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Moderne KI-Schadenprüfung mit xAI für alle Beteiligten verständlich machen

Jeremy Schieblon

Jeremy Schieblon | Eucon Digital GmbH

Die Digitalisierung schreitet insbesondere durch den Fortschritt von KI immer weiter voran. Bereits heute spielen KI-Modelle einen wesentlichen Faktor bei der Entscheidungsfindung.
Eucon nutzt seit Jahren erfolgreich KI-Systeme, um die Belegprüfung für die Versicherung und den Versicherten zu beschleunigen und zu erleichtern. Wie kann man die Entscheidungen dieser Systeme nun nachvollziehbar und logisch darstellen? Hier kommt Explainable Artifical Intelligence (xAI) mit Technologien wie SHAP zum Einsatz. SHAP erlaubt Eucon seinen Kunden genutzte Modell-Variablen und ihre Auswirkung für jede Vorhersage in der Belegprüfung genau zu erklären.
SHAP basiert auf Shapley Werten, die ein verlässliches theoretisches Fundament aus der Spieltheorie sind. Auf Basis dieser kann dem Kunden sowie dem Prüfer erklärt werden, welchen Einfluss z.B. das Fahrzeugalter auf die Vorhersage eines Modells hat. Dies bietet Potenzial für einen vollständig durchsichtigen Prozess für alle Beteiligten!


Jeremy Schieblon hat das Studium der Wirtschaftsinformatik an der Fachhochschule Münster mit dem Bachelor of Science abgeschlossen. Er schrieb seine Thesis bei der Eucon Digital GmbH und wurde anschließend als Data Scientist eingestellt, wo er zunächst die Bereiche Real Estate und Insurance Car betreute. Seit Juni 2021 kümmert er sich als Product Owner um die Steuerung und Organisation des Data Science Teams sowie der zugehörigen Projekte.

 

März 22 @ 14:05
14:05 — 14:50 (45′)

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