künstlichen in der Versicherung

Praktische Erfahrung und theoretischer Hintergrund ermöglichen es uns, verschiedene Arten von heterogenen Daten in gebrauchsfertige Datensätze für maschinelles Lernen umzuwandeln. Wir perfektionieren die Kunst des Feature-Engineering für Zeitreihendaten, Finanztransaktionen, räumlich-zeitliche Informationen, Verhaltensmuster und vieles mehr. Ein hochwertiges Risikobewertungsmodell ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Risikomanagement. Unsere promovierten Datenwissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens sind in der Lage, ein Risikobewertungsmodell zu trainieren und zu validieren, das einen umfassenden Überblick über den Versicherten bietet.

Sind Sie auf der Suche nach mehr Kunden und bereit, mehr Risiko einzugehen, oder bleiben Sie eher risikoscheu und optimieren die Rentabilität mit anderen Mitteln, z.B. durch eine Erhöhung der Prämie? All diese für Underwriting, Finanzen und Marketing relevanten Fragen können mit Hilfe von Data Science durch Optimierungsalgorithmen beantwortet werden, um die Wirtschaftlichkeit Ihres Unternehmens weiter zu verbessern.

Aufgrund der hohen Anzahl von Variablen und der Komplexität moderner Algorithmen für maschinelles Lernen ist es schwierig, die Schlussfolgerungen und Entscheidungen von Modellen für maschinelles Lernen zu interpretieren. AI Superior kann helfen, dieses Problem zu überwinden. Wir können ein Tool bereitstellen, das eine Erklärung entweder für die gesamte Population oder für einen einzelnen Kunden liefert. Wir arbeiten mit einer breiten Palette von Methoden, um nur einige zu nennen: Neuronale Netze, Gradient Boosting, Random Forest.

Um die Verhaltensmuster Ihrer Kunden und die mit ihnen verbundenen Risiken zu verstehen, bietet AI Superior ein Paket zur Verhaltensanalyse an. Basierend auf ausgefeilten maschinellen Lernmodellen ermöglicht es Ihnen, tiefere Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden zu erhalten, sie auf der Grundlage ihrer Zuordnung zu einer bestimmten Risikogruppe zu segmentieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Ein typisches Beispiel für die Anwendung einer solchen Analyse ist ein Fahrstil-Scoring, bei dem das Verhalten eines jeden Fahrers analysiert wird, um Fahrprofile und das damit verbundene Unfallrisiko zu ermitteln. Eine solche Analyse erfordert Telematikdaten, die von einem installierten Sensor oder einem Smartphone stammen. Alternativ dazu...

AI Superior hilft bei der Verbesserung der Vorhersagekraft Ihrer Modelle durch die Bereitstellung von Datenanreicherungsdiensten. Es umfasst Module zur Datenanreicherung und Datenfusion, die es ermöglichen, verschiedene heterogene Daten zu sammeln, zu verschmelzen und für Ihre KI-Anwendungen zu optimieren. Dies ermöglicht viele Anwendungsfälle wie z.B.: Erstellung raumbezogener Risikoindizes, um Bezirke und Regionen auf der Karte zu erkunden und demografische Daten, Regierungsstatistiken, öffentliche Informationen und infrastrukturbezogene Erkenntnisse zu nutzen Satellitenbilddaten für die Gefährdungsbeurteilung von Eigentum, z. B. umgestürzte Bäume oder Überschwemmungsvorhersagen, Krisenvorhersagen und andere.