In einem gemeinsamen Forschungsprojekt der Universität Ulm und einem Versicherer wurde ein (ESG-)Score für Staatsanleihen entwickelt, der ausschließlich öffentlich zugängliche und frei verwendbare Daten verwendet. Dabei wurde besonderes Augenmerk auf die Datenqualität und Abdeckung der verwendeten Quellen gelegt. Zentrale Kriterien aus Sicht eines Versicherers hinsichtlich Anwendbarkeit und Implementierung bestimmen die finale Auswahl der individuellen Indikatoren, die dann anhand des EU-/OECD-Rahmenwerks für die Erstellung von zusammengesetzten Indikatoren zu einem Gesamt-Score aggregiert werden. Dabei stellen sich eine Reihe von Herausforderungen bei der Datenaufbereitung (Imputation, Transformation, Normalisierung) und bei der Untersuchung der statistischen Eigenschaften des resultierenden (ESG-)Scores, um seine Robustheit und Stabilität nachzuweisen.
Die Akzeptanz lebenslanger Renten ist nach wie vor gering. Einer der Gründe liegt darin, dass Vermittler und Kunden „die“ lebenslange Rente oft mit einer in der Vergangenheit vorherrschenden Standardausgestaltung assoziieren. Dabei wird übersehen, dass es heutzutage eine große Vielfalt an Produktausgestaltungen in der Rentenbezugsphase gibt, sodass für unterschiedliche Kunden passende Lösungen existieren. [mehr]
Data-Analytics-Verfahren können gezielt eingesetzt werden, um bestehende Arbeitsschritte effizienter zu gestalten, z.B. beim Einsatz elastischer Netze bei der Tarifentwicklung in der Kfz-Versicherung. [mehr]
Data Analytics mit Use Cases in der Krankenversicherung[mehr]
Die Bedeutung der Unsicherheit der Inflation für langfristige Sparprozesse [mehr]
Offenlegung von Nachhaltigkeitsaspekten nach ESG-Kriterien ab März 2021 verpflichtend [mehr]
Aus säulenübergreifender Altersvorsorgeinformation wird digitale Rentenübersicht [mehr]
Präzisierung zum Nachweis der Angemessenheit des Garantiezinses [mehr]