Auftraggeber
Die Baloise Versicherung AG ist ein führender internationaler Versicherungs- und Finanzdienstleister mit Hauptsitz in Basel, Schweiz. Die Baloise bietet ein breites Spektrum an Dienstleistungen an, einschliesslich Sach-, Lebens- und Krankenversicherungen sowie Vermögensverwaltung. Das Data Lab ist eine Einheit innerhalb der Baloise, die sich mit der Nutzbarmachung von Unternehmens-Daten befasst.
Ausgangslage
Das Data Lab der Baloise wollte das bestehende datengetriebene System der Erkennung von Versicherungsbetrugsverdachtsfällen bei Motorfahrzeugen im Hinblick auf relevante Zielgrössen optimieren. Für dieses Vorhaben wurde LogiLab beauftragt, das Data Lab mit seiner Expertise im Bereich der mathematischen Modellierung zu unterstützen und im Rahmen eines gemeinsamen Projekts basierend auf dem existierenden Ansatz ein verbessertes Modell-Framework zu entwickeln.
Lösung
In Zusammenarbeit zwischen dem Data Lab der Baloise und LogiLab wurde ein adaptives, selbstlernendes mathematisches Modell-Framework basierend auf einem gewichteten regelbasierten Ansatz in Kombination mit Machine Learning Modellen entwickelt. Dieses Framework ist in der Lage, das Betrugsverdachtserkennungs-System nach unterschiedlichen Zielgrössen, wie z.B. eine maximale Betrugsverdachtserkennungsrate oder maximale potenziell erwartete Einsparungen, zu optimieren.
Ergebnis
Analysen des neu entwickelten Modell-Frameworks anhand historischer Daten zeigten eine rund 65% höhere Erkennungsrate von Betrugsverdachtsfällen innerhalb der Top 20% der verdächtigsten Fälle gegenüber dem aktuellen Ansatz. Nach den vielversprechenden Tests wird derzeit das neue Framework in das operative Geschäft implementiert.
