Angebote der SAPS
Teilnahmebestätigung — Workshop (online), 1070 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Einführung in die Statistik-Software R zur Datenanalyse
Seit ihrer Entwicklung in den 1990er Jahren hat sich die frei verfügbare Programmierumgebung und -sprache R (https://www.r-projekt.org/) zunehmend zur Standardanwendung für statistische Fragestellungen und Datenanalysen in Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. Die Gründe für die zunehmende Verwendung von R auch in der Versicherungsbranche sind zahlreich, u.a.:
- Durch die Leistungsstärke und die kurzen Innovationszyklen der Programmiersprache bei der Anwendung von Verfahren der Statistik und Datenanalyse (vor allem auch im Bereich des Machine Learnings) ist R insbesondere in diesem Bereich oft das Mittel der Wahl für Statistiker und Data Scientists weltweit.
- Aufgrund der gegenüber herkömmlichen Anwendungen (z.B. MSExcel®, MSAccess®, etc.) überlegenen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung, ist R auch für klassische aktuarielle Einsatzgebiete (Bestandsprojektionen, Datenaufbereitung, uvm.) eine interessante Alternative.
- 02., 03., 09. und 10. April 2025, jeweils 8:30 Uhr bis 12:30 Uhr+++ Der Workshop ist ausgebucht – bei Interesse melden Sie sich bitte trotzdem an. Wir führen eine Warteliste und melden uns bei Ihnen sobald der Workshop erneut durchgeführt wird. +++
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Intensivkurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Intensivkurs richten wir unseren Fokus auf das sog. Modelltuning für die im Basiskurs vorgestellten Data-Analytics-Verfahren. Nach kurzen Wiederholungen der einzelnen Modelle zur Auffrischung für die Verwendung im weiteren Workshop vermitteln wir, wie in einem einheitlichen automatisierten Prozess eine Fülle an verschiedenen Data-Analytics-Verfahren trainiert, optimiert und miteinander verglichen werden, um ein bestmögliches Vorhersagemodell herzuleiten. Dazu wird aufgezeigt, wie das Modelltraining der verschiedenen Modelle samt der daten-, anwendungs- und modellgetriebenen Datenvorverarbeitung übergreifend in konsistente Validierungsstrategien und -kriterien eingebettet wird. Zentraler Bestandteil des Kurses sind dabei die Bedeutung und Wechselwirkung der Hyperparameter der Modelle sowie die verschiedenen Möglichkeiten und das grundsätzliche performante Vorgehen beim Modelltuning. Weiterer Fokus des Intensivkurses sind grafische Möglichkeiten, die Güte der entstandenen Modelle zu vergleichen und die Einflüsse einzelner Merkmale approximativ zu erklären. Bei all diesen Aspekten (Datenaufbereitung, Modellkalibrierung, Hyperparametertuning, Visualisierungen etc.) kann der Einsatz von Generative AI hilfreich und effizienz-steigernd sein. Termin:
- 16. - 17. September 2025
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Basiskurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Basiskurs geben wir einen Überblick über innovative Methoden in der modernen Datenanalyse und stellen die allgemeine Vorgehensweise sowie die relevanten Verfahren zur Vorhersagemodellierung vor. Alle im Kurs behandelten Modelle werden sorgfältig und vollständig vorgestellt und nicht als bekannt vorausgesetzt. Neben den methodischen Grundlagen und Funktionsweisen werden zu allen Modellen die jeweiligen Eigenheiten im Umgang bei der Modellierung, die konkreten Datenanforderungen sowie Vor- und Nachteile aufgrund der zugrundeliegenden Theorie und der praktischen Erfahrung der Dozenten erläutert. Anhand einer didaktisch schrittweise durchgeführten Einführung in die Modelle erfolgt dabei auch die Erarbeitung allgemeiner theoretischer und praktischer Grundlagen und Konzepte in Data Analytics (wie z.B. Overfitting) sowie die gezielte Besprechung von notwendiger Datenvorverarbeitung und möglichen Validierungskriterien. Daneben gehen wir auf die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung von KI (Generative AI) in diesem Zusammenhang ein. Termin:
- 21. - 22. Mai 2025