Insurance Results Projector – Datengetriebene Risikoanalyse
Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick
- Effiziente Prognose von versicherungstechnischen Ergebnissen inklusive Robustheitstest
- Validiertes Verfahren, welches kontinuierlich weiterentwickelt wird
- Individuelle Schätzung der Aufwendungen für Versicherungsfälle inkl. Risikobewertung für Ihre Portfolios
- Beschleunigung des Unternehmensplanungsprozesses
- Zeitgemäße grafische Aufbereitung der Ergebnisse
Ihre Herausforderung bei der prädiktiven Risikoanalyse
Für Schaden-/Unfallversicherungsunternehmen stellt die Schätzung der zukünftigen versicherungstechnischen Ergebnisse aufgrund der Schätzunsicherheit bzgl. zukünftiger Risiken eine besondere Herausforderung dar. Die Prognose der zu erwartenden versicherungstechnischen Ergebnisse gestaltet sich vor allem durch die nur schwer greifbaren Einflussfaktoren wie beispielsweise Naturkatastrophen komplex. Gleichzeitig sind allerdings verlässlich prognostizierte Gewinne für zahlreiche Unternehmensbereiche hochgradig relevant.
Schaden- und Unfallversicherungsunternehmen benötigen unter anderem für folgende Anlässe eine vorausschauende Risikoprüfung:
- Bewertung von Portfolios im Rahmen von Kauf- und Verkaufsentscheidungen
- Gesetzliche Anforderungen beispielsweise im Prognosebericht
- Underwriting/Pricing
- Risikosteuerung und Controlling
- Back-Testing zur Bestimmung der Qualität von historisch geschätzten versicherungstechnischen Ergebnissen
Für die Durchführung von derartigen Schätzungen werden meist hohe Kosten insbesondere für Software und Personal aufgewendet. Zudem erscheint die Reduzierung des Bearbeitungsaufwandes durch den Einsatz von modernen IT-Anwendungen bisher ausgeblieben zu sein. Denn trotz der fortschreitenden Digitalisierung müssen Versicherungsunternehmen zahlreiche Variablen und Annahmen für die Prognose der versicherungstechnischen Ergebnisse festlegen.
Unsere Lösung – Insurance Results Projector
Mit dem Insurance Results Projector übernehmen wir für Sie die Schätzung von versicherungstechnischen Ergebnissen. Die Data-Analytics-Lösung für Versicherungsgesellschaften schätzt auf Basis von Vergangenheitsdaten die zukünftigen Gewinne aus Portfolios von Schaden- und Unfallversicherungsverträgen. Die Prognose kann sowohl für Versicherungs- als auch für Rückversicherungsverträge vorgenommen werden und erfolgt auf Basis von zuvor gebildeten Portfolios aus homogenen Versicherungsverträgen. Hierfür werden Erwartungswerte in Bezug auf alle GuV- relevanten Posten wie Beiträge, Aufwendungen für den Versicherungsbetrieb und Aufwendungen für Versicherungsfälle ermittelt.
PwC ist in Deutschland Marktführer im Bereich der Jahresabschlussprüfung von Versicherungsunternehmen.
Aus diesem Grund haben wir den Insurance Results Projector bereits selbst im Rahmen von zahlreichen Jahresabschlussprüfungen erfolgreich eingesetzt und durch eigene Erfahrungswerte weiter optimiert.
Die Schätzung der Schadenaufwendungen erfolgt in 4 Schritten:
Import von Schadenhäufigkeiten und -höhen
Zunächst extrahieren wir aus Ihrem Buchführungssystem Ihre tatsächlichen historischen Schadenhäufigkeiten und -höhen getrennt für jedes Portfolio und importieren diese in den Insurance Results Projector. Auf Basis der durch unsere Branchenexpert:innen festgelegten Annahmen, erfolgt eine anschließende Normierung der Daten auf die heutigen Verhältnisse durch den Insurance Results Projector (Indexierung).
Grafische Aufbereitung und Wahrscheinlichkeitsverteilung
Der Insurance Results Projector bereitet daraufhin die normierten Schadenhäufigkeiten und die durchschnittlichen Schadenhöhen grafisch auf. Unsere Branchenexpert:innnen ermitteln nun für diese beiden Variablen die Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Predictive Analytics
Auf Basis der ermittelten Wahrscheinlichkeitsverteilung der Variablen „Schadenhäufigkeit” und „durchschnittliche Schadenhöhe” werden nun die Schadenaufwendungen durch eine Monte-Carlo-Simulation geschätzt (Predictive Analytics). Hierdurch wird insbesondere dem Zufallsrisiko als Bestandteil des versicherungstechnischen Risikos Rechnung getragen.
Risikobeurteilung
Durch die Lage der prognostizierten Schadenaufwendungen in der historischen Wahrscheinlichkeitsverteilung kann so abschließend eine Risikobeurteilung in Bezug auf die Höhe der Schadenaufwendungen vorgenommen werden.
Die Vorteile des Insurance Results Projectors
Vollständige Schätzung aller GuV-relevanten Posten wie Beiträge, Aufwendungen für den Versicherungsbetrieb und Aufwendungen für Versicherungsfälle
Notwendige Variablen/Annahmen werden in Absprache mit Ihnen durch Expert:innen von PwC Deutschland definiert
Wahrscheinlichkeitsgewichtete Beurteilung und Risikobewertung der geschätzten Aufwendungen für Versicherungsfälle
Verlässlichkeit und Angemessenheit des Verfahrens wurde durch den Einsatz des Insurance Results Projectors bei zahlreichen Jahresabschlussprüfungen von Versicherungsunternehmen durch den Marktführer PwC bestätigt
Von der Datenbeschaffung über die Festlegung von Annahmen bis hin zur grafischen Aufbereitung der Ergebnisse
Preise
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- Enthält 5 Portfolios
- 2 Durchläufe für jedes Portfolio mit verschiedenen Variablen
- 5 Nutzer inklusive
- Wir berechnen alle notwendigen Variablen für die Vorhersage
- Sie gewähren uns Zugang zu Ihrem Buchhaltungssystem, und wir extrahieren die historischen Daten für Sie (Komplettservice von der Datenextraktion bis zur Vorhersage)
- Enthält 10 Portfolios
- 2 Durchläufe für jedes Portfolio mit verschiedenen Variablen
- 5 Nutzer inklusive
- Wir berechnen alle notwendigen Variablen für die Vorhersage
- Sie gewähren uns Zugang zu Ihrem Buchhaltungssystem, und wir extrahieren die historischen Daten für Sie (Komplettservice von der Datenextraktion bis zur Vorhersage)
- Enthält 15 Portfolios
- 2 Durchläufe für jedes Portfolio mit verschiedenen Variablen
- 5 Nutzer inklusive
- Wir berechnen alle notwendigen Variablen für die Vorhersage
Sie gewähren uns Zugang zu Ihrem Buchhaltungssystem, und wir extrahieren die historischen Daten für Sie (Komplettservice von der Datenextraktion bis zur Vorhersage)
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FAQ
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist die Bestimmung von zukünftigen Resultaten (hier: versicherungstechnische Ergebnisse) auf der Grundlage von historischen Daten, statistischen Verfahren und Machine Learning.
Was ist ein Robustheitstest?
Durch den Robustheitstest (Negativattest) wird sichergestellt, dass die Eingaben und Annahmen im Rahmen einer unsachgemäßen Anwendung z.B. durch nicht angemessene, falsche oder gar keine Dateneingabe auch als solche erkennbar werden und so keine Weiterverarbeitung der Ergebnisse erfolgt.
Was ist ein homogenes Portfolio?
Ein Portfolio ist eine homogene Gruppe von Versicherungsverträgen. Als einfachste Methode können Versicherungsverträge anhand der Hauptversicherungszweige geclustert werden. Je nach Geschäftstätigkeit sind ggf. weitere Kriterien wie z.B. geografische Komponenten zur Portfoliobildung sinnvoll.
Warum sind Risikoanalysen insbesondere für die Versicherungsbranche relevant?
Auf Basis der Auftragsbücher und bekannter Anschaffungs- und Herstellungskosten ergibt sich für Industrieunternehmen die Möglichkeit zur relativ verlässlichen Schätzung von Gewinnprognosen. Im Gegensatz hierzu ergibt sich bei der Schätzung der Schadenaufwendungen bei Versicherungsunternehmen eine deutlich höhere Schätzunsicherheit. Dies ist insbesondere auf die Übernahme des Zufallsrisikos als Bestandteil des versicherungstechnischen Risikos durch die Versicherungsgesellschaft zurückzuführen. Denn es hat sich bewahrheitet, dass zumindest zu einem gewissen Anteil Schäden zufällig eintreten. Insgesamt sollte daher neben der Prognose der Aufwendungen für noch nicht abgewickelte Versicherungsfälle eine Risikoanalyse in Bezug auf die erwarteten Beträge erfolgen.
Wie sieht die Zukunft der digitalen Versicherungsbranche aus?
Der IT-gestützte Fortschritt steht in der Versicherungsbranche aktuell stark im Fokus. Neben Online-Schadenmeldungen, Kunden-Apps und Kooperationen mit digitalen Unternehmen, könnten zukünftig durch Automatisierungen mittels Blockchain-Technologie ein erheblicher Teil der Verwaltungsarbeiten eingespart werden.