Der Programmierwettbewerb war eine großartige Gelegenheit, um das theoretische Wissen aus dem Studium direkt in der Praxis anzuwenden.

Die drei gängigsten Verdichtungsmethoden
Das Ziel des diesjährigen Wettbewerbs war es, dass die Studierenden mit Hilfe von KI (Künstlicher Intelligenz) neuartigen Machine-Learning-Lösungen innovative Ideen für das Verdichtungsproblem bei Versicherungsunternehmen entwickeln. Im Rahmen der Ausarbeitungen wurden alle drei in der Industrie bekannten und gängigen Verdichtungsmethoden von den Studierenden erarbeitet:

1. „K-means Clustering“ als Methode des unüberwachten Lernens, bei der die Versicherungspolicen in einem iterativen Verfahren in „ähnlichen“ Clustern zusammengefasst werden.
2. „Non-negative Least Squares“, ein auf der Methode der Kleinste-Quadrate-Regression basierendes Verfahren, das zusätzlich um eine Komponente erweitert wird, die sicherstellt, dass die Gewichte von Versicherungspolicen nicht negativ werden.
3. „Simplex-Methode“ zur Lösung des Problems mit Hilfe der Linearen Optimierung, bei der einer der gängigen Solver in Python bzw. R eingesetzt wird

„Simplex Methode“ it is!
Obwohl die letzte Methode die älteste der drei ist – der Lösungsansatz geht auf die Arbeiten von Dantzig und von Neumann in den 1940er Jahren zurück – liefert sie für Deloittes Zwecke die beste Lösung. Dabei ist es das Ziel, möglichst wenige Versicherungspolicen auszuwählen, sodass eine geeignete Linearkombination von ihnen den Gesamtbestand innerhalb vorgegebener zulässiger Abweichungen approximiert.

Die Erwartungen der Studierenden wurden übertroffen
Eine der Hauptgewinnerinnen Nichele Thang äußerte sich sehr positiv zur Veranstaltung:

„Die Ausschreibung des Programmierwettbewerbs hatte mein Interesse sofort geweckt. Ich sah darin eine großartige Gelegenheit, mein theoretisches Wissen, das ich während des Studiums erworben habe, in der Praxis anzuwenden. Meine Erwartungen an die Veranstaltung waren dementsprechend hoch und ich hatte das Ziel möglichst viel mitzunehmen. Diese Erwartungen wurden übertroffen! Ich konnte mein Wissen in diversen Gebieten erweitern und habe gleichzeitig ein großes Interesse für neue Themen entwickelt. Trotz der Tatsache, dass es nicht immer so geklappt hat wie wir es uns vorgestellt hatten, hat es mir Spaß gemacht, gemeinsam als Team nach Lösungsansätzen zu suchen, diese zu implementieren und mit Ansätzen auch mal zu scheitern. Es freut mich umso mehr, wenn unsere Lösung einen Beitrag zur Weiterentwicklung des DGO ML-Tools leisten kann.“

Nichele wird nun auch ihre Bachelorarbeit in diesem Gebiet schreiben, was uns sehr freut. Es ist schön zu sehen, dass unsere Programmierwettbewerbe Studierende so nachhaltig inspirieren – genau das ist eines unserer Ziele!

Tolle Preise für die Gewinnerteams
Der Forscherdrang und die Kreativität sowie Beharrlichkeit der teilnehmenden Studierenden hat sich auf jeden Fall ausgezahlt, denn die Gewinnerteams durften sich über tolle Preise freuen. Deloitte hat vier Teams mit insgesamt sieben Teilnehmenden mit einem Preisgeld von 6.750 Euro ausgezeichnet. Die Preisverleihung fand Mitte März in Deloittes Office in Köln statt.

Wir freuen uns schon jetzt auf den Programmierwettbewerb in 2024 und sind gespannt, bei welchen Herausforderungen der Versicherungsbranche uns die Studierenden beim nächsten Mal unterstützen werden!

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