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Data-Science-Challenge der DAV: Gruppensieg für maschinelles Lernen bei der Modellierung von Schadenhäufigkeiten

Köln, 17. November 2022

Die Deutsche Aktuarvereinigung e.V. (DAV) hat die Sieger der Data-Science-Challenge 2022 gekürt. Die Preisverleihung fand am 15. November im Rahmen der hybriden DAV/DGVFM-Herbsttagung in Mainz statt.

Für den Wettbewerb hatten sich die Teilnehmenden mit spannenden Fragestellungen des Versicherungswesens auseinanderzusetzen. Das Thema der diesjährigen Data Science Challenge war: Automatisiertes Maschinelles Lernen. Der Sieg geht 2022 nicht an eine Einzelperson, sondern an eine ganze Gruppe von Bewerbern für das von ihnen entwickelte Notebook zur Vorhersage von Schadenhäufigkeiten im Bereich der Kfz-Haftpflicht. Die Analysemodelle, die in diesem Rahmen Anwendung finden, haben den Ausschlag für den Sieg gegeben, so die vom DAV-Digitalexperten Friedrich Loser angeführte Fach-Jury in ihrer Begründung.

Die Gewinner sind:

  • Herr Dr. Felix Spangenberg

  • Herr Christian Brunner

  • Frau Yanyang Zhou

  • Herr Dirk Wegmann

  • Herr Andreas Zimmer

In der Jury-Begründung heißt es im Detail: „In diesem Python-Notebook werden auf Basis eines großen französischen Kraftfahrthaftpflichtbestands Schadenhäufigkeitsmodelle mit einem GLM sowie mit Methoden des maschinellen Lernens erstellt (siehe auch R-Notebook ADS-Anwendungsfall 1 der DAV), die Ergebnisse verglichen und am Ende die Interpretierbarkeit der Modelle mit SHAP und PDP-Plots analysiert und bewertet. Für den diesjährigen Schwerpunkt automatisiertes maschinelles Lernen (Auto-ML) werden zusätzlich die vier Werkzeuge TPOT, Auto-Sklearn, H2O und FLAML getestet bzw. verwendet. Dabei werden die Schwierigkeiten, die aktuell auftreten, wenn mit Auto-ML Werkzeugen gängige aktuarielle Methoden wie die Poisson-Fallzahlmodellierung umgesetzt werden, deutlich. Die Analyse ist sehr zugänglich, relevant und in dieser Zusammenstellung neuartig." 

Mit der Data-Science-Challenge will die DAV aktiv die Auseinandersetzung mit Data-Science-Fragen und Machine-Learning-Methoden in der aktuariellen Arbeit unterstützen. Die Digitalisierung ermöglicht es, Daten unterschiedlichster Quellen und in unterschiedlichsten Formaten universeller nutzbar zu machen und die Datenqualität zu erhöhen. „Der daraus resultierende effektive und effiziente Einsatz von Daten ist für die Versicherungen einer der entscheidenden Faktoren für den Geschäftserfolg. Umfangreichere Daten und Datendimensionen ermöglichen existierenden Modellen bessere und genauere Erkenntnisse", verdeutlicht Daniela Rode, DAV-Vorstandsmitglied und Leiterin des Ausschusses Actuarial Data Science.

Aktuarinnen und Aktuare stellen mit ihrem entsprechenden Fachwissen einen angemessenen und verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten und Informationen als Basis für mathematische Modelle sicher.
Die dynamische Entwicklung im Feld der Wissenschaft des Datenverständnisses hat die DAV schon früh erkannt und die Relevanz der aktuariellen Arbeit im Data-Science-Umfeld 2018 mit der Gründung der Fachgruppe ADS deutlich akzentuiert. Heute koordiniert der Ausschuss Actuarial Data Science die Aus- und Weiterbildung der DAV im Bereich Data Science sowie die Erarbeitung von Richtlinien und Standards für die Anwendung von Data-Science-Methoden wie Maschinelles Lernen für die Aktuarinnen und Aktuare im Versicherungs- und Finanzbereich.

Die Pressemitteilung als pdf finden Sie hier:hier.

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Weitere Informationen

Ansprechpartner für die Presse:

Martin Brandt, Pressesprecher
martin.brandt@aktuar.de
0221/912 554-231

Mariella Linkert, Referentin
mariella.linkert@aktuar.de
0221/912 554-236

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Tel.: 0221/912 554-231

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