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88 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services âŠ
AuĂer fĂŒr eine stĂ€rker kundenzentrierte Produktgestaltung können die in der
Lebenswelt Wohnen gewonnen Daten unter Nutzung von Methoden des Data
Mining und KĂŒnstlicher Intelligenz zur Prognose, FrĂŒherkennung und PrĂ€vention
von SchÀden verwendet werden, was ebenfalls erhebliche Auswirkungen auf das
GeschÀftsmodell der Versicherer mit sich bringt. Durch Sensoren in den Rohr-
leitungen werden WasserschĂ€den verhindert, smarte SchlieĂ- und Ăberwachungs-
systeme beugen EinbrĂŒchen vor, und auch SchĂ€den durch Unwetter und Feuer
können durch Wettersensoren, intelligente Rauchmelder u. À. reduziert werden.
Die bislang hohen Schadensummen, die besonders bei GebÀudeschÀden im
Zusammenhang mit Wasser und Feuer auftreten, können dadurch signifikant sin-
ken (Munich Rr 2017). Kommt es dennoch zum Schadenfall, werden Schaden-
abwicklung und -regulierung durch eine intelligente Datenanalyse grundlegend
vereinfacht, da der Versicherer fĂŒr seine Aufgaben der SchadenprĂŒfung viele rele-
vante Daten in Echtzeit einsehen und verarbeiten kann. Mit der einhergehenden
Ursachenanalyse könnten die lernenden Systeme zudem wiederkehrende SchÀ-
den immer besser vermeiden. Dadurch werden die Risiken in der Hausrat- und
WohngebÀudeversicherung gemindert, und in der Folge sinkt auch schlicht die
Bedeutung klassischer Versicherungsprodukte. Dadurch ist eine Neuausrichtung
des GeschÀftsmodells unausweichlich.
Allerdings kommen im Smart Home auch neue Risiken auf, die einer
Absicherung bedĂŒrfen. So scheint es im Hinblick auf die wachsende Bedeutung
von Daten- und Prozesssicherheit angezeigt, eventuelle AusfÀlle des Smart
Home-Systems oder Hackerangriffe abzusichern sowie bspw. bei möglichem
Fehlalarm fĂŒr die entstandenen Kosten aufzukommen. Um sich langfristig in der
Lebenswelt Wohnen zu etablieren, ist die strategische Positionierung im Ăko-
system Wohnen erforderlich. Von groĂer Bedeutung sind dabei branchenĂŒber-
greifende Kooperationen und die Eingliederung in einem umfassenden Netzwerk
â sei es als Orchestrator oder Zulieferer von Komponenten rund um Lösungen im
Smart Home.
Einen Schritt hin zu strategischen Partnerschaften haben viele Versicherer
in den letzten Monaten und Jahren bereits getan. Ein Beispiel dafĂŒr ist ein Pro-
dukt der ERGO, die in Kooperation mit der Deutschen Telekom einen Smart-
Home-Schutzbrief anbietet. Löst ein Magenta-Smart-Home-GerÀt (Rauchmelder,
Wassersensor, Alarmanlage) einen Alarm aus, wird der abwesende Bewohner
ĂŒber sein Smartphone informiert und ĂŒber die ERGO werden entsprechende Not-
fallmaĂnahmen eingeleitet. Der Versicherer ergĂ€nzt damit die technologischen
Komponenten der Telekom um tatsÀchliche Hilfeleistungen im Schadenfall.
DarĂŒber hinaus ĂŒbernimmt die ERGO im Rahmen der Kooperation auch die
Die Big-Data-Debatte
Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Title
- Die Big-Data-Debatte
- Subtitle
- Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Authors
- Susanne Knorre
- Horst MĂŒller-Peters
- Publisher
- Springer Gabler
- Date
- 2020
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-658-27258-6
- Size
- 15.3 x 21.6 cm
- Pages
- 220
- Keywords
- Economics, Management science, Economic policy, Motivation research (Marketing), Insurance
- Category
- Informatik
Table of contents
- 1 Big Data im öffentlichen Diskurs: Hindernisse und Lösungsangebote fĂŒr eine VerstĂ€ndigung ĂŒber den Umgang mit Massendaten 1
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- 1.1.1 Nutzen und Schutz von Daten: Ăberlegungen zur Analyse eines politischen Diskurses 2
- 1.1.2 Big Data, KĂŒnstliche Intelligenz und Algorithmen: Begriffe und Konzepte in der Diskussion 4
- 1.1.3 Arten, Herkunft und Nutzer von Daten: AnnÀherung an eine Dual-Use Technologie 7
- 1.1.4 Diffuses Bild: Was bislang ĂŒber die öffentliche EinschĂ€tzung von Datennutzung erhoben wurde 12
- 1.2 Von Konflikten und Kollisionen: Big Data als Gegenstand öffentlicher Narrationen 15
- 1.2.1 Ein Narrativ wird entdeckt: âBig Brotherâ in der Kampagne gegen die VolkszĂ€hlung 1983 16
- 1.2.2 âBig Brotherâ reloaded: Die ErzĂ€hlung von Edward Snowden 18
- 1.2.3 Die Manipulation: Die ErzÀhlung von der Beeinflussung des US-Wahlkampfs 2016 20
- 1.2.4 Spione im Kinderzimmer: Die ErzÀhlung vom Verlust der PrivatsphÀre 22
- 1.2.5 Die Apokalypse: Die ErzÀhlung vom digitaltotalitÀren Staat 23
- 1.2.6 Die VerselbststÀndigung der Maschine: Die ErzÀhlung vom unkontrollierbaren Auto 25
- 1.2.7 Die globale Gier: Die ErzĂ€hlung von der Weltherrschaft der âFrightful 5â 26
- 1.3 Nutzen und Schutz von Daten des BĂŒrgers im politischen Diskurs 28
- 1.4 Vom Heldenbild des rationalen, souverÀnen Nutzers: Narrationen im politischen Diskurs 35
- 1.5 Datenethik als neues Paradigma? Handlungsangebote jenseits der Regulierung 42
- 1.6 Ordnungspolitik und Big Data: Den fairen Zugang sichern 46
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- Literatur 55
- 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services rund um Wohnen, Gesundheit und MobilitĂ€t: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger in privaten Lebenswelten 63
- 3 Big Data: Chancen und Risiken aus Sicht der BĂŒrger 137
- 3.1 Einleitung 137
- 3.2 Datenwissen 140
- 3.3 Handlungsfreiheit 143
- 3.4 FolgeabschĂ€tzungen, Bewertung von Anwendungsfeldern und Einstellungen zu Datenschutz und Technologie (âWollenâ) 146
- 3.5 Verhalten (âHandelnâ) 160
- 3.6 Datenpolitik und Datenethik (âNeue Paradigmenâ) 169
- 3.7 Alte und neue Narrative 176
- 3.8 Neue Rollen am Beispiel der Versicherungswirtschaft 179
- 3.9 Fazit 187
- Literatur 191
- 4 Big Data: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger! Zusammenfassung und Fazit 195
- 4.1 Zur Gestaltung des öffentlichen Diskurses ĂŒber Chancen und Risiken von Big Data: Die Ergebnisse im Ăberblick 196
- 4.2 Zum Nutzen von Big Data in konkreten Lebenswelten:
- Die Ergebnisse im Ăberblick 201
- Anhang 207