06.05.2020 - 10:56

Kfz-Versicherung und Big Data

Hat riskantes Fahrverhalten einen Einfluss auf den Schadenbedarf in der Kfz-Versicherung? Dies untersuchte Wirtschaftsmathematik-Studentin Annika Ziegler im Rahmen ihrer Bachelorarbeit an der Hochschule Koblenz auf Basis von Telematikdaten zum Fahrverhalten eines Fahrers.

Aus aufgezeichneten Geschwindigkeiten oder Beschleunigungen, erstellte sie ein Modell, mit dem der erwartete Schadenbedarf eines Fahrers ermittelt werden kann. Die 23-jährige Studentin des Fachbereichs Mathematik und Technik am RheinAhrCampus in Remagen erforschte in ihrer Bachelorarbeit „Big Data Analyse von Telematikdaten auf Basis von Heatmaps“, inwiefern verschiedene Parameter des Fahrverhaltens den Schadenbedarf in einer KfZ-Versicherung beeinflussen.

Annika Ziegler stellte die Telematikdaten zunächst in Form von sogenannten Heatmaps – einer zweidimensionalen Darstellungsform des Geschwindigkeits- und Beschleunigungsverhaltens eines Fahrers – dar. Aus diesen Heatmaps wurden im Anschluss charakteristische Fahrprofile herausgearbeitet, welche dann für ein verallgemeinertes lineares Modell verwendet wurden.

„Im Rahmen meiner Arbeit wurde deutlich, dass es möglich ist, mithilfe der von mir erstellten Heatmaps Rückschlüsse über den Schadenbedarf des Fahrers zu erhalten“, erklärt Annika Ziegler. Nach erfolgreichem Abschluss ihrer Bachelorarbeit studiert Ziegler nun Applied Mathematics im Master – ebenfalls am RheinAhrCampus der Hochschule Koblenz. Neben ihrem Studium arbeitet die junge Frau außerdem als Werkstudentin bei der Beratungsgesellschaft Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) für Schaden- und Unfallversicherungen, mit der die Zusammenarbeit erfolgte.

Annika Ziegler untersuchte in ihrem Modell die drei Merkmale Geschwindigkeit, Beschleunigung und Querbeschleunigung. „Vielversprechend wäre es, auch den Straßentyp zu berücksichtigen. Ob ein Fahrzeug zum Beispiel auf der Autobahn, im Kreisverkehr oder in populationsstarken Gegenden unterwegs ist, kann die Bewertung der Fahrdaten in Einzelfällen noch einmal deutlich verändern.“ Außerdem könne das Modell durch Kombination mit klassischen Tarifierungsmerkmalen oder weiteren das Fahrverhalten beschreibenden Merkmalen noch verbessert werden.

Prof. Dr. Martina Brück freut sich als Studiengangsleiterin Wirtschaftsmathematik der Hochschule Koblenz über die Ergebnisse der Forschungsarbeit: „Innerhalb des Bereichs der Data Analytics stehen grundsätzlich viele Ansätze zur Verfügung. Doch wenn es etwa darum geht, den Einfluss von riskantem Fahrverhalten darzustellen, haben die Heatmaps den großen Vorteil, dass sie eine hohe Erklärbarkeit bieten. In Verbindung mit dem gewählten Ansatz der Hauptkomponentenanalyse bieten sie eine optimale Möglichkeit, die enorm große Datenmenge zu reduzieren und das Fahrverhalten mit wenigen Parametern zu beschreiben.“

Unterstützt wurde die Forschungsarbeit von der Beratungsgesellschaft MSK und dem Förderverein VersicherungsMathematik im Bereich der Kraftfahrtversicherung e.V. (VM4K), bei dem die Hochschule Koblenz seit 2019 Mitglied ist. VM4K bringt den mathematischen Nachwuchs mit der Industrie zusammen, fördert Innovationen in der Kfz-Versicherung und vernetzt so Versicherungswirtschaft und Forschung.

Autor: jst
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06.05.2020 10:25