Underwriting ist der Prozess, bei dem eine Einzelperson oder eine Institution gegen eine Gebühr ein finanzielles Risiko übernimmt. Dieser Prozess ist ein zentraler Bestandteil der Finanzdienstleistungsbranche, insbesondere im Versicherungs-, Kredit- und Anlagebereich. Im Versicherungswesen bewerten Underwriter die Wahrscheinlichkeit eines Anspruchs und legen die Prämien entsprechend fest; bei der Kreditvergabe beurteilen sie die Kreditwürdigkeit einer kreditnehmenden Partei, um zu entscheiden, ob und zu welchen Konditionen ein Kredit gewährt wird; und bei Wertpapieren bewerten sie die Marktnachfrage und das Risiko, bevor sie Aktien oder Anleihen kaufen und weiterverkaufen, wie etwa bei einem Börsengang (Initial Public Offering, IPO).

In allen drei Sektoren hält ein starkes Underwriting das Risiko in Schach und sorgt dafür, dass die Preisgestaltung an der Realität ausgerichtet bleibt. Dieser Leitfaden erläutert, wie Underwriting funktioniert und wie Unternehmen die Underwriting-Leistung verbessern können.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Wie funktioniert Underwriting?
  
• So verbessern Sie den Underwriting-Prozess
  
• Wichtige Metriken zur Messung der Underwriting-Leistung
  
• So kann Stripe Radar Sie unterstützen
  

Wie funktioniert die Risikoevaluation?

Die Risikoevaluation funktioniert in jeder Branche anders, da sich die Risiken je nach Situation voneinander unterscheiden. Nachfolgend erfahren Sie, wie sie für Versicherungen, Kredite und Wertpapiere funktioniert.

Risikoevaluation von Versicherungen

Bei der Risikoevaluation von Versicherungen werden das Risiko und die Gefährdung potenzieller Kunden/Kundinnen bewertet, um festzustellen, ob sie versichert werden können und wie hoch ihre Prämie sein sollte.

• Risikobewertung: Underwriter sammeln umfangreiche Daten über die potenzielle Kundschaft, einschließlich persönlicher Daten, Gesundheitsakten, finanzieller Status, beruflicher Risiken und anderer relevanter Faktoren.

• Versicherungsmathematische Analyse: Underwriter nutzen die Versicherungsmathematik zur Analyse historischer Daten und statistischer Modelle und schätzen die Wahrscheinlichkeit und die finanziellen Auswirkungen von Ansprüchen ab. Sie berechnen die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen und deren potenziellen Kosten und passen diese an Faktoren wie Standort, Alter und Lebensstil an.

• Preisgestaltung von Policen: Underwriter legen Prämien basierend auf dem bewerteten Risiko fest, um Rentabilität sicherzustellen, wobei eine wettbewerbsfähige Preisgestaltung mit einer angemessenen Risikokompensation und der Einhaltung regulatorischer Rahmenbedingungen in Einklang gebracht wird.

Risikoevaluation von Krediten

Bei der Risikoevaluation von Krediten wird die Kreditwürdigkeit einer Antragsstellerin oder eines Antragstellers bewertet, um das Ausfallrisiko zu minimieren und die finanzielle Solidität des Kreditinstituts zu erhalten.

• Kredit-Scoring: Underwriter überprüfen Kredit-Scores, die Kredithistorie und das bisherige Finanzverhalten, um Rückzahlungsrisiken einzuschätzen. Dies umfasst die Analyse des Verhältnisses von Schulden zu Einkommen, früherer Zahlungsausfälle und des Zahlungsverlaufs.

• Einkommensnachweis: Underwriter führen eine gründliche Überprüfung der Einkommensquellen von Kreditnehmerinnen und Kreditnehmern durch, um die finanzielle Stabilität und ausreichende Deckung für Darlehensrückzahlungen zu bestätigen.

• Darlehensstrukturierung: Underwriter strukturieren die Konditionen des Darlehens, einschließlich Zinssätzen, Rückzahlungsplänen und Kreditvereinbarungen, basierend auf dem kalkulierten Risiko. Ziel ist es, die Interessen der kreditgebenden Partei zu schützen und der kreditnehmenden Partei gleichzeitig faire Konditionen zu bieten.

Risikoevaluation von Wertpapieren

Beim Underwriting von Wertpapieren wird die Machbarkeit der Ausgabe neuer Wertpapiere an die Öffentlichkeit bewertet. Dies ist ein notwendiger Prozess für Unternehmen, die versuchen, Kapital durch Fremd- oder Eigenkapital zu beschaffen.

• Marktanalyse: Underwriter führen eine Marktanalyse durch, um die Nachfrage für neue Aussteller zu ermitteln. Dabei berücksichtigen sie die wirtschaftlichen Bedingungen, die Branchenleistung und die Anlegerstimmung.

• Financial Due Diligence: Underwriter führen eine gründliche Überprüfung der Finanzberichte, des Geschäftsmodells und der zukünftigen Prognosen des Ausstellers durch, um die finanzielle Gesundheit und die Aussichten des emittierenden Unternehmens zu bewerten.

• Risikopreisgestaltung: Underwriter legen den anfänglichen Angebotspreis fest, indem sie das Anlegerinteresse mit dem Kapitalbedarf des Ausstellers in Einklang bringen. Häufig übernehmen sie das Underwriting der Wertpapiere zu einem festgelegten Preis und tragen das Risiko des Verkaufs an Anleger/innen.

Wie Sie den Vorgang der Risikoevaluation verbessern

Die Risikoevaluation ist in der Regel kompliziert. Technologische und analytische Techniken wie Automatisierung und prädiktive Modellierung beschleunigen diesen Vorgang. Nachstehend erläutern wir, wie Sie den Vorgang der Risikoevaluation verbessern.

Priorisieren Sie die Datenintegrität

Die folgenden Techniken können die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten während des gesamten Verfahrens der Risikoevaluation verbessern.

• Tools zur Datenüberprüfung: Implementieren Sie fortschrittliche Softwarelösungen, die eingehende Daten automatisch überprüfen und mit externen und internen Datenbanken abgleichen, um Unstimmigkeiten oder Fehler zu erkennen. Solche Tools sind nützlich für Aufgaben wie den Abgleich von Bewerberinformationen mit Identitäts- oder Kreditdatenbanken.

• Regelmäßige Datenaudits: Planen Sie regelmäßige Überprüfungen der im Underwriting verwendeten Daten, um zu bestätigen, dass diese korrekt und relevant bleiben, und passen Sie die Datenerfassungsmethoden bei Bedarf auf der Grundlage der Auditergebnisse an.

• Protokolle zur Dateneingabe: Richten Sie strenge Protokolle für die Dateneingabe ein, einschließlich der Überprüfung durch doppelte Eingabe oder obligatorischer Bestätigungsschritte für wichtige Informationen.

Nutzen Sie breitere Datenquellen für die Risikobewertung

Die folgenden Techniken können den Underwriting-Prozess verbessern, indem breitere, globale Marktdaten für Risikobewertungen und Preisstrategien integriert werden.

• Big-Data-Analytik: Implementieren Sie Big-Data-Tools, um große Datenmengen aus globalen Quellen zu analysieren und so einen umfassenderen Überblick über Risikofaktoren zu erhalten, die von internationalen Trends beeinflusst werden.

• Marktübergreifende Zusammenarbeit: Fördern Sie den Informationsaustausch und die Zusammenarbeit über verschiedene Märkte und Regionen innerhalb des Unternehmens hinweg, um vielfältigere Erkenntnisse und Fachwissen zu gewinnen.

• Erweiterte prädiktive Modellierung: Nutzen Sie ausgefeilte Modellierungstechniken, die globale Wirtschaftsindikatoren, politische Risikofaktoren und Marktdynamiken einbeziehen, um Risikobewertungsmodelle zu verfeinern.

Verhindern Sie Betrug

Mit den folgenden Techniken minimieren Sie das Betrugspotenzial während der gesamten Risikoevaluation und schützen sich so vor finanziellen Verlusten und Reputationsschäden.

• Algorithmen zur Betrugserkennung: Setzen Sie Tools zur Betrugserkennung ein, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.

• Kundenverifizierung: Implementieren Sie während des Anmeldeformulars eine Multifaktor-Authentifizierung und eine biometrische Verifizierung, um die Identität von Antragstellerinnen und Antragstellern zu bestätigen.

• Kontinuierliche Überwachung: Nutzen Sie eine kontinuierliche Überwachung, um während des gesamten Lifecycle des Finanzprodukts auf verdächtige Aktivitäten zu achten.

Führen Sie Qualitätsprüfungen für die Risikoevaluation durch

Die folgenden Techniken unterstützen Sie dabei, hohe Qualitätsstandards bei der Risikoevaluation aufrechtzuerhalten und konsistente, zuverlässige und faire Ergebnisse zu erzielen.

• Peer Review: Etablieren Sie einen Peer-Review-Prozess, bei dem Underwriter regelmäßig die Arbeit der anderen prüfen, um einen hohen Qualitäts- und Compliance-Standard aufrechtzuerhalten.

• Qualitätssicherung: Entwickeln Sie spezifische Metriken und Benchmarks für die Underwriting-Qualität und überwachen Sie diese Metriken regelmäßig, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

• Regelmäßige Schulung und Entwicklung: Bieten Sie kontinuierliche Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten für Underwriter, um mit der neuesten Technologie, Trends und regulatorischen Änderungen Schritt zu halten.

Nutzen Sie technologische Ansätze für alle Arten des Underwritings

In allen Sektoren können Underwriter fortschrittliche Techniken und Technologien für effiziente Ergebnisse nutzen:

• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML): Nutzen Sie diese Technologien für die prädiktive Modellierung. Sie können die Genauigkeit von Risikobewertungen verbessern, indem sie subtile Muster und Korrelationen erkennen, die herkömmliche Modelle möglicherweise übersehen.

• Big-Data-Analytik: Analysieren Sie große Datensätze, um einen tieferen Einblick in Risikofaktoren zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

• Automatisierte Underwriting-Systeme (AUS): Nutzen Sie diese Systeme, die schnelle vorläufige Risikobewertungen liefern und menschliche Fehler und Bearbeitungszeiten reduzieren, die bei manueller Durchführung bis zu 60 Tage dauern können. In komplexen Fällen ist nach wie vor eine endgültige Genehmigung durch menschliche Underwriter erforderlich.

Standardisieren und automatisieren Sie Abläufe

Die folgenden Techniken können die Konsistenz bei Risikoevaluationsentscheidungen fördern und die Effizienz durch Standardisierung und Automatisierung verbessern.

• Standard Operating Procedures (SOPs): Entwickeln und setzen Sie Standard Operating Procedures für alle gängigen Underwriting-Aufgaben durch, um Konsistenz in allen Abläufen zu schaffen.

• Prozessreengineering: Überarbeiten Sie Underwriting-Workflows, um redundante Schritte zu entfernen und den Ablauf von Prozessen zu verbessern. Dies könnte die Konsolidierung von Aufgaben, die Änderung der Reihenfolge von Abläufen oder die Integration von Funktionen umfassen.

• Automatisierte Underwriting-Systeme: Implementieren Sie automatisierte Underwriting-Systeme, die Standardentscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen können, und reservieren Sie die manuelle Überprüfung für komplexe oder risikoreiche Fälle. Software für Robotic Process Automation (RPA) automatisiert zudem sich wiederholende, regelbasierte digitale Aufgaben wie Dateneingabe und Dokumentenüberprüfung schnell und präzise. Eine Studie aus dem Jahr 2022 ergab, dass mehr als 65 % der amerikanischen Versicherer einen Anstieg der RPA-Ausgaben im Versicherungssektor erwarteten.

• Digitale Einreichung und Verarbeitung: Fördern Sie die Verwendung von digitalen Formularen und der elektronischen Einreichung von Dokumenten, um die Datenerfassung zu beschleunigen und Fehler bei der manuellen Handhabung zu reduzieren.

• KI und ML: Nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, die Datenverarbeitung in Echtzeit zu ermöglichen und adaptive Risikobewertungsmodelle zu erstellen.

Wichtige Kennzahlen zur Messung der Leistung bei der Risikoevaluation

Die Nachverfolgung der richtigen Kennzahlen hilft Unternehmen dabei, einzuschätzen, wie effizient und präzise ihr Prozess der Risikoevaluation abläuft, und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Hier sind fünf wichtige Kennzahlen, die Sie überwachen sollten:

• Zykluszeit der Risikoevaluation: Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Einreichung vom ersten Anmeldeformular bis zur endgültigen Entscheidung zu bringen.

• Schadenquote: Der Prozentsatz der Prämien, der für Schadensfälle gezahlt wird, und der verwendet wird, um zu beurteilen, ob das Risiko korrekt bepreist wird.

• Genehmigungsquote: Der Anteil der Anmeldeformulare, der zu einer genehmigten Deckung, Kreditvergabe oder Ausstellung führt.

• Datenfehlerquote: Die Häufigkeit von Ungenauigkeiten oder fehlenden Informationen in eingereichten Anmeldeformularen und Begleitdokumenten.

• Straight-Through-Processing-Quote (STP-Quote): Der Prozentsatz der Anmeldeformulare, die von automatisierten Systemen ohne manuelles Eingreifen vollständig abgewickelt werden.

So kann Stripe Radar Sie unterstützen

Stripe Radar hilft bei der Erkennung von Betrug und der Erschließung von Wachstum und nutzt KI, die mit Daten aus dem globalen Stripe-Netzwerk trainiert wurde. Radar schützt Ihr Unternehmen während des gesamten Customer Lifecycle vor Betrug, bevor dieser sich auf Ihr Geschäftsergebnis auswirkt, und hilft Ihnen gleichzeitig, mehr legitime Kundinnen und Kunden sowie Zahlungen zu genehmigen.

Mit Radar kann Ihr Unternehmen unter anderem Folgendes umsetzen:

• Verluste durch Betrug verhindern: Die KI von Radar lernt aus jährlichen Transaktionen im Wert von mehr als 1,9 Billionen USD über das globale Stripe-Netzwerk hinweg und hilft so, Betrugsmuster zu identifizieren und zu blockieren, die einzelne Unternehmen möglicherweise nicht selbst erkennen würden.

• Einheitlicher Schutz vor sich wandelnden Betrugsangriffen: Radar vereint den Schutz vor Transaktionsbetrug, Kontobetrug und Kundenmissbrauch in einer einzigen Lösung, sodass Sie einen einheitlichen Schutz vor den wichtigsten Betrugsarten erhalten.

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