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Andreas Becks
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Head of Customer Advisory Insurance DACH

Andreas Becks leads a team of insurance experts, data governance professionals and data scientists advising insurance clients on how to use analytics to generate value and drive transformation in a changing market. His main focus is on data-based innovation and industrialization of analytics. His expertise in artificial intelligence, and deep knowledge of business intelligence and analytics mean that he is well-placed to help insurers to reimagine their business models and drive cultural change.

Analytics | Artificial Intelligence
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Dem Algorithmus in die Blackbox schauen: KI-Entscheidungen erklärbar machen

Im vorangegangenen Blog habe ich die „vier Säulen des Vertrauens“ für automatisierte Entscheidungen vorgestellt. Dieser hat gezeigt: Erklärbarkeit und Transparenz beziehen sich auf den gesamten analytischen Prozess. Wie sieht es aber mit der „Blackbox“ der maschinellen Lernalgorithmen aus? Auch dort muss Transparenz durch eine analytische Plattform gewährleistet sein. Die gute

Analytics | Artificial Intelligence
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Nachvollziehbarkeit und Vertrauen: Oberste Prämisse für ethische KI-Entscheidungen

Im ersten Teil meines Blogs habe ich argumentiert, dass die Beschäftigung mit künstlicher Intelligenz (KI) und Ethik keine rein philosophische oder gesellschaftspolitische Fragestellung ist. Eines ist klar: Die Ethik-Debatten werden in diesem Jahr weitergehen und sich stärker an den realistischen Möglichkeiten und Risiken von KI orientieren. Unternehmen und Organisationen, die

Analytics
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Aktuarielle Transformation: Wie Herrn Kaisers Ruhestand die Versicherungsmathematik in Unruhe versetzt

„Hallo, Herr Kaiser!“ Kennen Sie ihn noch? Von den 1970er-Jahren bis in die frühen 2000er kam er vor jeder Tagesschau in unser Wohnzimmer. Als Versicherungsvertreter verkörperte er Vertrauen, Nähe und Fairness. Egal ob Unfall-, Sach-, Haftpflicht- oder Kfz-Versicherung: Günter Kaiser wusste, was Sache ist. Er war das bekannteste Werbegesicht Deutschlands.

Analytics | Artificial Intelligence | Students & Educators
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KI und die Angst um meinen Job: Wie eine emotionale Debatte zu einer sachlichen und konstruktiven Auseinandersetzung werden kann

Wird KI die Spaltung unserer Gesellschaft in die „Elite“ und den „besorgten, abgehängten Rest“ dramatisch beschleunigen? Zum Beispiel durch hocheffektive personalisierte Medizin, die sich nur wenige leisten können? Oder den Wegfall von automatisierbaren Jobs im Mittelstand, während die hochqualifizierte Elite ihre Machtpositionen beibehält oder gar ausbaut? Oder bietet sich nicht

Analytics
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Innovation in der Versicherungswirtschaft: Wie „junge Wilde“ den Laden aufmischen

Im Kölner Stadtteil Mülheim und unweit der Keupstraße mit ihrem orientalischen Charme aus Dönerrestaurants, Baklava, Cafés und Moscheen, neben alten Backsteinhallen mit Konzertsälen und Fernsehstudios liegt mit dem Carlswerk eine große ehemalige Industriefläche, die mittlerweile zum Gewerbegebiet mit vielen jungen und etablierten Unternehmen, Restaurants und Freizeitmöglichkeiten geworden ist. Im sogenannten

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
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Künstliche Intelligenz im Reality-Check: Potenziale, Grenzen, organisatorische und gesellschaftliche Konsequenzen

Gartner geht davon aus, dass dank künstlicher Intelligenz (KI) bis 2025 zwei Millionen neue Arbeitsplätze geschaffen werden. KI und Machine Learning sind in vielen Unternehmen bereits heute wichtiger Bestandteil von Geschäftsprozessen und Unternehmensbereichen. Sie erleichtern den Arbeitsalltag, optimieren die Interaktion mit Kunden, sagen den Ausfall einer Maschine zuverlässig vorher oder

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
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KI steckt noch in den Kinderschuhen – warum eigentlich?

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische

Advanced Analytics | Analytics | Machine Learning
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Künstliche Intelligenz in der Versicherung: Wo steht Europa?

Wo steht eigentlich die europäische Versicherungswirtschaft in puncto Advanced Analytics, KI und Automatisierung? Erleben wir, dass gerade auch in der Assekuranz traditionelle Verfahren der Datenanalyse mit dem Begriff „maschinelles Lernen" überklebt werden? Oder ist die Branche hier schon deutlich weiter? Sind beispielsweise echte Chatbots wirklich schon allgegenwärtig? Aktuelle Einblicke gibt

Analytics | Data Management | Machine Learning
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Paradies gesucht? Die Daten haben West Perth gefunden

Wollten Sie schon immer mal an einem Ort leben, wo es kostenlosen öffentlichen Nahverkehr gibt, die höchste Dichte an Self-Made-Millionären herrscht, wo jedem Einwohner umgerechnet ca. fünf Golfplätze an Grünflächen zur Verfügung stehen oder es 84.274,6 km Fußgängerwege gibt? Willkommen in West Perth! Zumindest analytisch gesehen ist der kleine Stadtteil

Advanced Analytics | Machine Learning
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Stop Algorithm Porn! Warum Machine Learning alleine kein Wundermittel ist

In meinem vorherigen Beitrag  ging es darum, wie sich das Internet of Things (IoT) über den aktuellen Hype hinaus geschäftsfähig machen, also operationalisieren, lässt. Und um die Hürden, die Unternehmen in Sachen Analytics dafür überwinden müssen. Immer wieder spreche ich in diesem Zusammenhang mit Kunden über ein Thema, das nicht

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Internet of Things
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Analytics für IoT - So wird Vision zur Realität

Kennen Sie Kevin Ashton? Der britische Technologie-Pionier hat am Massachusetts Institute of Technology (MIT) einen internationalen Standard für RFID mitbegründet. Was aber vielleicht noch wichtiger ist: Vor fast 20 Jahren hatte er eine Vision von Computern, die Informationen über Gegenstände des Alltags und der Fabrikation sammeln und mit diesen Daten

Analytics | Internet of Things
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Warum intelligente Maschinen nicht den Menschen ersetzen (Teil1)

 Das Thema Künstliche Intelligenz (intelligente Maschinen) sorgt nach wie vor für Verwirrung und Unsicherheit. Ängstliche Fragen wie „Sind Roboter bald intelligenter als Menschen?“ und „Werden sie uns die Arbeitsplätze wegnehmen?“ bestimmen die Schlagzeilen – auch bei gut informierten Fachmedien. Selbst Stephen Hawking warnt vor künstlicher Intelligenz und der Tesla-Chef gar

Data Visualization
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SAS Big Data Lab: Innovationslabore für Use Cases - Teil 2

Das Big Data Lab ist der beste Weg hin zum innovativen und profitablen Umgang mit Big Data. Aber welche organisatorischen Weichenstellungen führen eigentlich zum Erfolg? In meinem letzten Blog habe ich die wichtigsten Erfolgsfaktoren eines Innovationslabors für datenbasierte Use Cases skizziert: Experimentieren erlauben, Agilität ermöglichen und schnelles Scheitern (als Chance!)

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Innovationslabore für datenbasierte Use Cases richtig aufsetzen

Die veränderten Marktanforderungen zwingen viele Organisationen zur digitalen Transformation bestehender Geschäftsprozesse und Geschäftsfelder. Einzelhandel, Medien, Versicherungs-, Reise- und Logistikbranche sind sicherlich Vorreiter. Aktuelle Studien, zum Beispiel von Roland Berger, zeigen aber auch sehr eindrucksvoll die dramatischen Implikationen der digitalen Transformation auf die Industrie, das Retail-Banking oder Versicherungen.

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Big Data Strategie erfolgreich entwickeln

Das Big Data Lab von SAS - Big Data Strategie 1995 - World Wide Web. Erinnern Sie sich, wie komplex und kompliziert es für ein Unternehmen war, eine eigene Website aufzubauen, Anwendungen zu definieren, diese redaktionell zu betreuen und die nötige Infrastruktur zu betreiben – heute unvorstellbar! Und sogar das Surfen

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SAS und Hadoop: Ein Traum für Innovationen

Big Data ist wie ein Fass ohne Boden. Fängt man einmal an, sich damit zu beschäftigen, zieht sich ein nicht enden wollender Rattenschwanz hinterher. Im positiven Sinne! Ich möchte das Zusammenspiel mit der Open-Source-Technologie Hadoop beleuchten. Big Data braucht, wie jeder weiß, auch Big Speicherplatz. Das ist die Voraussetzung für

Data Visualization
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Das ist Visual Analytics!

So und nichts anders: Datenanalyse zur Vorbereitung der Entscheidungsfindung ist ein Spezialistenthema. Das muss ausschließlich den Profis überlassen werden. Daten in den Händen unbedarfter Fachanwender – vielleicht noch ohne IT- und Statistikwissen – sind gefährlich. Wenn Sie auch dieser Meinung sind, dann lesen Sie bitte nicht weiter!

Data Visualization
Andreas Becks 0
Heißes Herz und kühler Kopf - zwischen GWA Effie und Löwe

"And the winner is…" Ob der Branchen-Oskar für wirksame Marktkommunikationen, der "GWA Effie",  oder die "Löwen von Cannes" für inspirierende Kreativität: Im Frühsommer ist es traditionell wieder an der Zeit, Preise zu verleihen* in der Marketing- und Werbebranche! Sicher: Kreative Leistungen und erfolgreiche Zielgruppenansprachen in klassischen Medien, im Online-Bereich oder  im

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