»Ein Gebäude, viele Prozesse:
Warum ein gemeinsames Datenfundament entscheidend wird«
Verlässliche Gebäudedaten sind die Grundlage für effizientere Versicherungsprozesse, differenzierte Risikobewertungen und den sinnvollen Einsatz von KI.
Sie schaffen zudem eine gemeinsame Informationsgrundlage für unterschiedliche Beteiligte rund um das Gebäude.
Inhalt
Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung und digitale Prozesse sind derzeit zentrale Themen in der Versicherungs und Finanzwirtschaft sowie der Immobilienbranche.
Dabei gerät eine grundlegendere Frage schnell in den Hintergrund:
Auf welcher Datenbasis arbeiten diese Prozesse eigentlich?
Genau mit diesem Gedanken beginnt auch die aktuelle Folge des Insurance Monday Podcasts mit unserer Kollegin Josephine Pleuser. Was nützt die beste KI Lösung, wenn die Datenbasis unvollständig ist oder verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Datenständen arbeiten?
Die Antwort führt zu einem Thema, das über den Diskurs zum Einsatz verschiedener automatisierter Prozesse hinausgeht.
Unternehmen brauchen nicht einfach mehr Daten. Sie brauchen präzise Informationen, die nachvollziehbar und reproduzierbar sind und sich in den jeweiligen Prozessen tatsächlich nutzen lassen.
Gebäudedaten für Versicherungsprozesse müssen deshalb nicht nur verfügbar, sondern auch verlässlich, nachvollziehbar und praktisch nutzbar sein.
Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung und digitale Prozesse sind derzeit zentrale Themen in der Versicherungs und Finanzwirtschaft sowie der Immobilienbranche.
Dabei gerät eine grundlegendere Frage schnell in den Hintergrund:
Auf welcher Datenbasis arbeiten diese Prozesse eigentlich?
Genau mit diesem Gedanken beginnt auch die aktuelle Folge des Insurance Monday Podcasts mit unserer Kollegin Josephine Pleuser. Was nützt die beste KI Lösung, wenn die Datenbasis unvollständig ist oder verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Datenständen arbeiten?
Die Antwort führt zu einem Thema, das über den Diskurs zum Einsatz verschiedener automatisierter Prozesse hinausgeht.
Unternehmen brauchen nicht einfach mehr Daten. Sie brauchen präzise Informationen, die nachvollziehbar und reproduzierbar sind und sich in den jeweiligen Prozessen tatsächlich nutzen lassen.
Gebäudedaten für Versicherungsprozesse müssen deshalb nicht nur verfügbar, sondern auch verlässlich, nachvollziehbar und praktisch nutzbar sein.
Daten sind kein Selbstzweck
Sie sind erst dann von Nutzen, wenn sie einen konkreten Prozess unterstützen, ergänzen oder überhaupt erst ermöglichen.
Im Podcast erklärt Josephine Pleuser, dass Daten Prozesse anreichern und auslösen können, wodurch sie Möglichkeiten schaffen, die es zuvor nicht gab.
Es wirkt auf den ersten Blick wie eine Selbstverständlichkeit. In der Praxis ist genau das eine der großen Herausforderungen. Daten werden oft mit Blick auf einen bestimmten Anwendungsfall erfasst, in einem System gespeichert und dort weiterverarbeitet. Wenn ein anderer Bereich später ähnliche Informationen benötigt, beginnt die Suche oft von vorne. Daten werden erneut beschafft, manuell ergänzt oder basierend auf neuen Annahmen bewertet.
Auf diese Weise entstehen unterschiedliche Datenstände für dasselbe Gebäude. Dadurch ist nicht immer eindeutig, welche aktuell ist, wie sie entstanden ist und wie belastbar sie ist und auf welcher Grundlage weitere Prozesse aufbauen.
Das wird besonders klar, wenn man über den Tellerrand einzelner Branchen schaut.
Ein Versicherer betrachtet ein Gebäude beispielsweise in Bezug auf Risiko, Versicherungsschutz, Schaden oder Prävention.
Eine Bank benötigt Informationen über dieselbe Immobilie unter anderem für Kreditprozesse, die Bewertung von Sicherheiten, das Risikomanagement oder regulatorische Vorgaben.
In der Immobilienwirtschaft können Gebäudedaten bei der Immobilienbewertung, Planung, Entwicklung oder dem Portfoliomanagement von Bedeutung sein.
Entscheidend ist deshalb, dass unterschiedliche Perspektiven auf dasselbe Gebäude auf einer verlässlichen und nachvollziehbaren Informationsgrundlage aufbauen.
Sie sind erst dann von Nutzen, wenn sie einen konkreten Prozess unterstützen, ergänzen oder überhaupt erst ermöglichen.
Im Podcast erklärt Josephine Pleuser, dass Daten Prozesse anreichern und auslösen können, wodurch sie Möglichkeiten schaffen, die es zuvor nicht gab.
Es wirkt auf den ersten Blick wie eine Selbstverständlichkeit. In der Praxis ist genau das eine der großen Herausforderungen. Daten werden oft mit Blick auf einen bestimmten Anwendungsfall erfasst, in einem System gespeichert und dort weiterverarbeitet. Wenn ein anderer Bereich später ähnliche Informationen benötigt, beginnt die Suche oft von vorne. Daten werden erneut beschafft, manuell ergänzt oder basierend auf neuen Annahmen bewertet.
Auf diese Weise entstehen unterschiedliche Datenstände für dasselbe Gebäude. Dadurch ist nicht immer eindeutig, welche aktuell ist, wie sie entstanden ist und wie belastbar sie ist und auf welcher Grundlage weitere Prozesse aufbauen.
Das wird besonders klar, wenn man über den Tellerrand einzelner Branchen schaut.
Ein Versicherer betrachtet ein Gebäude beispielsweise in Bezug auf Risiko, Versicherungsschutz, Schaden oder Prävention.
Eine Bank benötigt Informationen über dieselbe Immobilie unter anderem für Kreditprozesse, die Bewertung von Sicherheiten, das Risikomanagement oder regulatorische Vorgaben.
In der Immobilienwirtschaft können Gebäudedaten bei der Immobilienbewertung, Planung, Entwicklung oder dem Portfoliomanagement von Bedeutung sein.
Entscheidend ist deshalb, dass unterschiedliche Perspektiven auf dasselbe Gebäude auf einer verlässlichen und nachvollziehbaren Informationsgrundlage aufbauen.
Eine gemeinsame Datenbasis schafft Vergleichbarkeit
Eine gemeinsame Datenbasis wird vor allem dann wichtig, wenn Informationen an mehreren Stellen im Unternehmen benötigt werden oder wenn verschiedene Abteilungen mit demselben Gebäude arbeiten. Dabei müssen nicht alle Prozesse auf dieselben Informationen zugreifen. Entscheidend ist vielmehr, dass die jeweils benötigten Informationen auf einer gemeinsamen und verlässlichen Datengrundlage beruhen.
Nur wenn wir wissen, welche Information genutzt wird, wo sie herkommt und wie aktuell sie ist, kann sie nachvollziehbar eingeordnet und verglichen werden. Ebenso wichtig ist, dass Daten über verschiedene Gebäude oder Bestände hinweg nach den gleichen Kriterien erfasst und nach einer nachvollziehbaren Logik bereitgestellt werden.
So bleibt auch im Nachhinein nachvollziehbar, auf welcher Datengrundlage und nach welcher Logik eine Bewertung oder Entscheidung zustande gekommen ist.
Ein Gebäudeattribut sollte deshalb system- und fachbereichsübergreifend die gleichen Informationen liefern. Auf diese Weise entsteht eine verlässliche Referenz, die unterschiedlichen Bewertungen und Entscheidungen zugrunde liegen kann. So wird der Abstimmungsaufwand reduziert und die Einordnung von Ergebnissen erleichtert.
Gerade bei größeren Gebäudebeständen zeigt sich dieser Vorteil besonders deutlich. Erst wenn Informationen nach denselben Kriterien vorliegen, lassen sich Unterschiede zwischen einzelnen Gebäuden und ganzen Portfolios belastbar erkennen.
Diese gemeinsame Grundlage wird noch wichtiger, wenn nicht nur klassische digitale Prozesse, sondern zunehmend auch KI auf diese Informationen zugreift.
KI braucht ein belastbares Datenfundament
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI rückt die praktische Umsetzung stärker in den Mittelpunkt.
KI Systeme können große Informationsmengen analysieren, Zusammenhänge erkennen und Prozesse unterstützen. Sie können jedoch nur mit den Informationen arbeiten, die ihnen zur Verfügung stehen. Fehlende oder ungeeignete Daten werden durch KI jedoch nicht automatisch besser.
Wer KI in gebäudebezogene Prozesse integrieren möchte, muss deshalb nicht nur über Modelle und Anwendungen sprechen, sondern auch über deren Datengrundlage.
Die entscheidende Frage lautet also nicht nur: Was kann die KI? Ebenso wichtig ist: Welche Daten in welcher Qualität und Flächenabdeckung braucht sie, damit daraus ein belastbarer Prozess entsteht?
Wie konkret eine solche Datengrundlage Prozesse unterstützen kann, zeigt sich besonders gut in der Versicherungswirtschaft.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI rückt die praktische Umsetzung stärker in den Mittelpunkt.
KI Systeme können große Informationsmengen analysieren, Zusammenhänge erkennen und Prozesse unterstützen. Sie können jedoch nur mit den Informationen arbeiten, die ihnen zur Verfügung stehen. Fehlende oder ungeeignete Daten werden durch KI jedoch nicht automatisch besser.
Wer KI in gebäudebezogene Prozesse integrieren möchte, muss deshalb nicht nur über Modelle und Anwendungen sprechen, sondern auch über deren Datengrundlage.
Die entscheidende Frage lautet also nicht nur: Was kann die KI? Ebenso wichtig ist: Welche Daten in welcher Qualität und Flächenabdeckung braucht sie, damit daraus ein belastbarer Prozess entsteht?
Wie konkret eine solche Datengrundlage Prozesse unterstützen kann, zeigt sich besonders gut in der Versicherungswirtschaft.
Was Gebäudedaten für Versicherungsprozesse leisten können
Was Gebäudedaten für Versicherungs-prozesse leisten können
In der Versicherungswirtschaft wird der Nutzen einer gemeinsamen Datenbasis besonders deutlich. Gebäudedaten werden nicht nur an einer Stelle gebraucht, sondern begleiten zahlreiche Prozesse über die gesamte Customer Journey.
Ein klassischer Anwendungsfall ist der Angebots- und Antragsprozess.
Wenn Adressdaten automatisch um relevante Gebäudeinformationen ergänzt werden, müssen Kunden und Mitarbeitende weniger selbst recherchieren oder Angaben manuell erfassen. Das kann Bearbeitungszeiten verkürzen und zugleich die Basis für stärker automatisierte Abläufe schaffen. Je mehr relevante Informationen schon zu Beginn vorliegen, desto weniger Rückfragen und Medienbrüche entstehen im weiteren Verlauf. Zudem werden durch die Ermöglichung der automatischen Abwicklung Fehler durch manuelle menschliche Prozesse reduziert.
Auch im Schadenmanagement spielen Daten eine wichtige Rolle.
Wetter und Ereignisdaten können dabei helfen, gemeldete Schäden besser einzuordnen und Schadenzeitpunkt sowie örtliche Bedingungen nachvollziehbarer zu machen. Dadurch lassen sich Sachverhalte schneller prüfen und Bearbeitungsprozesse gezielter unterstützen. Auf diese Weise können kostspielige Flogeschäden vermieden werden. Auch Betrug und Missbrauch können auf Grundlage zusätzlicher Informationen besser erkannt werden.
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Prävention.
Naturgefahren und Klimarisiken lassen sich nicht nur für die Risikobewertung nutzen, sondern auch für die Kundenberatung. Wenn bekannt ist, welchen Gefahren ein Gebäude ausgesetzt ist, können Präventionsmaßnahmen gezielter angesprochen und Risiken im Bestand frühzeitig sichtbar gemacht werden. Gleichzeitig unterstützen solche Informationen die Steuerung von Kumulrisiken auf Portfolioebene.
Auch bestehende Verträge profitieren von einer besseren Datengrundlage.
Veränderungen am Gebäude können Hinweise darauf geben, dass ein Vertrag überprüft oder neu bewertet werden sollte. Werden etwa bauliche Anpassungen erkannt, entsteht ein konkreter Anlass für eine Neuordnung oder eine erneute Kundenansprache. Das kann helfen, Unter- oder Überversicherung zu vermeiden und den Schutz an den tatsächlichen Zustand des Gebäudes anzupassen.
Darüber hinaus lassen sich Gebäudedaten für eine gezieltere Kundenansprache nutzen.
Statt breite Kampagnen nach dem Gießkannenprinzip auszuspielen, können bestimmte Merkmale Hinweise auf passende Produkte oder Services geben. Informationen zu Photovoltaikanlagen oder anderen Gebäudeeigenschaften lassen sich beispielsweise für Cross Selling und Upselling oder als Grundlage für passende Partnerangebote nutzen.
Die Einsatzmöglichkeiten reichen damit über einzelne Prozessschritte hinaus. Abbildung 1 zeigt, in welchen Handlungsfeldern Natur- und Klimadaten innerhalb eines Versicherungsunternehmens eine Rolle spielen können.
Der gemeinsame Nenner bleibt derselbe:
Relevante Informationen sollten dort verfügbar sein, wo sie im Prozess benötigt werden und ohne erneute Recherche oder Erfassung genutzt werden können.
Eine zusätzliche Herausforderung entsteht dort, wo nicht nur die Verfügbarkeit der Daten zählt, sondern auch ihre räumliche Detailtiefe. Das zeigt sich bei Naturgefahren und Klimarisiken.
Warum Granularität bei Klimarisiken entscheidend ist
Eine Risikobewertung hängt nicht nur davon ab, welche Gefahren berücksichtigt werden. Ebenso wichtig ist, wie genau räumliche Unterschiede erfasst werden. Denn Risiken sind über eine Stadt, eine Gemeinde oder eine Region hinweg nicht gleich verteilt. Topografie, Geländelage und weitere lokale Faktoren können dazu führen, dass zwei Gebäude in direkter Nachbarschaft unterschiedlich stark gefährdet sind.
Genau an diesem Punkt kommt Granularität ins Spiel.
Je nach Naturgefahr und Datengrundlage unterscheiden sich die erforderlichen räumlichen Auflösungen deutlich.
Abbildung 2 zeigt beispielhaft, mit welchen Rastergrößen Klima, Sturm und Starkregen bei Datenservice+ betrachtet werden und wie sich diese von gröberen Ansätzen unterscheiden.
Bei der Bewertung physischer Risiken arbeiten wir mit hoch aufgelösten Geländemodellen und betrachten Risiken deutlich differenzierter. Für Sturmrisiken nutzen wir beispielsweise Raster von 200 Metern. So lassen sich topografische Unterschiede wie Kuppenlagen, Senken oder andere Geländeformen berücksichtigen. Größere Gebiete müssen dadurch nicht pauschal mit derselben Risikoeinstufung bewertet werden.
Darüber hinaus können Schadendaten in die Entwicklung und Validierung unserer Risikomodelle einfließen. Die Kombination aus räumlicher Granularität, topografischen Informationen und historischen Schadenerfahrungen ermöglicht es uns, Risiken auf Gebäudeebene präziser abzubilden.
Gerade für Versicherer ist diese Detailtiefe entscheidend. Je genauer sich Risiken räumlich zuordnen lassen, desto besser können einzelne Gebäude bewertet, Portfolios miteinander verglichen und Risikokonzentrationen sichtbar gemacht werden.
Das zeigt auch, dass Datenqualität nicht allein eine Frage der Datenmenge ist. Ebenso wichtig sind Granularität, Aktualität, Nachvollziehbarkeit und die Art, wie unterschiedliche Informationen miteinander verknüpft werden.
Erst so entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage für einzelne Gebäude und ganze Portfolios.
Die Beispiele aus der Versicherungswirtschaft zeigen sehr konkret, welchen Unterschied eine verlässliche Datengrundlage machen kann. Das zugrunde liegende Prinzip endet jedoch nicht an der Grenze einer Branche.
Zusammenarbeit über Branchengrenzen hinweg
Viele Herausforderungen lassen sich längst nicht mehr nur innerhalb einer einzelnen Abteilung, eines Unternehmens oder einer Branche lösen.
Gerade rund um Gebäude treffen unterschiedliche Perspektiven aufeinander. Versicherer, Banken und Immobilienunternehmen verfolgen unterschiedliche Ziele, benötigen für viele Fragestellungen jedoch Informationen zu denselben Gebäuden, Umgebungsinformationen und Risiken.
Dafür braucht es nicht nur Technologie. Es braucht auch Menschen und Unternehmen, die unterschiedliche fachliche Perspektiven verstehen, zwischen ihnen vermitteln und Prozesse über bestehende Grenzen hinweg denken.
Gebäudedaten können dabei eine gemeinsame Referenz schaffen und den Austausch zwischen unterschiedlichen Beteiligten erleichtern.
Damit schließt sich der Kreis zur Ausgangsfrage: Nicht die Menge verfügbarer Daten entscheidet darüber, wie gut digitale Prozesse funktionieren. Entscheidend ist, ob die richtigen Informationen verlässlich, nachvollziehbar und dort verfügbar sind, wo sie tatsächlich gebraucht werden.
Viele Herausforderungen lassen sich längst nicht mehr nur innerhalb einer einzelnen Abteilung, eines Unternehmens oder einer Branche lösen.
Gerade rund um Gebäude treffen unterschiedliche Perspektiven aufeinander. Versicherer, Banken und Immobilienunternehmen verfolgen unterschiedliche Ziele, benötigen für viele Fragestellungen jedoch Informationen zu denselben Gebäuden, Umgebungsinformationen und Risiken.
Dafür braucht es nicht nur Technologie. Es braucht auch Menschen und Unternehmen, die unterschiedliche fachliche Perspektiven verstehen, zwischen ihnen vermitteln und Prozesse über bestehende Grenzen hinweg denken.
Gebäudedaten können dabei eine gemeinsame Referenz schaffen und den Austausch zwischen unterschiedlichen Beteiligten erleichtern.
Damit schließt sich der Kreis zur Ausgangsfrage: Nicht die Menge verfügbarer Daten entscheidet darüber, wie gut digitale Prozesse funktionieren. Entscheidend ist, ob die richtigen Informationen verlässlich, nachvollziehbar und dort verfügbar sind, wo sie tatsächlich gebraucht werden.
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Sie möchten sehen, wie eine solche Datengrundlage am konkreten Gebäude aussieht? Mit nur einer Adresse können Sie einen individuellen Natur- und Klimareport anfordern. Der Report zeigt, welchen physischen Natur und Klimarisiken ein Gebäude heute ausgesetzt ist und wie sich diese unter verschiedenen Klimaszenarien entwickeln können.
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Autoren
Josephine Pleuser
Business Development & Sales
Maria Tiani
Marketing & Business Service
