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Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können

Im Rahmen des WiMa-Kongresses an der Universität Ulm hat Lukas Hahn vom ifa zu diesem Thema einen Vortrag gehalten, in dem er Data Analytics diskutiert als eine grundsätzlich traditionelle, aber in schnelllebigen Zeiten von Big Data zusehends an Bedeutung gewinnende Kernkompetenz von Versicherern. Gerade aus deren umfangreichen Daten lassen sich vielfältige neue und nützliche Informationen entdecken.

Ökonomische Anwendungen ergeben sich dabei in vielen Bereichen, erfordern aber zur erfolgreichen Umsetzung in der Praxis ein hohes Maß an Knowhow und Erfahrung. So sind die Auswahl, Kalibrierung und Beurteilung des Modells untrennbar mit der konkreten unternehmerischen Zielsetzung und der Beschaffenheit der Daten verbunden und müssen diese Rahmenbedingungen in geeigneter Weise im Modellierungsprozess berücksichtigen. Ein weitverbreitetes Missverständnis besteht im Glauben, dass man einfach vorhandene Daten in ein statistisches Software-Paket einliest und dann automatisch relevante neue Erkenntnisse und unternehmerische Handlungsoptionen gewinnt. Dass dies ein (teurer) Irrtum sein kann, zeigt Lukas Hahn an Hand etlicher Fragestellungen auf:

• Was macht man bei seltenen Ereignissen?
• Wie umfassend sollte man ein Modell trainieren?
• Wie misst man überhaupt die Güte eines Modells zweckmäßig?

Schon ein einfaches neuronales Netz besitzt mehr als ein Dutzend Tuning-Parameter, deren Einsatz sehr gute Kenntnisse des Modells und umfassendes Verständnis für Versicherungs­daten erfordert.

Das ifa unterstützt Versicherer seit mehr als 15 Jahren mit modernen Data-Analytics-Verfahren bei der systematische Analyse ihrer Datenbestände und der Extraktion der darin enthaltenen Informationen. Und wir entwickeln Modelle zur Strukturierung des Analyseprozesses, insbesondere im Hinblick auf die unternehmer­ische Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse sowie die Einbindung der Analysen in die Geschäftsprozesse von Versicherungsunternehmen (u.a. stammt unter anderem die erste Publikation zur Verbindung von Data Analytics mit Prozessen in Versicherungsunternehmen von uns aus Ulm). Die Themen, die wir dabei in Kooperation mit Versicherern bearbeiten, umfassen dabei alle Einsatzmöglichkeiten von Data Analytics.

Unsere Stärke liegt dabei vor allem in unserer Interdisziplinarität. Unsere Mitarbeiter verbinden große fachliche Tiefe (bei den modernen statistischen Verfahren und deren performantes Tuning) mit sehr viel Erfahrungswissen im Versicherungsbereich. Wir sind dadurch imstande, modernste Techniken des Machine Learning mit tiefgehendem Versicherungs­knowhow zu verbinden – und erst dadurch entsteht der eigentliche besondere Nutzen für die Versicherungsanwendungen.

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