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Ist der Versicherungsmathematiker eine vom Aussterben bedrohte Art oder steht er einfach vor einer evolutionären Überarbeitung?

Maschine und Mensch

Die Rolle des Versicherungsmathematikers basiert auf dem Verständnis von Daten zur besseren Risikobestimmung. Angesichts der massiven Datenexplosion in der digitalen Wirtschaft aus nahezu jeder denkbaren Quelle könnte man meinen, dass dies die Generation war, in der der professionelle Aktuar König sein würde. Oder würden sie? Die Automatisierung und die aufkommende Rolle des Datenwissenschaftlers haben die Bedeutung des Aktuars in Frage gestellt.

Sind wir am Anfang vom Ende für den professionellen Aktuar? Oder in einem entscheidenden Moment, in dem sich der Aktuar an neue Fähigkeiten, neue Technologien und neue Arten des Risikoverständnisses anpasst? Um diese Fragen beantworten zu können, habe ich mich an drei Freunde gewandt, um einen Einblick in die Rolle des digitalen Aktuars zu erhalten.

  • Geoff Keast, der CEO von Montoux in Nordamerika. Montoux ist ein versicherungsmathematisches Technologieunternehmen, das sich darauf konzentriert, Lebensversicherern dabei zu helfen, die Preistransformation abzuschließen. Montoux bietet Lebensversicherungsträgern die Möglichkeit, die Elastizität ihrer Kunden zu verstehen und Optimierungsalgorithmen zur Preisgestaltung ihrer Produkte zu verwenden. Dazu kombinieren sie vorhandene versicherungsmathematische Daten und Annahmen mit anderen öffentlich verfügbaren und spediteurspezifischen Daten.
  • Dr. Mark Farrell ist ein in Großbritannien qualifizierter Aktuar und Senior Lecturer und Programmdirektor für Aktuarwissenschaften an der Queen's University in Belfast. Mark ist ein Fulbright-Wissenschaftler und erforscht derzeit die Auswirkungen tragbarer Technologien auf Versicherungen. Mark ist in den sozialen Medien im Bereich #InsurTech aktiv und bloggt zu versicherungsmathematischen Themen unter ProActuary.com.
  • Steven Mendel, der Mitbegründer und CEO von Von vielen gekauft, der seine Karriere als professioneller Aktuar bei Aon Consulting begann. Bought By Many ist jetzt ungefähr sechs Jahre alt und steht an der Spitze der technologischen Innovation in der Versicherungsbranche. Leser könnten interessiert sein zu wissen, dass Bought By Many in meinem Artikel vorgestellt wurde allererster InsurTech-Artikel In den Tagen vor der Einrichtung des Hashtags #InsurTech.

Ich habe zunächst die Experten gefragt, welchen Einfluss neue Technologien wie KI und maschinelles Lernen auf die Rolle des Aktuars haben.

Mark Farrell: KI und maschinelles Lernen (ML) verändern viele Branchen, aber da Versicherungen und die Arbeit von Versicherungsmathematikern weitgehend datengesteuert sind, sind die potenziellen Änderungen noch tiefgreifender. Maschinelles Lernen ist ein weiteres Werkzeug, das Aktuare zu ihrem Arsenal / Toolkit hinzufügen können, da wir uns mit immer größeren, vielfältigeren und immer komplexer werdenden Datensätzen befassen, die häufig aus Echtzeitdaten stammen. Ich denke, wenn ML in mehr Funktionen eingesetzt wird, erhalten Aktuare die Möglichkeit, sich möglicherweise stärker in nicht-traditionellen Tätigkeitsbereichen zu engagieren.

Während einige Aktuare derzeit beispielsweise im Bereich Marketing oder Betrugsanalyse tätig sind, könnte dies zur Norm werden, da wir uns stärker für die Erstellung von Kundenmodellen und die Information über Marketingausgaben sowie für die Verwendung von Big-Data-Ansätzen zur Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten einsetzen.

Versicherungspreise sind der offensichtliche Bereich, in dem maschinelles Lernen Auswirkungen auf die versicherungsmathematische Arbeit haben kann und hat. Maschinelles Lernen trägt dazu bei, das Preisrisiko genauer und genauer zu bewerten, indem Daten aus neuen, unterschiedlichen Quellen verwendet werden, aber auch die Preisgestaltung in Richtung Automatisierung zu verschieben (z. B. Auswahl von Bewertungsfaktoren). Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die Modelle noch etwas transparent sind und erklärt werden können.

Geoff Keast: Diese neuen Technologien werden eine haben massiv positive Auswirkungen. Zukunftsorientierte Versicherungsunternehmen verstehen, dass Versicherungsmathematiker das Lebenselixier ihrer Organisation sind. Sie verstehen die finanzielle Leistung und das Kundenverhalten ihrer Versicherungsnehmer genau. Durch die Kombination dieser Fähigkeit mit den fortschrittlichen Analysefunktionen, die sich aus der Verwendung künstlicher Intelligenz wie maschinellen Lerntechniken ergeben, erhalten Versicherer tiefere und detailliertere Einblicke in die finanzielle Leistung ihrer Unternehmen und in die bestmögliche Betreuung ihrer Kunden.

Montoux Logo

Wenn Sie diese Kraft in die Hände eines geschickten Aktuars legen, erhöhen Sie nur dessen Fähigkeit, zu gewinnen und profitable Kunden binden. Montoux glaubt, dass wir in den nächsten fünf Jahren eine stärkere Mischung aus versicherungsmathematischer und datenwissenschaftlicher Wissenschaft sehen werdens.

Steven Mendel: Um zu dem hinzuzufügen, was Mark und Geoff gesagt haben: Ich werde dies aus der Perspektive eines Versicherungs-Startups beantworten. In unserem Geschäft verwenden wir diese neuen Technologie-Tools, um Verluste und Schadenquoten besser zu verstehen. Die Möglichkeiten, die uns diese Tools bei Bought By Many bieten, werden sich bei der Umstellung auf dynamischere Preismodelle zeigen.

Ok, die Versicherer werden das Baby also nicht so schnell mit dem Badewasser rauswerfen! Sie sagen, es geht darum, die Art und Weise zu ändern, wie Daten behandelt werden, entweder durch neue Technologien, die ein besseres Verständnis ermöglichen, oder durch die Verwendung neuer Datenquellen, die dem Aktuar so viel mehr über die zu modellierenden Risiken erzählen. Wie sehen Sie in diesem Fall die Entwicklung des traditionellen Modellierungsansatzes (basierend auf statischen Datenpunkten zu einem bestimmten Zeitpunkt), der sich mit dem Wachstum dynamischer Echtzeitdaten entwickelt?

Steven Mendel: Der größte Unterschied, den wir jetzt erleben, ist die Fülle an Daten und die Leichtigkeit, mit der wir neue Datenpunkte erschließen können. Dies wird auf die erste Antwort oben zurückkommen und genauere Preismodelle ermöglichen. Interessanterweise bedeutet es nicht, dass wir es verwenden, nur weil wir ein besseres Preismodell haben. Wir alle agieren in einem hart umkämpften Umfeld und nur weil wir etwas tun können, heißt das nicht, dass dies immer im besten Interesse der Verbraucher liegt. Ein gutes Beispiel hierfür sind Chatbots, bei denen die meisten Verbraucher uns sagen, dass ein menschliches, echtes Engagement ihr bevorzugtes ist Verlobungsroute.

Mark Farrell: Ich denke, Aktuare leben in sehr aufregenden Zeiten angesichts der ständig neuen Datenquellen, die in den Vordergrund treten. Telematik, Wearables und das Internet der Dinge bieten sehr aufregende Datenströme in Echtzeit, die den Versicherern der Zukunft wahrscheinlich helfen werden, agilere Preise zu erzielen. Dies sehen wir beispielsweise bereits bei einer Drohnenversicherung, die Echtzeitrisiken bewertet.

Da die Anzahl der Sensoren (Telefone, Smartwatches, Autos usw.) zunimmt und sich ihre Genauigkeit verbessert und historische IT-Hürden verringert werden, wird die Versicherung meiner Meinung nach in vielen Produktlinien sehr unterschiedlich aussehen. Versicherungsmathematiker können eine wichtige Rolle beim Verständnis des bestmöglichen Umgangs mit diesen neuen Datenquellen sowie neu auftretenden Risiken (z. B. Haftung durch autonome Fahrzeuge) spielen.

Geoff Keast: Für uns in Montoux sehen wir, wie sich die Welt verändert. Zukünftig müssen Modelle auf Plattformen erstellt werden, die nativ Cloud-basiert sind und Sprache und Techniken verwenden, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen (dh API-gesteuert) und datenunabhängig aufnehmen können (egal, wo die Daten kommen von). Der Einsatz von KI- und maschinellen Lernfähigkeiten muss selbstlernend sein, da sich die Daten und Modelle ändern und weiterentwickeln. Wir erwarten auch eine grundlegende Verlagerung des Fokus auf Wachstumsergebnisse (Neugeschäft, Kundenbindung usw.) und nicht auf die Risiko- / Compliance- / Regulierungsseite der Modellierung.

Ok, während wir das Bild des digitalen Aktuars aufbauen, geht es um neue Wege, mit Daten umzugehen und neue Datenquellen zu verarbeiten und diese Daten anders zu modellieren und zu bewerten. Aber es ist Alles über die Daten, richtig? Wo bleibt die Rolle des Aktuars als Statistiker und "Buchhalter"?

Vergessen wir nicht, dass Aktuare die ursprünglichen Datenwissenschaftler waren und wir Daten seit über 300 Jahren verwenden, um geschäftliche Probleme zu lösen!

Dr. Mark Farrell

Inwieweit ist die Rolle des professionellen Aktuars von Datenwissenschaftlern und Automatisierung bedroht?

Geoff Keast: Ich sehe es eher als verbessert als Aussterben. Versicherungsmathematiker bieten Versicherungsunternehmen einen enormen Wert und werden oft missverstanden. Mit dem Wissen, das ein erfahrener Versicherungsmathematiker über das Verhalten und die finanzielle Leistung von Versicherungsnehmern hat, kombiniert mit stärkeren dynamischen Analysefunktionen, können sie viel detailliertere Einblicke in die Verbesserung von Umsatz und Marge bieten, was letztendlich jedes Unternehmen wünscht. Je mehr Automatisierung von Routineaufgaben erfolgt, desto mehr Zeit kann mit ihrem „versicherungsmathematischen Urteil“ zur Verbesserung der finanziellen Leistung aufgewendet werden. Es ist ein Thema Ich habe hier mit Prakash Shimpi, dem Chefaktuar der amerikanischen Familie, gesprochen.

Mark Farrell: Ich sehe Automatisierung sowohl als Bedrohung als auch als Chance. Wenn Sie ein Aktuar sind, der sich zurücklehnen und einfach die Prozesse in den Griff bekommen möchte, die für eine Maschine in Zukunft möglicherweise einfach zu erledigen sind, dann ist die Automatisierung eine große Bedrohung. Aber wenn Sie ein Aktuar sind, der eine Einstellung hat, die nie aufhört zu lernen, die von neuen Herausforderungen lebt und Kreativität einsetzt, dann ist Automatisierung meiner Meinung nach ein Teilschlüssel, um den Aktuar von bestimmten Aspekten des Jobs freizuschalten, die als Plackerei und Erlaubnis angesehen werden können Sie sollen an viel kreativeren und komplexeren Aufgaben teilnehmen, die ein hohes Maß an Denken und fachmännischem Urteilsvermögen erfordern. Im Moment wird KI (und insbesondere die als maschinelles Lernen bekannte Teilmenge der KI) im Allgemeinen als Werkzeug verwendet und erfordert immer noch menschliche Kontrolle und Intervention. Wenn wir jedoch jemals eine starke oder allgemeine KI erreichen, sind alle Wetten ungültig!

Es besteht kein Zweifel, dass Datenwissenschaftler (wie auch immer Sie einen definieren) in einige traditionelle versicherungsmathematische Bereiche vordringen. Bereiche wie die Preisgestaltung ziehen Datenwissenschaftler ohne versicherungsmathematische Qualifikationen an, und Arbeitgeber sehen häufig Vorteile in Bezug auf niedrigere Kosten. Aber vergessen wir nicht, dass Aktuare die ursprünglichen Datenwissenschaftler waren und wir Daten seit über 200 Jahren verwenden, um geschäftliche Probleme zu lösen!

Der Vorteil, den der Aktuar im Allgemeinen hat, besteht darin, dass er nicht nur ein Modellbauer ist, sondern auch ein Experte für Geschäftsrisiken, der Versicherungen oder Geschäfte, insbesondere in Bezug auf die Regulierung, sehr gut versteht. Darüber hinaus bietet unser strenger Berufsethikkodex einen Überblick, der meiner Meinung nach besonders wichtig ist, um sicherzustellen, dass wir Daten ethisch und verantwortungsbewusst verwenden.

Viele Versicherungsmathematiker arbeiten derzeit in der Datenwissenschaft, und ich denke, einer der Hauptvorteile einer versicherungsmathematischen Tätigkeit als Datenwissenschaftler (zumindest wenn Sie in der Versicherungsbranche arbeiten) ist die anerkannte und geschätzte Berechtigung. Das Problem sind jedoch die Opportunitätskosten für das Erlernen irrelevanten Materials (für einen Großteil der Datenwissenschaft), um den versicherungsmathematischen Nachweis zu erhalten.

Steven Mendel: Angesichts meiner Rolle als Gründer eines InsurTech-Startups fühle ich mich nicht gut qualifiziert, dies zu beurteilen, aber das wird mich nicht aufhalten! Tatsächlich ist das Bedürfnis nach einer Weiterentwicklung des Berufs etwas, worüber ich seit über 15 Jahren nachgedacht habe! Wir müssen uns bewegen, anpassen und wachsen - nicht anders als jede andere Rolle, Gruppe oder Beruf.

Human Evolution

Ok, kurz gesagt, die Rolle des Aktuars und des Datenwissenschaftlers wird (auf gute Weise) verwischt. Es gibt viele Veränderungen für den Aktuar in der Art und Weise, wie er seine Arbeit erledigt und welche Werkzeuge ihm zur Verfügung stehen. An erster Stelle steht jedoch die Bestätigung, dass der Aktuar ein hoch geschätztes Mitglied des Versicherungsteams ist, das über einen guten Einblick und ein umfassendes Verständnis der tatsächlichen Funktionsweise des Unternehmens verfügt. Neue Daten und neue Technologien bedeuten nicht das Ende des Aktuars, sondern werden dem Beruf einen enormen Auftrieb geben.

Die Frage, die uns bleibt, ist, wo Aktuare neue Technologien einsetzen, um ihre Arbeitsweise zu verbessern und / oder zu ändern.

Mark Farrell: In letzter Zeit hat sich viel an dem Material geändert, von dem erwartet wird, dass Aktuare lernen, die Qualifikation zu erreichen. Das Institut und die Fakultät für Versicherungsmathematiker in Großbritannien legen jetzt einen größeren Schwerpunkt auf die praktische problembasierte Bewertung sowie auf maschinelles Lernen und Programmieren mit Paketen wie R und Python. Dies ist großartig zu sehen, da sich Aktuare wahrscheinlich zu lange auf Tabellenkalkulationen und VBA verlassen haben!

Da wir uns in einer Zeit beispielloser Veränderungen befinden, müssen Aktuare meiner Meinung nach eine flexible Denkweise entwickeln, um bei Bedarf schnell neue Werkzeuge und Techniken erlernen zu können.

Steven Mendel: Ich stimme Mark zu, Es gibt jetzt viel bessere Datenanalysetools, die die schnelle Analyse und Bearbeitung großer Datenmengen so viel einfacher machen als je zuvor!

Montoux-Effizienzdiagramm

Zu den Optimierungsmöglichkeiten von Montoux gehört die „effiziente Grenze“, die Lebensversicherungsträgern hilft, den Kompromiss zwischen Volumen (Umsatz) und Rentabilität zu finden.

Geoff Keast: Montoux tut dies heute mit unseren Funktionen zur Preisoptimierung. Durch die Bereitstellung einer Plattform, auf der Aktuare alle Daten erhalten, die sie benötigen, um Produkte so effizient wie möglich zu bewerten, ändern wir ihre Funktionsweise und transformieren ihren Preisfindungsprozess. Heutzutage müssen Aktuare mit Marketing-, Produkt- und Competitive Intelligence-Teams sprechen und die benötigten Daten sammeln, häufig in Tabellenkalkulationen oder unbrauchbaren Formaten. Es ist nicht einfach (überhaupt nicht) mit bestehenden versicherungsmathematischen Annahmen zu kombinieren, und daher ist die Möglichkeit, die Preisgestaltung für eine bestimmte Zelle zu optimieren, nicht möglich. Versicherungsträger verlieren weltweit Milliarden von Dollar mit nicht optimierten Tarifen. Durch die Kombination dieser Daten auf einer einfachen Plattform verbringen Aktuare weniger Zeit mit der Erstellung von Modellen und Prozessen und mehr Zeit mit der Auswertung der Daten, um den Produktmitarbeitern die bestmöglichen Preise zu bieten. Sie können jetzt die Elastizität ihrer Kunden erkennen und Neugeschäft bewerten, um den Kompromiss zwischen Umsatz und Marge an den organisatorischen Zielen auszurichten.

Versicherungsmathematiker können jetzt mit anderen Teams zusammenarbeiten, Preisszenarien in Echtzeit mit ihren Kollegen abschließen und ihre versicherungsmathematische Beurteilung nutzen, um die finanzielle Leistung zu maximieren. Weniger Zeit für die Erstellung und Wartung von Modellen, mehr Zeit für Erkenntnisse zur Verbesserung von Umsatz und Marge.

Dort haben Sie die Ansichten eines professionellen Aktuars, des Gründers eines InsurTech-Führers und eines spezialisierten InsurTech-Softwareanbieters für den versicherungsmathematischen Beruf. Und es scheint, dass die Bedeutung der Rolle weit davon entfernt ist, das Ende des Aktuars vorherzusagen, sondern nur noch größer werden wird.

Der Autor Rick Huckstep ist Vorsitzender von The Digital Insurer und ein Hauptredner, strategischer Berater und Investor in Technologie-Startups.

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