Das ifa hat im Rahmen seines Kompetenz-Schwerpunktes „Data Analytics“ ein selbstständig lernendes Modell entwickelt, das erhöhte Risiken in Versicherungsbeständen vorhersagt. Zentraler Aspekt dabei ist, dass das Modell eigenständig auf Basis neuer Daten lernt und sich dabei automatisch weiterentwickelt. Dabei werden fortlaufend die Daten des Versicherers zur Verbesserung des Modells verwendet, ohne dass dies eines zusätzlichen externen Eingriffs bedarf.
Ein wichtiger Aspekt des Projektes war die Analyse unterschiedlicher „Lern-Algorithmen“, die für das automatisierte Update des Modells verwendet werden können und deutliche Unterschiede in ihrer Eignung bei Versicherungsdaten zeigen.
Das ifa berät seit mehr als 15 Jahren Versicherer bei der Anwendung innovativer statistischer Methoden und verfügt im Bereich der Data Analytics über große Erfahrung und ausgezeichnetes Know-how.
Es ist unabdingbar, dass in der aktuellen Legislaturperiode wichtige Weichen für die Zukunft der Altersvorsorge in Deutschland gestellt werden. Vor diesem Hintergrund hat das Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften im Auftrag der Union Investment Privatfonds GmbH eine Studie erstellt, die allgemeinverständlich die zukünftigen Herausforderungen des Altersvorsorgesystems in Deutschland sowie die Wirkungsweise möglicher Reformansätze erläutert. Hieraus leiten wir Thesen zur Zukunft der Altersvorsorge in Deutschland und zu Anforderungen an Reformen ab, die sich aus fachlicher Sicht nahezu zwingend ergeben, wenn man die Faktenlage rational betrachtet. [mehr]
Geografische Analysen ermöglichen die intuitive Visualisierung eines Versicherungsbestandes. Wie sich beispielsweise die Profitabilität eines fiktiven Versicherungsbestandes auf den Ebenen Bundesland – Region – Kreis darstellt, können Sie mit unserer interaktiven Beispielkarte selbst ausprobieren. [mehr]
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