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Datenbereinigung und -prüfung
Datenbereinigung und -prüfung
Datenbereinigung im Prozess des maschinellen Lernens
Ein gut funktionierendes maschinelles Lernmodell beginnt mit einem entscheidenden Schritt: saubere und zuverlässige Daten. Besonders im Versicherungssektor - wo sich die Entscheidungsfindung direkt auf die Kundenbeziehungen, die Einhaltung von Vorschriften und den wirtschaftlichen Wert auswirkt - ist die Datenbereinigung ein wesentlicher Bestandteil des KI-Prozesses bei Onesurance.
Warum ist die Datenbereinigung wichtig?
Algorithmen für maschinelles Lernen sind anfällig für Rauschen, Fehler und fehlende Werte. Wenn diese Probleme nicht richtig angegangen werden, führt dies zu:
Verzerrte oder nicht reproduzierbare Prognosen
Geringere Zuverlässigkeit der Berichterstattung und der Steuerungsinformationen
Schlechte Verallgemeinerung auf neue Kundendaten
Ungerechtfertigte Schlussfolgerungen und erhöhtes Risiko der Verzerrung
Mit einem strukturierten Ansatz zur Datenbereinigung garantiert Onesurance:
Transparenz und Erklärbarkeit der einzelnen Modelle
Wiederholbare und reproduzierbare Analysen
Zuverlässige und ehrliche Ergebnisse für Entscheidungen des Kundenmanagements
Gemeinsame Techniken zur Datenbereinigung
Beseitigung oder Imputation fehlender Werte
Datensätze mit zu vielen fehlenden Daten werden gelöscht.
Imputation: Fehlende Werte werden auf der Grundlage von Durchschnittswerten, Medianen oder algorithmischen Schätzungen (z. B. KNN-Imputation) ergänzt.
Fallstudie bei Onesurance:
Fehlende Schadenbeträge werden auf der Grundlage ähnlicher Schäden in der Branche und im Segment importiert.
Erkennung von Ausreißern
Statistische Methoden: Z-Scores, Interquartilsbereich (IQR)
Visualisierung: Boxplots, Streudiagramme
Modellbasierte Erkennung: z. B. Isolation Forest
Fallstudie:
Eine extrem hohe Anzahl von Kontaktmomenten oder Schadenhäufigkeit kann auf Datenfehler, Betrugsversuche oder außergewöhnliche Kundenprofile hinweisen.
Bereinigung von Textfeldern
Entfernung von Kleinbuchstaben und Satzzeichen
Löschen von Stoppwörtern und Normalisierung durch Lemmatisierung/Abstimmung
Fallbeispiel:
Bei der Analyse von Kontaktnotizen und Beschwerdebeschreibungen werden die Texte für die Stimmungsanalyse und die Klassifizierung der Dringlichkeit strukturell bereinigt.
Erkennung von inkonsistenten oder doppelten Datensätzen
Prüfung auf identische Kundendaten, doppelte Policen oder Ansprüche ohne gültigen Policenbezug
Fallstudie:
Verhindern Sie, dass ein Kunde mit doppelter Einschreibung bei CLV-Berechnungen und Abwanderungsanalysen als zwei einzelne Kunden betrachtet wird.
Besondere Probleme mit Versicherungsdaten
Policenlaufzeit: Die korrekte Datierung ist entscheidend für die Berechnung der Abwanderung und der Laufzeit
Kundenhierarchie: Die Struktur innerhalb von Familien oder Unternehmen ist optimal mit dem Wertmodell verbunden
Verknüpfungen zwischen Datensätzen: Ansprüche sind immer mit der richtigen Police und dem richtigen Kunde verknüpft
Zusätzliche Schritte bei Onesurance
Validierung: Bei jedem Onboarding wird die Datenqualität validiert
Protokollierung und Auditing: Jede Korrektur und Bearbeitung wird zur Überprüfung und Einhaltung der Vorschriften nachverfolgt.
Feedbackschleife: Die Datenbereinigung ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem die Beiträge der Kundenbetreuer an das Datenteam zurückfließen.
Regelmäßige Berichte über die Datenqualität sind auf Anfrage erhältlich.
Möchten Sie mehr erfahren oder einen Datenqualitätscheck anfordern?
Haben Sie Fragen dazu, wie Ihre Daten in Onesurance bereinigt werden, oder möchten Sie einen Bericht über Ihre eigene Datenqualität? Wenden Sie sich an Ihren Customer Success Manager - er kann Ihnen erklären, welche Bereinigungstechniken für Ihre Datenstruktur relevant sind, wie Ausnahmen behandelt werden und wie Onesurance die Kontinuität und Zuverlässigkeit der Vorhersagen sicherstellt.