Schadenquoten senken, Prämien optimieren: Analytics-Plattform für Versicherungen
Loss Ratio, Combined Ratio, Predictive Scoring. Pexon Consulting baut Analytics-Plattform mit Microsoft Fabric und Databricks für Aktuariat, CRO und Underwriting.
Analytics für Versicherungen: Schadenquoten und Prämien in Echtzeit
Schaden-, Prämien- und Vertragsdaten manuell aus mehreren Quellen zusammenzuführen kostet Ihr Aktuariat Stunden, die besser in echte Analysen fließen. Dieses System zentralisiert alle relevanten Daten in Microsoft Fabric, weist Loss Ratios und Combined Ratios auf Sparten- und Produktebene in Echtzeit aus und identifiziert mit Databricks-ML-Modellen Policen mit erhöhter Schadenwahrscheinlichkeit – damit Underwriting proaktiv reagiert, nicht reaktiv. Zielgruppe: Aktuariat, Head of Analytics oder CRO in DACH-Versicherungsunternehmen mit 200 bis 3.000 Mitarbeitern.
Vorteile der Analytics-Plattform für Versicherungen
Zentralisiertes Schaden- und Prämien-Reporting, Predictive Scoring für Underwriting. Keine manuellen Datenzusammenführungen mehr.
Loss Ratio und Combined Ratio in Echtzeit
Sparten-, Produkt- und Vertriebskanal-Ebene. Tagesaktuelle Auswertung statt monatlicher manueller Reports.
Predictive Scoring für Schadenwahrscheinlichkeit
Databricks ML-Modell identifiziert Policen mit erhöhter Schadenpropensity. Underwriting kann proaktiv eingreifen.
Reservenmonitoring und Abwicklungsanalyse
Trend- und Abwicklungsanalyse für Schadenreserven. Transparenz für Aktuariat und CRO.
Ab wann macht Analytics-Plattform für Versicherungen Sinn?
Aktuariat, Head of Analytics oder CRO in DACH-Versicherungsunternehmen mit 200 bis 3.000 Mitarbeitern, der Schadenquoten, Loss Ratios und Prämienentwicklung heute aus mehreren Quellen manuell zusammenführt. Typische Sparten: Sach, Kfz, Leben, Gesundheit.
Aktuariat oder CRO mit manueller Datenzusammenführung für Schaden- und Prämien-Reports.
Head of Analytics mit Bedarf an Predictive Scoring für Underwriting.
Underwriting mit Wunsch nach proaktiver Steuerung statt reaktivem Schadenmanagement.
Verwandte Lösungen
Ausgewählte Lösungsbereiche aus unserem Portfolio
Anwendungsfälle der Analytics-Plattform für Versicherungen
Von Schaden- und Prämien-Reporting über Predictive Scoring bis zum Reservenmonitoring.
Zentralisiertes Schaden- und Prämien-Reporting
Bestands-, Schaden- und Prämiensysteme an Fabric angebunden. Einheitliches Datenmodell für Sparte, Produkt, Vertriebskanal, Region.
Loss Ratio, Combined Ratio je Sparte und Produkt.
Schadenhäufigkeit und Schadenschwere analysierbar.
Power BI Analytics-Dashboard für Aktuariat und Underwriting.
Predictive Scoring für Schadenpropensity
Databricks ML-Modell auf Basis von Policenmerkmalen. Vorhersage erhöhter Schadenwahrscheinlichkeit je Police. Modellkarte dokumentiert Accuracy und Grenzen.
ML-Modell mit MLflow in Databricks.
Scoring je Police oder Policengruppe.
Integration in Power BI Dashboard für Underwriting.
Reservenmonitoring und Abwicklung
Trendanalyse und Abwicklungsentwicklung für Schadenreserven. Transparenz für Aktuariat und CRO, monatliches Modell-Monitoring im Retainer.
Reserven-Trend- und Abwicklungsanalyse.
Monatliches Modell-Monitoring und Retraining.
Datenaktualisierung und Qualitätssicherung im Retainer.
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Pexon Consulting kombiniert Microsoft Fabric mit Databricks – Analytics und ML für Versicherungen im Mittelstand.
Versicherungsspezifisches Datenmodell
Sparte, Produkt, Vertriebskanal, Region, Police – Struktur für Versicherungsdaten. Loss Ratio, Combined Ratio, Schadenhäufigkeit als Standard-KPIs.
Databricks für ML
Predictive Scoring mit Databricks MLflow. Reproduzierbar, versioniert, dokumentiert. Modellkarte für Transparenz.
Fabric für Reporting
Power BI Premium Dashboard für Aktuariat und Underwriting. Drill-down, Filter, Export. Tagesaktuelle Daten.
Monatliches Modell-Monitoring
Retainer beinhaltet Modell-Monitoring, Retraining bei Drift und Datenaktualisierung. Kein veraltetes Modell.
Schulung Aktuariat und IT
8 Stunden Schulung. Eigenständige Nutzung und Erweiterung nach Übergabe.
Branchenerfahrung
Pexon Consulting hat Erfahrung mit Versicherungsprojekten und regulatorischen Anforderungen (BaFin, DORA).
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Phase 1: Datenmodell und Anforderungen
Phase 1
Analyse Bestands-, Schaden- und Prämiensysteme, Definition versicherungsspezifisches Datenmodell, Festlegung KPIs und Predictive-Use-Case.
- Workshop mit Aktuariat, CRO und Underwriting.
- Technische Analyse Quellsysteme und Datenqualität.
- Design Datenmodell (Sparte, Produkt, Vertriebskanal, Region).
Phase 2: Implementierung Fabric und Databricks
Phase 2
Anbindung Quellsysteme an Fabric, Aufbau Datenmodell, Databricks ML-Pipeline für Predictive Scoring, Power BI Analytics-Dashboard.
- Datenpipelines für Bestand, Schaden, Prämie in Fabric.
- Databricks ML-Modell mit MLflow und Modellkarte.
- Power BI Analytics-Dashboard (Schaden, Prämie, Combined Ratio).
Phase 3: Rollout und Übergabe
Phase 3
Validierung Predictive Scoring, Schulung Aktuariat und IT, Übergabe an Eigenbetrieb.
- Validierung Modell mit historischen Daten.
- Schulung Aktuariat und IT (8 Stunden).
- Betriebsdokumentation und Übergabeprotokoll.
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Der Unterschied zwischen manueller Datenzusammenführung und einer Analytics-Plattform zeigt sich in Geschwindigkeit und Steuerungsmöglichkeiten.
Vorher
Schaden- und Prämiendaten aus mehreren Quellen manuell zusammengeführt.
Loss Ratio und Combined Ratio mit Verzögerung verfügbar.
Keine Predictive-Steuerung für Underwriting.
Aktuariat verbringt Stunden mit Datenaufbereitung.
Nachher
Zentralisiertes Datenmodell in Fabric.
Loss Ratio, Combined Ratio tagesaktuell auf Sparten- und Produktebene.
Predictive Scoring für Schadenwahrscheinlichkeit je Police.
Power BI Dashboard und monatliches Modell-Monitoring.
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für Aktuariat und CRO
Planbare Investition: Setup 50.000 Euro plus 2.800 Euro pro Monat Retainer. Klarer Scope für Analytics-Plattform.
Zeitersparnis: Keine manuellen Datenzusammenführungen mehr. Mehr Zeit für Analyse und Modellierung.
Predictive Steuerung: Schadenwahrscheinlichkeit proaktiv identifizieren. Underwriting kann vor Schadeneintritt eingreifen.
Für IT und Underwriting
Fabric und Databricks: Moderne Plattform. Skalierbar für weitere Use-Cases (z.B. Betrugserkennung, Kundenanalyse).
Modellkarte und Transparenz: Predictive-Modell dokumentiert. Accuracy, Grenzen, Features. Auditfähig für Compliance.
Wissenstransfer: 8 Stunden Schulung. Eigenständige Nutzung und Erweiterung nach Übergabe möglich.
Analytics-Plattform Versicherungen Standard
Komplette Implementierung: Schaden- und Prämiensysteme an Fabric, Predictive Scoring in Databricks, Power BI Dashboard, Schulung und Retainer.
Ihre Investition
ab 30.000 Euro
Versicherungs-Datenmodell in Fabric (dokumentiert, versioniert)
Power BI Analytics-Dashboard (Schaden, Prämie, Combined Ratio)
Trainiertes Predictive Scoring Modell mit Modellkarte
Loss Ratio, Combined Ratio je Sparte und Produkt
Schulung Aktuariat und IT (8 Stunden)
Monatliches Modell-Monitoring und Datenaktualisierung im Retainer
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Erfahren Sie mehr über unsere KI-Beratung und Cloud Consulting Leistungen.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
Lead Consultant Data & AI
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche Versicherungssysteme werden unterstützt?
Wir unterstützen gängige Bestands-, Schaden- und Prämiensysteme über Datenbankverbindung, API oder Datei-Import. Die genaue Anbindung hängt von Ihrer Systemlandschaft ab. Typisch: Kernsysteme für Sach, Kfz, Leben oder Gesundheit.
Wie funktioniert das Predictive Scoring?
Das Modell nutzt Policenmerkmale (z.B. Vertragsart, Region, Kundensegment, Historie) zur Vorhersage der Schadenwahrscheinlichkeit. Training in Databricks mit MLflow. Das Ergebnis ist ein Score je Police oder Policengruppe, den Underwriting im Dashboard sieht.
Was beinhaltet der monatliche Retainer?
Der Retainer umfasst Modell-Monitoring, Retraining bei Drift, Datenaktualisierung, Fehlerbehebung und optional Erweiterungen. Typisch 5 bis 7 Stunden pro Monat.
Wie lange dauert die Implementierung?
Die Standard-Implementierung dauert 12 bis 14 Wochen: 2 Wochen Analyse und Design, 8 Wochen Entwicklung (Fabric + Databricks), 2 bis 4 Wochen Validierung und Schulung.
Sind die Lösungen DORA-konform?
Die Plattform unterstützt Transparenz und Dokumentation, die für DORA relevant sind. Vollständige DORA-Compliance erfordert zusätzlich Prozesse und rechtliche Prüfung – wir liefern die technische Basis mit dokumentierter Datenherkunft und Modellkarte.
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