Auch wenn sich Anbietern mit der neuen Europarente PEPP zahlreiche Chancen eröffnen, erntet die neue Altersvorsorgelösung nicht nur Zuspruch. Woran entzündet sich die Kritik der Versicherungs- und Finanzbranche und wie lässt sich PEPP unter den gegebenen Bedingungen dennoch wirtschaftlich sinnvoll umsetzen?

ML-Modelle werden häufig als Black Box betrachtet, die aus Daten gute Vorhersagen  liefern, für diese aber keine nachvollziehbaren Erklärungen liefern. Wie kann die Vertrauenswürdigkeit und Interpretierbarkeit von ML-Modellen überprüft und sichergestellt werden kann?

Eine Absenkung des Höchstrechnungszinses ist als Reaktion auf die Entwicklung der Zinssätze auf den Finanzmärkten zu sehen. Welche Auswirkungen hat diese Entwicklung auf die Produktgestaltung in der Lebensversicherung?

In unseren FAQ zur Digitalen Rentenübersicht haben wir Ihnen die wichtigsten Fragen und Antworten zum Thema übersichtlich zusammengestellt.

Scrum, die Königin unter den agilen Methoden, verbindet Prinzipien der Selbstorganisation mit spezifischen Arbeitstechniken und einem agilen Mindset zu einem nachhaltigen Arbeitsmodell. Ist diese Methode agilen Projektmanagements mehr als eine Management-Mode?

Der zweite Teil unserer Blogpost-Reihe zur agilen Softwareentwicklung beschreibt wesentliche Elemente von Agilität und motiviert zur gesamthaften Einführung dieser im Zuge einer Transformation.

Agile Softwareentwicklung spielt auch für IT-Projekte in der Versicherungsbranche eine immer wichtigere Rolle. Die Blog-Reihe AGILITY.X vereint Beiträge, die verschiedene Facetten von Agilität betrachten. Die folgenden Thesen zur agilen SWE sollen ein Spektrum möglicher Diskussionsthemen aufzeigen.

Potenziellen Anbietern von PEPP öffnet sich ein höchst aussichtsreicher Markt: In den 27 EU-Mitgliedsstaaten leben rund 450 Millionen Einwohner. Um das Produkt EU-weit anzubieten, reicht eine einzige Zulassung der europäischen Aufsichtsbehörde EIOPA.

PEPP unterliegt strengen Auflagen. Welche regulatorischen Anforderungen müssen die potenziellen Anbieter erfüllen?

Maschinelles Lernen mit tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning) ist in zahlreichen Bereichen erfolgreich im Einsatz und geht im direkten Vergleich mit anderen Verfahren häufig als strahlender Sieger vom Platz. In manchen Fällen offenbart es jedoch unerwartete Schwächen. Eine Spurensuche.

PEPP (Pan-European Personal Pension Product) soll die Altersvorsorge auf europäischer Ebene stärken. Wie sehen die Rahmenbedingungen für die Europarente aus?

Die Altersvorsorge in Deutschland ist unübersichtlich und komplex. Eine Digitale Rentenübersicht soll Abhilfe schaffen und für Transparenz in der Alterssicherung sorgen. Was es damit auf sich hat, welche Kritik es gibt und was die europäischen Nachbarn machen, erfahren Sie hier.

Verfahren des maschinellen Lernens gibt es viele. Aber manchmal kommen gewisse Lernverfahren richtiggehend in Mode. Aktuell sehr populär ist das maschinelle Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen, das häufig unter dem Schlagwort Deep Learning daherkommt.

Maschinelles Lernen (ML) kann bekannte und neue Problemstellungen in der Versicherungsbranche lösen. Doch wie und warum funktioniert ML und worauf sollte man bei der Implementierung achten?

Die Versicherungsbranche setzt zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI). Wir stellen weitere konkrete Anwendungsfälle vor – u.a. aus den Bereichen Marketing, Produktentwicklung und Kundenkommunikation.

Wo wird Künstliche Intelligenz (KI) schon heute in der Versicherungsbranche eingesetzt? In den folgenden Beiträgen stellen wir ausgewählte konkrete Anwendungsfälle vor, ehe wir in weiteren Beiträgen auf den Einsatz von KI bei der Migration eingehen werden.

Kann man auf konventionelle Garantien verzichten und dennoch ein ausreichend hohes Niveau an Sicherheit in Kombination mit höheren Erträgen erreichen? Das Rentendesign „Maximal With-Profit“ verzichtet auf Garantien und bietet stattdessen durch Korridor-Glättungsmethoden eine neue Qualität an Sicherheit – und ermöglicht so riskantere Investitionen und höhere erwartete Renditen.

Schlagworte wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder Deep Learning werden häufig benutzt, teils synonym verwendet, aber nur selten näher erläutert. Bevor mögliche KI-Einsatzgebiete bzw. Use Cases in der Assekuranz vorgestellt werden, geht es zunächst einmal darum, die Begriffe zu definieren und voneinander abzugrenzen.

Wie lässt sich Cloud Computing technisch umsetzen? Welche Rolle spielen Docker-Container, Kubernetes und die “twelve-factor-app” auf dem Weg in die Cloud?