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Antizipation: Predictive Analytics

Vorhersagen und intelligente Entscheidungen treffen

DAS Dritte A DER MACROS TRIPLE A: Antizipation = Predictive Analytics

Die Möglichkeiten, die Unternehmen durch Big Data und deren Nutzung auf Basis von Data Science und Machine Learning haben, sind gewaltig. In der Menge an Optionen fehlt allerdings oft der Blick für die wirklich sinnvollen Maßnahmen in Anbetracht von Branche, Abteilung und Unternehmenszielen. Macros Reply hat mit seinen Experten Use Cases erarbeitet, die für Versicherungen, Banken und Finanzdienstleister weitreichende Veränderungen bedeuten können.

PREDICTIVE ANALYTICS USE CASES: ANTIZIPIEREN VON EREIGNISEINTRITTEN

Die von Macros Reply evaluierte Schlüsselmethode mit einem direkten Nutzen für Unternehmen sind die Predictive Analytics. Hierunter werden Verfahren verstanden, die auf einer bestehenden Datenbasis aufbauend Analysemethoden und Machine Learning Verfahren verwenden, um Vorhersagen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Hieraus ergeben sich direkt Vorteile für Unternehmen und / oder Kunden, wie folgende Use Cases zeigen:

  • Wettervorhersage:
    Use Case: Punktgenaue (3 x 3km) Vorhersage eintretender Unwetter auf Basis von Partner- und Bestandsdaten und Wetterberichten
    Ziel: Schadenhöhen und -eintrittszeitpunkte vorhersehen, Kapazitäten in der Sachbearbeitung planen, schnellere Regulierung ermöglichen
  • Betrugserkennung:
    Use Case: Erkennung von Betrugsfällen anhand von Mustern, Anomalien und Datenhäufungen
    Ziel: Trotz weniger Referenzfälle Betrugsversuche finden und die Erkennungsrate erhöhen
  • Prämienberechnung:
    Use Case: Bestimmung der Parameter, die den Prämienbeitrag maßgeblich beeinflussen z.B. über Baumverfahren mit einer sehr guten Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu traditionellen Modellen (z.B. typischerweise 10-20% bessere Genauigkeit als GLM)
    Ziel: Treffgenauere Prämien, Risikoverminderung
  • Trendbestimmung bei Leistungsausgaben:
    Use Case: Frühzeitige Erkennung von Anomalien, also Änderungen in Leistungsausgaben
    Ziel: Detektion von Preiserhöhungen in ärztlichen Leistungen / Medikamenten, Detektion von bisher unbekannten Kostentreibern, Bestimmung des Einflusses der erkannten Anomalien auf Beitragssätze
  • Risikoschätzung und Gesundheitsvorhersage:
    Use Case: Risikokalkulation auf Basis unterschiedlicher Datenquellen (z.B. Abrechnungsdaten, Analyse von Patientendaten, Text Mining auf Gesundheitsfragenbeantwortungen) durch Text Mining und Überwachtes Lernen
    Ziel: Vorhersage und Ableitung von Gesundheitsverläufen für ein aktives Gesundheitsmanagement und zur Vermeidung des Leistungsausgangs

MACROS REPLY BERATUNGSANSATZ FÜR MACHINE LEARNING & PREDICTIVE ANALYTICS

  • Evaluierung möglicher Ansätze für Machine Learning (ggf. auf Basis der bereits gewonnenen Erkenntnisse aus Process Mining und Robotics)
  • Definition der Use Cases und Ihrer Zielvorstellung
  • Smart Start:
    1-Tages-Workshop: Kernanforderungen des Kunden
    Use Case-Evaluierung für eine Smart Proof-Vorbereitung
  • Smart Proof:
    2-5 Tage Proof of Value:
    Kooperation von Experten von Macros Reply und Kunde
    Kreieren initialer Projektvorschläge
  • Überführung der Erfolg bringenden Use Cases in den Produktivbetrieb
  • Monitoring der Maßnahmen
  • Wenn gewünscht Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter und Beratung bei der Bildung eines Fachteams (Data Incubator Reply ist ein Ausbildungsprogramm für Data Scientists, die aufbauend auf ihrem Master oder Doktor für die Themen Machine Learning und Data Science innerhalb von acht Wochen spezialisiert werden. Unternehmen können Kandidaten einladen oder eigene Mitarbeiter im Kurs die wichtigen Kenntnisse erwerben lassen)

Weitere Vorteile lesen Sie in unserem Flyer über Macros Triple A.

DOWNLOAD Macros Triple A Flyer (pdf)

KONTAKT

Wir beraten Sie gerne persönlich:

Telefon: +49 89 411142-400
E-Mail: 

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29.11.2022 - 30.11.2022 / Leipzig

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Messekongress „IT für Versicherungen“ 2022

Gemeinsam mit seinem Partner Insiders Technologies ist Macros Reply an Stand C8 auf dem Messekongress IT für Versicherungen vertreten. Zusammen mit Nürnberger Versicherungen halten die Experten am 29. November 2022 einen Vortrag zum Thema „Automatisierung der Erkennung von Schadensparte und Schadenart mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz“.

 
 
 
 
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