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Die Stärke von Algorithmen und 200.000 Data Scientists

19.12.2014 – FeindtVersicherer wie die Axa nutzen das Potential von Data Scientists. Denn konsequente Datensammlung, Historisierung von Stammdaten, Umgang mit Big Data und gut ausgebildete Data Scientists sind schon heute aus Wissenschaft und Wirtschaft nicht mehr wegzudenken. Das sagt Michael Feindt, Professor am Karlsruher Institut für Technologie und einer der führenden Predictive Analytics-Experten in Deutschland.

Auf Grundlage seiner Forschungen am CERN in Genf hat er einen Algorithmus für exakte Prognosen vor allen Dingen für die Wirtschaft entwickelt. Oft generiert das Zusammenbringen unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Quellen einen großen Mehrwert. Das gilt besonders für risikoadäquate Entscheidungen bei der Kreditvergabe, so Michael Feindt in einem Beitrag für das Rulebreaker-Magazin, oder Medizinforschung auf Versicherungsdatenbanken.

Ein von Feindt und seiner Firma Blue Yonder entwickelter Algrithmus sei so in der Lage, zirka zehn Milliarden intelligente Entscheidungen bei der Auslese von Daten zu treffen, bevor diese überhaupt einen Computer erscheinen. “Predictive Analytics sagt nicht vorher, wie die Zukunft aussehen wird, sondern mit welcher Wahrscheinlichkeit welche theoretisch mögliche Zukunft eintreten wird.

Er merkt an, dass es bei der Fußball-WM beispielsweise genau 429.981.696 Möglichkeiten gab, welche Mannschaften sich im Achtelfinale gegenüberstehen. Wollte man jedes der 64 Spiele analysieren nur nach dem Gesichtspunkt, wer gewinnt, verliert oder ob es nach der regulären Spielzeit unentschieden steht, müsste man 3.400 Milliarden Szenarien durchgehen.

In solchen Fällen leisten laut Feindt die Algorithmen zur Big Data Analyse bessere Arbeit als Monte-Carlo Simulationen, die auch in der Versicherungswirtschaft zur Risikomodellierung herangezogen werden. Auch an der Börse sind Algorithmen mitunter die besseren Broker.

Dafür braucht es die Data Scientists (siehe DOSSIER), weiß mittlerweile auch die Axa. Für ein aktuelles Telematik-Projekt – die Axa will aus 50.000 anonymisierten Fahrten aus Telematik-Boxen verschiedene Fahrertypen herausgefiltert haben – greift man auf ein weltweites Netzwerk von 200.000 Data Scientist zurück. Dort hat der Versicherer einen Wettbewerb ausgerufen, an dem sich (Stand 18.12.) schon knapp 100 Teams beteiligen.

Wer bis Mitte März die überzeugendste Analyse abgeliefert hat, ist um 30.000 Dollar reicher. (vwh/ku)

Bild: Michael Feindt, Professor am Karlsruher Institut für Technologie und Gründer des Unternehmens Blue Yonder. (Quelle: Blue Yonder)

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