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12.2020

In Schaden/Unfall geht mehr als nur GLMs - Automatisierung durch Elastische Netze


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:

  • Die Modellierung, d.h. die Gruppierung einzelner Merkmalsausprägungen und die Mustererkennung (nicht-)linearer Strukturen können hierdurch weitgehend automatisiert werden.
  • Ein bisher manueller Prozess wird auf diese Weise durch einen Prozess ersetzt, der vollständig datenbasiert und somit robuster gegenüber Overfitting ist.
  • Einmal aufgesetzt, kann das neue Modell alljährlich eingesetzt werden, um die Risikomodelle anzupassen. Dabei werden jedoch weiterhin die bewährten, interpretierbaren Risikofaktoren ermittelt, die für die anschließende Tarifierung verwendet werden.

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.


Weitere Informationen:

Dr. Johannes Schupp

Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften
Lise-Meitner-Str. 14
89081 Ulm

Wichtige Informationen:

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