Risikobewertung für eine Versicherung

Ein Versicherungsunternehmen erkennt in Gutachterberichten automatisch Organisationen und deren Rollen, um diese hinsichtlich ihres Risikos zu bewerten.

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Unstrukturierte Daten aus Gutachterberichten werden auswertbar gemacht

Schnellere und effizientere Risikobewertung

Das „Risiko“ eines Unternehmens wird quantitativ messbar

Herausforderung

Ein Kunde möchte Organisationen hinsichtlich ihrer Rollen für betriebswirtschaftlich relevante Ereignisse bewerten. Es gibt hierzu lediglich einen großen Bestand an Gutachterberichten, in welchen die Ursachen und Verläufe dieser Ereignisse beschrieben werden.

Lösung

Verfügbare Ansätze zur automatisierten Erkennung und Extraktion von Organisationen und deren Rollen aus den vorliegenden Dokumenten durch Text Mining und Natural Language Processing (NLP) werden getestet und bewertet. Eine Nutzerschnittstelle zur Validierung der extrahierten Daten und zur Analyse der Organisationen wird entworfen.

Ergebnis

Ein nachhaltiges und skalierbares Datenmodell zur strukturieren Erfassung der relevanten Informationen ist vorhanden. Die zur Verfügung stehenden Methoden sind bewertet und ein konkreter Umsetzungsvorschlag ist entworfen.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Smart Kochen mit Thermomix

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Case Studie KI bei Munich Re

Data Operations bei der Munich Re

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