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

Die Altervorsorge 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?

Nachhaltige Altersvorsorge ist in Zeiten niedriger Zinsen eine große Herausforderung. Wir beschäftigen uns hier mit den Auswirkungen der Niedrigzinsphase auf Lebensversicherer und bAV-Anbieter und greifen Beispiele auf, die statt herkömmlicher Garantien auf Sicherheit durch kollektive Ausgleichsverfahren setzen.

SaaS-Lösungen versprechen vor allem Kostentransparenz und Kosteneffizienz. Wie könnte eine nutzungsabhängige Vergütung aussehen? Welche Preismodelle gibt es und welche Vorteile bietet diese Form der Vergütung?

Die IT-Systeme der Versicherer basieren zum Teil noch auf Plattformen, die den heutigen Anforderungen der Digitalisierung, wie z.B. SaaS nicht mehr gerecht werden. Welchen Nutzen und welches Risiko haben Versicherer?

Es werden fast 30 Prozent aller Versicherungen über Kreditinstitute verkauft. Allerdings geht es weniger um den klassischen Vertrieb von Versicherungsprodukten, sondern vielmehr um dessen Weiterentwicklung zu einem digitalen Bankvertrieb.

Viele Kunden sind an Servicenetzwerken interessiert, d.h. an digitalen Ökosystemen, deren Angebot weit über das reine Versicherungsprodukt hinausgeht. Digitale Ökosysteme eröffnen Versicherern enorme Wachstumschancen, davon sind Experten überzeugt.