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Dein Update zur Digitalisierung der Versicherungsbranche.
In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Michael Ammann, Chief Underwriting Officer & Chief Data Scientist bei Simpego.
Simpego ist ein Start-up-Versicherer aus der Schweiz. Sie sind seit fünf Jahren am Markt. Das Unternehmen versichert u. a. Gebäude und Fahrzeuge.
Ich war auf der Excelerate 2023. Dabei handelt es sich um ein Event für Versicherer, veranstaltet von Earnix. Dort habe ich Michael Ammann von Simpego getroffen. In dieser Episode sprechen wir darüber, wie Simpego Künstliche Intelligenz verwendet, um ihr Pricing zu bestimmen.
Bei so übersättigten Märkten wie der KFZ-Versicherung geschieht Differenzierung fast nur noch über den Preis, das bestätigt auch Michael. Bei Simpego findet das auf Basis zahlreicher Faktoren wie Automodell, Wohngegend, Fahrerdaten, sozio-ökonomischer Zahlen uvm. statt. Michael spricht von “einer halben Million” Datenpunkten und etwa 100 Parametern, die hier zum Einsatz kämen. Selbst bei großen Versicherern seien es indes nur 20 bis 30. Das Training der KI dauere etwa eine Woche. Mithilfe der Machine-Learning-Modelle ließen sich schlussendlich individualisierte Preise für jeden Versicherten berechnen.
Links in dieser Ausgabe
#ki #startup #innovation #versicherungen
Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.
By Insurance MediaDein Update zur Digitalisierung der Versicherungsbranche.
In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Michael Ammann, Chief Underwriting Officer & Chief Data Scientist bei Simpego.
Simpego ist ein Start-up-Versicherer aus der Schweiz. Sie sind seit fünf Jahren am Markt. Das Unternehmen versichert u. a. Gebäude und Fahrzeuge.
Ich war auf der Excelerate 2023. Dabei handelt es sich um ein Event für Versicherer, veranstaltet von Earnix. Dort habe ich Michael Ammann von Simpego getroffen. In dieser Episode sprechen wir darüber, wie Simpego Künstliche Intelligenz verwendet, um ihr Pricing zu bestimmen.
Bei so übersättigten Märkten wie der KFZ-Versicherung geschieht Differenzierung fast nur noch über den Preis, das bestätigt auch Michael. Bei Simpego findet das auf Basis zahlreicher Faktoren wie Automodell, Wohngegend, Fahrerdaten, sozio-ökonomischer Zahlen uvm. statt. Michael spricht von “einer halben Million” Datenpunkten und etwa 100 Parametern, die hier zum Einsatz kämen. Selbst bei großen Versicherern seien es indes nur 20 bis 30. Das Training der KI dauere etwa eine Woche. Mithilfe der Machine-Learning-Modelle ließen sich schlussendlich individualisierte Preise für jeden Versicherten berechnen.
Links in dieser Ausgabe
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