Bringt maschinelles Lernen die grundlegende Wende? Wie revolutioniert es die Versicherungsbranche?

London (ots/PRNewswire) -

Im Vorfeld der Konferenz "Big Data & Analytics for Insurance"
befragte PEX Network vier Hauptredner, und zwar Jason Cabral, Leiter
Preisgestaltung und Managementinformation bei Zenith Insurance, Dan
Fiehn, Direktor von Group IT, Markerstudy Group, Bob Spencer, Leiter
Schadensfälle/Betrugsbekämpfung, Direct Line Group und Victor Hu,
Leiter Data Science bei QBE Insurance, und veröffentlichte ein E-Book
mit den Fallstudien, das unter dem folgenden Link heruntergeladen
werden kann: http://bit.ly/2dCCyHg .

Jeder Redner erläutert darin, wie in seinem Unternehmen
maschinelles Lernen eingesetzt wird und wo seiner Ansicht nach die
Vorteile und Grenzen liegen. Beispielsweise wurde bei Zenith mit dem
Unternehmen DataRobot eine Machbarkeitsstudie zu Marktpreisen
durchgeführt, um ein Marktmodell zu entwickeln. Danach wurde mithilfe
verschiedener Faktoren, z. B. Alter, Beruf, Postleitzahl,
Familienstand, Länge der Lizenzinhaberschaft oder nichtübertragbare
Krankheiten, eine Prognose zum Durchschnitt der besten fünf Preise
angestellt. Die Daten stammten dabei von der vergleichenden Webseite
Money Supermarket. Anschließend wurde das Marktmodell mit
maschinellen Lerntechniken trainiert.

Markerstudy verfolgt hingegen das Ziel, die eigene operative
Stabilität zu schützen, und konzentrierte sich deshalb zunächst auf
den Bereich Internetsicherheit. Das Unternehmen verwendete dabei eine
Bedrohungserkennung, die lernt, formale Traffic-Bewegungen im
Unternehmen zu erkennen, und Anomalien, die mögliche Bedrohungen
darstellen können, präzise zu lokalisieren. Als Leiter für
Schadensfälle/Betrugsbekämpfung überprüft Bob Spencer riesige
Datenmengen zu Schadensfällen sowie externe Daten. Hierfür nutzt sein
Unternehmen nun maschinelles Lernen, um die Herausforderungen, die
mit herkömmlichen Abwehrinstrumenten verbunden sind - diese müssen
regelmäßig neu justiert werden - zu bewältigen. Beim maschinellen
Lernen erfolgt die Justierung hingegen eigenständig und fortlaufend.
Bewegungs- und Verhaltensänderungen werden anhand ausgewerteter
Ergebnisse verfolgt.

Victor Hu von QBE verleiht maschinellem Lernen aufgrund seiner
Erfahrungen in der Musikbranche eine ganz neue Dimension und hebt die
Bedeutung der menschlichen Komponente hervor: "Die potenziellen
Vorteile sind überaus vielfältig. Im Zentrum des Versicherungswesens
steht jedoch eine exakte Entscheidungsfindung auf Basis mehrerer
Faktoren und verschiedener Datenpunkte. Maschinelles Lernen bietet
Fachkundigen deshalb ein zusätzliches Werkzeug, um noch genauere
Entscheidungen treffen zu können. "

Hier können Sie das E-Book herunterladen: http://bit.ly/2dCCyHg

Das vollständige Programm, Veranstaltungsdetails und
Anmeldeinformationen zu Big Data & Analytics for Insurance finden Sie
unter http://www.dataanalyticsinsurance.com, Tel. +44(0)207-036-1300
oder E-Mail enquire@iqpc.co.uk.

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