Unsere Daten, wir selbst

Big Data als Milliardenmarkt für Versicherungen

Bei Versicherungen gibt es ein natürliches Bedürfnis für „Even Bigger Data“, denn sie können durch Datenanalytik ihre Kosten senken.

Da hat jemand Dollarzeichen auf den Augen: Die Boston Consultancy Group schätzt, dass Versicherungen allein in den USA durch Echtzeitdaten von IoT-Geräten gut die Hälfte der Forderungen ihrer Kunden ohne weiteres vermeiden können. Dabei geht es in erster Linie um Gebäudeversicherungen, die bei Brand- oder Wasserschäden allein den USA etwa neun Milliarden Dollar pro Jahr auszahlen müssen.

Die Versicherungen haben dabei Lösungen für das Smart Home im Blick, die als Feuermelder oder Warnsystem für Wasserrohrbrüche arbeiten. Durch Frühwarnungen sollen die Schäden reduziert und damit die Kosten für die Versicherungen gesenkt werden. Die möglichen Einsparungen sind so gigantisch, dass es sich für Versicherungen lohnen würde, eigene Geräte auf den Markt zu bringen.

Auf der technischen Seite sind alle Komponenten bereits vorhanden und gehören teils zu den Ein-Euro-Produkten. So ist es relativ einfach, ein Controller-Board mit einem Temperatursensor zu verbinden, das ganze via M2M-Karte netzwerkfähig zu machen und einen permanenten Datenstrom zu einer Wächter-Anwendung in der Cloud aufzubauen. Sobald die Temperaturen ein normales Maß übersteigen, wird Feueralarm ausgelöst und die Feuerwehr alarmiert.

In der Bay Area gibt es genug Startups, die in der Lage wären, so etwas zu betreiben. Ein Beispiel ist Helium aus San Francisco. Das Unternehmen betreibt ein eigenes Ecosystem aus Sensoren, Controller-Boards und einer Cloud als White-Label-Lösung für Unternehmen. Einen etwas anderen Ansatz wählt ROC-Connect, ein Smart-Home-Startup aus Palo Alto. Es hat eine Partnerschaft mit dem Big-Data-Spezialisten CoreLogic geschlossen.

Das in Santa Ana sitzende Big-Data-Unternehmen verkauft Unternehmen und staatlichen Organisationen Informationen und Analysen, die aus zahlreichen unterschiedlichen öffentliche und privaten Datenquellen stammen - beispielsweise Immobilienverzeichnissen oder Kreditinformationen. Die beiden Unternehmen wollen nun einen speziellen Service für Versicherungen aufbauen, der die Daten der Smart-Home-Lösung von ROC-Connect enthält.

Die technischen Möglichkeiten sind also grundsätzlich da, es fehlt zur Zeit allerdings am Drumherum. So müssen die Versicherungen natürlich in der Lage sein, mit den erhaltenen Daten etwas anzufangen und ihre Prozesse entsprechend anpassen. Das dürfte aber das kleinste Problem sein, zumindest in Deutschland. Denn für eine weit reichende Nutzung solcher IoT-Lösungen ist das Mobilfunknetz hierzulande zu schwach und ein spezielles IoT-Netz ist erst im Aufbau.

Der nächste Markt: Gesundheitsdaten

Ein noch größerer Markt verbirgt sich hinter Gesundheitsdaten, betont Harvard-Gesundheitsökonom Adam Tanner. Vor allem in den datenschutzarmen USA werden sehr viele Gesundheitsdaten von Ärzten, Krankenhäusern und Apotheken weitergereicht oder sogar verkauft. Sie landen in Datenbanken von Pharmaunternehmen oder anderen Firmen der Gesundheitswirtschaft. Immerhin sind sie halbwegs anonymisiert, also ohne Namen, aber mit relativ vielen persönlichen Informationen wie Geschlecht, Alter, Erkrankung und Wohnort.

Datenanalysten können deshalb zu sehr vielen Patienten digitale Zwillinge erzeugen, sie kennen nur nicht die genaue Identität. Kritisch wird es, wenn andere Formen von gesundheitsrelevanten Daten damit verknüpft werden, etwa von Fitnessgeräten oder aus Suchmaschinen, in denen nach bestimmten Krankheiten und ähnlichem gesucht wird. "Dank zu lascher Gesetze gibt es einen schwunghaften Handel mit Gesundheitsdaten, der zu ernsten Problemen führen kann", warnt Tanner.

Denn die Daten aus nicht-anonymisierten Quellen enthalten häufig Referenzen auf die Person, die solche Daten erzeugt. Mit Big-Data-Technologien können Datenanalysten Informationen aus allen Quellen verknüpfen und dabei entweder die anonymen Dossiers durch Zusatzinformationen aufwerten oder sogar die Identität des Patienten erkennen.

Das Prinzip ist ganz einfach: Angenommen, jemand besitzt einen Google-Datensatz, der auf einen Wohnort in der Nähe von New York hinweist und er hat in einem bestimmten Zeitraum häufiger nach Behandlungsmethoden, Fachärzten und Medikamenten für ein Lungenemphysem gesucht. Nun kann er anhand der Suche nach Arzt und Medikation mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in Übereinstimmung mit einem anonymisierten Patienten gebracht werden, der bei diesem Arzt behandelt wird und diese Medikation besitzt.

Damit ist dann der Schutz der Privatsphäre durch die ärztliche Schweigepflicht algorithmisch ausgehebelt worden. Auch hier könnten Versicherungen Begehrlichkeiten entwickeln. So wäre es beispielsweise deutlich präziser als bisher möglich, Krankheiten mit Verhaltensweisen, Wohnorten, Ernährungsweisen oder Berufsbildern zu verknüpfen. Durch die Anzahl der Daten gehen solche Erkenntnisse weit über die üblichen, mit Umfragen oder Studien gewonnen Verknüpfungen hinaus.

Diese beiden Anwendungsgebiete zeigen das Janusgesicht von Big Data: Einerseits lässt sich durch verbesserte Informationen sehr viel erreichen, etwa eine Senkung der Personenschäden bei Bränden oder zusätzliche Erkenntnisse über Krankheiten. Andererseits ist es in bestimmten Fällen möglich, solche Daten bis auf eine einzelne Person „herunterzurechnen“ und damit beispielsweise eine Versicherung zu schaffen, die eine Verhaltensanpassung nahezu erzwingt. Eine einfache Möglichkeit: Wer via Fitness-Armband und Sport-App nachweisbar einer Risikosportart frönt, könnte mit Aufschlägen auf die Krankenversicherung gestraft werden.

Diese Entwicklungen zeigen, dass Daten tatsächlich bares Geld wert sind. Vor allem die bisher in erster Linie für den Handel interessanten Online-Bewegungsprofile sind aus unterschiedlichen Gründen für andere Branchen interessant, etwa für Versicherungen. So basiert eine Hausratversicherung auch bislang auf zum Teil ortsbasierten Risikoabwägungen. Zugleich gründet sie aber auf einer Unschuldsvermutung: Der Kunde wird schon nicht tricksen, ein paar Betrüger sind eingepreist. Durch die immer höher steigende Datenflut könnte es aber sehr bald möglich sein, die Plausibilität von Angaben in Schadensmeldungen noch deutlich besser zu prüfen als bisher.

Bildquelle: Thinkstock

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