Data & Analytics


Fit4Analytics

Helvetia analytics platform: state-of-the-art

Darum geht es


Fit4Analytics bietet Helvetia-weit eine moderne technische Basis für Analysen, Machine Learning, künstliche Intelligenz und intelligente Automatisierung. Im Kern sind viele verschiedene Daten auf einer modernen Plattform zugänglich, Data Scientisten, Aktuare und Analysten können diese auswerten und schnell Datenprodukte für operative Geschäftsprozesse erstellen. Im Jahr 2019 wurde dafür der Grundstein gelegt, im Jahr 2020 konnten einige Projekte erfolgreich umgesetzt werden.

Helvetia analytics platform Die Plattform ist eine state-of-the-art-Infrastruktur und schafft Wettbewerbsvorteile gegenüber der vergleichsweise langsameren Konkurrenz. Dies bestätigen auch externe Kollegen von z. B. BCG Gamma. Neben der technischen Infrastruktur werden Geschäftsbereiche & Projekte auch mit Know-How und analytischen Fähigkeiten unterstützt.

Das sind die Wertbeiträge


Wachstum

  • Wertbeiträge werden direkt den Projekten & Vorhaben zugeordnet, die unsere Plattform nutzen (AKM, Segmentierung, Intelligentes Pricing (Smile) oder NL-Analytics)

Kostenreduktion

  • Im Jahr 2020 umgesetzt – 500KCHF/p.a. im NL durch DigitAEX.

Performance & Optimierung

  • 3x schnellere Umsetzung von DigitAEX & intelligentes Pricing (Smile) innerhalb 6 Monaten (Vgl. 18 Monaten bei Konkurrenz)

Innovation & Befähigung

  • 3 grosse Geschäftsbereiche als Nutzer (Vertrieb, NL & Smile)
  • 20 aktive Nutzer wollten wir bis Ende 2020 erreichen, aktuell sind es bereits 30 aktive Nutzer
  • Zugang zu Daten & Infrastruktur innerhalb eines Tages

So geht es weiter


Im Jahr 2021 möchten wir neben den bestehenden Fachbereichen zusätzlich Inkasso und Specialty Lines befähigen. Weitere Geschäftsbereiche & Projekte werden nach Bedarf unterstützt. Die Helvetia analytics platform wird kontinuierlich technisch verbessert, weitere Daten werden verfügbar gemacht und mehr Nutzer sollen darauf zufrieden arbeiten. Auch die internationale Anwendung ist möglich und wird geprüft.

Beispiel Use Cases F4A

Mit bereichsübergreifender Zusammenarbeit und agilem Set-up zum Erfolg

Ein bereichsübergreifendes Team entwickelte innerhalb eines halben Jahres zwei Anwendungen, die beide einen direkten Nutzen liefern und zugleich helfen, die strategisch notwendigen Kompetenzen im Bereich Analytics aufzubauen. Beide Anwendungsfälle zeigen sowohl das Potenzial von Machine-Learning-Modellen als auch die Fähigkeit von bereichsübergreifenden Teams in einem agilen Set-up bei Helvetia auf.

DigitAEX

Der "digitAEX Roboter" im Schaden-Center greift zu 99% auf ein analytisches Modell zurück, wenn er entscheiden muss, ob der Kostenvoranschlag zur Autoreparatur automatisch im Hintergrund freigegeben werden kann oder zur manuellen Prüfung ausgesteuert wird. Ein Prozent wird immer als Stichprobe zu Kontrollzwecken ausgesteuert. «Simulationsergebnisse zeigen einen deutlichen Nutzen sowohl hinsichtlich der Effektivität, also der Trefferquote, als auch der Effizienz mit einer höheren Dunkelverarbeitungsquote», so Robert Schöftner, Analytics & Reporting.

Kautionen

Hier wandelt das analytische Modell in einem ersten Schritt unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um. Konkret: Aus einem eingescannten PDF-File (Bild) werden die Firmen-Daten analytisch ausgelesen und strukturiert abgelegt. In einem zweiten Schritt versucht das analytische Modell die relevanten Kennzahlen in ein Excel-File zur Unternehmensbewertung abzufüllen. Der Spezialist kann anhand eines Farbmusters die Genauigkeit der Information akzeptieren oder anpassen. «Unsere Arbeit wird spürbar erleichtert. Und die Genauigkeit des Modells wird dank des Set-ups mit zunehmender Datenmenge stetig steigen. Die dadurch gewonnene Zeit können wir unserer Kernaufgabe widmen, was aufgrund des wachsenden Bestands dringend notwendig ist», freut sich Ilija Ivic, Kautionsversicherungen.