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Data Analytics verbessern Tarifierung enorm

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Die Luft für die Versicherer wird wegen zunehmenden Wettbewerbs dünner. Erfolgreiche Anwendung von Data Analytics zur Hebung verborgener Schätze in eigenen Daten zählen einerseits zu den zentralen Herausforderungen der Branche und sind zudem zusehends ein Wettbewerbsfaktor, sagt das Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften (ifa).
Eine vieldiskutierte Anwendungsmöglichkeit zur Verbesserung der eigenen Datenausnutzung ist die Verwendung von modernen Machine-Learning-Methoden zur aktuariellen Tarifierung. Ein hohes Maß an Modell- und Datenverständnis vorausgesetzt liefere der Einsatz von State-of-the-Art-Modellen wie Random Forests, Boosting Machines oder neuronalen Netzen in der Regel eine deutliche Verbesserung in der Prognose von Schadenbedarfen.
Allerdings stehe diesem Gewinn in der Vorhersagegüte der große Nachteil als sog. "Black Box" gegenüber, also der grundsätzliche Verlust der Interpretierbarkeit des Modells und somit auch der Kenntnis, wie sich der Preis zusammensetzt. Vor allem gegenüber klassischen aktuariellen Methoden wie verallgemeinerten linearen Modellen (GLM) würden Möglichkeiten zur Anpassung verloren gehen, beispielsweise die Dämpfung und Spreizung von Ratingfaktoren im Tarifmodell.
Moderne Data-Analytics-Methoden lassen sich laut ifa allerdings zur verbesserten Tarifierung "nahtlos in die klassische Anwendung von GLM integrieren". Diese Vorgehensweise ist beispielsweise dazu geeignet:
  • eine in die Modellanpassung integrierte Variablen- und Interaktionsselektion automatisiert und datengetrieben durchzuführen
  • neue oder granularere Tarifmerkmale beim Fitting implizit zu dämpfen
  • aus großen Datenmengen (Big Data, z. B. Telematik- oder Internetdaten) aggregierte Merkmale ("Scores") für das GLM mittels komplexer Mustererkennung herzuleiten
  • im GLM bisher nicht erkannte nicht-lineare Effekte zu identifizieren und geeignet zu berücksichtigen
(vwh/mv)
Bild: Markus Kraeft / www.pixelio.de / PIXELIO
Aktuar · Tarifierung · Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften (ifa)
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