Scoringverfahren im Versicherungswesen. Nutzen und Probleme

Inhaltsverzeichnis

• A. Vorwort
• B. Grundlagen des Kundenmanagement
• I. Scoring
• II. Kundendaten
• III. Profiling
• IV. Data-Mining
• V. Kundendatenbank, Datawarehouse, CRM-Systeme
• C. Möglichkeiten der Datengewinnung
• I. Kundendialog
• II. Internet
• III. Kundenbindungs- und Rabattprogramme
• IV. Primär- und Sekundärforschung
• D. Ausgewählte Scoringverfahren der Kreditwirtschaft
• I. Scoring durch Kreditinstitute
• II. HaSpa - ein extremes Beispiel für Scoring
• E. Kundenwertorientierte Scoringverfahren in der Versicherungswirtschaft
• I. Scoring mittels Customer Lifetime Value (CLV)
• II. Scoring mittels Kundensegmentierung
• F. Abgrenzung zu weiteren Scoringverfahren in der Versicherungswirtschaft
• I. Tarifierung
• II. Hinweis- und Informationssystem – HIS
• G. Scoring unter datenschutzrechtlichen Aspekten
• I. Schutzbereich des Bundesdatenschutzgesetzes
• 1. Adressat
• 2. Datenverarbeitung
• a. Erhebung
• b. Verarbeiten
• 3. Personenbezogenes Datum
• a. Anonymisierung
• b. Pseudonymisierung
• c. Besondere Arten von personenbezogenen Daten
• II. Legitimation aufgrund Einwilligung nach § 4a BDSG
• III. Legitimation nach § 28b BDSG
• IV. Legitimation nach § 28 BDSG
• 1. Anwendungsbereich
• 2. Bestimmter Verwendungszweck
• 3. Erhebung beim Betroffenen
• 4. Voraussetzungen nach § 28 Abs. 1 S. 1 BDSG
• a. Vertragsverhältnis nach § 28 Abs. 1 S. 1 Nr. 1
• b. Interessenabwägung nach § 28 Abs. 1 S. 1 Nr. 2 BDSG
• c. Interessenabwägung nach § 28 Abs. 1 S. 1 Nr. 3 BDSG
• 5. Zulässigkeit nach § 28 Abs. 2 BDSG
• 6. Weitere Einschränkungen
• V. Legitimation nach §§ 28a und 29 BDSG
• 1. Datenübermittlung an HIS
• 2. Datenerhebung und -verarbeitung durch HIS
• 3. Erhebung der Scoredaten bei HIS
• 4. Zusammenfassung
• VI. Verbot der automatisierten Einzelentscheidung nach § 6a BDSG
• 1. Schutzbereich
• 2. Bewertungsmerkmale
• 3. Rechtsfolge
• 4. Auskunftsrecht
• H. Resümee
• I. Aktuelle Gefahren des Scoring
• II. Notwendiger Wandel im Verständnis des Datenschutzes

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Masterarbeit befasst sich mit dem Einsatz von Scoringverfahren im Versicherungswesen. Ziel ist es, die Funktionsweise dieser Verfahren sowie deren Nutzen und Probleme zu analysieren. Dabei werden die rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere die datenschutzrechtlichen Aspekte, in den Vordergrund gestellt.

• Scoringverfahren im Versicherungswesen
• Nutzen und Probleme des Scorings
• Datenschutzrechtliche Aspekte des Scorings
• Regulierung und Kontrolle von Scoringverfahren
• Zukünftige Entwicklungen im Bereich des Scorings

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit der Einführung in das Kundenmanagement und beleuchtet die grundlegenden Prinzipien des Scorings, die Verwendung von Kundendaten und das Profiling sowie Data-Mining. Es werden verschiedene Möglichkeiten der Datengewinnung, wie etwa Kundendialog, Internet und Kundenbindungs- und Rabattprogramme, vorgestellt.

Im weiteren Verlauf werden ausgewählte Scoringverfahren der Kreditwirtschaft analysiert, wobei ein besonderes Augenmerk auf das Scoring durch Kreditinstitute und ein extremes Beispiel der HaSpa gelegt wird. Anschließend werden Kundenwertorientierte Scoringverfahren in der Versicherungswirtschaft, insbesondere das Scoring mittels Customer Lifetime Value (CLV) und Kundensegmentierung, beleuchtet.

Ein weiteres Kapitel beschäftigt sich mit der Abgrenzung zu weiteren Scoringverfahren in der Versicherungswirtschaft, darunter die Tarifierung und das Hinweis- und Informationssystem (HIS). Es werden die datenschutzrechtlichen Aspekte des Scorings im Detail betrachtet, wobei der Schutzbereich des Bundesdatenschutzgesetzes, die Legitimation aufgrund Einwilligung, die Legitimation nach § 28b BDSG, die Legitimation nach § 28 BDSG sowie die Legitimation nach §§ 28a und 29 BDSG beleuchtet werden. Besondere Aufmerksamkeit erhält das Verbot der automatisierten Einzelentscheidung nach § 6a BDSG.

Schlüsselwörter

Scoring, Versicherungswesen, Kundenmanagement, Datenschutzrecht, Bundesdatenschutzgesetz, Data-Mining, Profiling, Kundensegmentierung, Customer Lifetime Value (CLV), Tarifierung, Hinweis- und Informationssystem (HIS)