Für ein Nischenversicherungsunternehmen, das im Bereich Medizin/Gesundheit tätig ist, haben wir ein auf maschinellem Lernen basierendes Prognosemodell entwickelt, um das Risiko eines wirtschaftlichen Schadens abzuschätzen. Das maschinelle Lernmodell basiert auf neuronalen Netzen und wurde durch die Auswertung historischer medizinischer Daten aus fünf aufeinanderfolgenden Jahren erstellt. Das entwickelte Modell hat statistische Ansätze deutlich übertroffen. Mit diesem Modell war der Kunde in der Lage, seine Preispolitik zu optimieren, was zu erheblichen Einsparungen führte.
Wie künstliche Intelligenz beim Risikomanagement helfen kann
Zusammenfassung
Herausforderung
Das Versicherungsunternehmen, das im Bereich Medizin/Gesundheit tätig ist, stand vor der Herausforderung, Preisstrategien 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 maschinellen Lernmodell basiert, um die Wahrscheinlichkeiten einer bestimmten Krankheit anhand zahlreicher Eingabemerkmale und Parameter, einschließlich der Krankengeschichte, vorherzusagen. Zu diesem Zweck haben wir ein Deep-Learning-Modell trainiert, das effektiv mit intrinsischen Herausforderungen wie dem Klassenungleichgewicht umgehen konnte. Darüber hinaus haben wir einen Validierungsrahmen entwickelt, um mehrere Ansätze objektiv zu vergleichen und sicherzustellen, dass das erstellte Modell die anderen deutlich übertrifft.
Ergebnisse und Auswirkungen
Die entwickelte Data-Science-Lösung übertraf die auf Statistiken beruhenden Basismodelle deutlich. Die Modellergebnisse wurden zur Optimierung der Preispolitik verwendet, um die Einnahmen zu steigern und Risiken besser zu verwalten.
