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Sechs Mal schneller als zuvor: Willis Towers Watson führt Radar 4.2 ein

Köln, 3. Januar 2019 – Eine deutliche Leistungssteigerung durch einen neuen Algorithmus und Zugriff auf Informationen außerhalb von Radar-Modellen – mit Radar 4.2 bietet Willis Towers Watson Sachversicherern eine zukunftssichere Lösung für ein agiles und anspruchsvolles Pricing. Die neue Version der Radar Pricing Software ist darauf ausgelegt, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren und gleichzeitig ein neues Maß an analytischer Qualität zu erreichen. Dadurch reduziert sich die Komplexität jeder Integration und bietet Assekuranzen gleichzeitig die Möglichkeit, ihre Preislösungen flexibel zu erweitern.

„Damit Versicherer für die Herausforderungen einer sich wandelnden Branche ausgerüstet sind, stellen wir ihnen Werkzeuge der nächsten Generation zur Verfügung“, sagt Michael Klüttgens, Leiter der Versicherungsberatung bei Willis Towers Watson in Deutschland. „Versicherer stehen ständig unter dem Druck, neue Datenquellen und fortschrittlichere Analyseverfahren einzusetzen. Die neue Radar-Version bietet Funktionen, die ihnen umfassendere Einblicke, mehr Flexibilität sowie eine schnellere Markteinführung, Preisgenauigkeit und betriebliche Effizienz ermöglichen.“

Leistungssteigerung bei großen Datensätzen
„Durch einen neuen Algorithmus passen sich Gradient Boosting Machines (GBMs, eine im Versicherungsbereich sehr häufig verwendete Form des Machine Learnings) bis zu sechs Mal schneller an die zugrunde liegenden Daten an und sorgen so für eine deutliche Leistungssteigerung“, sagt Gero Nießen, Sales & Practice Leader der P&C Insurance bei Willis Towers Watson. „GBMs können jetzt außerdem mit größeren Datensätzen kalibriert und einfacher ausgeführt werden. Das spart den Analysten Zeit bei der Erstellung von einsatzbereiten Modellen.“

Radar 4.2 basiert auf modernster Technologie und verfügt über eine neue externe Callout-Komponente, mit der Versicherer auf Daten, Berechnungen oder Dienstleistungen außerhalb der Willis Towers Watson Software zugreifen können.