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SOPHIA AI

Machine Learning für den individuellen Versicherungsmix

Programm / Ausschreibung BASIS, Basisprogramm, Budgetjahr 2021 Status laufend
Projektstart 14.06.2021 Projektende 13.06.2022
Zeitraum 2021 - 2022 Projektlaufzeit 13 Monate
Keywords

Projektbeschreibung

Unsere Motivation hinter SOPHIA basiert auf der recht einfachen Frage “Was würde die perfekte Versicherungsmaklerin leisten, wenn sie nur mich als Kundin zu betreuen hätte?”. Die intensive Beschäftigung damit, sowie mit dem aktuellen Status-Quo der Versicherungsberatung, hat uns gezeigt, dass hier enormes Potenzial brach liegt.

Trotz der Digitalisierung, die auch im Bereich der Versicherungsberatung langsam aber doch fortschreitet, hat sich die Art und Weise der Beratung nicht verbessert. Online-Vergleichsportale wie durchblicker.at liefern gut aufbereitete Informationen sowie einen Vergleichsrechner, der die Produkte einer Sparte vergleicht. Hier kann man, mit etwas mühsamer Tüftelei, den günstigsten Tarif in einer Sparte finden. Vertragsmanager-Apps wie Clark bauen die Funktionalität der klassischen Beratung mit einer digitalen Fassade nach, beraten aber weiterhin in den klassischen Sparten.

Um die Idee von SOPHIA zu verwirklichen, benötigt man Algorithmen und Machine Learning, die anhand des individuellen Risikoprofils der KundInnen und einer vollständigen Abbildung des Versicherungsmarktes einen optimalen (hinsichtlich versicherter Risiken und Prämien) Produktmix vorschlagen.
Bisher vernachlässigte und tendenziell intransparente Elemente wie die Auswirkung der Höhe des Selbstbehalts auf die Prämie, exakte Deckungshöhen für Risiken, Flexibilität der Tarife sollen erstmals berücksichtigt werden. Die Ermittlung eines individuellen Risikoprofils, das alle versicherbaren Risiken darstellt und priorisiert, ist ebenso erstmals Gegenstand der Innovationsentwicklung. Auf Basis dieses Profils wird der ideale Versicherungsmix der KundInnen berechnet und der individuelle Versicherungsschutz wird für unterschiedliche Präferenzen dargestellt (zB. Budget, persönlicher Lebensstil).
Im Rahmen der Entwicklung kommt es auch erstmalig zur Integration vorhandener Versicherungsverträge in die Kalkulation, um aufzuzeigen, welche zusätzlichen Versicherungen oder Änderungen für einen bestmöglichen Versicherungsschutz nötig sind. Zudem ist es unser Ziel, den Status „doppelt versichert“ zu vermeiden, der durch intransparente Versicherungsverträge und Produktkombinationen entsteht (z.B. mehrere unterschiedliche Versicherungen unterschiedlicher Anbieter haben teilweise Überschneidungen oder Zusatzversicherungen bei einer Kreditkarte, dem ÖAMTC oder dem Alpenverein verfügen über gewisse Abdeckungen, die selten einbezogen werden und für die man unter Umständen mehr zahlt als notwendig).

Der aktuelle State of the Art sind Anwendungen wie Clark oder Durchblicker sowie Offline VersicherungsberaterInnen. Clark hat eine App, die als Kommunikation zwischen BeraterInnen im Backoffice und KundInnen dient. Sie verwenden einen simplen Vergleichsrechner (Vergleich auf Basis von Versicherungssparte und Preis), der lizenziert ist, aber nicht in die App eingebunden ist. Die Fragen zu Versicherungssparten werden von KundInnen über die App beantwortet und im Backoffice geben die MitarbeiterInnen die Daten ein.
Wir sind technisch und innovativ viel weiter, da wir die Lebenssituation und Kombiprodukte mit einbeziehen, spartenübergreifend arbeiten und als Ergebnis einen individuellen Versicherungsmix, welcher am besten zu unseren KundInnen passt, liefern. Im Vergleich zu Clark entwickeln wir alles selbst und sind damit unabhängig von externen Zulieferern. Wir können erstmals automatisiert berechnen, wann beispielsweise welcher Selbstbehalt Sinn macht und welche Versicherungskombinationen möglich sind, ohne dass man doppelt versichert ist (vgl. Clark berät spartenbezogen).

SOPHIA wird das erste Online-Versicherungsserviceportal, das KundInnen unabhängig und passend zu ihrer individuellen Lebenssituation bestmöglich versichert. Wir wollen damit die klassischen Berechnungsstrukturen (Sparte-Preis) aufbrechen und hin zu konkreten ganzheitlichen (maschinellen) Empfehlungen basierend auf Lebensphase, aktuelle Situation und Leistbarkeit übergehen.