Tesla ist in den USA in das Versicherungsgeschäft eingestiegen und bietet Fahrzeugkäufern eigene Kfz-Verträge an. Dafür nutzt das Unternehmen Telematikdaten aus den Fahrzeugen für die Risikobewertung und Preisgestaltung. Damit dringt das Technologieunternehmen in den traditionellen Finanzdienstleistungssektor vor und setzt dabei auf das, was es gut beherrscht: Datenbasierte Geschäftsmodelle.

Teslas Ansatz: Integration von Fahrzeugdaten und Versicherung

Wie der US-Branchendienst Digital Insurance berichtet, basiert das Versicherungsangebot von Tesla auf der direkten Nutzung von Fahrzeugtelematik. Über die in den Fahrzeugen verbauten Sensoren werden kontinuierlich Daten zum Fahrverhalten, zur Geschwindigkeit, zum Bremsverhalten und zu anderen sicherheitsrelevanten Parametern erfasst. Auf Basis dieser Informationen erfolgt unmittelbar die Risikobewertung und Prämienberechnung.

Der Vorteil dieses Modells liegt in der Präzision der Risikobewertung. Während die traditionelle Tarifkalkulation auf historische Schadensdaten und statistische Modelle angewiesen ist, kann Tesla das individuelle Fahrverhalten in Echtzeit bewerten. Dies ermöglicht eine dynamische Preisanpassung, die über das hinausgeht, was herkömmliche Telematik-Tarife („Pay as you drive”) leisten.

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Zudem profitiert Tesla von seiner Position als Fahrzeughersteller. Das Unternehmen verfügt über detaillierte Kenntnisse der Fahrzeugtechnik sowie der Reparaturkosten und Ersatzteilpreise. Diese Informationen fließen direkt in die Kalkulation ein und ermöglichen eine präzisere Kostenschätzung bei Schäden.

Herausforderung für traditionelle Versicherer

Die Versicherungsunternehmen verfügen über breit gefächerte, auf die jeweiligen Versicherungsprodukte abgestimmte IT-Strukturen. Somit verfügt jede Sparte – Kfz, Haftpflicht, Hausrat – über eigene Systeme und Prozesse. Die Integration neuer, produktfremder Datenquellen ist eine technische Herausforderung, die jedoch für die Entwicklung produktübergreifender Angebote zwingend erforderlich ist.

Zwar wurden moderne Anforderungen wie Echtzeitdatenverarbeitung oder API-basierte Schnittstellen nachträglich aufgesetzt, sie haben jedoch die Systemlandschaften verkompliziert und deren Wartung aufwändiger gemacht. Aus diesem Grund erneuern viele Versicherer derzeit ihre Bestandssysteme: Alte Host-Großrechner werden durch prozessorientierte, moderne Anwendungen ersetzt.

Versicherungen und die neue Datenflut

Nicht nur vernetzte Elektroautos erfordern neue Versicherungsmodelle. Bis 2030 wird die Anzahl vernetzter Geräte auf geschätzte 75 Milliarden ansteigen. Diese Entwicklung eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten zur Risikobewertung und Schadenprävention. So können intelligente Rauchmelder Brände frühzeitig erkennen, Wassersensoren vor Leitungsschäden warnen und Wearables Gesundheitsdaten für die Kranken- und Lebensversicherung liefern.

Die Herausforderung besteht darin, diese Datenströme in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren. Versicherer müssen Systeme entwickeln, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und daraus automatisiert Entscheidungen ableiten können. Dies erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch neue versicherungsmathematische Modelle.

Die größte Hürde dürfte weniger die Technik als der Datenschutz darstellen. Die Nutzung sämtlicher Daten für Versicherungszwecke muss den Datenschutzbestimmungen entsprechen. In Deutschland gelten in diesem Bereich ganz andere Regelungen als in den USA, wo sich Geschäftsmodelle eher am Bedarf der Menschen als an der DSGVO orientieren.