Als Versicherung möchte ich – so gut es irgend geht – über meine Kunden Bescheid wissen, um beispielsweise zu verhindern, dass Versicherungsleistungen grundlos in Anspruch genommen werden. Versicherungsbetrug hat hohe Schäden zur Folge: „Alleine in der Schaden- und Unfallversicherung beläuft er sich jährlich auf vier Milliarden Euro, schätzt der GDV.“ So liegt es im ureigensten Interesse der Versicherungen, die Schäden so gering wie möglich zu halten. Hier kommt nun Machine Learning ins Spiel.
Aufzeichnungsgeräte an Bord eines Flugzeugs sind seit Jahrzehnten etablierte Analyse-Instrumente, die dann zum Einsatz kommen, wenn über einen Vorfall Fakten benötigt werden. Der Flugschreiber ist ein auffällig orange gefärbtes Gerät, das neben dem Stimmenrekorder eingesetzt wird. Nun setzen einige Versicherer auch im Auto auf ein derartiges Instrument.
Hinter dem Begriff „Verkehrstelematik“ verbirgt sich die „Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Daten zu Fahrzeugen mit ihrem zu transportierenden Inhalt, dem Versand und Empfang von Personen oder Gütern.“ Für die Versicherer sind das spannende Daten, denn man muss sich vorstellen, dass ein Versicherungsunternehmen eine Autobesitzerin oder einen Autobesitzer versichert, ohne zu wissen, wie die versicherte Person fährt. Schon der gesunde Menschenverstand legt es nahe, dass es Menschen gibt, die ihr Fahrzeug umsichtig steuern, so dass die Wahrscheinlichkeit, dass diese Versicherten einen Unfall verursachen geringer ist. In der Folge wäre es nur gerecht, dass diese Personen auch einen geringeren Versicherungsbetrag entrichten. Wie aber soll aber nun eine Versicherung vorurteilsfrei erkennen, wer eine Risikoperson ist und wer nicht? Hier kommen nun Hard- und Software ins Spiel.
Telematik-Angebot
Stimmen Versicherte einem „Telematik-Angebot“ seitens der Versicherung zu, so bekommen sie einen maßgeschneiderten Tarif, der auf ihrem Fahrverhalten basiert. Das Fahrverhalten wird von einem im Auto eingebauten Sensor erfasst und bewertet. Inzwischen lassen sich auch Smartphone-Apps für die Erfassung verwenden. Dabei werden Parameter wie Beschleunigungs-, Brems- und Kurvenverhalten erfasst, wie auch die zurückgelegte Strecke, die Zeitpunkte der Fahrt und einiges mehr. Bewegen sich die Autofahrerinnen und Autofahrer in ihrem Fahrverhalten innerhalb bestimmter Grenzwerte, so haben sie das Recht auf einen günstigeren Tarif.
Unfallaufklärung
Wie bei Flugzeugen lassen sich die digitalen Fahrtenschreiber auch als unbestechliche Zeugen im Falle eines Unfalls heranziehen. Hier können Geschwindigkeit, Wetterbedingungen, Aufprallwinkel zur Rekonstruktion des Hergangs beitragen. Die Fülle der Daten legt es nahe, statistische Methoden und Machine Learning auf die Probleme anzusetzen.
Kosten einsparen
Wie weit das bereits heute gehen kann, zeigt das britische Unternehmen Markerstudy. Dort werden die gewonnenen Daten einer genauen Analyse mithilfe von Machine Learning unterworfen. Auf diese Weise lassen sich Betrugsfälle schneller und klarer erkennen als jemals zuvor, die Bearbeitungszeit der gemeldeten Fälle wird kürzer und zusätzliche Datenquellen wie Wetter oder sogar soziale Medien lassen sich hinzuziehen.
Insbesondere die Versicherungsgesellschaft AXA tut sich bei den Telematik-Angeboten hervor und hat bereits 2015 eine Studie dazu veröffentlicht.