Klimarisiken verstehen, Schäden vermeiden: Innovation für die Wohngebäudeversicherung

Die BarmeniaGothaer Gruppe sucht eine Next-Gen Risiko- und Präventionslösung.

Kernfrage

Wie könnte ein smartes, prädiktives Tool gestaltet sein, das individuelle Naturgefahren adressgenau analysiert und vorhersagt, diese verständlich visualisiert und zugleich konkrete Präventionsmöglichkeiten aufzeigt?

Anforderungen an die Lösung

Reifegrad

Innerhalb von 6–12 Monaten in einem Pilot testbar

Inhaltlich

Entwicklung einer Softwarelösung mit Fokus auf Risikoanalyse, -vorhersage und Präventionsberatung.
Adressgenaue Analyse und Vorhersage von Naturgefahren (z. B. Starkregen, Überschwemmungen, Sturm; perspektivisch auch Erdbeben), die über rein historische Daten hinausgehen
Nutzung von zukünftigen Klimaszenarien und Simulationen (z. B. 1-, 3- und 24-stündige Starkregenereignisse, Extremstürme, Klimaprojektionen für 2030/2050 oder von vergangenen Extremereignissen wie Starkregen durch Tief "Bernd")
Visuelle, interaktive Dashboard-Lösung, die Risiken und Handlungsoptionen klar und nutzerfreundlich darstellt, sodass sowohl Vertrieb als auch Kund:innen die Ergebnisse nachvollziehen können
Präventionsnahe Empfehlungen inkl. möglicher Anbieter-/Netzwerkverweise (z. B. bauliche Schutzmaßnahmen)
Skalierbarkeit auf weitere Kundenkontaktpunkte (z. B. Beitragsanpassungen, Vertragsverlängerungen, Schadenbearbeitung), wodurch der Einsatzbereich über den Vertrieb hinaus erweitert wird

Technisch

Nutzung von bestehenden Datenquellen (GDV, Rückversicherer, Wetterdienste, offene Geodaten) sowie Einbindung von zukünftigen Klimaszenarien.
Einfache Integration in den Vertrieb (Front-Office-tauglich, nutzbar im Kundengespräch)
Datenfluss & Anbindung: Input-Daten idealerweise aus dem BarmeniaGothaer-CRM (z. B. Adresse und Objektmerkmale) oder alternativ manuelle Eingaben durch Kund:innen (mit DSGVO-konformer Einwilligung); die Ausgangsbasis bilden historisch geprägte Rückversicherer-Daten, die durch dynamische, zukunftsorientierte Modelle ergänzt werden sollen (wichtig für Schnittstellenfähigkeit und Machbarkeit)
Datenminimierung und klare Einwilligungsflüsse
Einhaltung der AI-Governance-Vorgaben: Falls KI-Modelle zum Einsatz kommen, müssen diese den internen Richtlinien entsprechen (aktuell z. B. GPT als Standard; perspektivisch sind auch Open-Source-Modelle wie Mistral möglich) & EU-Hosting als Vorgabe

Optional

Simulation eines bekannten Extremereignisses wie Starkregen Tief "Bernd", bei der Nutzer:innen das Ereignis auf einer Deutschlandkarte an einen beliebigen Ort verschieben können, um die Auswirkungen in der eigenen Region zu sehen – inklusive einem Vergleich der Schäden mit und ohne Schutzmaßnahmen, wodurch das Verständnis erleichtert und die Relevanz der Ergebnisse erhöht wird
Gamification/Nudging-Ansätze, die Kund:innen motivieren (positives Verstärken vs. Risiko-Bewusstsein)
Betriebs-/Lizenzmodell: Lizenzierung bevorzugt, Co-Development mit Fachinput möglich, keine Eigenentwicklungen oder White-Label-Produkte

Out of Scope

Entwicklung eigener White-Label-Produkte
Nutzung von nicht-EU-gehosteten Plattformen ohne Compliance-Freigabe
Kommunikation ohne konkrete Präventionspfade und Handlungsempfehlungen

Erfolgsmessung (KPIs & Benchmarks):

Zeitersparnis im Vertrieb
Höhere Abschlussquoten in Risikogebieten
Reduktion von Vertragsverlusten
Niedrigere Schadenquoten
gesteigerte Kundenzufriedenheit (NPS)

Diese KPIS dienen als zentrale Indikatoren zur Erfolgsmessung – Benchmarks hierfür werden intern erhoben.