Data Science in der betrieblichen Altersversorgung
Überblick
Dieser Ergebnisbericht untersucht die Anwendung von Data Science in der betrieblichen Altersversorgung. Die Studie beleuchtet verschiedene Aspekte der Integration von Data Science in betriebliche Altersversorgungssysteme, einschließlich der rechtlichen Rahmenbedingungen, potenzieller Datenquellen und deren Klassifizierung. Schwerpunkte sind der Einsatz von maschinellem Lernen und Datenanalysen zur Bewältigung von Herausforderungen wie der mangelnden Altersvorsorge, den Auswirkungen von Data Science auf den Renteneintritt, die Gesundheit und die Arbeitsleistung. Darüber hinaus enthält der Ergebnisbericht praktische Beispiele und schlägt eine Taxonomie für relevante Daten in der betrieblichen Altersversorgung vor, die primäre, sekundäre und ergänzende Datenquellen umfasst.
Es wird betont, dass Aktuarinnen und Aktuare technische Innovationen mit der Einhaltung von Vorschriften, wie der DSGVO, in Einklang bringen müssen. Gleichzeitig wird darauf hingewiesen, dass historische Daten für prädiktive Analysen und zur Verbesserung administrativer Prozesse genutzt werden können. Zukünftige Anwendungen umfassen die Optimierung des Managements von Pensionsfonds, die Unterstützung der Kommunikation zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern sowie die Verbesserung der Genauigkeit biometrischer Kalkulationsgrundlagen.
Der Ergebnisbericht erhebt nicht den Anspruch auf Vollständigkeit, sondern bietet eine Einführung in das Thema, um eine weiterführende Erkundung und Anwendung von Data Science im Bereich der betrieblichen Altersversorgung zu erleichtern.
Verabschiedung
Dieser Ergebnisbericht ist durch den Fachausschuss Altersversorgung und den Ausschuss Actuarial Data Science am 21. Oktober 2024 verabschiedet worden.
