ANWENDUNG23. Oktober 2019

SAS unterstützt Versicherungen: Mit KI Versicherungsbetrug auf der Spur

karenroach/bigstock.com

Der britische Versicherer Admiral nutzt eine SAS-Lösung, die auf der Basis von Machine-Learning-Fähigkeiten und künstlicher Intelligenz Versicherungsbetrug aufdecken soll. Dazu setzen Ermittler auf einen zentralen Hub und Datenaustausch innerhalb des Unternehmens. Auf diese Weise kommt der britische Versicherungskonzern alleine innerhalb von 12 Monaten auf eine eingesparte Schadenssumme von über 31 Millionen Pfund.

SAS, Anbieter von Lösungen im Bereich Analytics und künstliche Intelligenz (KI), erweitert seine analytische Plattform, um Unternehmen eine automatisierte und dadurch effizientere KI-Nutzung zu ermöglichen. Die aktualisierte SAS Platform bietet automatisiertes Datenmanagement und Machine Learning sowie moderne Features zur Dateninterpretation.

Zu den Unternehmen, die bereits heute auf Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz von SAS setzen, gehört der britische Versicherer Admiral. Das Unternehmen hat dabei Betrugs-Portale eingerichtet, die eine manuelle Bearbeitung obsolet machen. Das spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern führt sogar dazu, dass mehr Fälle von Versicherungsbetrug denn je erkannt werden. Alle Ermittler und Analysten nutzen nun einen zentralen Hub, tauschen Informationen innerhalb des Unternehmens aus und setzen modernste Analytics ein, um Betrugsversuche zu erkennen und zu bekämpfen. Dank dieses Ansatzes konnte Admiral alleine in den letzten zwölf Monaten Verluste von mehr als 31 Millionen Pfund verhindern, von denen sechs Millionen Pfund auf Einsparungen bei betrügerischen Schadensansprüchen entfielen.

Admiral kämpft mit SAS gegen Versicherungsbetrug

Damit reagiert Admiral auf ein weitverbreitetes Problem im britischen Versicherungswesen. Laut Cifas, dem größten britischen Dienstleister für Betrugsprävention, ist die Zahl betrügerischer Anträge im Jahr 2018 um 27 Prozent gestiegen, bei Fahrzeugversicherungen waren es sogar 45 Prozent.

Wir haben eine Analytical Engine von SAS zur Betrugsbekämpfung eingesetzt, die sich verschiedener Techniken bedient, inklusive automatisierter Geschäftsprozesse, Machine Learning, KI, Text Mining, Datenbankrecherchen, Anomalie-Erkennung und Netzwerkanalyse. So können wir Forderungen, die dazugehörigen Institutionen und entsprechende soziale Netzwerke automatisch bewerten. Dieser Prozess stärkt die Zusammenarbeit von Analytics und Betrugsbekämpfung nachhaltig.“

Sarah Lang, Head of Business Analytics bei Admiral

Eine permanente Feedback-Schleife stellt zudem sicher, dass der Prozess permanent aktualisiert wird, so dass man mehr Betrugsfälle schneller erkennen und gleichzeitig die Customer Experience verbessern könne.

Advanced Analytics – auch für Open Source

Die neueste Version von SAS Viya, die auf der SAS-Plattform aufsetzt, stellt Data Scientists und Business-Anwender ab dem vierten Quartal 2019 erweiterte KI- und Advanced-Analytics-Verfahren bereit. Zu den Verbesserungen gehört ein intelligenter Prozess, bei dem zahlreiche bisher manuelle, komplexe Schritte für die Datenaufbereitung und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen automatisch ablaufen. Von Data Wrangling über Feature Engineering bis hin zur Auswahl der geeigneten Algorithmen – SAS automatisiert den gesamten Analytics Lifecycle.

adrian825 / Bigstock

Für größtmögliche Transparenz generiert die Software eine visuelle Pipeline und beseitigt so die „Blackbox“, innerhalb derer Automatisierungsprozesse normalerweise ablaufen. Dank Natural Language Generation werden die Ergebnisse zudem in leicht verständlichen Begriffen präsentiert, die sich gut auswerten lassen. Ist ein Modell fertiggestellt, kann es mit einem einzigen Klick bereitgestellt werden.

Um den Einsatz von KI-Lösungen weiter zu demokratisieren, basiert der automatische Modellierungsprozess auf einer REST API. Das unterstützt bei der individuellen Anpassung von Geschäftsanwendungen auf Basis von SAS Analytics. Anwender können auf diese Weise zudem ganz einfach Open Source Code integrieren und ihre Analysen mit SAS erweitern – und haben somit weiteren Handlungsspielraum. Außerdem wird Machine Learning für Empfehlungen zur Datentransformation eingesetzt, um die Aufbereitung so effizient wie möglich zu gestalten.

Kooperation mit IBM zur Bekämpfung von Versicherungsbetrug

Das neue Release von SAS Viya wird erstmals auf einer IBM POWER9-Chiparchitektur laufen. Damit werden alle Funktionen von SAS Viya unterstützt, einschließlich einer GPU-Beschleunigung für Machine Learning, Deep Learning sowie KI-Training und -Inferencing. Ein weiterer Vorteil ist eine erhöhte Flexibilität, dank der SAS Workloads auf sämtlichen Cloud-Plattformen ausgeführt werden können.

SAS und IBM arbeiten seit mehr als 40 Jahren zusammen. Einige der komplexesten Herausforderungen im Hinblick auf Algorithmen haben wir gemeinsam gelöst. IBM Power Systems bietet einen Mehrwert für gemeinsame Kunden, deren geschäftliche Herausforderungen nicht nur SAS Analysen, sondern auch einen hohen Datendurchsatz erfordern.“

Ken Gahagan, Senior Director Compute Services for R&D, SAS

tw

 

 
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