Event-Vorschau mit Whitepaper: Maschinelles Lernen – wie revolutioniert es die Versicherungsbranche?

Im aktuellen Whitepaper “Machine Learning: Wie Maschinen die Versicherer revolutioniert” erläutern die Redner, wie in ihren Unternehmen maschinelles Lernen eingesetzt wird und wo ihrer Ansicht nach die Vorteile und Grenzen liegen. Das Whitepaper soll auch der Appetithappen zu der Veranstaltung “Big data Analytics for insurance” (14. – 15. Februar, London, ab rund 560 Euro) sein.

So wurde Beispielsweise bei Zenith mit dem Unternehmen DataRobot eine Machbarkeitsstudie zu Marktpreisen durchgeführt, um ein Marktmodell zu entwickeln. Danach wurde mithilfe verschiedener Faktoren, z. B. Alter, Beruf, Postleitzahl, Familienstand, Länge der Lizenzinhaberschaft oder nichtübertragbare Krankheiten, eine Prognose zum Durchschnitt der besten fünf Preise angestellt. Die Daten stammten dabei von der vergleichenden Webseite Money Supermarket. Anschließend wurde das Marktmodell mit maschinellen Lerntechniken trainiert.

Betrugsbekämpfung auf das nächste Level bringen

Markerstudy verfolgt hingegen das Ziel, die eigene operative Stabilität zu schützen, und konzentrierte sich deshalb zunächst auf den Bereich Internetsicherheit. Das Unternehmen verwendete dabei eine Bedrohungserkennung, die lernt, formale Traffic-Bewegungen im Unternehmen zu erkennen und Anomalien, die mögliche Bedrohungen darstellen können, präzise zu lokalisieren. Als Leiter für Schadensfälle/Betrugsbekämpfung überprüft Bob Spencer riesige Datenmengen zu Schadensfällen sowie externe Daten. Hierfür nutzt sein Unternehmen nun maschinelles Lernen, um die Herausforderungen, die mit herkömmlichen Abwehrinstrumenten verbunden sind – diese müssen regelmäßig neu justiert werden – zu bewältigen. Beim maschinellen Lernen erfolgt die Justierung hingegen eigenständig und fortlaufend. Bewegungs- und Verhaltensänderungen werden anhand ausgewerteter Ergebnisse verfolgt.

The potential benefits of machine learning are pretty vast. Detailed decision-making based on a number of factors and different data points is really at the heart of what insurance is about. So machine learning is an additional tool to enable professionals to make more accurate decisions.”

Victor Hu, Head of Data Science at QBE

Das 6-Seiten-Whitepaper können Sie hier herunterladen. Das Programm und Veranstaltungsdetails zur “Big Data & Analytics for Insurance” finden Sie hier.aj