BIG DATA – WIE VERSICHERER DEN VORSPRUNG JETZT NUTZEN SOLLTEN

Beschreibung

Daten und Informationen waren schon immer die Basis des Versicherungsgeschäfts. Dabei wird im Rahmen der Digitalisierung von Lebensbereichen eine unbekannte Datentiefe geschaffen. Unternehmen sind somit nicht nur mit einer immer größer werdenden Flut an Daten konfrontiert, sondern stehen auch in der Verantwortung immer sicherer und verlässlicher mit Kundendaten umzugehen. 

Gerade für Versicherungen ist dieser Punkt ein wichtiger Wettbewerbsfaktor, um das Vertrauen ihrer Kunden zu erhalten und zu stärken. Durch die Analyse von Daten und ihre Nutzung werden Versicherungsunternehmen neue Möglichkeiten eröffnet, bestehende Produkte noch passgenauer anbieten zu können oder neue datenorientierte Produkte zu etablieren. 

Die KPMG Mitarbeiter aus dem Bereich Financial Services beschäftigen sich mit der Kombination von Daten, um einen quantifizierbaren Nutzen aus ihnen zu ziehen und Kompetenzen auf eine Weise zu bündeln, die eine zielführende Generierung von Erkenntnissen aus Daten ermöglicht. KPMG verfügt über eigene Erfahrungen in den Themengebieten Analyseverfahren, Datenmodellierung, Informationsverarbeitung und Versicherungsprozessen und ist in der Lage, gemeinsam mit starken Partnern die benötigten Kompetenzfelder sinnhaft zu verknüpfen und kundenrelevant zu gestalten. 

Im Rahmen der KPMG’s Lecture in Köln stellen die KPMG Experten Peter Heidkamp, Thomas Goßling und Falko Brinkmann die Themengebiete Digitalisierung, Big Data und Data Analytics vor. Dabei erörtern sie unter anderem diese Fragestellungen: Welche Chancen und Risiken gibt es für die Versicherungsbranche? Wie kann man Risiken entgegenwirken? Wie kann man sie sich zu Nutzen machen? Im Rahmen einer Case Study wird eine konkrete Strategie entwickelt, welche Möglichkeiten Versicherer haben, um von der Digitalisierung und Big Data zu profitieren. 

Beim anschließenden Get-together gibt es genügend Zeit zum Austausch mit den Kollegen über Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten bei KPMG.