Ein Vorläufersystem auf Grundlage der Großrechnerdatenbank DB2 hatte das Versicherungsunternehmen seit 1987 im Einsatz, aber für umfassende Analysen war diese Lösung nicht ausgelegt. In einer solchen Umgebung würde eine detaillierte Abfrage über den Datenbestand 30 000 bis 50 000 Mark verschlingen, hat Heinen errechnet.

Mit der Auswertungssoftware von SAS Institute hatte die Allianz Versicherungs AG bereits gute Erfahrungen gemacht. Da es für ihr aktuelles Geschäftsproblem keine fertige Lösung zu kaufen gab, nutzten die Münchner die damals konkurrenzlosen Tools des Analysespezialisten als Basis für eine Eigenentwicklung. Konkret kommt das SAS/base-Paket inklusive Datenhaltung zum Einsatz; als Implementierungspartner fungierte die Allianz-eigene Datenverarbeitungsabteilung DVZ, unterstützt durch die Anbieter Oracle, SAS Institute und Sequent (heute IBM) sowie das Münchner Beratungs- und Serviceunternehmen MSG-Systems .

In den Merkmalen liegt der Vorteil

Die Idee der Versicherungsinformatiker bestand darin, Merkmale zu identifizieren, die einen zum Storno bereiten Kunden kennzeichnen. Die sollten in einer „Scorecard“ gewichtet, die Kundendaten daraufhin abgeklopft und eine Tabelle mit der Stornowahrscheinlichkeit aller „gefährdeten“ Versicherungsnehmer erstellt werden. Etwa 20 Merkmale umfasst die Scorecard. Welche das sind, hütet Heinen als Betriebsgeheimnis, denn darin liege der eigentliche Wettbewerbsvorteil begründet. Nicht einmal die Agenturen wissen, aufgrund welcher Besonderheiten ein ihnen zugeteilter Kunde das Prädikat „pflegebedürftig“ erhält.

Im Laufe des Jahres 1997 funktionierte der Pilot so weit, dass sich aufgrund fachlicher Hypothesen und einer ersten Scorecard die Bestände nach kündigungswilligen Kunden durchforsten ließen. Der anschließende Abgleich zwischen Prognose und Realität gab eine positive Antwort auf Heinens Ausgangsfrage: Jawohl, es war mit ausreichend hoher Sicherheit möglich, ein drohendes Storno im Vorfeld zu erkennen.

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