Künstliche Intelligenz in der Versicherung
Der Druck, die eigene Digitalisierung oder digitale Transformation voranzutreiben, macht auch vor der Versicherungsbranche nicht halt. Künstliche Intelligenz (KI), Data Science und maschinelles Lernen können der Schlüssel sein, um die digitale Transformation der Versicherungsbranche voranzutreiben. Obwohl verschiedene Studien zeigen, dass sich die Versicherungsbranche derzeit noch auf Robotic Process Automation konzentriert, ist die IT-Infrastruktur in Versicherungsunternehmen noch nicht vollständig auf Künstliche Intelligenz, Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen sowie Machine-Learning-Algorithmen vorbereitet.
Wir bei AI Superior wissen, dass KI und Data Science eine Herausforderung darstellen, und wir wissen, dass Entscheidungsträger nicht immer Vertrauen in KI und Data Science haben. Es mag den Anschein haben, dass maschinelle Lernlösungen nur für große Unternehmen wie Google oder Amazon zugänglich sind, aber wir arbeiten an dieser Herausforderung und können Ihnen zeigen, dass KI und Data Science auch für Versicherungsunternehmen von Nutzen sein können.
Was kann KI für die Versicherungsbranche tun?
Die häufigsten AI-Anwendungsfälle
Wirksames Risikomanagement
-
Modellierung mit maschinellem Lernen und Datenaufbereitung für das Underwriting
-
Interpretierbarkeit von AI-Modellentscheidungen
-
Verhaltensanalyse
-
Dienstleistungen zur Datenanreicherung
Auf Effizienz ausgerichtete Optimierung
-
Preispolitik und Optimierung der geschäftsrelevanten KPIs
-
Bewertung von Kundenabwanderungsprognosen und Kundenbindungsstrategien
Automatisierung der Schadenbearbeitung
-
Kontrolle und Untersuchung von Fahrzeugschäden, Schätzung der Reparaturkosten
-
Bewertung und Beurteilung von Immobilien
-
OCR-basierte Automatisierung der Schadenbearbeitung
Projekt-Referenzen
Erkennung von Straßenobjekten und Verkehrsanalyse
Kategorie
Lebenslauf, Kern-MLKunde
SystemintegratorPotenzielle Branchen
EinzelhandelIndustrie
Regierung
Social Media Analytics für Marketingaktivitäten
Technologie
Kern MLKunde
BankPotenzielle Branchen
Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, BildungIndustrie
Regierung
Erkennung von Straßenobjekten und Verkehrsanalyse
Technologie
Kern MLKunde
ImmobiliengesellschaftPotenzielle Branchen
EinzelhandelIndustrie
Real Estate
Unser Projektansatz
Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet werden kann.
Tiefe Einblicke in geschäftliche Herausforderungen und unsere KI-Expertise
Anreicherung der Daten
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.
Verhaltensanalyse
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...
Interpretierbarkeit von Entscheidungen durch AI-Modelle
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.
Preispolitik und Optimierung der relevanten Geschäftskennzahlen
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.
Maschinelles Lernen und Datenaufbereitung für das Underwriting
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.