Start | VersicherungsstatistikerIn

Tätigkeitsmerkmale

VersicherungsstatistikerInnen befassen sich mit Theorie und Praxis der Erfassung und Analyse von Daten. Sie erfassen, bearbeiten und interpretieren versicherungsrelevante Daten, vor allem Schadenfälle und Schadenmeldungen.

Ihr Aufgabenfeld ähnelt den von VersicherungsmathematikerInnen. Durch die statistische Auswertung der Schadenfälle liefern sie Entscheidungsgrundlagen für die Kalkulation und Geschäftspolitik von Versicherungen. Dazu nutzen sie berufsspezifische Statistiktools wie etwa SAS, STATA, Mathematica und Matlab.

VersicherungsstatistikerInnen berechnen die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Schadenfalles durch erdenkliche Ereignisse wie Brand, Wassereinbruch, Nagetiere, Erdbeben und andere Fälle.

Siehe auch die Berufe AktuarIn und Tax ManagerIn.

  • Freude an der Arbeit mit Zahlen
  • Ausgezeichnete mathematische Fähigkeiten
  • Analytisches Denkvermögen
  • Verantwortungsbewusstsein
  • Strukturierter Arbeitsstil
  • Diskretion

 

MathematikerInnen sollten auch über eine gute sprachliche Ausdrucksfähigkeit verfügen. Das ist wichtig, um in Projekten mit Fachleuten aus anderen Disziplinen (Soziologie, Wirtschaft) zu kommunizieren.

Versicherungsfachkräfte mit akademischer Ausbildung arbeiten als angestellte oder freiberufliche MitarbeiterInnen bei Versicherungen oder Versicherungsmaklerbüros. Sie sind sowohl in öffentlichen Sozialversicherungsunternehmen (Kranken-, Unfall-, Pensionsversicherungen) als auch in erwerbsorientierten privaten Versicherungen tätig.

Die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten führen zu günstigen Berufsperspektiven für StatistikerInnen, die in bestimmten Fachgebieten – teilweise aus rechtlichen Gründen - tendenziell steigen. Vor allem im Bereich Risikobewertung werden Fachleute (z.B.wissenschaftliche MitarbeiterInnen) gesucht. Das betrifft neben dem Gesundheitswesen und der Lebensmittelwirtschaft vor allem Banken, Kreditanstalten und Versicherungen.

Trend zur Digitalisierung und Datenanalyse

In der Vergangenheit beschränkte sich die Rolle der er auf den Ersatz von Schäden - zum Beispiel eine defekte Produktionsmaschine oder ein Auto. Künftig soll es möglich sein, mithilfe von Sensoren Fehlfunktionen vorherzusagen und zu vermeiden.

Mit Hilfe der Digitalisierung sollen sensorbasierte Schadenpräventionsmaßnahmen und neuartige Finanzinstrumente für den Risikotransfer zur Verfügung stehen. Eine Schadendatenbank und die Datenanalyse sollen den ganzheitlichen Risikomanagement-Ansatz unterstützen (vgl. Industriemagazin Onlineartikel, Mai 2018). VersicherungsmathematikerInnen arbeiten bereits mit Datenmodellen. Diese Daten sind jetzt analysierbar. Siehe auch den Beruf Data Scientist.

Stellenangebote im "eJob-Room" (Internet-Stellenvermittlung des AMS):

Der folgende Link führt zum Abfrage-Formular des eJob-Room für das Berufsbündel "Data Scientist (m/w)", dem der Beruf "VersicherungsstatistikerIn" zugeordnet ist. Im Formular können Sie dann noch das Bundesland und den Arbeitsort und andere Kriterien auswählen; nach einem Klick auf "Weiter" erhalten Sie die Stellenangebote.

offene Job-Angebote

Beispiele für Studiengänge:

  • Mathematik mit Vertiefung Finanz- und Versicherungsmathematik: TU Graz
  • Finanz- und Versicherungsmathematik: TU Wien oder NAWI Graz
  • Statistik und Wirtschaftsmathematik: TU Wien
Ergebnisse aus dem Ausbildungskompass:

Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten bestehen sowohl in Form interner Fortbildungsmaßnahmen als auch in Form von Kursen und Fortbildungsangeboten externer Schulungsträger (insbesondere für Führungspersonal), z.B. Universitätslehrgänge Versicherungswirtschaft, Controlling, Controlling und Finance, Wirtschafts- und Finanzkommunikation.

Karrieremöglichkeiten bestehen grundsätzlich dort, wo es um die Lösung von Problemstellungen bzw. statistischen Fragestellungen in Gesellschaft, Wissenschaft, Wirtschaft oder Politik geht, Beispiele: Entscheidungsunterstützung für die Agrarpolitik, beim Bau von Schulen oder der Stadtplanung. Dies umfasst auch Methoden der Ökonometrie, bei der es um die Messungen und Darstellung von ökonomisch bedeutsamen Variablen geht.

Konkurrenz besteht allerdings durch AbsolventInnen aus den Studienrichtungen Mathematik, Physik oder Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Statistik.

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