Datenanalyse für Versicherungen

Aufgabenstellung und Ziele

• Unterstützung der Internen Revision bei der Datenanalyse zur Fraudmuster-Erkennung
• Unterstützung bei der Datenanalyse Vertrieb/Provision/Schaden/Leistung
• Vermittlung von Wissen zu ungerichteten Datenanalysen

Durchgeführte Tätigkeiten

• Einsatz des international anerkannten Standardprozesses für Datenanalyse
  • Auswahl
  • Vorbereitung
  • Transformation
  • Data Mining
  • Interpretation/Bericht
• Beratung zur Auswahl von verschiedenen Produkten
• Einsatz von neuronalen Netzen mittels des Produktes RayQ
• Einsatz von KI-Komponenten auf Basis von KNIME
• Visualisierung durch Einsatz von Microsoft Power BI/Tableau

Mehrwerte für den Kunden

• Im Rahmen der Fraudmuster-Erkennung werden neue, bisher unbekannte Muster aufgedeckt
• Visualisierungskomponenten erzeugen andere Sicht auf die Daten, die zu neuen Erkenntnissen führt
• Optimierung der Werkzeuge