Frage definieren
Ziel und Zeitraum für Kündigung, numerische Schätzung oder Anomalie festlegen.
Versicherungen
Prädiktive Analytik und KI für Versicherungen
Kündigungen prognostizieren, Risiken untersuchen und prüfbedürftige Muster erkennen.
Lösungen / NEXTBRAIN AI
DIE HERAUSFORDERUNG
Wo sollte das Team frühzeitig genauer hinsehen?
Verträge, Schäden, Verlängerungen und Kundenkontakte enthalten unterschiedliche Signale. Eine isolierte Betrachtung erschwert das Erkennen von Verhaltensänderungen. Teams brauchen nachvollziehbare Prioritäten, ohne Warnungen als endgültige Aussagen zu behandeln.
VON DATEN ZUR ENTSCHEIDUNG
Ein nachvollziehbarer und bewertbarer Prozess.
Trainieren und bewerten
Historische Daten vorbereiten und mit getrennten Testdaten sowie nach Segmenten prüfen.
Mit Kontext priorisieren
Signale zur fachlichen Prüfung und Kundenbindung nutzen, mit menschlicher Bewertung.
IN AKTION
Versicherungsvorhersagemodellierung, Schritt für Schritt
Sehen Sie sich die NextBrain AI-Demonstration an: Versicherungsdaten vorbereiten, Prämien mit maschinellem Lernen vorhersagen und Was-wäre-wenn- sowie kontrafaktische Szenarien erkunden.
3:47 Vorhersage von Versicherungsprämien mit maschinellem Lernen | NextBrain AI
Videos auf Englisch · NextBrain AI
Ausgangsdaten
- Vertrags- und Verlängerungshistorie
- Schäden und Verhalten
- Ziel und Prüfzeitraum
Bewertbare Entscheidungen
- Prüfprioritäten
- Kundenbindungsmaßnahmen
- Risikofaktoren
Technologie im Dienst des Problems
AutoML bietet Klassifikation, Regression und Anomalieerkennung. Die Methode richtet sich nach Frage und Datenqualität. Eine Anomalie zeigt eine Abweichung, nicht deren Ursache.
VERSICHERUNG / VORHERSAGEANALYTIK-LEITFADEN
Versicherungsprognosemodellierung: Von historischen Daten zur informierten Überprüfung
Versicherungsteams arbeiten mit Policenunterlagen, Schadenhistorien, Verlängerungen und Kundeninteraktionen. Die Herausforderung besteht darin, diese Unterlagen in Schätzungen umzuwandeln, die helfen, eine definierte Geschäftsfrage zu beantworten. Unterschiedliche Fragen benötigen unterschiedliche Ziele: die Schätzung eines numerischen Ergebnisses, die Vorhersage einer Kündigung oder die Hervorhebung ungewöhnlicher Datensätze sind verwandte Anwendungen, aber sie stellen nicht die gleiche Modellierungsaufgabe dar.
Versicherungsvorhersageanalytik
Verwenden Sie historische Beobachtungen, um ein Ergebnis für einen neuen Datensatz oder eine zukünftige Periode zu schätzen. Definieren Sie, was vorhergesagt wird, wann die Schätzung verwendet wird und wie deren Qualität bewertet wird.
Prädiktive Risiko-Modellierung
Untersuchen Sie, wie verfügbare Variablen mit dem ausgewählten Versicherungsergebnis zusammenhängen. Bewerten Sie Modellschätzungen im Kontext, anstatt einen Score als vollständige Bewertung einer Person oder Police zu betrachten.
Anspruchsanalytik
Potenzielle Projekte können ein zahlenbasiertes Ergebnis oder Auftreten im Zusammenhang mit Ansprüchen untersuchen, vorausgesetzt, die Daten und das Ziel unterstützen diese Fragestellung. Ein Modell, das für ein Ergebnis entwickelt wurde, kann nicht automatisch jede Anspruchsfrage beantworten.
Vorhersage der Abwanderung von Versicherungsnehmern
Ein separates Kündigungsmodell kann helfen, die Retentionsanalyse zu priorisieren, wenn Verlängerungsergebnisse und geeignete historische Merkmale verfügbar sind. Die Auswirkung von Kampagnen erfordert eine eigene Bewertung.
Erkennung von Auffälligkeiten in Versicherungen
Markieren Sie Datensätze, die von gelernten Mustern abweichen, zur weiteren Überprüfung. Ein ungewöhnlicher Datensatz kann einen Fehler, ein seltenes Ereignis oder etwas widerspiegeln, das untersucht werden muss; der Alarm allein beweist keinen Betrug.
Was-wäre-wenn- und kontrafaktische Analyse
Untersuchen Sie, wie eine Vorhersage auf alternative Eingabewerte reagiert. Dies unterstützt die Szenarienexploration, aber eine geänderte Modellschätzung ist kein Beweis dafür, dass das Ergreifen einer Maßnahme das erwartete Ergebnis verursachen wird.
Wie wir maschinelles Lernen für Versicherungsanalysen nutzen
Wir nutzen maschinelles Lernen, um prädiktive Modelle aus den für ein definiertes Versicherungsproblem relevanten Daten zu erstellen. NextBrain unterstützt die Aufbereitung von Informationen, das Training und die Bewertung von Modellen, die Generierung von Vorhersagen und die Erkundung alternativer Szenarien. Ziel ist es, die Analyse für das Team, das für die Interpretation der Ergebnisse verantwortlich ist, nutzbar zu machen.
Definieren Sie die geschäftliche Fragestellung
Vereinbaren Sie das Ergebnis, die Population und den Zeitpunkt, zu dem die Schätzung verwendet wird. Beziehen Sie nur Informationen ein, die zu diesem Zeitpunkt verfügbar gewesen wären.
Bereiten Sie die Daten vor und bewerten Sie sie
Überprüfen Sie fehlende Werte, die Konsistenz der Aufzeichnungen und wie Quellen zusammengeführt werden. Trennen Sie die Beobachtungen, die zum Lernen verwendet werden, von denen, die zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden.
Vorhersagen, erkunden und überprüfen
Erstellen Sie Schätzungen, überprüfen Sie, wie sie sich über relevante Gruppen verhalten, und vergleichen Sie Szenarien. Analysten behalten die Verantwortung für die Interpretation der Ergebnisse und die Wahl eines geeigneten nächsten Schritts.
VERÖFFENTLICHTE VIDEO-DEMONSTRATION
Beispiel: Vorhersage der Versicherungsprämie mit maschinellem Lernen
Das NextBrain AI-Video verfolgt Versicherungsdaten aus separaten Dateien zu einer interaktiven Prämienvorhersage. Es kombiniert das Hochladen, Zusammenführen und Anreichern von Daten mit einem Regressionsmodell, dessen Ziel Premium ist. Die Demonstration untersucht dann Vorhersagen, alternative Eingaben und kontrafaktische Analysen und enthält ein separates Klassifizierungsbeispiel unter Verwendung des Feldes Status.
- 01
Bringen Sie die Versicherungsdaten zusammen
Laden Sie die relevanten Unterlagen hoch und kombinieren Sie die Quellen zu einem konsistenten Datensatz. Prüfen Sie, welche Felder zu jeder Beobachtung gehören, bevor Sie die Ergebnisse interpretieren.
- 02
Trainieren Sie ein Modell zur Prognose von Versicherungsprämien
Wählen Sie Prämie als Zielgröße und trainieren Sie ein Regressionsmodell. Dies schätzt eine numerische Prämie basierend auf den ausgewählten Versicherungseingaben und liefert ein konkretes Beispiel für prädiktive Modellierung.
- 03
Erzeugen und überprüfen Sie Vorhersagen
Untersuchen Sie eine Prämienabschätzung anhand von Eingaben wie TIV, Provision, Status und Geschäftsklasse. Das Bildschirmbeispiel zeigt, wie die vorhergesagte Prämie über die TIV-Werte variiert.
- 04
Untersuchen Sie ein alternatives Szenario
Verwenden Sie kontrafaktische Analysen, um Änderungen in der Schätzung des Modells zu untersuchen, wenn sich die Eingabewerte ändern. Vergleichen Sie Szenarien, während Sie ihre Annahmen explizit beibehalten.
Das Video stellt keine gemessenen Einsparungen, keine Produktionseinführung oder validierte Leistung für die Vorhersage von Stornierungen, Betrugserkennung oder jeden Versicherungsrisiko-Fall dar. Dies sind separate Projektthemen, die eigene Daten und Bewertungen erfordern.
Sehen Sie sich die Vorhersage von Versicherungsprämien mit NextBrain AI an ↑Die Datenfrage kommt vor der Vorhersage
- Definiertes Ziel
- Geben Sie das zu schätzende Ergebnis, seine Einheit oder Ereignisdefinition und den relevanten Beobachtungszeitraum an.
- Zuverlässige Datensatzverknüpfung
- Führen Sie Policen-, Schaden- oder Kundendatensätze konsistent zusammen, ohne Beobachtungen zu duplizieren oder Informationen von unterschiedlichen Daten zu vermischen.
- Informationen, die zum Zeitpunkt der Entscheidung verfügbar sind
- Vermeiden Sie die Verwendung von Feldern, die das Ergebnis erst nachträglich offenbaren. Ein Modell muss anhand der Informationen bewertet werden, die es wirklich hätte kennen können.
- Repräsentative Bewertung
- Überprüfen Sie, ob die Testaufzeichnungen die beabsichtigte Verwendung widerspiegeln, einschließlich relevanter Zeiträume, seltener Ergebnisse und verschiedener Teile des Portfolios.
- Nachvollziehbare Annahmen
- Halten Sie die Datendefinition, den Bewertungszeitraum und die Szenarioannahmen klar, damit die Analyse überprüft und wiederholt werden kann.
Bewerten Sie die Vorhersagequalität und die operative Nützlichkeit getrennt
Bei einer numerischen Vorhersage sollten die Größe und Verteilung der Fehler überprüft werden, anstatt sich auf eine einzige Kennzahl zur Genauigkeit zu verlassen. Bei Ereigniswahrscheinlichkeiten sollten Kalibrierung sowie das Gleichgewicht zwischen nützlichen Warnungen und verpassten Fällen bewertet werden. Untersuchen Sie Änderungen im Zeitverlauf und die Leistung in relevanten Segmenten. Die ausgewählten Messgrößen sollten zur Fragestellung und zu den Folgen einer falschen Vorhersage passen.
Ein Modell kann Fälle gut einordnen, ohne zu beweisen, dass eine vorgeschlagene Maßnahme die Ergebnisse verbessert. Aktivitäten zur Mitarbeiterbindung, Prioritäten bei Untersuchungen und andere Interventionen benötigen einen separaten Vergleich mit dem bestehenden Prozess. Legen Sie fest, wer die Ergebnisse überprüft, was sie ändern können und wie das Ergebnis gemessen wird.
Modellauswertung und menschliche Überprüfung
Überprüfen Sie die Datenqualität, die Relevanz der Eingabevariablen und ob das Modellverhalten für den vorgesehenen Zweck angemessen ist. Kontrafaktische Beispiele helfen, das Modell zu erkunden, begründen jedoch für sich genommen keine Kausalität oder rechtfertigen eine automatische Entscheidung über eine einzelne Person. Leitlinien aus dem Versicherungssektor heben außerdem Erklärbarkeit, Fairness, Datenverwaltung und menschliche Aufsicht hervor.
Fachlicher Kontext und weiterführende Literatur
- Überlegungen zur prädiktiven Modellierung in Versicherungsanwendungen ↗
Society of Actuaries Research Institute
Professioneller Kontext für die Anwendung prädiktiver Modellierung auf Versicherungsfragen.
- KI-Governance und Risikomanagement in der Versicherungswirtschaft ↗
EIOPA · sector guidance
Kontext für Erklärbarkeit, Daten-Governance, Fairness und menschliche Aufsicht; keine Behauptung, dass die Demonstration zertifiziert wurde.
Den Nutzen bewerten
Präzision, Abdeckung, Kalibrierung und betrieblichen Nutzen messen. Bei Kundenbindung ist die Wirkung der Maßnahme vom ursprünglichen Kundenrisiko zu trennen.
Fragen zu dieser Lösung
Beweist eine Anomalie Betrug?
Nein. Möglich sind Fehler, seltene Fälle oder ein Sachverhalt, der fachlich geprüft werden muss.
Welche Daten braucht eine Kündigungsprognose?
Eine Historie von Verlängerungen und Kündigungen mit Merkmalen, die vor dem Ergebnis verfügbar waren.
Wie verwendet NextBrain maschinelles Lernen für Versicherungen?
Es unterstützt die Aufbereitung von Versicherungsdaten, das Trainieren und Bewerten von Modellen, das Erstellen von Vorhersagen und das Erkunden von Szenarien. Die Fragestellung bestimmt das Ziel und wie das Modell bewertet werden soll.
Was zeigt die Versicherungsdemonstration?
Das Video zeigt den Daten-Upload, die Zusammenführung und Anreicherung von Daten, ein Regressionsmodell, das die Prämie vorhersagt, interaktive Vorhersagen unter Verwendung von Versicherungseingaben wie TIV und Provision und die Gegenfaktische Erkundung. Es enthält auch ein separates Klassifikationsbeispiel mit dem Status.
Zeigt die kontrafaktische Analyse, dass eine Handlung das Ergebnis verändern wird?
Sie zeigt, wie das Modell auf alternative Eingaben reagiert. Um festzustellen, dass eine Handlung eine Veränderung verursacht, sind zusätzliche Belege und ein geeignetes Evaluationsdesign erforderlich.
Prädiktive Analytik
Verwandte Probleme, die Sie erkunden können
Der nächste Schritt beginnt mit einer guten Frage.
Beschreiben Sie die schwierige Entscheidung, Ihre Daten und die geltenden Einschränkungen. Gemeinsam prüfen wir, welcher Ansatz passt.