Wert verwandelt hat – nicht nur für Ping An selbst, sondern auch für seine Kunden?

Jonathan: „Da gibt es viele, aber ich will Ihnen ein konkretes Beispiel nennen: unsere Kreditscoring-Plattform. Ping An ist das größte Nichtbank-Kreditinstitut in China. Mit Lufax haben wir eine äußerst ausgefeilte Online-Kreditvergabe-Plattform. Uns fiel auf, dass der Nichtbanken-Sektor nicht im staatlichen Kreditbüro erfasst ist, und wir sind einer der ganz wenigen, die Nichtbank-Daten aus dem regulierten Sektor aggregieren können. Zuerst haben wir die Kreditscoring-Plattform für uns selbst entwickelt, aber dann haben wir festgestellt, dass sich diese Plattform weit über unsere eigene Kundenbasis hinaus skalieren lässt. Inzwischen unterstützen wir mehr als 200 Banken, darunter HSBC, Standard Chartered und andere ausländische Institute, die insgesamt eine Datenbank von mehr als 700 Millionen Kreditnehmern besitzen.“

Womit sich neue Datenströme eröffnen …

Jonathan: „ Wir haben eine äußerst ausgefeilte Kompetenz entwickelt, die mehr als 6.000 Entscheidungsvariablen berücksichtigt. Wenn Sie zum Beispiel Ihre Wohnadresse nicht nachweisen können, könnenn wir bewirken, dass Sie uns dazu autorisieren, Sie mithilfe Ihres Mobiltelefons ein oder zwei Tage lang zu verfolgen. Was wir sehen wollen, ist, ob Sie tatsächlich fünf oder mehr Stunden an dem Ort verbringen, den Sie als Ihr Zuhause bezeichnen, Das dient der Überprüfung, ob jemand auch wirklich unter der Adresse lebt, die er als seine Wohnadresse angegeben hat. Wir haben da also ein sehr interessantes Set an Modellen, so etwas zwischen Triangulation, Validierung und eigentlicher Verfizierung. Weil wir diese Kompetenzen mit Dritten teilen, haben wir die Präzision unserer Vorhersagen im Vergleich zu früher, als wir sie nur für unsere eigene Kundenbasis verwendeten, die nur einen Bruchteil der 700 Millionen Nutzer ausmacht, um 30 Prozent gesteigert.

Was sich hinter der Neudefinition der Nutzererfahrung verbirgt, lesen Sie auf Seite 6