Diensten Data Analytics Machine Learning

Machine Learning

Wat is machine learning?

Machine learning algoritmes zijn het brein achter elk Artificial Intelligence system. Dankzij machine learning kan een systeem leren op basis van voorbeelden en daarna handelen op basis van nieuwe informatie. Een bekend voorbeeld van een machine learning algoritme is de app op uw telefoon die automatisch foto’s kan categoriseren op basis van het object dat er op staat. Daar waar het herkennen van een hond of een kat voor een mens een peulenschil is, zijn computers hier lange tijd notoir slecht in geweest. De modellen om dit soort taken met succes uit te voeren bestaan al vele decennia, maar de laatste tien jaar beschikken we over de data en de computerkracht om dit soort toepassingen op grote schaal in de praktijk te brengen (Data Analytics).

Voorspelkracht vs. black box

Machine learning modellen danken hun populariteit aan de kracht waarmee ze vaak (maar zeker niet altijd) voorspellingen kunnen doen. Hun grote honger naar data blijkt in de praktijk steeds gemakkelijker te stillen. Als nadeel van machine learning gold lange tijd hun “black box” karakter: het was moeilijk uit te leggen hoe het algoritme tot bepaalde besluiten was gekomen. Gelukkig is er ook op dit vlak sprake van voortschrijdend inzicht: er komen steeds betere methoden voorhanden om de black box te openen en er in te kijken. Dat is vooral in de financiële sector van groot belang waar aan externe partijen, zoals de toezichthouder, inzichtelijk gemaakt moet kunnen worden hoe en waarom er tot bepaalde uitkomsten is gekomen.

Machine learning binnen de waardeketen van een verzekeraar

Machine learning levert een waardevolle bijdrage aan nagenoeg elke fase binnen de waardeketen. Zie onderstaande figuur als voorbeeld voor een verzekeraar:

Machine Learning in het actuariaat

  • Marketing & Targeting: machine learning om klantsegmenten te creëren en diepgaander inzicht in klantgedrag te verkrijgen en zo commerciële activiteiten effectiever te maken;
  • Pricing & Reserving: machine learning om tarieven beter te differentiëren, inzicht te krijgen in performance en commerciële benchmarking uit te voeren;
  • Acceptatie: machine learning om inzicht te krijgen in extreme risico’s in de portefeuille en hier tijdig actie op te ondernemen;
  • Claims handling & Fraude detectie: machine learning om claimprocessen te vereenvoudigen, klantvriendelijker te maken, te optimaliseren en schadelast te reduceren;
  • Royement: machine learning om vroegtijdig risico op opzegging van polissen te detecteren en hier proactief op te reageren.

Waarom Triple A voor machine learning?

De belangrijkste opdrachtgevers van Triple A – Risk Finance zijn verzekeraars, banken, pensioenfondsen en werkgevers. Hier hebben we een diepgaande domeinkennis. Onze data scientists echter zijn niet branchegebonden. Feitelijk kunnen we op basis van vrijwel alle data zinnige en vaak verrassende inzichten verschaffen. Daarbij zijn wij ook in staat om te duiden wat de oplossing in financiële zin voor ú oplevert.

Geïnteresseerd? Neem contact op
Onze oplossingen voor Machine Learning
Aanpak schadelastbeheersing

Schadelastbeheersing

Als verzekeraar wilt u meer rendement uit uw portefeuille halen en breder kijken dan alleen de pricing. De concurrentie in de verzekeringsmarkt neemt immers toe, en dat zet druk op uw premies en winstgevendheid.
Asset Liability Management (ALM) studie

Premiestelling Schadeverzekeraars

De schadeverzekeringsmarkt krimpt en de binnen en –buitenlandse concurrentie neemt toe. Daardoor is de premiestelling van uw verzekeringsproducten cruciaal om in de race te blijven.
Portefeuillemonitor

Portefeuillemonitor

Continu en actueel inzicht in de prestaties van uw portefeuille zijn cruciaal voor een sterke concurrentiepositie. Vergroot de wendbaarheid van uw organisatie met de Triple A Portefeuillemonitor.

Forward looking scenario’s

Onze unieke forward looking scenario’s stellen opdrachtgevers in staat om op basis van realistische data een lange termijnvisie te ontwikkelen.
URM betekenis

Data Driven Continuous Improvement

Onze Data Driven Continuous Improvement propositie helpt u bij het nemen van strategische beslissingen op basis van datagedreven inzichten. Alle processen uit uw waardeketen kunt u hiermee optimaliseren en efficiënter inrichten.
Alle oplossingen
Neem contact met mij op

© 2019 AAA Riskfinance. Alle rechten voorbehouden.