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Es ist schon lange bekannt, dass es ein Nachwuchsproblem im Versicherungs-vertrieb gibt. Die Versicherer haben mit Imageproblemen zu kämpfen – Schlagzeilen über Lustreisen, Falschberatungen oder Provisionsexzesse machen die Runde. Auch der demografische Wandel macht es den Versicherern schwer, geeigneten Nachwuchs für den Vertrieb zu rekrutieren. Da liegt es nahe, dass die Branche sehr daran interessiert ist, mehr Frauen für den Vertrieb zu ge- winnen, zumal sie die erforderlichen Vertriebskompetenzen besitzen. Für Frauen ist die Tätigkeit im Vertrieb allerdings nicht besonders attraktiv; die geringe Sicherheit und die Arbeit am Abend sind die größten Hindernisse, die Frauen nennen. Um die Tätigkeit für Frauen attraktiver zu machen, müssten die Ver- sicherungsunternehmen Anreizsysteme, Strukturen bis hin zur Vertriebskultur verändern. Die Frage ist, ob sich das lohnt. In diesem Zusammenhang ist es für die Unternehmen von besonderer Bedeutung zu wissen, was die Kunden dazu sagen, wenn mehr Frauen im Vertrieb tätig wären.
Benchmark experiments are required to test, compare, tune, and understand optimization algorithms. Ideally, benchmark problems closely reflect real-world problem behavior. Yet, real-world problems are not always readily available for benchmarking. For example, evaluation costs may be too high, or resources are unavailable (e.g., software or equipment). As a solution, data from previous evaluations can be used to train surrogate models which are then used for benchmarking. The goal is to generate test functions on which the performance of an algorithm is similar to that on the real-world objective function. However, predictions from data-driven models tend to be smoother than the ground-truth from which the training data is derived. This is especially problematic when the training data becomes sparse. The resulting benchmarks may not reflect the landscape features of the ground-truth, are too easy, and may lead to biased conclusions.
To resolve this, we use simulation of Gaussian processes instead of estimation (or prediction). This retains the covariance properties estimated during model training. While previous research suggested a decomposition-based approach for a small-scale, discrete problem, we show that the spectral simulation method enables simulation for continuous optimization problems. In a set of experiments with an artificial ground-truth, we demonstrate that this yields more accurate benchmarks than simply predicting with the Gaussian process model.
Multi-criteria optimization has gained increasing attention during the last decades. This article exemplifies multi-criteria features, which are implemented in the statistical software package SPOT. It describes related software packages such as mco and emoa and gives a comprehensive introduction to simple multi criteria optimization tasks. Several hands-on examples are used for illustration. The article is well-suited as a starting point for performing multi-criteria optimization tasks with SPOT.
An essential task for operation and planning of biogas plants is the optimization of substrate feed mixtures. Optimizing the monetary gain requires the determination of the exact amounts of maize, manure, grass silage, and other substrates. Accurate simulation models are mandatory for this optimization, because the underlying chemical processes are very slow. The simulation models themselves may be time-consuming to evaluate, hence we show how to use surrogate-model-based approaches to optimize biogas plants efficiently. In detail, a Kriging surrogate is employed. To improve model quality of this surrogate, we integrate cheaply available data into the optimization process. Doing so, Multi-fidelity modeling methods like Co-Kriging are employed. Furthermore, a two-layered modeling approach is employed to avoid deterioration of model quality due to discontinuities in the search space. At the same time, the cheaply available data is shown to be very useful for initialization of the employed optimization algorithms. Overall, we show how biogas plants can be efficiently modeled using data-driven methods, avoiding discontinuities as well as including cheaply available data. The application of the derived surrogate models to an optimization process is shown to be very difficult, yet successful for a lower problem dimension.
When designing or developing optimization algorithms, test functions are crucial to evaluate
performance. Often, test functions are not sufficiently difficult, diverse, flexible or relevant to real-world
applications. Previously,
test functions with real-world relevance were generated by training a machine learning model based on
real-world data. The model estimation is used as a test function.
We propose a more principled approach using simulation instead of estimation.
Thus, relevant and varied test functions
are created which represent the behavior of real-world fitness landscapes.
Importantly, estimation can lead to excessively smooth test functions
while simulation may avoid this pitfall. Moreover, the simulation
can be conditioned by the data, so that the simulation reproduces the training data
but features diverse behavior in unobserved regions of the search space.
The proposed test function generator is illustrated with an intuitive, one-dimensional
example. To demonstrate the utility of this approach it
is applied to a protein sequence optimization problem.
This application demonstrates the advantages as well as practical limits of simulation-based
test functions.
Formerly, multi-criteria optimization algorithms were often tested using tens of thousands function evaluations. In many real-world settings function evaluations are very costly or the available budget is very limited. Several methods were developed to solve these cost-extensive multi-criteria optimization problems by reducing the number of function evaluations by means of surrogate optimization. In this study, we apply different multi-criteria surrogate optimization methods to improve (tune) an event-detection software for water-quality monitoring. For tuning two important parameters of this software, four state-of-the-art methods are compared: S-Metric-Selection Efficient Global Optimization (SMS-EGO), S-Metric-Expected Improvement for Efficient Global Optimization SExI-EGO, Euclidean Distance based Expected Improvement Euclid-EI (here referred to as MEI-SPOT due to its implementation in the Sequential Parameter Optimization Toolbox SPOT) and a multi-criteria approach based on SPO (MSPOT). Analyzing the performance of the different methods provides insight into the working-mechanisms of cutting-edge multi-criteria solvers. As one of the approaches, namely MSPOT, does not consider the prediction variance of the surrogate model, it is of interest whether this can lead to premature convergence on the practical tuning problem. Furthermore, all four approaches will be compared to a simple SMS-EMOA to validate that the use of surrogate models is justified on this problem.
The fashion industry is one of the most harmful industries in the world. Many garments are produced and dyed on a petroleum base; vast amounts of water are used in the production of textiles and garments; and environmentally harmful chemicals are released into the environment during production. Working towards sustainability in fashion is more relevant than ever. One way of doing this is to design garments with nature. To do so, I am presenting an example of biotechnology in the field of dyeing techniques. The project is innovative and future-driven in that it offers alternatives to industrial, petroleum-based dyeing techniques. A number of bacteria produce different colored pigments. The bacteria strain Janthinobacterium lividum, for example, is considered nontoxic and safe to handle. It is found in nature on the skin of the red-backed salamander. The bacteria produce dark purple pigments called violacein. With the pigment’s antifungal and antibacterial characteristics, it protects itself and its host from intruders. Can the pigment, however, be applied to dye textiles?
Ein Wiki ist eine Form von Social Software, die sich insbesondere zur Unterstützung der kollaborativen Wissensverarbeitung eignet und zunehmend im Unternehmenskontext eingesetzt wird. Ein Wiki lebt vom Prinzip der kollektiven Intelligenz. Somit wird die Schaffung einer kritischen Masse an Nutzern zum Erfolgsfaktor. Erkennt der Nutzer einen echten Mehrwert, so ist er gewillt, die Anwendung zu nutzen. Um diesen Mehrwert zu generieren, erfordert es eine funktionale Integration in die Arbeitsprozesse und die Systemlandschaft des Unternehmens. Um dies zu gewährleisten, wird in der vorliegenden Veröffentlichung eine idealtypische Vorgehensweise zur Einführung eines Wikis entwickelt. Es wird gezeigt, wie sich der Grundgedanke des prozessorientierten Wissensmanagements auf die Konzeption eines Wikis übertragen lässt. Die erarbeiteten theoretischen Grundlagen werden an der beispielhaften fachlichen Konzeption eines Wikis zur Unterstützung des Wissensmanagements im Produktentwicklungsprozess eines Lebens-versicherers angewendet. Zu diesem Zweck werden Anwendungsszenarien entwickelt, in denen die Nutzer durch den Einsatz des Wikis profitieren.
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.
Ziel dieser Arbeit ist es, Versicherungsunternehmen eine Orientierungshilfe in Social Media zu geben. Hierzu wird eine Kategorisierung der vielfältigen Web 2.0-Dienste geboten, die Social Media Matrix, die fünf wesentliche Social Media-Kategorien unterscheidet und hinsichtlich ihrer Eignung für Versicherungsunternehmen bewertet.
Die neue Welt ist intuitiv und leicht. Die Toleranz der Kunden gegenüber Umständlichkeit und Intransparenz sinkt. Andere Branchen bemühen sich schon heute darum, Kundenbedürfnisse jenseits der Industriegrenzen zu erkennen und zu bedienen. Erfahrungen, die Kunden in der digitalen Welt in anderen Branchen machen, prägen zunehmend ihre Erwartungen auch an Versicherungsunternehmen. Dies stellt die Assekuranz vor enorme Herausforderungen, da sie oft noch eher produktorientiert als kundenzentriert agiert. Der vorliegende Symposiumsband fasst die Kernaussagen der Fachvorträge des 20. Kölner Versicherungssymposiums zusammen. Es werden Ansätze von Versicherungsunternehmen vorgestellt, die sich schon heute darum bemühen, Kundenorientierung zu verbessern und positive Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
Mit der verstärkten Nutzung digitaler Möglichkeiten im Privat- und Berufsleben werden digitale Kanäle auch für Versicherungsfragen immer selbstverständlicher. Am Markt haben sich bereits einige Online-Portale etabliert, die Versicherungsvergleiche und teils auch den Versicherungsabschluss anbieten. Allerdings gibt es bislang erst wenige bekannte Online-Portale für spezielle Zielgruppen wie beispielsweise für das attraktive Segment der Akademiker.
Die vorliegende Veröffentlichung stellt die wesentlichen Ergebnisse einer studentischen Projektarbeit dar, die im Sommersemester 2016 zum Thema „Online-Portal für Akademiker“ durchgeführt wurde. Sie beschreibt Besonderheiten entlang der Customer Journey von Akademikern in Versicherungsfragen und liefert erste Empfehlungen, wie ein Online-Portal für Akademiker gestaltet werden könnte, um ansprechend auf die Zielgruppe zu wirken.
Economic Scenario Generators (ESGs) sind zu einem unverzichtbaren Instrument für das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen geworden. Auf Grund der Langfristigkeit ihres Geschäftsmodells nutzen insbesondere Lebensversicherer ESGs zur wertorientierten Steuerung. Mit Einführung von Solvency II zum 1.1.2016 werden ESGs verstärkt auch bei der Berechnung des erforderlichen Solvenzkapitals eingesetzt. Stochastische Modellierungen der Kapitalmärkte bilden die Grundlage jedes ESGs. Die Modellannahmen und erst recht die Kalibrierung der Modelle bedingen einen sehr großen Gestaltungsspielraum beim Einsatz von ESGs. Das Symposium gibt Anstöße für die Beurteilung der Qualität eines ESGs. Ein weiterer Schwerpunkt des Symposiums ist das Thema "Liquiditäts(risiko-)management für Versicherer". Liquidität ist die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen Zahlungsverpflichtungen jederzeit in vollem Umfang nachzukommen. Liquiditätsrisiken erwachsen bei einem Versicherungsunternehmen vor allem aus einer illiquiden Kapitalanlage, aber auch aus der Unsicherheit hinsichtlich des Zeitpunkts und der Höhe der versicherungstechnischen Verpflichtungen. Auf dem Symposium werden Methoden des Liquiditätsmanagements und Methoden der Steuerung des Liquiditätsrisikos vorgestellt und diskutiert.
Die Prämienbestimmung ist nicht nur vor dem Hintergrund von Unisex ein über viele Versicherungssparten aktuell diskutiertes Thema. Häufige Veränderungen des Rechtsrahmens, die stete Entwicklung neuer Produkte, Weiterentwicklungen der Methoden und geänderte Anforderungen des Marktes beeinflussen die Wahl der Rechnungsgrundlagen als Basis der Prämienkalkulation. Einigen ausgewählten Fragestellungen aus diesem Umfeld ist das 3. FaRis & DAV-Symposium nachge-gangen. Dazu wurden Sterblichkeit und Lebenserwartung als zentrale biometrische Rechnungsgrundlagen der Personenversicherung ebenso thematisiert wie die schwierige Herleitung geeigneter Rechnungsgrundlagen für neuere Formen der Invaliditätsversicherung. Auch die Grenzen, an die der Aktuar gelegentlich stößt, und der erforderliche Pragmatismus bei der Suche nach Lösungen wurden angesprochen. Besondere Aufmerksamkeit wurde auch der betrieblichen Alters-versorgung zugewendet, die sich trotz des unsicheren rechtlichen Rahmens intensiv mit der Einführung von Unisex-Tarifen beschäftigt. Ein vertiefter Blick auf die Kalkulationsansätze in der Schaden-versicherung und den damit verbundenen Informationsbedarf für das Management rundeten das Programm ab. Die Vorträge und Diskussionsbeiträge des Symposiums sind in diesem Konferenzband zusammen gefasst.
Management des Langlebigkeitsrisikos. Proceedings zum 7. FaRis & DAV Symposium am 5.12.2014 in Köln
(2015)
Die säkulare Sterblichkeitsverbesserung stellt seit langem alle Alterssicherungssysteme vor große Herausforderungen. Nicht zuletzt die Lebensversicherungswirtschaft als klassischer Anbieter von privaten Rentenversicherungen ist davon betroffen. Eine Analyse der Sterblichkeitsentwicklung kann unter ganz unterschiedlichen Blickwinkeln durchgeführt werden; einige wichtige Aspekte wurden beim 7. FaRis & DAV-Symposium vertieft behandelt.
Das Projekt „Integrierte Sozialplanung für die Versorgung im Alter“ (Akronym: ISPInoVA) der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells einer integrierten Sozialplanung ab. Einbezogen werden hierbei (1) die verschiedenen Ressort- und Fachbereichsperspektiven (z.B. soziale Hilfe, Gesundheit, Wohnen etc.), (2) die unterschiedlichen Bedarfsgruppen im kommunalen Raum und (3) alle kommunalen Managementebenen. Ein besonderer Fokus wird gelegt auf Beteiligung und Partizipation der verschiedenen beteiligten Akteure sowie auf Innovationen in der Alterspolitik.
Das Erkenntnisinteresse im Rahmen des Schweizer Teilprojektes „Gestaltung der Alterspolitik, Beteiligung und Partizipation in ausgewählten Schweizer Städten und Gemeinden“ liegt im Verständnis und der Analyse aktueller Entwicklungen in der Sozialplanung für ältere Menschen in Schweizer Städten und Gemeinden sowie bei der Frage nach Beteiligungs- und Partizipationsformen, nach möglichen Innovationspromotoren und dem Bezug zur Sozialraumorientierung.
Surrogate-assisted optimization has proven to be very successful if applied to industrial problems. The use of a data-driven surrogate model of an objective function during an optimization cycle has many bene ts, such as being cheap to evaluate and further providing both information about the objective landscape and the parameter space. In preliminary work, it was researched how surrogate-assisted optimization can help to optimize the structure of a neural network (NN) controller. In this work, we will focus on how surrogates can help to improve the direct learning process of a transparent feed-forward neural network controller. As an initial case study we will consider a manageable real-world control task: the elevator supervisory group problem (ESGC) using a simplified simulation model. We use this model as a benchmark which should indicate the applicability and performance of surrogate-assisted optimization to this kind of tasks. While the optimization process itself is in this case not onsidered expensive, the results show that surrogate-assisted optimization is capable of outperforming metaheuristic optimization methods for a low number of evaluations. Further the surrogate can be used for signi cance analysis of the inputs and weighted connections to further exploit problem information.
Surrogate-based optimization and nature-inspired metaheuristics have become the state of the art in solving real-world optimization problems. Still, it is difficult for beginners and even experts to get an overview that explains their advantages in comparison to the large number of available methods in the scope of continuous optimization. Available taxonomies lack the integration of surrogate-based approaches and thus their embedding in the larger context of this broad field.
This article presents a taxonomy of the field, which further matches the idea of nature-inspired algorithms, as it is based on the human behavior in path finding. Intuitive analogies make it easy to conceive the most basic principles of the search algorithms, even for beginners and non-experts in this area of research. However, this scheme does not oversimplify the high complexity of the different algorithms, as the class identifier only defines a descriptive meta-level of the algorithm search strategies. The taxonomy was established by exploring and matching algorithm schemes, extracting similarities and differences, and creating a set of classification indicators to distinguish between five distinct classes. In practice, this taxonomy allows recommendations for the applicability of the corresponding algorithms and helps developers trying to create or improve their own algorithms.
Epidemic Geographies
(2023)
This essay is a shortened version of a final BA thesis, written during the global pandemic of covid-19, dominating media reports, public life, and private experience in the quarantine society in the months of April to July 2020. Yet this thesis was also a test, a quiet personal one. To focus on current conditions and events allowed to shift the perspective from familiar contexts to unknown environments. It allowed to try out whether the subjects of our studies can be applied to a ‘real world context’ besides works that often only retrospectively comment on preexisting conditions. Parallel to this text two video works were developed. While the first (Heatmap Urbanism - https://vimeo.com/469567011) offers a visual inquiry into the urban implications of pandemic contact tracing, the second (Relational Topographies - https://vimeo.com/469582311) presents the cartographic speculations that are conceived in this essay.
Die COVID-19-Pandemie hat die akademische Lehre vor methodisch-didaktische Herausforderungen gestellt. Da von einer künftigen verstärkten Ausrichtung auf digitale Lehr- und Lernprozesse auszugehen ist, wurde mit der Dualen Hochschule Baden-Württemberg als Erhebungskontext eine Skala zur Evaluation digitaler Lehre entwickelt. Die angenommene Faktorenstruktur entlang der vier Prämissen erfolgreicher Online-Sozialisation (Technischer Zugang, Autonomie, Kompetenz, Soziale Eingebundenheit) konnte nicht bestätigt werden; vielmehr deutet das Ergebnis auf ein Zwei-Faktoren-Modell hin, das sich aus der digitalen Lernautonomie und dem digitalitätsbezogenen Kompetenzerleben zusammensetzt. Als Erklärungen werden die Differenzierungsfähigkeit der Studierenden sowie Entfremdungstendenzen im Zeichen von Distant Socializing diskutiert.
Ergebnisse des Workshops des Forschungsschwerpunkts Verteilte und Mobile Applikationen am 13.1.2011
(2022)
Die vorliegende Ausgabe der „Kölner Beiträge zur Technischen Informatik“ enthält Beiträge zum Workshop des
Forschungsschwerpunkts „Verteilte und Mobile Applikationen“, der am 13. Januar 2011 in Köln stattfand. Die Beiträge
sind Forschungsarbeiten aus den Bereichen:
- Testmodellierung für komplexe Softwaresysteme,
- Entwicklung hochzuverlässiger eingebetteter Systeme,
- Dienstgütemessung und Codectypen bei VoIP, IPTV und WebTV,
- Identifikation von Telefon- SPAM in VoIP Netzwerken
Ein großer Teil der älteren Bevölkerung lebt relativ zurückgezogen und ist nur eingeschränkt in das sozialräumliche Umfeld eingebunden. Mit zunehmendem Alter werden die sozialen Netzwerke kleiner und sind stärker durch familiäre Beziehungen geprägt. Allerdings sind die Familienbezüge räumlich entfernt oder sozial prekär, ebenso Kontakte in die Nachbarschaft oder ins weitere Umfeld im Quartier. Auch wenn Kontakte auf vereinzelte Familienbeziehungen oder auf einen engen Ausschnitt des herkunftskulturellen Milieus konzentriert bleiben, ist eine aktive Teilhabe schwach ausgeprägt. Einerseits handelt es sich um einen freiwilligen und bewussten sozialen Rückzug; andererseits resultieren die Gründe für das zurückgezogene Leben aus körperlichen, sozialen und/oder kognitiven Einschränkungen. Die zu Grunde liegenden Bewältigungsstrategien sind mit dem Risiko sozialer Isolation verbunden und münden in eine reduzierte Lebensqualität und die Anfälligkeit für Krankheiten aller Art.
Mit zunehmendem Lebensalter treten darüber hinaus neue Fragen auf, die die Orientierung im Alltag älterer Menschen betreffen: Das betrifft beispielsweise das selbstbestimmte Wohnen, die Gestaltung des Wochen- und Tagesablaufs und reicht bis zur Inanspruchnahme von Dienstleistungen. Ältere Menschen wissen häufig nicht, an wen sie sich mit ihren Fragen wenden können. Vor diesem Hintergrund besteht der Bedarf eines lokalen Lotsensystems, das die Fragen älterer Menschen nicht nur aufnehmen kann, sondern für sie Anschlüsse zu den „richtigen“ Stellen herstellt.
Im Projekt SONA („Seniorenorientierte Navigation“) wurde im Zeitraum 2012-2015 in Zusammenarbeit mit der Sozialverwaltung der Stadt Mülheim an der Ruhr ein Infrastrukturmodell von „Wegweisern“ bzw. „Lotsen“ entwickelt und erprobt, das sowohl die Funktion der Vermittlung von Informationen und Wegen in den verschiedenen Feldern des alltäglichen Lebens als auch die von „Kümmerern“ für Belange älterer Menschen übernimmt. Gefördert wurde das Projektvorhaben im Rahmen der SILQUA-FH-Förderlinie („Soziale Innovationen im Alter“) des Bundeministeriums für Bildung und Forschung mit dem Ziel, den Herausforderungen, die sich angesichts des demografischen Wandels ergeben, angemessen Rechnung zu tragen. Im Vordergrund der Forschungsaktivitäten stand die Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen sowie die Erhaltung und Stärkung ihrer Autonomie.
Der vorliegende Abschlussbericht stellt einen integrierten Handlungsrahmen dar, in dem auf zweierlei Wege über die Ergebnisse des Projekts referiert wird; zum einen werden Erfahrungen und Ergebnisse aus dem Projekt SONA vorgestellt, um sie für die Wissenschaft und Praxis nutzbar zu machen. Zum anderen werden allgemeine Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um die Transfermöglichkeiten des Projekts zu erörtern. Zu den zentralen Ergebnissen zählt in diesem Kontext beispielsweise, dass ein Lotsensystem nur dann nachhaltig verankert werden kann, wenn es eine zentrale Koordinations- und Steuerungsverantwortlichkeit gibt. Darüber hinaus ist die Implementierung eines prozesshaften Qualitätsmanagements empfehlenswert, um die interne Organisation mit den Lotsen und Ansprechpartnern in den Themenfeldern sowie den Kontakt mit den Bürgern so zu gestalten, dass auf die Bedürfnisse der verschiedenen Zielgruppen passgenau reagiert werden kann.
BLANK ist formuliert um direkte Zusammenhänge von Theorie als Inspiration für gestalterische (als auch künstlerische) Konzeption und daraus resultierenden praktischen Ergebnissen herauszustellen. Zu diesem Zweck ist die Rezeptionsästhetik als Grundlage herangezogen worden. Fotografische Arbeiten werden innerhalb des Bildbands, BLANK in Beziehung gesetzt um theoretische Aspekte von Rezeption wahrzunehmen.
Aktuell kommen in der Versicherungsbranche zunehmend neue Geschäftsmodelle und innovative Technologien zum Einsatz. Das betrifft nicht nur einzelne Aufgaben und Funktionen, wie zum Beispiel den Vertrieb von Versicherungen. Vielmehr beobachten wir Innovationen durch Unternehmen (den „InsurTechs“) entlang der gesamten Wertschöpfungskette und sogar Neugründungen von Versicherungsunternehmen. Viele Unternehmer und Investoren beabsichtigen, mit ihren Ideen nachhaltige Lösungen zu entwickeln und das Produkt „Versicherung“ mit kundenorientierten Lösungen zu verbessern. Zum 12. Symposium hatten wir junge InsurTech-Unternehmen aus den verschiedenen Versicherungssparten eingeladen. Gründer und Vorstände berichteten am InsurTech-Standort Köln von ihren Visionen und vom aktuellen Umsetzungsstand in der Praxis.
Über mathematische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz wird auch in der Versicherungsbranche und speziell in den Aktuarwissenschaften zunehmend intensiver diskutiert. Dazu zählen insbesondere auch Themen des Risikomanagements der Unternehmen. Bedeutende Aspekte sind dabei die Risikomessung, die Risikobeurteilung sowie die Risikokommunikation im Zuge von Solvency II. Vor diesem Hintergrund widmen wir das 15. FaRis-Symposium der Künstlichen Intelligenz im Risikomanagement. Unsere Referenten berichten in ihren Vorträgen von verschiedenen Projekten, in denen sie Künstliche Intelligenz im Risikomanagement erfolgreich eingesetzt haben. Sie referieren über Chancen und Herausforderungen sowie über zukünftige Themenfeldern der Aktuarinnen und Aktuare in Deutschland.
In diesem Artikel wird die Entwicklung einer neuen Methode zur Risikobewertung von komplexen, technischen Systemen (z.B. Maschinen, Prozessen) dokumentiert. Wir demonstrieren die Anwendung unserer Methode anhand eines Beispiels der Medizintechnik. Ziel ist die quantitative Bewertung von Risiken, die über die Ermittlung der Eintrittswahrscheinlichkeit und des Schadenerwartungswertes hinaus geht. Besonders relevant ist die Berechnung kostenintensiver Groß- schäden. Dazu kombinieren wir Methoden der klassischen ingenieurwissen- schaftlichen Risikoanalyse mit Methoden der Aktuarwissenschaften. Daraus erhalten wir eine neue Methode des quantitativen Risikomanagements zur Berechnung von Gesamtschadenverteilungen komplexer technischer Systeme. Auf diese Weise werden alle modernen Risikomaße (z.B. VaR, Expected Shortfall) zugänglich. Wir demonstrieren die einzelnen Schritte anhand eines konkreten Beispiels aus der Praxis, einem zahnärztlichen Behandlungsstuhl.
As the amount of data gathered by monitoring systems increases, using computational tools to analyze it becomes a necessity.
Machine learning algorithms can be used in both regression and classification problems, providing useful insights while avoiding the bias and proneness to errors of humans. In this paper, a specific kind of decision tree algorithm, called conditional inference tree, is used to extract relevant knowledge from data that pertains to electrical motors. The model is chosen due to its flexibility, strong statistical foundation, as well as great capabilities to generalize and cope with problems in the data. The obtained knowledge is organized in a structured way and then analyzed in the context of health condition monitoring. The final
results illustrate how the approach can be used to gain insight into the system and present the results in an understandable, user-friendly manner
Die zunehmende Automatisierung sowie Vernetzung des automobilen Verkehrs besitzt potenziell tiefgreifende Auswirkungen auf die Kfz-Versicherung. Neben der Frage nach der Haftung für Verkehrsunfälle spielen dabei ebenso eine sich verändernde Risikolandschaft sowie mögliche Verschiebungen der Kundenschnittstelle durch servicebasierte Mobilitätskonzepte eine strategisch zentrale Rolle. Darüber hinaus führt die zunehmende Vernetzung der Fahrzeuge zu einem sich verschärfenden Wettkampf um den Zugriff auf relevante Daten aus dem Fahrzeug.
Beim 14. FaRis & DAV Symposium beleuchteten die Vortragenden diese Fragen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf das Geschäftsmodell der Kfz-Versicherung, um auf dieser Basis die Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze zu diskutieren.
Quantitatives Risikomanagement. Proceedings zum 9. FaRis & DAV Symposium am 4. Dezember 2015 in Köln
(2016)
Das quantitative Risikomanagement nimmt an Bedeutung immer weiter zu. Hierbei spielt natürlich die interne Modellierung von Risiken eine entscheidende Rolle. In diesem Zusammenhang sind die verschiedenen Modellansätze zu beleuchten und Risikomaße bzw. Risikoaggregationsmethoden im Rahmen der Bewertung kritisch zu hinterfragen. Nicht zu vernachlässigen ist in der Betrachtung des Zusammenspiels verschiedener Risiken und somit auch in der Modellierung gerade bei Versicherungsunternehmen das Asset-Liability-Management.
Land-use intensification and urbanisation processes are degrading ecosystem services in the Guapiaçu-Macacu watershed in the state of Rio de Janeiro, Brazil. Paying farmers to forgo agricultural production activities in order to restore natural watershed services might be a viable means of securing water resources over the long term for the approximately 2.5 million urban water users in the region. This study quantified the costs of changing current land-use patterns to enhance watershed services. These costs are compared to estimates of the avoided water treatment costs for the public potable water supply as a proxy of willingness-to-pay for watershed services. Farm-household data was used to estimate the opportunity costs of abandoning current land uses in order to allow natural vegetation succession; a process that is very likely to improve water quality in terms of reducing erosion and subsequently water turbidity. Opportunity cost estimates were extrapolated to the watershed scale based on land-use classifications and a vulnerability analysis for identifying priority areas for watershed management interventions. Water quality and treatment cost data from the primary local water treatment plant (principal water user in the study area) were analysed to assess the potential demand for watershed services. The conversion of agricultural land uses for the benefit of watershed service provision was found to entail high opportunity costs in the study area, which is near the city of Rio de Janeiro. Alternative, relatively low-cost practices that support watershed conservation do exist for the livestock production systems. Other options include: implementing soil conservation techniques, permanent protection of areas that are vulnerable to erosion, protecting and restoring riparian and headwater areas, and applying more sustainable agricultural practices. These measures have the potential to directly reduce the amount of sediment and nutrients reaching water bodies and, in turn, decrease the costs of treatment required for providing the potable water supply. Based on treatment costs, the state water utility company’s willingness-to-pay for watershed services alone will not be sufficient to compensate farmers for forgoing agricultural production activities in order to improve the provision of additional watershed services. The results suggest that the opportunity costs of land-cover changes at the scale needed to improve water quality will likely exceed the cost of additional investments in water treatment. Monetary incentives conditioned on specific adjustments to existing production systems could offer a complementary role for improving watershed services. The willingness-to-pay analysis, however, only focused on chemical treatment costs and one of a potentially wide range of ecosystem services provided by the natural vegetation in the Guapiaçu-Macacu watershed (water quality maintenance for potable water provision). Other ecosystem services provided by forest cover include carbon sequestration and storage, moderation of extreme weather events, regulation of water flows, landscape aesthetics, and biodiversity protection. Factoring these additional ecosystem services into the willingness-to-pay equation is likely to change the conclusions of the assessment in favour of additional conservation action, either through payments for ecosystem services (PES) or other policy instruments. This effort contributes to the growing body of related scientific literature by offering additional knowledge on how to combine spatially explicit economic and environmental information to provide valuable insights into the feasibility of implementing PES schemes at the scale of entire watersheds. This is relevant to helping inform decision-making processes with respect to the economic scope of incentive-based watershed management in the context of the Guapiaçu-Macacu watershed. Furthermore, the findings of this research can serve long-term watershed conservation initiatives and public policy in other watersheds of the Atlantic Forest biome by facilitating the targeting of conservation incentives for a cost-effective watershed management.
Diese Arbeit behandelt Rückversicherungsprogramme aus fakultativen und obligatorischen, proportionalen und nichtproportionalen Deckungen. Zunächst wird eine neue Darstellungsweise eingeführt, die nicht nur die Kapazitäten der Bausteine des Rückversicherungsprogramms, sondern auch die Schadenaufteilung transparent macht. Durch Skalierung der Schadenachse mittels der Verteilungsfunktion des Einzelschadens ergibt sich eine anschauliche Darstellung der jeweiligen Erwartungswerte und damit des Prämienbedarfs. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Auswirkung nichtproportionaler fakultativer Rückversicherung auf bereits vorhandene obligatorische Rückversicherungen untersucht, insbesondere der so genannte „Kompressionseffekt“. Die Verteilung des Schadens auf die einzelnen Deckungsabschnitte wird graphisch und mit einem Zahlenbeispiel verdeutlicht. Es ergibt sich, dass ein Schadenexzedent auf den Selbstbehalt durch Kompression erheblich benachteiligt wird.
The availability of several CPU cores on current computers enables
parallelization and increases the computational power significantly.
Optimization algorithms have to be adapted to exploit these highly
parallelized systems and evaluate multiple candidate solutions in
each iteration. This issue is especially challenging for expensive
optimization problems, where surrogate models are employed to
reduce the load of objective function evaluations.
This paper compares different approaches for surrogate modelbased
optimization in parallel environments. Additionally, an easy
to use method, which was developed for an industrial project, is
proposed. All described algorithms are tested with a variety of
standard benchmark functions. Furthermore, they are applied to
a real-world engineering problem, the electrostatic precipitator
problem. Expensive computational fluid dynamics simulations are
required to estimate the performance of the precipitator. The task
is to optimize a gas-distribution system so that a desired velocity
distribution is achieved for the gas flow throughout the precipitator.
The vast amount of possible configurations leads to a complex
discrete valued optimization problem. The experiments indicate
that a hybrid approach works best, which proposes candidate solutions
based on different surrogate model-based infill criteria and
evolutionary operators.
Surrogate-based optimization relies on so-called infill criteria (acquisition functions) to decide which point to evaluate next. When Kriging is used as the surrogate model of choice (also called Bayesian optimization), one of the most frequently chosen criteria is expected improvement. We argue that the popularity of expected improvement largely relies on its theoretical properties rather than empirically validated performance. Few results from the literature show evidence, that under certain conditions, expected improvement may perform worse than something as simple as the predicted value of the surrogate model. We benchmark both infill criteria in an extensive empirical study on the ‘BBOB’ function set. This investigation includes a detailed study of the impact of problem dimensionality on algorithm performance. The results support the hypothesis that exploration loses importance with increasing problem dimensionality. A statistical analysis reveals that the purely exploitative search with the predicted value criterion performs better on most problems of five or higher dimensions. Possible reasons for these results are discussed. In addition, we give an in-depth guide for choosing the infill criteria based on prior knowledge about the problem at hand, its dimensionality, and the available budget.
We propose a hybridization approach called Regularized-Surrogate- Optimization (RSO) aimed at overcoming difficulties related to high- dimensionality. It combines standard Kriging-based SMBO with regularization techniques. The employed regularization methods use the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). An extensive study is performed on a set of artificial test functions and two real-world applications: the electrostatic precipitator problem and a multilayered composite design problem. Experiments reveal that RSO requires significantly less time than Kriging to obtain comparable results. The pros and cons of the RSO approach are discussed and recommendations for practitioners are presented.
Real-world problems such as computational fluid dynamics simulations and finite element analyses are computationally expensive. A standard approach to mitigating the high computational expense is Surrogate-Based Optimization (SBO). Yet, due to the high-dimensionality of many simulation problems, SBO is not directly applicable or not efficient. Reducing the dimensionality of the search space is one method to overcome this limitation. In addition to the applicability of SBO, dimensionality reduction enables easier data handling and improved data and model interpretability. Regularization is considered as one state-of-the-art technique for dimensionality reduction. We propose a hybridization approach called Regularized-Surrogate-Optimization (RSO) aimed at overcoming difficulties related to high-dimensionality. It couples standard Kriging-based SBO with regularization techniques. The employed regularization methods are based on three adaptations of the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). In addition, tree-based methods are analyzed as an alternative variable selection method. An extensive study is performed on a set of artificial test functions and two real-world applications: the electrostatic precipitator problem and a multilayered composite design problem. Experiments reveal that RSO requires significantly less time than standard SBO to obtain comparable results. The pros and cons of the RSO approach are discussed, and recommendations for practitioners are presented.
Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) – known to be sample efficient– and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.
An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.
Sensor placement for contaminant detection in water distribution systems (WDS) has become a topic of great interest aiming to secure a population's water supply. Several approaches can be found in the literature with differences ranging from the objective selected to optimize to the methods implemented to solve the optimization problem. In this work we aim to give an overview of the current work in sensor placement with focus on contaminant detection for WDS. We present some of the objectives for which the sensor placement problem is defined along with common optimization algorithms and Toolkits available to help with algorithm testing and comparison.
Drinking water supply and distribution systems are critical infrastructure that has to be well maintained for the safety of the public. One important tool in the maintenance of water distribution systems (WDS) is flushing. Flushing is a process carried out in a periodic fashion to clean sediments and other contaminants in the water pipes. Given the different topographies, water composition and supply demand between WDS no single flushing strategy is suitable for all of them. In this report a non-exhaustive overview of optimization methods for flushing in WDS is given. Implementation of optimization methods for the flushing procedure and the flushing planing are presented. Suggestions are given as a possible option to optimise existing flushing planing frameworks.
Modelling Zero-inflated Rainfall Data through the Use of Gaussian Process and Bayesian Regression
(2018)
Rainfall is a key parameter for understanding the water cycle. An accurate rainfall measurement is vital in the development of hydrological models. By means of indirect measurement, satellites can nowadays estimate the rainfall around the world. However, these measurements are not always accurate. As a first approach to generate a bias-corrected rainfall estimate using satellite data, the performance of Gaussian process and Bayesian regression is studied. The results show Gaussian process as the better option for this dataset but leave place to improvements on both modelling strategies.
In this paper we present a comparison of different data driven modeling methods. The first instance of a data driven linear Bayesian model is compared with several linear regression models, a Kriging model and a genetic programming model.
The models are build on industrial data for the development of a robust gas sensor.
The data contain limited amount of samples and a high variance.
The mean square error of the models implemented in a test dataset is used as the comparison strategy.
The results indicate that standard linear regression approaches as well as Kriging and GP show good results,
whereas the Bayesian approach, despite the fact that it requires additional resources, does not lead to improved results.
Der Beitrag behandelt die Dokumentation und Bauaufnahme sowohl der Geometrie, als auch nicht-stofflicher Eigenschaften der Johannes-Kirche in Bochum von Hans Scharoun. Die vorgestellte Methodik zielt darauf ab, Eigenschaften des Raumes erforschen zu können, die über die reine Geometrie und Materialität hinausgehen, um auch solche bauhistorischen und denkmalpflegerischen Werte fassen zu können.
Der momentane Rückversicherungsmarkt impliziert als „Käufermarkt“ einen direkten Ab-rieb der Rückversicherungsprämien und eine zusätzliche Aufweichung der Vertragsbedingungen. Als ein beliebter Ansatzpunkt zur Aufweichung des Vertragsinhaltes erweist sich die Ereignisdefinition. Dabei sollten Erst- und Rückversicherer allerdings auch in gegenwärtiger Marktphase die grundsätzlichen Anforderungen an die Definition eines Ereignisses berücksichtigen: Zunächst ist Grundvoraussetzung, dass die Eindeutigkeit der Ereignisdefinition im Interesse beider Vertragsparteien Sicherheit bezüglich der materiellen Wirkung des Rückversicherungsvertrages herstellt. Außerdem sollte eine adäquate Formulierung der zeitlichen, räumlichen und ursächlichen Ansatzpunkte der Ereignisdefinition dazu führen, dass die zugrundeliegenden Schadener-eignisse möglichst angemessen und homogen abgebildet werden. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Prüfung, inwieweit eine marktgängige Ereignisdefinition die Anforderungen der Eindeutigkeit und Kongruenz mit dem darunterliegenden Originalrisiko hinsichtlich Überschwemmungsereignissen erfüllt. Diese wird sodann mit einer Ereignisdefinition der „Munich Re“ verglichen. Darüber hinaus wird anhand des Sturmereignisses Hilal 2008 gezeigt, welche Folgen eine fehlende Eindeutigkeit der Vertragsbedingungen besitzen kann.
Das „Glossar zum Wissensmanagement im Bevölkerungsschutz“ von Norf, Tiller und Fekete (2019) stellt die wesentlichen Begriffe und Konzepte zu Wissensmanagement und seiner Bedeutung für den Bevölkerungsschutz vor. Das Glossar ist ein Ergebnis des Forschungsprojektes WAKE (https://wake-project.eu/), das Lösungsansätze für den bestmöglichen Umgang mit Wissen im Bevölkerungsschutz entwickelt. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Aufarbeitung der Flüchtlingssituation 2015/2016. Es geht um die Frage, wie das darin erworbene Wissen und die dabei gemachten Erfahrungen strukturiert gesammelt, gesichert, aufgearbeitet und für spätere Szenarien genutzt werden können. Das Glossar kann und soll kein Ratgeber für die praktische Einführung von Wissensmanagement in Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgabe (BOS) sein. Denn für die Einführung eines Wissensmanagements kann es kein Patentrezept geben. Es muss in jedem einzelnen Fall eine individuell zugeschnittene, praktische Wissensmanagementlösung erarbeitet werden. Allerdings entwickelt das WAKE-Projekt, aufbauend auf dem Glossar, Empfehlungen zur Einführung oder Verbesserung eines Wissensmanagements im Organisationsalltag und in Einsatzsituationen im Bevölkerungsschutz.
Angetrieben durch technische Innovationen und den Prozess der Globalisierung tendieren Organisationen seit rund einem Jahrzehnt dazu, Kooperationsnetzwerke mit anderen Unternehmen höher zu gewichten als die Arbeit in monobetrieblichen Strukturen. Diese Tendenz zeigt sich sowohl in bedarfswirtschaftlichen als auch erwerbswirtschaftlichen Organisationen. Beide „organisationalen Felder“ sind in verschiedene organisationale Kontexte eingebettet und verfolgen Kooperationsstrategien, die zu unterschiedlichen Kooperationsmustern führen. Um das Fachwissen über netzwerkorientierte Organisationsentwicklung weiter zu entwickeln und marktfähig zu machen, wurde an der Fachhochschule Köln ein interdisziplinäres Forschungsprojekt initiiert. An dem Forschungsvorhaben sind die Fakultäten für angewandte Sozialwissenschaften, für Wirtschaftswissen-schaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion beteiligt, die unterschiedliche organisationale Felder repräsentieren. Die Fakultät für angewandte Sozial-wissenschaften fokussiert auf bedarfswirtschaftliche Organisationen im Feld der Sozialwirtschaft. Im Blickfeld der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion stehen erwerbswirtschaftliche Organisationen aus den Feldern der mittelständischen Wirtschaft und der Mobilitätswirtschaft. Im Verlauf des Forschungsprozesses wurden (1) im Rahmen einer Situationsanalyse eine quantitative Befragung von Profit- und Non-Profit-Organisationen in Nordrhein-Westfalen durchgeführt und Ergebnisse zum Stellenwert der Netzwerk-organisation in den aktuellen Organisationsstrategien und -konzepten gewonnen. Durch vertiefende qualitative Fallanalysen in Form von Bedarfsanalysen (2) sind Erfolgsfaktoren und Unterstützungsbedarfe bei einer Einbindung von Organisationen in eine Netzwerkkooperation aufgedeckt worden. In diesem Bericht erfolgt (3) die Beschreibung und Begründung induktiv abgeleiteter Beratungs-instrumente. Dafür werden zunächst relevante Forschungsergebnisse zusammengefasst und anschließend die von ihnen abgeleiteten Erfolgsfaktoren sowie Beratungs- und Unterstützungsbedarfe tabellarisch geclustert. Auf dieser Grundlage werden die Entwicklung von Beratungs- und Unterstützungsinstrumenten und die Modifizierung bestehender Ansätze für die Netzwerkberatung - differenziert nach den besonderen Anforderungen des bedarfswirtschaftlichen und des erwerbs-wirtschaftlichen Bereiches - theoretisch begründet. Die entwickelten Beratungsinstrumente werden nach Netzwerkentwicklungsphasen katalogisiert. Zusätzlich wird angegeben, was das jeweilige Instrument leistet und wo seine Grenzen sind. Zudem erfolgt für jedes Instrument die detaillierte Beschreibung der Ziele und des Anwendungsprozesses. Schließlich werden ausgewählte Module Beratungsinstrumente in zwei der drei organisationalen Felder zur Anwendung gebracht. Ziel ist die Beschreibung eines Best-Practice-Beratungsprozesses.
Das vernetzte Automobil bezeichnet die Möglichkeit, über Mobilfunknetze (oder auch WLAN) aus einem Fahrzeug heraus Daten z.B. zum aktuellen Betriebszustand des Fahrzeugs, zur aktuellen Position oder zur Fahrweise an unterschiedlichste Empfänger weiterzuleiten. Auf Basis dieser Technik sind ein automatisches Notrufsystem sowie zahlreiche Mehrwertdienste rund um Service und Verkehrs-steuerung realisierbar. Bisherige, kostenpflichtige Angebote konnten sich im Markt noch nicht breit durchsetzen. Die von der EU-Kommission für 2015 geplante verpflichtende Neueinführung des automatischen Notrufsystems „eCall“ wird der Verbreitung dieser Systeme aber einen deutlichen Schub geben. Mit der Hoffnung auf sinkende Zahlen von Unfallopfern gehen allerdings Bedenken einher bezüglich Datenschutz. Hinzu kommt die Sorge von Verbraucherschützern und einigen Marktteilnehmern (z.B. Pannendiensten, freien Werkstätten, Teilehändlern und Versicherern) vor einer gewissen „Monopolisierung“ der Kfz-Hersteller im After-Sales-Market, soweit alleine diese Zugriff auf die mobilen Daten erhalten. Vor diesem Hintergrund untersucht diese Studie die derzeitige Kenntnis und Akzeptanz des automatischen Notrufsystems „eCall“ sowie die Akzeptanz darüber hinausgehender Mehrwertdienste. Dazu wurde eine annähernd repräsentative Stichprobe von 1.021 privaten PKWHaltern in Deutschland befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass eCall als Notfallsystem zwar noch wenig bekannt ist, aber nach kurzer Erläuterung hohe Akzeptanz findet und nach Ansicht der großen Mehrheit der Befragten automatisch in allen Neufahrzeugen installiert werden sollte. Die damit verbundenen Mehrkosten beim Autokauf werden in Kauf genommen. Bedeutsamer erscheint dagegen der Schutz der persönlichen Daten. Als Empfänger der gesendeten Information werden im Falle eines Unfalls vorrangig Rettungsdienste, aber auch Polizei und Pannendienste gewünscht. Zudem könnten sich viele Fahrzeughalter die Weiterleitung an ihren Versicherer oder eine Verkehrsleitzentrale vorstellen. Deutlich zurückhaltender zeigen sich die Autofahrer aber, wenn es um die Übermittlung von Daten jenseits von Unfällen geht. Insbesondere eine automatische Übermittlung von Informationen erreicht hier durchgehend nur geringe Akzeptanzwerte. Die Option, die Datenübermittlung selbst zu beeinflussen, sei es durch Voreinstellung oder fallweise Aktivierung, erhöht die Akzeptanz zwar deutlich, dennoch fanden sich außerhalb des Unfallszenarios keine Anlässe, in denen die Mehrheit eine Datenweitergabe befürwortete. Diese Zurückhaltung gilt auch für den Austausch mit Werkstätten und Kfz-Herstellern. Insbesondere eine automatische Datenübermittlung wird von den meisten Autofahrern abgelehnt. Wahlfreiheit erhöht auch hier die Akzeptanz, insbesondere Daten zum Betriebszustand des Fahrzeuges zu übertragen. Die Akzeptanz-Unterschiede zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen - sei es nach Alter, Status oder Autotypen - sind insgesamt eher gering. Auch die generelle politische Orientierung schlägt sich nur bedingt in der Akzeptanz von eCall und Mehrwertdiensten wieder. Insgesamt wird deutlich: Wenn es nicht unmittelbar um die Sicherheit geht, braucht es überzeugender Argumente, um die Mehrheit der Autofahrer von weiteren Anwendungen zu überzeugen. Wahlfreiheit ist ein wichtiger Parameter zur Erhöhung der Akzeptanz. Ebenso bedeutsam ist ein überzeugender Datenschutz. Allerdings zeigt ein Auseinanderklaffen zwischen hohen datenschutzbezogenen Erwartungen einerseits und dem tatsächlichem Umgang mit datensensiblen Diensten in verschiedensten Lebensbereichen andererseits, dass ein erheblicher Teil der Bevölkerung bereit ist, ihr grundsätzliches Verlangen nach Anonymität zugunsten konkreter Vergünstigungen außer Acht zu lassen. Hier wären unter dem Aspekt des Verbraucherschutzes regulatorische Maßnahmen anzudenken.
This paper comprises results on innovation as an outcome of several activities of the Research Centre Insurance Market of the Cologne University of Applied Sciences. It starts with a basic research article on innovation in the insurance industry (section A). Thereafter, conference contributions of the 17th Cologne Insurance Symposium on innovation examine the role of law and actuarial services on the one hand (section B) and present examples of innovation within the insurance industry on the other hand (section C). The final section presents some examples of the project work of the bachelor and master courses as well as a description of the innovative teaching module PAM/PAM (section D).