Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft Risikomanagement von Naturgefahren

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1 365 Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft Risikomanagement von Naturgefahren Andreas SIEBERT Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft Geospatial Solutions Königinstraße München Die Bedeutung von Geoinformationen in der Versicherungswirtschaft und insbesondere im komplexen Risikomanagement von Naturgefahren hat sehr stark zugenommen. Mit Blick auf die gewaltigen Schäden aus Naturkatastrophen, die auch das Jahr 2011 geprägt haben, kann man sich vorstellen, dass eine umfassende Risikoidentifikation und -bewertung nur unter Berücksichtigung aller räumlichen Zusammenhänge und Auswirkungen möglich ist. 1 Herausforderungen der Versicherungswirtschaft Unter Geo-Intelligenz werden in diesem Beitrag alle raumbezogenen Daten und Analysemöglichkeiten zusammengefasst, welche die Risikotransparenz erhöhen. In diesem Kontext werden auch versicherungsnahe Anwendungen, Lösungen und Trends vorgestellt. Wir sprechen heute auch in der Versicherungswirtschaft von Geo-Intelligenz, die seit nun mehr über 10 Jahren eine besonders wichtige Rolle im Risikomanagement spielt und zunehmend in der gesamten Wertschöpfungskette greift, insbesondere in der Sachversicherung (Abb. 1). Auch dem Wunsch von Aufsichtsbehörden, Analysten und Kunden nach noch mehr Transparenz kann mit diesen Methoden effizient nachgekommen werden. Versicherungsrelevante Geoinformationssysteme entstehen, indem Versicherungsstandorte (z. B. Wohn-, Gewerbe- oder Industriegebäude) mit Gefährdungsdaten (z. B. Erdbeben-, Sturm- oder Flutzonen) verknüpft und über Karten- oder Satellitenbilder sichtbar gemacht werden. Das Unternehmen Munich Re ist hierbei in der Versicherungsbranche führend und entwickelt bereits seit vielen Jahren Geographical-Underwriting -Lösungen, also Geo- Applikationen für das Portfolio-, Risiko- und Schadenmanagement. Abb. 1: Geoinfo-Systeme kommen schwerpunktmäßig beim Naturgefahren-Risikomanagement in der Sachversicherung zum Einsatz (Quelle: Munich Re, 2010) Koch, A., Kutzner, T. & Eder, T. (Hrsg.) (2012): Geoinformationssysteme. Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN Dieser Beitrag ist ein Open-Access-Beitrag, der unter den Bedingungen und unter den Auflagen der Creative Commons Attribution Lizenz verteilt wird (

2 366 A. Siebert 2 Geo-Intelligenz erobert die Wertschöpfungskette Anfangs konzentrierte sich der Einsatz von Geo-Intelligenz noch stark auf das Risikomanagement in der Sachversicherung und wurde fast ausschließlich von Rückversicherern und Modellierungsfirmen eingesetzt. In den letzten Jahren sind zunehmend auch Lösungen und Applikationen bei den Erstversicherern zu finden, wobei hier auch Vertriebs- und Marketingaktivitäten (Geomarketing) eine wichtige Rolle spielen. Regionale Geschäftspotenziale können besser erkannt und genutzt werden, Vertriebsstrukturen optimiert und Produkte und Tarifsysteme exakter an aktuelle Risikosituationen angepasst werden (Abb. 2). Abb. 2: Viele Geschäftsprozesse nutzen Geoinformationen und Geo-Tools. Bei Rückversicherungen (links) dominieren die Anwendungen das Risikomanagement. Bei Erstversicherungen (rechts) spielen Vertrieb und (Geo)-Marketing eine größere Rolle (Quelle: eigene Erhebungen, 2010). Klassischer Anwendungsschwerpunkt ist aber immer noch die Risikoidentifizierung und die Risikobewertung. Auch eine umfassende Kumulkontrolle zum Monitoring von großräumigen Naturkatastrophenschäden kommt heute nicht mehr ohne diese Verfahren aus. Ein eindrucksvolles Beispiel über die leistungsfähigen Tools, findet sich auf der CRESTA- Website ( Diese Tools erlauben es den Nutzern die aggregierten Versicherungsbestände zu visualisieren. Dort können nicht nur alle Risiko-Zonen-Informationen eingesehen werden, sondern die Versicherer können online die räumliche Verteilung ihrer Risiken kartographisch darstellen und ausgeben. Anschauliche Risikomodelle erlauben es, sehr genau zu tarifieren und zu budgetieren. Auch lassen sich aus den Erkenntnissen des Geographical Underwritings wichtige Informationen zur Steuerung des Kapitaleinsatzes und zur Kommunikation mit Aktionären oder den beteiligen Risikopartnern ableiten. In der Risikomodellierung von neuartigen Risiken lässt sich der geografisch-räumliche Ansatz besonders schön nachvollziehen. Zum Beispiel wenn es darum geht, die Einführung neuer Technologien wie Photovoltaikanlagen zu dokumentieren. Der enorme Zuwachs an

3 Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft 367 diesen Installationen und damit das Änderungsrisiko wird mit einem Blick auf das Satellitenbild sofort ersichtlich und transparent (Abb. 3). In Verbindung mit Footprints von Naturereignissen wie Winterstürmen oder Hagelzügen, lässt sich daraus die veränderte Risikoexponierung eines Portfolios schnell und effizient ableiten. Abb. 3: Änderungsrisiko bei Photovoltaik-Installationen. Beispiel Bodenseeraum: Die Kumulsituation hat sich in den vergangenen 10 Jahren dramatisch verschärft; in 2000 waren Anlagen installiert, 2010 waren es über (unten) (Quelle: Munich Re 2011) Heute liegen uns auch die ersten Ergebnisse von erfolgreichen Lösungen im Bereich von Lebensversicherungen vor. In einer detaillierten Studienarbeit der Munich Re wurden für Deutschland Todesfallrisiken aus Industrieunfall, Terroranschlag und Erdbeben auf ihre Schadenpotenziale hin analysiert. Besonderen Wert wurde dabei auf die oftmals stark variierende Tag-Nacht-Bevölkerungsverteilung gelegt, da diese sehr große Auswirkungen auf den zu erwartenden Schaden für den Lebensversicherer hat. Die Zahl der zu erwartenden Todesopfer wurde für jedes Szenario berechnet und die daraus resultierenden Ergebnisse mit dem Portfolio des Lebensversicherers räumlich verknüpft. Auf diese Weise konnten am Ende konkrete Zahlen zur Schadenerwartung gegeben werden. Große Vorteile bietet Geowissen auch im Schadenmanagement: Nach einem Schadenereignis liegen binnen weniger Tage zuverlässige Daten zur Schadenhöhe vor. Geo-Intelligenz

4 368 A. Siebert verkürzt also die Reaktionszeiten der Versicherer und damit die Schadenregulierung und Kostenübernahme beträchtlich. Schadenmeldungen, die außerhalb der ermittelten Schadenzonen liegen, können eindeutig identifiziert und in Zweifelsfällen geklärt werden. Schlechte Zeiten also auch für Versicherungsbetrug. 3 Bedeutende Schadenereignisse Meilensteine der Innovation Immer wieder waren es verheerende Naturkatastrophen wie Erdbeben und Stürme, die die Versicherungsbranche anspornten, im Bemühen um die maximale Risikotransparenz nicht nachzulassen. Auch Man-made -Katastrophen wie Terror-Anschläge oder die Öl-Katastrophe im Golf von Mexiko werfen immer wieder neue versicherungstechnische Fragen auf und sind oftmals die Initialzündung für technologische und prozessuale Veränderungen. Abb. 4: Meilensteine der Entwicklung: Der Einsatz von Geowissen und Geoinformationssystemen hat sich in den vergangenen 15 Jahren rasant entwickelt (Quelle: Munich Re, 2010) Bedeutende Meilensteine in der Verwendung von Geodaten, räumlicher Modellierung (Geoprocessing) und daraus abgeleiteten Versicherungslösungen der letzten 25 Jahre zeigt der Zeitstrahl (Abb. 4). Die Entwicklung von Naturgefahrenmodellen wurde stark angetrieben durch das verheerende Erdbeben in Mexiko 1985 und einer starken Serie von Winterstürmen 1990 sowie dem prägenden Hurrikan Andrew Die katastrophalen Hochwasserereignisse in Europa führten zum Aufbau von regionalen Risikobewertungs-Systemen wie ZÜRS in Deutschland oder HORA in Österreich. Globale Risikoidentifizierungs- Lösungen wurden insbesondere durch die großen Rückversicherer wie Swiss Re mit CatNet oder Munich Re mit der NATHAN Risk Suite angeboten. Seit Anfang 2000 bieten auch verstärkt Versicherungsmakler und Beratungshäuser geobasierte Bewertungstools an. Etwa zeitgleich wurden diese Techniken auch bei vereinzelten Erstversicherern zunächst in UK und USA beobachtet.

5 Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft Workflow-Integration Schlüssel zum Erfolg Wer heute Risiken ganzheitlich managen will, muss das räumliche Umfeld ganz genau kennen. Geoinformationstechnologie eröffnet hier alle Möglichkeiten. Die Lösung liegt darin, Risiken zu verorten, also im Geographical Underwriting, sei es auf Adressgenauigkeit oder mit aggregierten Daten auf Postleitzahlen-Niveau. Mit der Einführung von Google Earth hat die Geodatenwelt einen ernormen Sprung nach vorne gemacht und die Verbreitung und Akzeptanz auf breiter Front erhöht. Dies hat auch in dieser Branche einen kräftigen Entwicklungsschub ausgelöst. Ein entscheidender Schritt zur Akzeptanz und kompletten Ausschöpfung des räumlichen Wissens erfolgt aber erst dann, wenn diese Lösungen eng in die vorhandenen Prozesse der Versicherungsunternehmen eingebunden sind. Waren es anfangs noch wenig verzahnte Speziallösungen in den Unternehmen, so sehen wir heute zunehmend das Bestreben einer tiefgreifenden Integration in die Geschäfts-Abläufe. Hier ist als jüngstes Beispiel MobiGIS zu nennen, eine Lösung der Schweizerischen Mobiliar, die man zu Recht als Revolution auf dem Markt bezeichnen kann. Abb. 5: MobiGIS-Kartenausschnitt: Die gelben Punkte stehen für verschiedene Haushalte; die Farbflächen weisen Überschwemmungsgefährdungen aus (Farbe im Original) (Quelle: Schweizerische Mobiliar; reproduziert mit Bewilligung von swisstop (BA100323); Naturgefahrenkarte der Gemeinde Gemeinde(n)/Amt für Wald des Kantons Bern, Abt. Naturgefahren; GeoPost Coordinate)

6 370 A. Siebert Dabei unterstützt MobiGIS die Versicherungsexperten bei: der Risikobeurteilung: die potenzielle Gefährdung für einen Standort schnell und einfach zu erkennen. der Prävention: Gebiete mit hohem Schadenpotenzial zu identifizieren und dort durch Präventionsprojekte gezielt zu unterstützen. der Marktbearbeitung: grafische Darstellung der Marktdurchdringung und des Marktpotenzials. einem Schadenfall: Einsatzplanung und Schadenkommunikation werden erleichtert. der Durchführung von Höchstschadenschätzungen. 5 Von der Geokodierung zum Geoprocessing Hierzu brauchte es aber auch technologische Verbesserungen und einfachere Verbreitungskanäle. Hervorzuheben sind vor allem browserbasierte Geo-Tools, die es ermöglichen, ohne großen Installationsaufwand beim Versicherungsexperten oder Risikomanager, die Systeme zu nutzen. Derzeit liegt der Anwendungsschwerpunkt immer noch bei der Visualisierung und Identifizierung von Risikostandorten, Portfolios und Schadengebieten. Können Bestandsdaten in Echtzeit auch noch geographisch oder gar zeitlich analysiert werden, spricht man von Geoprocessing. Dies wird in den nächsten Jahren auch über webbasierte Lösungen effizient möglich sein. Eine weitere Tendenz liegt in der Verwendung von Daten und Informationen die nicht zwangsläufig auf den eigenen Unternehmensrechnern liegen müssen. Bekannteste Beispiele sind auch hier Karten- und Satellitenbildmaterial von Drittanbietern, die man bei Bedarf per online-verbindung in die eigenen Applikationen einbindet (sog. Mash-ups). Aber auch aktuelle Schadengebiete, Höheninformationen und Statistikdaten lassen sich so schnell und bedarfsgerecht einbinden. Die Wissenskomponenten für die Entscheidungen liegen also nicht nur auf der lokalen IT-Umgebung, sondern verteilt im globalen Wissens- und Expertennetzwerk. Je nach Fragestellung und Aufgabe komponiert sich der Anwender seine aktuelle Wissenslandkarte. Munich Re verfügt über eine Fülle von Statistiken, Forschungsergebnissen, historischen Schadendaten und globalen Gefährdungskarten, die in Verbindung mit Portfoliodaten für die Entwicklung und Bereitstellung von Service-Tools eine wichtige Basis darstellen. Weltweit anerkannt und seit vielen Jahren erfolgreich im Einsatz sind die Naturgefahren- Services (z. B. Weltkarte der Naturgefahren), die die Branche sowohl bei der Einschätzung von Einzelrisiken, als auch bei der Bewertung von Portfolios und Kumulen unterstützen. Neben der sehr guten Qualität, Aktualität und hohen Konsistenz der Daten, ist es vor allem die globale Abdeckung, die von den Nutzern so geschätzt wird. Seit Anfang 2011 sind diese Services unter der Produktfamilie NATHAN Risk Suite gebündelt (Abb. 6). Je nach Anzahl der zu untersuchenden Risikoorte, dem gewünschten Detaillierungsgrad und der erforderlichen Integrationstiefe in den eigenen Arbeitsabläufen, können sich die Erstversicherungskunden das passende Produkt oder Modul auswählen. Seit 2011 ist auch wieder eine Neuauflage der sehr erfolgreichen DVD-Version Globus der Naturgefahren verfügbar, die mit einer Auflage von über Exemplaren das meist verbreitete Wissens-Produkt der Munich Re ist. Auch hier sind diverse Neuerungen u. a. ist eine globale Karte der Waldbrandgefährdung und eine Bevölkerungsdichtekarte einge-

7 Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft 371 arbeitet worden um dem Anwender einen schnellen und fundierten Einstieg in den Themenkomplex Naturgefahren/Klimaänderung zu ermöglichen. Abb. 6: Die Naturgefahren-Services der Munich Re sind in der NATHAN Risk Suite gebündelt und stehen unterschiedlichen Nutzergruppen zu Verfügung (Quelle: Munich Re 2011) 6 Die Reise geht weiter Mit Blick auf laufende Entwicklungen sind für die nächsten Jahre heute schon einige klare Trends absehbar. Weitere Versicherungsbranchen wie Haftpflicht, Leben, Engineering oder Transport werden die Tools zu schätzen lernen. Breite Einsatzmöglichkeiten bieten Geodaten gerade in der Transport- und Logistikbranche. Eine permanente Überwachung von wertvollen und gefährlichen Gütern kann mittels GPS- Verfolgung zusätzliche Sicherheit schaffen. Müssen Waren oder Container exakt verfolgt werden ist auch der Einsatz von RFID-Technik (Radio Frequency Identification) im Rahmen des sog. container trackings angebracht. Die technisch vereinfachten Zugriffsmöglichkeiten erlauben es immer mehr Risikoexperten unserer Branche, auf das erforderliche Wissen zur Identifizierung und Bewertung von Risiken zu zugreifen. Diese Entwicklungen lassen sich sehr schön am Beispiel von ZÜRS Geo festmachen. Das System, ursprünglich als Auskunftssystem zur Überschwemmungsgefährdung konzipiert, verfügt heute auch über ein Haftpflichtmodul, digitales Geländemodell und amtliche Hauskoordinaten, die eine hochgenaue Adressverortung garantieren. Auch

8 372 A. Siebert technisch kann ZÜRS künftig in bestehende Applikationen eingebunden werden und ist nicht länger eine klassische Stand-alone-Lösung weniger Experten. Neue Zugriffsmöglichkeiten bietet auch der Mobile-Bereich. Bei den Software-Anbietern laufen hierzu bereits Projekte mit dem Ziel spezielle Geo-Applikationen auf Blackberry oder iphone zu bringen. Risikomanager-Apps warum nicht? Es bleibt schwierig diese Trends zeitlich zu prognostizieren, aber die rasanten Entwicklungen lassen keinen Zweifel: Geo-Intelligenz wird zum integralen Bestandteil des gesamten Versicherungsgeschäfts. Literatur BERZ, G., KRON, W., LOSTER, T., RAUCH, E., SCHIMETSCHEK, J., SCHMIEDER, J., SIEBERT, A., SMOLKA, A. & WIRTZ, A. (2001), World Map of Natural Hazards A Global View of Distribution and Intensity of Significant Exposures. In: Natural Hazards, 23, Kluwer Academic Publishers, Netherlands. SCHIMETSCHEK, J. & SIEBERT, A. (2006), Geographical Underwriting zentraler Bestandteil des Risikomanagements. In: Topics Geo Jahresrückblick Naturkatastrophen Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2003), Auf den Punkt gebracht Verbessert Geographical Underwriting das Risikomanagement? In: Topics Jahresrückblick Naturkatastrophen Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2004), Geographical Underwriting Anwendungen in der Praxis. In: Topics Geo Jahresrückblick Naturkatastrophen Münchener Rückversicherungs- Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2004), Zwischen Rendite und Risiko. In: GeoBit, 1/2, SIEBERT, A. (2004), Geokodierte Informationen ermöglichen größere Schadentransparenz. In: Topics Geo Jahresrückblick Naturkatastrophen Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2004), Versicherungsbetrug. Neue Methoden effiziente Abwehrtechniken. Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2005), Mehr Durchblick im Risikomanagement. In: GeoBit, 10, SIEBERT, A. (2005), Geographical underwriting in risk management An insurance perspective. In: Kartographische Bausteine, Band 30, Dresden, SIEBERT, A. (2007), Mit Satellitenbildern das Risikomanagement unterstützen. In: Versicherungswirtschaft, 17/2007, SIEBERT, A. (2007), Geo-Informationssysteme: die vermessene Welt. In: Topics, 01/2007. Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München, SIEBERT, A. (2007), Auf den Punkt gebracht: Geo-Informationen im Risikomanagement der Versicherungswirtschaft. In: Mitteilungen des DVW Bayern, 03/2007, SIEBERT, A. (2010), Risikotransparenz durch Verortung. In: EGNER, H. & POTT, A. (Hrsg.): Geographische Risikoforschung. Zur Konstruktion verräumlichter Risiken und Sicherheiten. In: Erdkundliches Wissen. Schriftenreihe für Forschung und Praxis (EW), Band 147, Stuttgart, SIEBERT, A. (2010), Geointelligenz Vielseitige Lösungen für alle Branchen. In: Topics, 02/2010. Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft (Nr ). München,

9 Geo-Intelligenz in der Versicherungswirtschaft 373 SIEBERT, A. (2011), Geointelligenz in der Wertschöpfungskette der Versicherungswirtschaft Neue Anwendungen und aktuelle Trends. In: ArcAktuell, 04/2011, SIEBERT, A. (2012), Geointelligenz Einfluss von Naturgefahren bei Standortauswahl und Transportnetzen. In: Jahrbuch der Logistik 2012 (in Vorbereitung). SIEBERT, A. & DOLEZALEK, L. (2008), Sicher im Geschäft Geo-Informationen im Geschäftsprozess der Münchener Rück. In: ArcAktuell, 02/2007, SIEBERT, A. & LOSTER, T. (1997), Risiko-Analyse Im Versicherungswesen. In: LEIBERICH, P. (Hrsg.), Business Mapping Im Marketing. Wichmann Verlag, Heidelberg, SIEBERT, A. & SIMON, M. (2012), Besseres Risikomanagement dank 3D-Modellierung. In: Topics Geo Jahresrückblick Naturkatastrophen Münchener Rückversicherungs- Gesellschaft, München (in Vorbereitung).