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Die Frage, ob Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) die Versicherungswirtschaft revolutionieren, beschäftigt schon seit einiger Zeit unsere Gesellschaft sowie im Besonderen die Versicherungsbranche. Die Fortschritte in jüngster Vergangenheit in der KI und bei der Auswertung großer Datenmengen sowie die große mediale Aufmerksamkeit sind immens. Somit waren Big Data und Künstliche Intelligenz auch die diesjährigen vielversprechenden Themen des 24. Kölner Versicherungs-
symposiums der TH Köln am 14. November 2019: Das ivwKöln hatte zum fachlichen Austausch eingeladen, ein attraktives Vortragsprogramm zusammengestellt und Networking-Gelegenheiten für die Gäste aus Forschung und Praxis vorbereitet. Der vorliegende Proceedings-Band umfasst die Vortragsinhalte der verschiedenen Referenten.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
In der vorliegenden Arbeit werden in drei Fallbeispielen aus dem Bereich der betrieblichen Altersversorgung die Versorgungszusagen mithilfe von bewerteten inhomogenen Markov-Ketten modelliert. Dabei liegt der Fokus auf den Pfaden der Markov-Ketten. Es wird anhand der Fallbeispiele gezeigt, wie man mithilfe der Pfade den Erwartungswert und die Standardabweichung der Zufallsvariablen „Barwert aller zukünftigen Zahlungen“ berechnen kann. Darüber hinaus ist es auf Basis der Pfade möglich, in Bezug auf diese Zufallsvariable auch Wahrscheinlichkeiten von speziellen Ereignissen und Risikomaße – Value at Risk und Expected Shortfall – zu berechnen.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools i. d. R. intensive Vorarbeiten benötigt werden. Im ersten Teil wurden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. In diesem Teil wird die Projektion der Standardformel auf das Folgejahr durchgeführt und es werden weitere Anwendungen an Hand dieses durchgängigen Datenmodells erläutert.
