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Wie können Versicherer ihre Daten intelligent nutzen?
Für die Versicherungsbranche ist die Auswertung von Daten seit jeher eine Kernkompetenz. Deshalb ist der Einsatz moderner Methoden aus Data Analytics zur intelligenten Erkenntnisgewinnung ein zentraler Wettbewerbsfaktor. Jeder Versicherer kann und muss heute imstande sein, State-of-the-Art-Verfahren im Data Mining (wie Random Forests, Boosting Machines oder selbstlernende neuronale Netze) anzuwenden.
Allein – die Fähigkeit, komplexe Modelle rechnen zu können, führt nicht weit. Ein Irrglaube besteht darin, Machine Learning bedeute, irgendwelche Daten in eine Software einzuspeisen und per Knopfdruck sofort einen Erkenntnisgewinn inklusive Handlungsoptionen vorzufinden. Einerseits ist die Kenntnis der mathematisch-statistischen Modelle mit ihren Vor- und Nachteilen bezüglich Interpretierbarkeit und Performance eine Grundvoraussetzung. So unterscheiden sich bspw. die Datenvorverarbeitung und Kalibrierung der teils dutzenden Tuningparameter von Modell zu Modell und erfordern ein hohes Maß an Erfahrung zur erfolgreichen Optimierung.
Andererseits – und häufig unterschätzt – ist selbst bei diesem Knowhow der Einsatz von Data Analytics nur erfolgreich, wenn ein klares unternehmerisches Ziel verfolgt wird. Die Konkretisierung der ökonomischen Fragestellung anhand möglicher Handlungsoptionen, die Übersetzung des Problems in Datenanforderung und Bewertungskriterium sowie die eigentliche Modellierung sind untrennbar miteinander verknüpft. In allen Projekten des ifa haben sich genau diese fachliche Expertise und ihr Transfer in die Welt des Machine Learnings als Schlüssel zum Erfolg erwiesen.
Auf diese Thematik gehen Lukas Hahn (ifa) und apl. Prof. Dr. Hans-Joachim Zwiesler (Universität Ulm) in ihrem Artikel „Wie können Versicherer ihre Daten intelligent nutzen?“ in der Versicherungswirtschaft heute (Ausgabe vom 15.03.2018) ein. Die Autoren veranschaulichen am konkreten Beispiel des Regulierungsprozesses eines Schaden-/Unfallversicherers, wie Data Analytics zielführend zur intelligenten Automatisierung solcher Geschäftsprozesse genutzt wird. Der Artikel steht auch hier zum Download zur Verfügung
Nähere Informationen, auch zu anderen Themen im Bereich Data Analytics, finden Sie hier.
Weitere Informationen:
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