Bestandsclustering bei einer Migration mit Data Analytics Methoden

Bei einer Bestandsmigration werden bestehende Versicherungsverträge in ein neues Verwaltungssystem übertragen. Dabei sind neben vielen anderen Fragestellungen auch die tarifspezifischen Anforderungen zu betrachten. Der Tarif im Quellsystem kann nicht ohne weiteres im Zielsystem berechnet werden. Das Zielsystem hat einen anderen Rechenkern und damit entweder eine andere zu Grunde liegende Umsetzung der Berechnungs-vorschriften oder unter Umständen noch keine passende Implementierung der Tarife.

Es bestehen verschiedene Möglichkeiten zur Migration der Quelltarife.

• Der Tarif kann mit den Formeln des Quellsystems im Zielsystem nachgebaut werden.
• Der Tarif des Quellsystems kann in einen geeigneten Tarif des Zielsystems übertragen werden.
• Zwei Tarife im Quellsystem mit unterschiedlichen Rechnungsgrundlagen werden zu einem Tarif im Zielsystem verschmolzen.

Vorgelagert ist es notwendig das Tarifspektrum und die Bestandszusammensetzung durch hohen Aufwand von Expert*innen zu analysieren, um passend zum Zielsystem Tarife zusammenzufassen. Dabei ist aus aktuarieller Sicht zu beachten, dass zum einen der Kunde nicht schlechter gestellt wird und zum anderen das Kollektiv nicht belastet wird.

Um herauszufinden, welche Tarife bei einer Migration zusammengelegt werden können, wird mit Machine Learning ein Bestandsclustering durchgeführt. In diesem werden zunächst alle verfügbaren Daten des zu betrachtenden Bestands gesammelt. Anschließend werden diese aufbereitet und bereinigt und im nächsten Schritt ein Clustering-Verfahren durchgeführt.

Das Clustering wird auf Einzelvertragsebene angewendet. Dabei können Verträge aus unterschiedlichen Tarifen zum Beispiel in der Rentenbezugsphase in ein Cluster fallen. Ergeben sich dadurch Muster, dass verschiedene Tarife in einem Cluster liegen, kann mit entsprechendem Fachwissen geprüft werden, ob die ursprünglichen Tarife in einem gemeinsamen Tarif im Zielsystem fortgeführt werden können.

• Die Ergebnisse des Bestandsclustering liefern grundlegende Hinweise für die Bestandsmigration und unterstützen die Entscheidung bei der Abbildung der Verträge im Zielsystem.
• Die notwendige aktuarielle Analyse der Bestände kann effektiver und schneller durchgeführt werden.
• Im Rahmen der Projektplanung dienen die Ergebnisse des Bestandsclustering als Planungs- und Entscheidungsgrundlage.