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ICA LIVE: Workshop "Diversity of Thought #14
Italian National Actuarial Congress 2023 - Plenary Session with Frank Schiller
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session on "Science in the Knowledge"
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Lutz Wilhelmy, Daniela Martini and International Panelists
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Kartina Thompson, Paola Scarabotto and International Panelists
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Das Sozio-ökonomische Panel (SOEP) ist eine umfassende und multidisziplinäre Langzeitstudie in Deutschland, die erstmals 1984 ins Leben gerufen wurde. Ihr Ziel besteht darin, Erkenntnisse über soziale und wirtschaftliche Entwicklungen sowie individuelle Lebensverläufe zu sammeln. Der Datensatz beinhaltet eine Vielzahl von Informationen, darunter Einkommen, Erwerbstätigkeit, Bildung, Gesundheit, Familienstand, Wohnsituation und weitere sozio-ökonomische Merkmale. Diese umfangreiche Datenerhebung ermöglicht eine tiefgreifende Analyse von individuellen Lebensbedingungen und gesellschaftlichen Entwicklungen über einen langen Zeitraum. Dank seiner Größe, Vielfalt und kontinuierlichen Erhebung stellt der SOEP-Datensatz eine ausgezeichnete Grundlage für diverse wissenschaftliche Forschungsarbeiten dar. Die erhobenen Daten eignen sich zudem für aktuarielle Fragestellungen, da sie verschiedene versicherungsspezifische Merkmale umfassen. Anhand von Angaben über das Vorhandensein unterschiedlicher Versicherungsarten sowie die Aufwendungen für den persönlichen Versicherungsschutz ermöglichen sie Aussagen über die individuelle Versicherungsneigung. Im Vortrag werden verschiedene Verfahren aus dem Kontext der Actuarial Data Science vorgestellt, um Problemstellungen wie bspw. die Prädiktion des Erwerbs von Versicherungsprodukten anzugehen. Die Ergebnisse der vorgestellten Analysen zeigen für Versicherungsunternehmen mögliche Cross-Selling-Möglichkeiten auf und unterstützen so kundenorientierte Produktentwicklungen. Neben dem Vergleich der Vorhersagequalität der verwendeten Ansätze werden verschiedene Methoden aus dem Bereich der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz dargestellt, die es erlauben, die Ergebnisse der Algorithmen anschaulich zu erläutern.
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