Know Center Success Story

Das Merkur Innovation Lab

  • Das Merkur Innovation Lab schafft betriebsinterne Rahmenbedingungen für eine nachhaltige und digitalisierte Zukunft.
  • Bessere Erfüllung der Kundenbedürfnisse sichert Wettbewerbsfähigkeit.

In der Merkur Versicherung AG, einer österreichischen Versicherung mit Sitz in Graz, wollte man 2020 die vielen Daten über Kund*innen endlich wertschöpfend nutzen: Um schneller entsprechende zeitgemäße Angebote entwickeln zu können, die besser zu den sich ständig ändernden Verhaltensweisen der Menschen passen. Das alles selbstverständlich unter den strengen Vorgaben des Datenschutzes.

Die Idee:
Die Merkur Versicherung gründete daraufhin das Merkur Innovation Lab, eine digitale und datengetriebene Business Unit.

Die Ziele:
Das Merkur Innovation Lab hat den Auftrag, digitale Infrastruktur für den Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere Machine Learning, aufzubauen um so Produktentwicklung, Geschäftsprozesse und Vertriebsmodelle innovativer und effizienter zu gestalten.

Am Ende steht natürlich der Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit der Versicherung. Vorsprung durch Daten sozusagen.

Unser Beitrag:
Das Know Center unterstützt seitdem die Merkur Versicherung seit beim Aufbau dieser eigenen Data Science Abteilung.

Zu Beginn wurde eine Datenlandkarte erstellt, um aus den vorhandenen Daten einen Mehrwert für Kund:innen und für die Versicherung selbst zu schaffen.

KI Use Cases wurden festgelegt, Kosten und Risiken bewertet und eine Roadmap für die Implementierung sowie Empfehlungen für die Weiterentwicklung des Innovation Labs erstellt.

„Bei uns steht der Mensch in all seinen Facetten im Mittelpunkt und wir wollen die Bedürfnisse unserer Kunden bestmöglich erfüllen. Die Lösungen für kreative Versicherungsangebote stecken in den Daten.“

Daniela Pak-Graf, Geschäftsführerin von Merkur Innovation Lab


Die Ergebnisse:

  • Vernetzung von internen, externen und öffentlich zugänglichen Datenquellen, um Einblicke in bisher nicht erkannte Muster zu erhalten und so neue Angebote und Dienstleistungen zu generieren.
  • Sichere Auswertung von sensitiven Kundendaten durch Privacy Preserving Analytics.
  • Erfüllung der Offenlegungspflichten zu den zugrundeliegenden Analyse- und Rechenmodellen gegenüber der Finanzmarktaufsicht mit Unterstützung einer Explainable AI.