Konsens herstellen und User-Daten gewinnbringend einsetzen

Analyse der großen Datenmengen führt zu Wettbewerbsvorteil

Von diesem Wunsch nach wirklicher Datensouveranität könnten auch Finanz- und Versicherungsunternehmen profitieren. Könnten, wohlgemerkt, denn sie tun es nicht oder oftmals nur eingeschränkt. Viele Unternehmen der Branche – von der Versicherungsgesellschaft bis zum Finanzvertrieb – haben die Führungsrolle bei einer ihrer Kernkompetenzen aus der Hand gegeben, nämlich der Analyse der großen Datenmengen, die das Geschäftsmodell Finanzen und Versicherung generiert.

Darin liegt eine große Chance für Finanz- und Versicherungsunternehmen: Wenn sie in die Lage kommen könnten, im Konsens mit ihren Kundinnen und Kunden wirklich wichtige, also aussagekräftige und spezifische Daten zu sammeln und zu analysieren, können sie dadurch wiederum bessere Geschäftsmodelle aufsetzen und den Kundinnen und Kunden tatsächlich passende Dienstleistungen anbieten. Das betrifft vor allem Geschäftsmodelle, die nicht standardisiert, sondern personalisiert sind, stark zielgruppenzentriert und mit speziellen Produkten versehen. In der digitalen Welt will jeder das auf ihn zugeschnittene Produkt zum richtigen Zeitpunkt. Man könnte vielleicht sogar vom persönlichen „Deus ex Machina“ sprechen, also die unerwartete Lösung einer Sondersituation. Diese entsteht durch umfangreiche, wesentliche und spezifische Daten.

Natürlich geht es nicht darum, allen Kundinnen und Kunden im System regelmäßig neue Produkte aufzuschwatzen. Sondern darum, Daten zweckgebunden zu nutzen und Kundinnen und Kunden nachzuweisen, dass sie dadurch echte Mehrwerte erhalten. Es ist im Interesse von Kundinnen und Kunden, ihre Daten gezielt mit Unternehmen zu teilen, die vertrauenswürdig sind. Die Vorteile für sie sind, dass sie personalisierte Angebote erhalten und dass sie etwas direkt dafür bekommen, wenn Unternehmen daraus digitale Produktwelten kreieren.

Durch ein spezifisches System ist es möglich, mit Zustimmung der User die Stammdaten zu aktualisieren und zu vervollständigen und die richtigen Daten für die Entwicklung neuer digitaler Services und eigener KI-Systeme zu nutzen. Beispiele dafür sind Fitness-Daten und Browser-Daten, ohne diese am Markt kaufen zu müssen, Bonitätsdaten, Shopping-Daten, Kontodaten und Internet of Things (IoT)-Daten: Hieraus entstehen ganz neue Möglichkeiten, Kundinnen und Kunden neue digitale Produkte anzubieten. Das sind zum Beispiel Wohngebäudeversicherungen mit Alarmanlagentarif, die die tatsächliche Konfiguration der Alarmanlage kennen und im Schadenfall zweifelsfrei nachweisen können, ob die Alarmanlage zum Zeitpunkt des Einbruchs ein- oder ausgeschaltet war. Oder dank der Bestellhistorie aus den Amazon-Daten können Hundefutterkäufern sogenannte Pet-Versicherungspakete angeboten werden, die auch tierärztliche Untersuchungen und Operationen des Tieres abdeckt. Wichtig ist auch, dass die Auswertung der Daten professionell vorgenommen wird, die Daten anhand der gewünschten Kriterien bewertet werden und die Finanz- und Versicherungsunternehmen ein Score erhalten, der die gewünschten Parameter reflektiert.

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