索赔管理是减少索赔费用的重要业务控制要素。目前的措施包括积极控制汽车行业的损失——例如通过车间网络和在发生财产损失时安置技工。我们目前已经达到了所谓的理赔管理4.0。问题不在于还需要分配多少版本号才能进一步显着减少损害量，而在于是否需要彻底重新考虑该过程。
有哪些选择可以从一开始就防止损坏发生？
与其处理损害控制（即处理已经发生的索赔），不如首先询问存在哪些选项可以防止损害发生。
这个问题的一个答案是积极使用数据和传感器来防止损坏。保险业已经收集了大量的统计数据。除其他外，这些结果每年都会形成一份统计年鉴。然而，这是固定数据，在主动防损过程中不再可用。
通过传感器技术实现预防性损坏的潜力
我想以机动车辆保险为例，更详细地解释通过传感器预防损失 活动策划者电子邮件列表 的潜力。 2018年，保险业总会报告称，野生动物事故创下新高：当时登记的野生动物造成的损失为275,000起。每起事件的平均损害金额为 2,700 欧元，因此野生动物损害事件的总支出增加了 6200 万欧元，达到 7.44 亿欧元。这相当于增长了近 10%。
作为索赔处理的一部分，保险公司收集各种数据，包括索赔的地点和时间。这意味着，对于每项单独的索赔，都可以通过保单持有人的索赔报告或当局的证书来了解事故发生的时间、地点和路段。
借助适当的数据，可以生成包含潜在损坏事件热点的地理信息，例如使用预测分析。从技术角度来看，最近损坏事件的信息以及历史信息用于避免新的类似事件。使用人工智能是一种可以预测路线特定路段发生损坏事件的方法。该示例只是损坏发生概率预测模型的众多用例之一。
除了预测分析之外，已经有可用于预防后续事故的数据源。欧洲紧急呼叫系统 eCall 就是一个例子。它是如何工作的很快就会得到解释。一旦发生事故，系统会记录事故的严重程度并自动触发紧急呼叫。除了与救援控制中心的语音连接外，还通过 GSM 发送数据记录，其中包括事故的确切地理位置和车辆的行驶方向等。紧急服务部门和警察通常会在几分钟后到达事故现场并确保现场安全。另一方面，在这种情况下，实时信息只需要几秒钟，因此可以通过避免后续事故（例如通过俯瞰事故现场）来挽救生命。
现在如何使用这些数据来主动防止损害？
如今，现代车辆都配备了导航系统或交通管理系统，可以接收实时交通和服务信息。例如，一个典型的用例是动态交通拥堵避免。来自道路使用者或当局的当前交通和交通拥堵信息是为了使其他道路使用者能够绕过大面积的交通障碍或危险区域而准备的。