Ein Gastbeitrag von Dr. Christian Schareck, Leiter des Insurance Management Beratungsgeschäft in Deutschland und Partner bei KPMG
Schon die bisher beobachteten Klimaveränderungen in Deutschland führen zu einer Zunahme extremer Wetterereignisse, die Teile unserer Gesellschaft vor große Herausforderungen stellen“ – so die Einschätzung des Bundesministeriums für Umwelt und Naturschutz. Ob Hochwasser, Sommerbrände, Winterstürme: Die Kapriolen des Wetters haben enorme Auswirkungen auf Menschen und Natur – und sie führen zu hohen materiellen Schäden.
Umso wichtiger ist es, im Umgang mit Wetterrisiken Ansätze zu finden, die eine fundierte Einschätzung von Risiken und deren Auswirkungen ermöglichen. Die Versicherungswirtschaft kann hierzu einen grundlegenden Beitrag leisten. Denn in ihrer Funktion als Risikoträger und Risikomanager analysieren Versicherer seit jeher die Risiken aus wetterbedingten Ereignissen und sichern daraus resultierende finanzielle Schäden ab.
In der Risikobewertung global denken
Welche Ereignisse treten mit welchen Wirkmechanismen ein? Für Versicherer ist diese Fragestellung elementar in der eigenen Risikobewertung. Die letzten Jahre haben gezeigt, dass in den Modellen zur Risikobewertung die Analyse historischer Zeitreihen zu kurz greift. Vielmehr sind Ansätze gefragt, die aus vielen Variablen unterschiedliche Szenarien und deren Eintrittswahrscheinlichkeiten berechnen. Predictive Modeling wird dieser Ansatz genannt. Er verknüpft extrem viele Daten in neuronalen Netzen und lässt über Algorithmen auswerten, wie sich Veränderungen einzelner Variablen auf verschiedene Szenarien auswirken. Je besser die Datenbasis und je umfassender die vielfältigen Einflussfaktoren von Elementar- und Naturereignissen über Variablen abgedeckt werden, umso aussagekräftiger sind solche Modelle.
Deshalb ist es erforderlich, in globalen Dimensionen zu denken. Große, international agierende Versicherer sind dabei klar im Vorteil. In Deutschland gibt es viele Versicherer mit regionalem Fokus. Für sie wird es immer entscheidender, sich über Plattformen auszutauschen, über Kollaborationen zu vernetzen und an globale Modelle mit einer größeren Datenbasis anzudocken.
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Dr. Christian Schareck 
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