Technische Realisierung eines intelligenten Diagnosesystems
Abdeckung Cat'sMotor für politische AnalysenAlgorithmen des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um das Anlagenportfolio eines Nutzers mit dem vorhandenen Versicherungsschutz abzugleichen, unter anderem mit diagnostischen Dimensionen:
- Erkennung von doppelter AbdeckungAufdeckung von Doppeldeckungen für dasselbe Risiko in mehreren Policen
- Frühzeitige Warnung vor RisikofehlanpassungenIdentifizierung von Klauseln, bei denen die Versicherungssumme in einem groben Missverhältnis zum Wert des Objekts steht (z. B. Unterschätzung des Wiederbeschaffungswertes einer Immobilie)
- Geografische RisikokartierungValidierung der Vollständigkeit der Rückstellungen für Naturkatastrophen in Verbindung mit LBS-Daten
Tatsächliche Betriebsdaten zeigen, dass 82%-Nutzer bei Systemtests Deckungslücken gefunden haben, wobei durchschnittlich 2,3 wichtige Risiken pro Familie nicht abgedeckt sind. Gleichzeitig sind 37%-Nutzer überversichert, wobei sie sich hauptsächlich auf den kleinen Teil der Kasko-Versicherung konzentrieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoverage Cat: Ein Instrument zur Optimierung des individuellen RisikosDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Policen-Optimierungsfunktion identifiziert überflüssige Versicherungsausgaben über 30%
