Versicherer Admiral trifft schnellere KI-basierte Entscheidungen mit SAS

Neue Version von SAS Viya bietet mehr Automatisierung, Transparenz und Offenheit

Heidelberg, 22. Oktober 2019 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), erweitert seine analytische Plattform, um Unternehmen eine automatisierte und dadurch effizientere KI-Nutzung zu ermöglichen. Die aktualisierte SAS Platform bietet automatisiertes Datenmanagement und Machine Learning sowie moderne Features zur Dateninterpretation.

Mit KI Versicherungsbetrügern auf der Spur

Zu den Unternehmen, die bereits jetzt auf Advanced Analytics und KI von SAS setzen, gehört der britische Versicherer Admiral. Das Unternehmen hat Betrugs-Portale eingerichtet, die eine manuelle Bearbeitung obsolet machen. Das spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern führt sogar dazu, dass mehr Betrugsfälle denn je erkannt werden. Alle Ermittler und Analysten nutzen nun einen zentralen Hub, tauschen Informationen innerhalb des Unternehmens aus und setzen modernste Analytics ein, um Betrugsversuche zu erkennen und zu bekämpfen. Dank dieses Ansatzes konnte Admiral alleine in den letzten zwölf Monaten Verluste von mehr als 31 Millionen Pfund verhindern, von denen sechs Millionen Pfund auf Einsparungen bei betrügerischen Schadensansprüchen entfielen.

Damit reagiert Admiral auf ein weitverbreitetes Problem im britischen Versicherungswesen. Laut Cifas, dem größten britischen Dienstleister für Betrugsprävention, ist die Zahl betrügerischer Anträge im Jahr 2018 um 27 Prozent gestiegen, bei Fahrzeugversicherungen waren es sogar 45 Prozent.

„Wir haben eine Analytical Engine von SAS zur Betrugsbekämpfung eingesetzt, die sich verschiedener Techniken bedient, inklusive automatisierter Geschäftsprozesse, Machine Learning, KI, Text Mining, Datenbankrecherchen, Anomalie-Erkennung und Netzwerkanalyse“, erklärt Sarah Lang, Head of Business Analytics bei Admiral. „So können wir Forderungen, die dazugehörigen Institutionen und entsprechende soziale Netzwerke automatisch bewerten. Dieser Prozess stärkt die Zusammenarbeit von Analytics und Betrugsbekämpfung nachhaltig. Eine permanente Feedback-Schleife stellt sicher, dass wir den Prozess permanent aktualisieren, mehr Betrugsfälle schneller erkennen und gleichzeitig die Customer Experience verbessern.“

Erweiterte KI und Advanced Analytics – auch für Open Source

Die neueste Version von SAS Viya, die auf der SAS Platform aufsetzt, stellt Data Scientists und Business-Anwender ab dem vierten Quartal 2019 erweiterte KI- und Advanced-Analytics-Verfahren bereit. Zu den Verbesserungen gehört ein intelligenter Prozess, bei dem zahlreiche bisher manuelle, komplexe Schritte für die Datenaufbereitung und die Entwicklung von Machine Learning-Modellen automatisch ablaufen. Von Data Wrangling über Feature Engineering bis hin zur Auswahl der geeigneten Algorithmen – SAS automatisiert den gesamten Analytics Lifecycle.

Für größtmögliche Transparenz erzeugt die Software dynamisch eine visuelle Pipeline und beseitigt so die „Blackbox“, innerhalb derer Automatisierungsprozesse normalerweise ablaufen. Dank Natural Language Generation werden die Ergebnisse zudem in leicht verständlichen Begriffen präsentiert. Ist ein Modell fertiggestellt, kann es mit einem einzigen Klick bereitgestellt werden.

Um den Einsatz von KI-Lösungen weiter zu demokratisieren, basiert der automatische Modellierungsprozess auf einer REST API. Das unterstützt bei der individuellen Anpassung von Geschäftsanwendungen auf Basis von SAS Analytics. Anwender können auf diese Weise zudem ganz einfach Open Source Code integrieren und ihre Analysen mit SAS erweitern – und haben somit maximalen Handlungsspielraum. Außerdem wird Machine Learning für Empfehlungen zur Datentransformation eingesetzt, um die Aufbereitung so effizient wie möglich zu gestalten.

Partnerschaft mit IBM geht in die nächste Runde

Das neue Release von SAS Viya wird erstmals auf einer IBM POWER9-Chiparchitektur laufen. Damit werden alle Funktionen von SAS Viya unterstützt, einschließlich einer GPU-Beschleunigung für Machine Learning, Deep Learning sowie KI-Training und -Inferencing. Ein weiterer Vorteil ist eine erhöhte Flexibilität, dank der SAS Workloads auf sämtlichen Cloud-Plattformen ausgeführt werden können.

„SAS und IBM arbeiten seit mehr als 40 Jahren zusammen. Einige der komplexesten Herausforderungen im Hinblick auf Algorithmen haben wir gemeinsam gelöst. IBM Power Systems bietet einen Mehrwert für gemeinsame Kunden, deren geschäftliche Herausforderungen nicht nur SAS Analysen, sondern auch einen hohen Datendurchsatz erfordern“, meint Ken Gahagan, Senior Director of Compute Services for Research & Development bei SAS.

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