Page - 120 - in Die Big-Data-Debatte - Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
Image of the Page - 120 -
Text of the Page - 120 -
120 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services âŠ
den. Die Schadensabwicklung kann damit deutlich schneller und reibungsloser
erfolgen, wozu auch neue Technologien wie Chatbots und â in der Logistik â
Drohnen beitragen. Damit werden die Prozesse der Versicherer effizienter, und
auch fĂŒr die Kunden werden die AblĂ€ufe deutlich vereinfacht und komfortab-
ler gestaltet. Die Abrechnung erfolgt objektiver und damit grundsÀtzlich fairer,
Versicherungsbetrug wird eingedÀmmt, und nicht nur der Verwaltungsaufwand
fĂŒr die Versicherer sinkt durch die datengetriebenen Services, vermutlich redu-
ziert sich auch das Streitpotenzial bei der Schadenregulierung, was im Ergeb-
nis auch Gelassenheit und Zufriedenheit auf der Kundenseite erhöhen könnten.
Jedoch ist der Zugang zu den relevanten Daten fĂŒr die Versicherer erschwert. Die
Daten werden von Systemen generiert, die im Fahrzeug verbaut sind, oder von
Kommunikationsmedien, wie dem Smartphone. Damit sind es zunÀchst die Auto-
hersteller, Telekommunikationsanbieter bzw. Tech-Konzerne, die mit dem Con-
nected Car wertvolle MobilitĂ€tsinformationen einschlieĂlich Informationen ĂŒber
das Fahrverhalten bekommen.
Schon fĂŒr die Entwicklung und Etablierung von Telematik-Tarifen benötigt
aber auch der Versicherer solche Verhaltensdaten, zu denen auch Zugang
gewonnen werden kann, wenn der Nutzer die Informationen ausdrĂŒcklich
mit dem Versicherer teilt. WĂ€hrend Automobilhersteller oder Tech-Unterneh-
men aber den Vorteil haben, anhand der ausgewerteten Daten tatsÀchliche
Mehrwertleistungen und neue Smart Services anbieten zu können, sind die
Anwendungen der Versicherer bislang noch weitestgehend auf die Kalkulation
der versicherungstechnisch richtigen PrÀmienhöhe und damit auf eine PrÀmien-
differenzierung reduziert, die naturgemÀà nur den âguten Risikenâ nĂŒtzt, also den
Risiken mit unterdurchschnittlichen Schadenerwartungswerten. Nach den Regeln
der Statistik ist aber immer auch rund die HĂ€lfte der Risiken mit ĂŒberdurch-
schnittlichen Schadenerwartungswerten unterwegs, fĂŒr die Telematik-Tarife eher
nachteilig wÀren. Abgesehen davon, dass allerdings die Korrelationen zwischen
dem Fahrverhalten und der SchadentrÀchtigkeit noch keineswegs hinreichend
sicher ermittelt sind und deshalb Telematik-Tarife noch in Kinderschuhen eines
Versuchsstadiums stecken, sind damit die unmittelbaren Nutzenpotenziale auf
bestimmte Kundengruppen eingeschrÀnkt. Nur wenn es den Versicherern gelingt,
ĂŒber gesellschaftlich hoch akzeptierte Anreiz- und Sanktionsmechanismen die
Motivation fĂŒr ein âbesseresâ Fahrverhalten auf breiter Front zu erhöhen, ist damit
ein Nutzen fĂŒr die gesamte Kundschaft in der Kfz-Versicherung generierbar â bis
hin zu einem Beitrag fĂŒr den gesamtgesellschaftlichen Nutzen einer reduzierten
Zahl von UnfÀllen mit SachschÀden, Verletzten und Toten. Insgesamt liegt die
groĂe Herausforderung der Versicherungswirtschaft darin, mit den neu gewonnen
MobilitĂ€tsdaten echte Mehrwerte fĂŒr die Kunden und Nutzenpotenziale auch
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