03663nam 22005175 450 991055423400332120231110234734.03-11-065934-410.1515/9783110659344(CKB)4100000011689938(DE-B1597)522023(DE-B1597)9783110659344(OCoLC)1232276116(MiAaPQ)EBC6458271(Au-PeEL)EBL6458271(EXLCZ)99410000001168993820210125h20212021 fg gerur|||||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierActuarial Data Science Maschinelles Lernen in der Versicherung /Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Axel Kiermaier, René Külheim, Wiltrud WeidnerBerlin ;Boston : De Gruyter, [2021]©20211 online resource (X, 370 p.)De Gruyter STEM3-11-065928-X Frontmatter -- Vorwort -- Inhalt -- 1 Actuarial Data Science – Business Cases -- 2 Crashkurs in Data Mining Anwendungen -- 3 Neue Versicherungsprodukte -- 4 Tools, Sprachen, Frameworks -- 5 Informationstechnologie -- 6 Mathematische Verfahren -- 7 Korrelation und kausale Inferenz -- 8 Data Mining -- 9 Gesellschaftliches Umfeld -- A Appendix -- Nachwort & Danksagungen -- Literatur -- StichwortverzeichnisNeben den klassischen Tätigkeitsfeldern der Versicherungsmathematik wie Produktentwicklung und Bilanzierung wird der praktisch tätige Aktuar zunehmend mit neuen Anforderungen aus IT-Automatisierung, Datenmanagement und weiteren spannenden Aufgaben aus den Bereichen Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz betraut. Das vorliegende Buch bietet eine Einführung in Data-Science-Anwendungen in der Versicherungsbranche (= Actuarial Data Science). Es richtet sich an (werdende) Aktuare und allgemeiner an alle quantitativ im Finanz- und Versicherungsbereich Tätigen und Studenten, die sich einen Einblick in die eingesetzten Konzepte und Technologien verschaffen möchten. Neben den mathematisch-technischen Grundlagen werden auch mögliche Auswirkungen auf die Organisationsstruktur der Unternehmen sowie Fragen aus dem gesellschaftlichen Umfeld einschließlich Datenschutz ausführlich diskutiert. Aufgrund der Wichtigkeit dieser Themen hat die Deutsche Aktuarvereinigung e.V. (DAV) entschieden, sie in das Programm für Aus- und Weiterbildung der Aktuarinnen und Aktuare zu integrieren. Die sieben Autoren dieses Buches sind allesamt Dozenten in diversen Lehrveranstaltungen der Deutschen Aktuar Akademie (DAA) im Themenfeld Actuarial Data Science.De Gruyter STEM BUSINESS & ECONOMICS / Information ManagementbisacshBUSINESS & ECONOMICS / Information Management.Seehafer Martin, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut1219112Kiermaier Axel, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autKülheim René, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autNörtemann Stefan, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autOfftermatt Jonas, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autTranschel Fabian, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autWeidner Wiltrud, authttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autDE-B1597DE-B1597BOOK9910554234003321Actuarial Data Science2819080UNINA