Die Siegerin der Data-Science-Challenge 2021 steht fest. Sie heißt Michaela Baumann.
Die diesjährige Data Science Challenge der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) beschäftigte sich mit der Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen und Tools. Die Siegerin heißt Michaela Baumann. Die Mathematikerin wurde für ihre sehr gut visualisierte und erkenntnisreiche explorative Analyse eines Datensatzes mit Kfz-Schäden unter dem Titel "R-Notebook Interpretable Machine Learning" von der Jury ausgezeichnet.
Baumann ist Data Scientist im Analytics Competence Center der Nürnberger Versicherung. Zuvor war sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Angewandte Informatik der Universität Bayreuth und hat dort auch promoviert. Sie hat Mathematik und Wirtschaftsmathematik studiert.
Digitalisierung kann die Datenqualität erhöhen
Mit der Data-Science-Challenge will die DAV aktiv die Auseinandersetzung mit Data-Science-Fragen und Machine-Learning-Methoden in der aktuariellen Arbeit unterstützen. Die Digitalisierung ermöglicht es, Daten unterschiedlichster Quellen und in unterschiedlichsten Formaten universeller nutzbar zu machen und so die Datenqualität zu erhöhen.
Entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg
„Der daraus resultierende effektive und effiziente Einsatz von Daten ist für die Versicherungsunternehmen einer der entscheidenden Faktoren für den Geschäftserfolg. Umfangreichere Daten und Datendimensionen ermöglichen existierenden Modellen bessere und genauere Erkenntnisse“, verdeutlicht Daniela Rode, DAV-Vorstandsmitglied und Leiterin des Ausschusses Actuarial Data Science.
Nach Ansicht der DAV müssen Aktuarinnen und Aktuare mit ihrem entsprechenden Fachwissen einen angemessenen und verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten und Informationen als Basis für mathematische Modelle sicherstellen. Die dynamische Entwicklung im Feld der Wissenschaft des Datenverständnisses hat die DAV laut eigener Aussage schon früh erkannt und die Relevanz der aktuariellen Arbeit im Data-Science-Umfeld 2018 mit der Gründung der Fachgruppe ADS unterstrichen.
Koordiniert Aus- und Weiterbildung der DAV im Bereich Data Science
Heute koordiniert der DAV-Ausschuss Actuarial Data Science die Aus- und Weiterbildung der DAV im Bereich Data Science. Zudem erarbeitet der Ausschuss Richtlinien und Standards für die Anwendung von Data-Science-Methoden wie Maschinelles Lernen für die Aktuarinnen und Aktuare im Versicherungs- und Finanzbereich.
Quelle: DAV
Autor(en): versicherungsmagazin.de
