Deloitte Grouping Optimizer Machine Learning 

Machine-Learning-Methoden für die Versicherungsindustrie

Die Versicherungsindustrie durchläuft einen massiven Wandel. Sie sieht sich vielfältigen Herausforderungen gegenüber, wie beispielsweise IFRS 17, Solvency II Überarbeitung oder MCEV Berechnungen. Global erkennen die Versicherer insbesondere weiteres Optimierungspotenzial bei ihrer Datenverarbeitung und -aufbereitung. Machine-Learning-Methoden können genau hier ansetzen und dabei unterstützen, bestehende Vorgehensweisen entsprechend flexibel anzupassen, um adäquat und effizient auf Neuerungen und aktuelle Anforderungen zu reagieren.

Zur Bestandsverdichtung von sehr großen Datenmengen haben wir auf Basis unseres Vorgängerproduktes, dem „Deloitte Grouping Optimizer“, nunmehr den Deloitte Grouping Optimizer Machine Learning entwickelt. Diese Lösung haben wir unter Zugrundelegung unserer Erfahrungen und mit Hilfe neuester Technologien programmiert. Der DGO ML kann innerhalb Ihrer individuellen IT-Architektur eingesetzt werden. Sie führen die Bestandsverdichtung selbst durch. 

Reduktion der Laufzeiten Ihrer aktuariellen Projektionen

Hocheffizient und zuverlässig wird eine möglichst kleine, jedoch repräsentative Auswahl von Versicherungsverträgen (Model Points) ermittelt, welche die Struktur ihres individuellen Gesamtbestandes reflektiert. Dies versetzt Sie als Anwender in die Lage, aktuarielle Berechnungen lediglich für diese ausgewählten Model Points durchführen zu können, ohne jedoch an Qualität der Resultate zu verlieren. Dadurch kommt es regelmäßig zu einer signifikanten Reduktion der Laufzeiten Ihrer aktuariellen Projektionen.

Der gesamte DGO ML-Prozess ist grundsätzlich so gestaltet, dass er die hohen Anforderungen diverser Bilanzierungsstandards an die Nachvollziehbarkeit erfüllt.

Die Erfahrungen unserer nationalen und internationalen DGO ML Kunden zeigen: Die Aktuarinnen und Aktuare in ihrem Unternehmen können somit mehr Zeit in wichtige Analysen der Ergebnisse investieren und diese ausgiebig mit anderen Fachbereichen erörtern.

Ihnen steht eine besonders benutzerfreundliche grafische Oberfläche zur Verfügung, welche Ihnen einen intuitiven Umgang mit dem DGO ML ermöglicht. Der Verdichtungsprozess mit DGO ML ist vollautomatisiert durchführbar.

Vielseitige Untertsützung durch DGO ML

Der DGO ML unterstützt Sie unter anderem mit Blick auf die Segmentierungsanforderungen von IFRS 17 sowie das Einhalten der Berichtsfristen nach Solvency II und der Fristen Ihres Fast Closes. Die reduzierten Laufzeiten Ihrer aktuariellen Modelle bieten mehr Raum für ein sachgemäßes Asset Liability Management.

Gerne unterstützen wir Sie bei Ihren Fragestellungen und führen zielgerichtet eine individuelle Testverdichtung für Sie durch.