Actuarial Data Science : : Maschinelles Lernen in der Versicherung / / Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Axel Kiermaier, René Külheim, Wiltrud Weidner.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DG Plus DeG Package 2021 Part 1
• VerfasserIn: Seehafer, Martin,; Kiermaier, Axel,; Külheim, René,; Nörtemann, Stefan,; Offtermatt, Jonas,; Transchel, Fabian,; Weidner, Wiltrud,
• Place / Publishing House: Berlin ;, Boston : : De Gruyter, , [2021]; ©2021
• Year of Publication: 2021
• Language: German
• Series: De Gruyter STEM
• Physical Description: 1 online resource (X, 370 p.)
• Other title: 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 --; Stichwortverzeichnis
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783110659344; 9783110750706; 9783110753776; 9783110753837
• DOI: 10.1515/9783110659344
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Axel Kiermaier, René Külheim, Wiltrud Weidner.

Actuaries, business mathematicians and IT specialists in corresponding companies are increasingly confronted with new requirements in the areas of IT automation, data management, machine learning / AI and data security, which are not covered by their previous basic mathematical and scientific training. The authors (specialists and certified DAV teachers) provide a fundamental introduction to these topics. Neben 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.