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Policy Expert

Beschleunigung von Innovationen im digitalen Versicherungssektor mit AWS

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SchlagwörterBanken & Versicherungen
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Policy Expert, Teil der QMetric Group, ist ein britischer Versicherungsanbieter, der Technologie und innovatives Underwriting einsetzt, um preiswerte Hausrat-, Kfz- und Reiseversicherungen anzubieten. In Zusammenarbeit mit ML6 haben sie sich zum Ziel gesetzt, ihre KI-Fähigkeiten zu stärken und die Angebotserstellung in Echtzeit zu transformieren.

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Policy Expert hat sich mit ML6 zusammengetan, um eine MLOps-Lösung auf AWS zu entwickeln, die Komponenten wie Glue, SageMaker und Fargate nutzt. Mit Thompson Sampling als Kernkomponente sorgt das System bei der Echtzeit-Angebotserstellung für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Exploration und Ausnutzung und ermöglicht so eine intelligentere Entscheidungsfindung. ML6 bot zudem Beratungsworkshops und eine klare Roadmap an und half Policy Expert so dabei, die Einführung von KI zu beschleunigen, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Innovationen über den gesamten Versicherungslebenszyklus hinweg voranzutreiben.

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Über diesen Kunden

Das National Cybersecurity Center (NCSC) der Niederlande ist die nationale Fachstelle, die sich für digitale Sicherheit in den Niederlanden einsetzt. Da die digitale Infrastruktur niederländischer Organisationen von entscheidender Bedeutung ist, hat das NCSC die Aufgabe, die Cybersicherheit der Niederlande zu stärken, indem es Akteure vernetzt und Cybervorfälle verhindert. Als staatliche Organisation unterliegt das NCSC strengen Sicherheits- und Ethikstandards und spielt eine entscheidende Rolle in der niederländischen Digitallandschaft. Das NCSC erkannte das Potenzial von KI, um seine Fähigkeiten zu erweitern und die wachsende Zahl von Zielorganisationen besser zu unterstützen. Aus diesem Grund strebte es eine verantwortungsvolle und strategische Einführung dieser Technologie an.

Auswirkungen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und der AWS-Cloud ermöglicht es Policy Expert, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und Versicherungsangebote gezielt zu optimieren. Das stärkt die Innovationskraft des Unternehmens und sichert einen klaren Vorsprung am Markt.

ML6-Stellenangebotsseite – Menüband 5

Herausforderung

Policy Expert ist ein Kompetenzzentrum für digitale und technische Lösungen und wollte sein Know-how in Bezug auf den Aufbau einer Machine-Learning-Umgebung, Best Practices und modernste Modellierungstechniken erheblich ausbauen. Diese Komponenten sind unverzichtbar, um die notwendige KI-Leistung für tiefgehende Kundenerkenntnisse zu schaffen. Damit lässt sich der Lebenszyklus digitaler Versicherungsangebote grundlegend erneuern, bis hin zur Entscheidungsfindung in Echtzeit.

ML6 verfügt über ein hervorragendes Team von Datenwissenschaftlern mit fundiertem Fachwissen. Die Zusammenarbeit verlief reibungslos und effizient.
Avatar Blau
Christine MinetouLeiter der Preisgestaltung

Lösung

Durch den Einsatz von AWS Glue (für die zeitnahe Datenverarbeitung), AWS SageMaker (für Modelltraining und -hosting) und AWS Fargate (für das Hosting der Anwendungen) haben wir gemeinsam eine MLOps-Lösung für ein erstes Szenario umgesetzt. Basierend auf Thompson Sampling wurde dabei die Balance aus Exploration und Exploitation perfektioniert, die für die fortlaufende Echtzeit-Angebotserstellung typisch ist.

Die Zusammenarbeit mit Policy Expert hat sich sehr gelohnt. Durch die Kombination unserer ML- und AWS-Kompetenzen mit ihrem technologischen Know-how und ihrem Geschäftsverständnis konnten wir in kürzester Zeit in die Produktion gehen und dabei stets die richtigen Entscheidungen treffen.
Ml6 Avatar
ML6Team

Ergebnisse

ML6 unterstützte Policy Expert beim Aufbau von Fachwissen in den Bereichen KI und MLOps und trug gleichzeitig zur Beschleunigung des Innovationszyklus des Unternehmens bei. Die Zusammenarbeit lässt sich in vier Schlüsselbereiche unterteilen.

  • Klare Roadmap

    Unterstützte das interne Team dabei, Annahmen zu überprüfen, datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen und eine Projekt-Roadmap für die Entscheidungsfindung zu erstellen.

  • Technisches Verständnis

    Ein erster technischer Vorschlag wurde ausgearbeitet, dabei wichtige Vorbehalte hervorgehoben und sichergestellt, dass die Herausforderung gründlich verstanden wurde.

  • Praktisches Lernen

    Es wurden Workshops zur Strukturierung von Daten und Projekten durchgeführt und dabei Konzepte anhand konkreter Beispiele und schrittweiser Aufschlüsselung vereinfacht.

  • Beschleunigte Innovation

    Policy Expert wurde es ermöglicht, direkt mit MLOps- und AWS-ML-Komponenten zu arbeiten, wodurch der Innovationszyklus erheblich beschleunigt wurde.

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Sophie Decock
Sophie DecockClient Director, ML6

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Sophie DecockClient Director, ML6
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Häufig gestellte Fragen