Wie künstliche Intelligenz beim Risikomanagement helfen kann
Zusammenfassung
Für eine Nischenversicherung im medizinischen/gesundheitlichen Bereich haben wir eine Prognose entwickelt maschinell lernendes Modell um das Risiko eines wirtschaftlichen Verlusts abzuschätzen. Das maschinelle Lernmodell basiert auf neuronalen Netzwerken und wurde unter Verwendung historischer medizinischer Daten aus fünf aufeinanderfolgenden Jahren erstellt. Das entwickelte Modell übertraf statistische Ansätze deutlich. Mit diesem Modell konnte der Kunde seine Preispolitik optimieren, was zu erheblichen Einsparungen führte.
Herausforderung
Die im medizinischen/gesundheitlichen Bereich tätige Versicherungsgesellschaft stand vor der Herausforderung, Preispolitiken zu entwickeln. Für sie war es wichtig, die mit einem bestimmten Patienten verbundenen Risiken zu verstehen und die Preispolitikmodelle entsprechend anzupassen. Im Gegenzug erwartete der Kunde erhebliche Einsparungen.
Lösung von AI Superior
Wir haben eine Anwendung entwickelt, die auf einem Modell für maschinelles Lernen die Wahrscheinlichkeiten einer bestimmten Krankheit anhand vieler Eingabemerkmale und Parameter, einschließlich der Krankengeschichte, vorherzusagen. Dafür haben wir einen Deep-Learning-Modell das intrinsische Herausforderungen wie Klassenungleichgewichte effektiv bewältigte. Darüber hinaus haben wir ein Validierungsframework erstellt, um mehrere Ansätze objektiv zu vergleichen und sicherzustellen, dass das erstellte Modell andere deutlich übertrifft.
Ergebnisse und Auswirkungen
Die entwickelte Data Science-Lösung übertraf die auf Statistiken basierenden Basismodelle deutlich. Die Ergebnisse des Modells wurden zur Optimierung der Preispolitik genutzt, um den Umsatz zu steigern und Risiken besser zu managen.
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