Klimarisiken präziser kalkulieren: SAS und Swiss Re bündeln ihre Kräfte für Versicherer
Überschwemmungen, Hagel, Waldbrände - SAS und Swiss Re helfen Versicherern jetzt mit einem gemeinsamen Angebot, Sekundärgefahren durch den Klimawandel genauer zu bewerten und zu steuern
(IINews) - Heidelberg, 13. August 2026 - Der weitaus größte Anteil der versicherten Schäden aus Naturkatastrophen geht in jüngerer Zeit auf sogenannte Sekundärgefahren zurück - also auf Ereignisse wie Überschwemmungen, Hagel oder Waldbrände. In den USA machten diese 2025 über 99 Prozent aus, wie Daten des Swiss Re Institute belegen. Versicherer, die ihr Portfolio allein mit historischen Schadendaten bewerten, arbeiten mit einem unvollständigen Bild.
Hier setzt die neue Partnerschaft zwischen SAS, einem weltweit führenden Anbieter von Daten- und KI-Lösungen, und Swiss Re, einem der größten Rückversicherungskonzerne der Welt, an. Im Rahmen des SAS Strategic Technology Partner Program verbindet Swiss Re seine CatNet-Katastrophenrisikodaten mit dem SAS Insurance Life Cycle Accelerator (https://www.sas.com/de_de/software/insurance-life-cycle-accelerator.html). Die beiden Unternehmen integrieren damit aktuelle Gefahreninformationen direkt in die täglichen Workflows von Versicherern.
Weniger Aufwand, bessere Entscheidungen
Versicherer können damit schneller und fundierter etwa über Risikobewertung und Tarifierung entscheiden - ohne zusätzlichen manuellen Aufwand. Hochauflösende CatNet-Daten sind per API direkt in bestehende SAS Workflows eingebunden. Machine-Learning-Modelle verarbeiten aktuelle Gefahreninformationen in Echtzeit und unterstützen automatisiertes Pricing, Rating und Underwriting.
Underwriting-Teams können so mit gleichem Personalaufwand 40 Prozent mehr Risiken prüfen - und damit sowohl Volumen als auch Profitabilität steigern. Der Risikomodellierungsprozess zum Beispiel wird um 50 Prozent schneller.
"Versicherer können sich nicht länger allein auf historische Schadendaten verlassen", sagt Stu Bradley, Senior Vice President für Risk, Fraud and Compliance Solutions bei SAS."Die Kombination aus KI und versicherungsmathematischer Modellierung mit der intelligenten Auswertung von Katastrophenschäden durch die Swiss Re ermöglicht schnellere, transparentere und zuverlässigere Entscheidungen."
Risiken im Portfolio sehen, bevor sie zum Problem werden
Neben der operativen Effizienz profitieren Versicherer von einer deutlich besseren Portfolio-Steuerung. Konzentrationsrisiken lassen sich gezielt analysieren, Szenarienüber Regionen und Gefahrenarten hinweg simulieren. Erklärbare KI ersetzt fragmentierte Tabellen und sichert die vollständige Rückverfolgbarkeit - von den Expositionsdaten bis zur finalen Tarifierung.
"Versicherer müssen die Risikoentwicklung in Portfolios und Regionen nahezu in Echtzeit einschätzen können", sagt Ali Shahkarami, Head Risk Data Solutions Insurance bei Swiss Re."Gemeinsam ermöglichen Swiss Re und SAS, Katastrophenintelligenz direkt in versicherungsmathematische Entscheidungsprozesse zu integrieren - für nachhaltigere Portfolios und weniger Lücken im Versicherungsschutz."
Webinar zur Vertiefung
SAS und Swiss Re stellen gemeinsam mit Definity die Aufzeichnung eines Webinars kostenlos zur Verfügung: Experten aller drei Unternehmen diskutieren"Sustainable Property Pricing for Today and Tomorrow in an Evolving Natural Catastrophe Landscape (https://www.sas.com/gms/redirect.jsp?detail=PLN75010_22567352).
SAS ist ein weltweit führender Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz (KI), die Unternehmen zuverlässige Informationen an die Hand geben, um schneller sichere Entscheidungen treffen können. Seit Jahrzehnten setzt SAS den Standard für Software, die echten Mehrwert liefert - mit umfassender Branchenexpertise, Transparenz und Governance. So verschafft SAS seinen Kunden seit 1976 THE POWER TO KNOW.
Firmensitz der US-amerikanischen Muttergesellschaft ist Cary, North Carolina. SAS Deutschland hat seine Zentrale in Heidelberg. Weitere Informationen unter http://www.sas.com/de_de/company-information.html.
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Datum: 13.08.2026 - 12:17 Uhr
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