Data-Analytics-Verfahren sind kein Selbstzweck, sondern können gezielt eingesetzt werden, um bestehende Arbeitsschritte effizienter zu gestalten – ohne dabei an Qualität einzubüßen. Ein gutes Beispiel hierfür ist der Einsatz elastischer Netze bei der Tarifentwicklung in der Kfz-Versicherung.
Die klassische Tarifentwicklung mit verallgemeinerten linearen Modellen (GLMs) ist durch einen stark manuellen Prozess geprägt. Dieser Prozess lässt sich durch den Einsatz Elastischer Netze deutlich effizienter aufsetzen:
Aus 3 Monaten werden 3 Tage
Aus Aufwandsgründen wird häufig auf eine jährliche Anpassung des Risikomodells verzichtet. Damit verbunden ist die Gefahr, Änderungen der Risikosituation erst verspätet zu erkennen. Unsere Erfahrungen aus einem aktuellen Beratungsprojekt haben gezeigt, dass mit dem neuen Modellansatz wiederkehrende Tätigkeiten, die früher alljährlich 3 Monate gedauert haben, nun tatsächlich in 3 Tagen erledigt werden können!
Weitere Informationen zu dieser Methode und zu weiteren Möglichkeiten zum Einsatz von Data Analytics im Tarifierungsprozess finden Sie hier.
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]
Interne Revisionsprüfungen im Kontext von Solvency II und ALM[mehr]
Aktuarielle Software effizient testen[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]