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Data-Mining für Krankenversicherungsunternehmen

Wir besitzen fundiertes statistisches Know-how im Umgang mit Versicherungsdaten. Bei zahlreichen Projekten mit Krankenversicherungsunternehmen haben wir bereits sehr komplexe Aufgabenstellungen erfolgreich bearbeitet:

  • Einsatz von Data-Mining in Zusammenhang mit Stornoprophylaxe: Identifizierung von Vertragskonstellationen bei Krankheitskostenvollversicherungen mit erhöhter Stornowahrscheinlichkeit – in Verbindung mit einem Kundenwertmodell sind gezielte Maßnahmen zur Stornoprophylaxe möglich
  • statistische Auswertungen des Kundenverhaltens (neben Storno z.B. auch Tarifwechsel, Selbstbehalt-Anpassung, Nichtzahlung Beitrag) als Grundlage für die Modellierung im Rahmen von stochastischen Unternehmensmodellen
  • statistische Analysen und Auswertungen von Leistungsfällen (Leistungsmanagement)
Wichtige Informationen:

ifa aktuell:
Java für Aktuare

Das ifa hat ein Schulungskonzept für BSM-Anwender entwickelt, in dessen Rahmen Aktuaren die für den Java-Rechenkern des BSM relevanten Java-Konzepte vermittelt werden. ... lesen Sie hier mehr

ifa informiert:
Selbst-lernende statistische Modelle in der Versicherung

Das ifa hat im Kompetenz-Schwerpunkt „Data Analytics“ ein selbstständig lernendes Modell entwickelt, das erhöhte Risiken in Versicherungs­beständen vorhersagt. ... lesen Sie hier mehr

Tagungen:
Kommende Vorträge von Mitarbeitern

Unsere Mitarbeiter halten regelmäßig Vorträge auf nationalen und internationalen Tagungen und Konferenzen. ... lesen Sie hier mehr

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Vorträge, Veröffentlichungen und weitere interessante Informationen finden Sie immer in unserem Download-Center. ... lesen Sie hier mehr