Daten in der Versicherungsbranche
Versicherungsdaten: Aktuariats- und Schadendaten, Telematik und neue Risikosignale, Betrugserkennung sowie Governance und Fairness von Pricing-Modellen.
Dieser Block baut Datenkompetenz speziell für die Versicherungsbranche auf, in der Underwriting, Pricing, Schadenbearbeitung und Reservierung von Datenqualität und Datenstruktur abhängen. Sie lernen, wie sich zentrale Datenkonzepte (Strukturierung, Lineage, Integration) auf Vertrags-, Schaden- und Aktuariatsdaten anwenden lassen, und kartieren anschließend die wichtigsten Datenquellen der Branche, von Policenverwaltungssystemen über Telematik bis zu externen Auskunfteien, samt der Qualitätsmetriken und Analytics-Benchmarks, mit denen sie beurteilt werden. Zum Schluss betrachten Sie die Datenschutzregeln, Governance-Frameworks und Audit-Praktiken, die Versicherungsdaten compliant und verlässlich halten, einschließlich Consent Management für sensible Gesundheits- und Verhaltensdaten. Ziel ist praktische Kompetenz: zu wissen, welche Daten existieren, wie man sie beurteilt und wie sie kontrolliert werden.
Was Sie beherrschen werden
- Die zentralen Datentypen und Datenflüsse in Underwriting, Schaden, Pricing und Reservierung kartieren
- Wichtige Versicherungsdatenquellen identifizieren und bewerten, darunter PAS, Schadensysteme, Telematik und externe Auskunfteien
- Datenqualitätsmetriken und Analytics-Benchmarks anwenden, um Datensätze für Aktuariats- und Underwriting-Modelle zu beurteilen
- Eine grundlegende Checkliste für Data Governance und Audit im Einklang mit den Datenschutzvorgaben der Versicherungsbranche entwerfen oder prüfen
Schlüsselbegriffe
Module
Behandelt zentrale Datentechniken, angewandt auf aktuarielles Pricing, Telematik, Betrug und Model Fairness.
Behandelt das Mapping, Scoring und Benchmarking von Datenqualität, Lineage und Maturity im Versicherungsbereich.
Behandelt Datenschutzregeln, Consent-Ketten, Governance-Gremien und Audits für Versicherer.
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