Maschinelles Lernen einer Balanced Scorecard für Versicherungsunternehmen in Gestalt von Bayesschen Netzwerken

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Theoretische Grundlagen der Balanced Scorecard
• Definition und Klärung der Bedeutung von Balanced Scorecards
• Verbesserungspotentiale des Balanced Scorecardansatzes in der praktischen Anwendung
• Theorie der Bayesschen Netzwerke
• Allgemeine Bayessche Netzwerke
• Klärung der Bedeutung und formale Definition von Bayesschen Netzwerken
• Bedingte Unabhängigkeit und d-Separation
• Inferenz in Bayesschen Netzwerken
• Dynamische Bayessche Netzwerke
• Theorie der Verfahren zum Maschinellen Lernen von Bayesschen Netzwerken
• Grundlagen des Maschinellen Lernens
• Definition und Abgrenzung des Maschinellen Lernens
• Grundlagen des Maschinellen Lernens von Bayesschen Netzwerken
• Maschinelles Lernen der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Bayesschen Netzwerken - Bekannte Struktur, vollständige Datenbank
• Objektiver Ansatz – Maximum-Likelihood-Schätzung
• Bayesscher Ansatz – Maximum a posteriori Schätzung
• Maschinelles Lernen der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Bayesschen Netzwerken - Bekannte Struktur, unvollständige Datenbank
• Allgemeine Informationen zu den Methoden
• Gibbs Sampling
• EM- Algorithmus
• Bound and Collapse Algorithmus
• Maschinelles Lernen der Struktur von Allgemeinen Bayesschen Netzwerken - vollständige Datenbank
• Testbasierter (Constraint-based) Ansatz
• Metrikbasierter Ansatz
• Vorstellung von Qualitätsmaßen (Metriken)
• Suchverfahren für die Anwendung der Metriken
• Alternativer Metrikbasierter Ansatz - Model Averaging
• Maschinelles Lernen der Struktur von Dynamischen Bayesschen Netzwerken - vollständige Datenbank
• Maschinelles Lernen der Struktur von Allgemeinen Bayesschen Netzwerken - unvollständige Datenbank
• Allgemeine Bemerkungen
• Rein zufälliges Fehlen von Werten in der Trainingsdatenbank - SEM-Algorithmus
• Nicht zufälliges Fehlen von Werten bei den Trainingsdaten
• Einführung von versteckten Variablen zur Komplexitätsreduktion
• Maschinelles Lernen der Struktur von Dynamischen Bayesschen Netzwerken - unvollständige Datenbank
• Praktische Anwendung der Strukturlernalgorithmen für das Maschinelle Lernen einer Balanced Scorecard für Versicherungsunternehmen
• Kurzvorstellung der verwendeten Kennzahlen
• Allgemeine Bemerkungen
• Ergebniswirksame Kennzahlen
• Bilanzielle Kennzahlen
• Kundenkennzahlen
• Kundenstruktur
• Sonstige Kundenkennzahlen
• Mitarbeiterkennzahlen
• Allgemeine Mitarbeiterkennzahlen
• Maklerkennzahlen
• Ausschließlichkeitsvertreterkennzahlen
• Spartenbezogene Kennzahlen
• Beschreibung der Vorgehensweise bei der Datenvorbereitung und beim Maschinellen Lernen
• Methoden- und Programmauswahl
• Fallauswahl und Stellvertreterbildung
• Gruppierung der Werte
• Weitere Hinweise zur Kennzahlenauswahl
• Beschreibung der Vorgehensweise beim Maschinellen Lernen der Bayesschen Netzwerke
• Statisches Modell
• Dynamisches Modell
• Darstellung der Ergebnisse des Maschinellen Lernens
• Statisches Modell
• Dynamisches Modell
• Sensitivitätsanalysen
• Statisches Modell
• Dynamisches Modell

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens auf die Entwicklung einer Balanced Scorecard für Versicherungsunternehmen. Ziel ist es, durch den Einsatz von Bayesschen Netzwerken eine datengestützte und dynamische Steuerung des Unternehmens zu ermöglichen.

• Die Balanced Scorecard als Instrument zur strategischen Steuerung und Performancemessung.
• Bayessche Netzwerke als Werkzeug für die Modellierung von komplexen Zusammenhängen.
• Maschinelles Lernen als Methode zur automatischen Generierung und Anpassung von Bayesschen Netzwerken.
• Praktische Anwendung der entwickelten Methode auf Kennzahlen aus der Versicherungswirtschaft.
• Analyse der Ergebnisse und Interpretation der gewonnenen Erkenntnisse.

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in das Thema der Diplomarbeit ein und erläutert die Relevanz des Forschungsgegenstandes. Anschließend werden in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der Balanced Scorecard beleuchtet. Hierbei werden die Definition, die Bedeutung und die Verbesserungspotentiale des Ansatzes in der praktischen Anwendung diskutiert.

Kapitel 3 stellt die Theorie der Bayesschen Netzwerke dar. Es werden die allgemeinen und dynamischen Bayesschen Netzwerke sowie deren Eigenschaften wie bedingte Unabhängigkeit und d-Separation erläutert.

Kapitel 4 widmet sich der Theorie des Maschinellen Lernens von Bayesschen Netzwerken. Verschiedene Verfahren und Ansätze für das Lernen der Struktur und der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Netzwerke werden vorgestellt.

Kapitel 5 beschreibt die praktische Anwendung der entwickelten Methoden für die Modellierung einer Balanced Scorecard für Versicherungsunternehmen. Hierbei werden die verwendeten Kennzahlen vorgestellt, die Vorgehensweise bei der Datenvorbereitung und beim Maschinellen Lernen erläutert und die Ergebnisse präsentiert.

Schlüsselwörter

Balanced Scorecard, Bayessche Netzwerke, Maschinelles Lernen, Versicherungswirtschaft, Kennzahlen, Performancemessung, strategische Steuerung, Datenanalyse.

Häufig gestellte Fragen

Wie können Bayessche Netzwerke eine Balanced Scorecard verbessern?

Bayessche Netzwerke ermöglichen es, komplexe Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Kennzahlen unter Unsicherheit wirklichkeitsgetreu und datengestützt abzubilden.

Was ist maschinelles Lernen von Bayesschen Netzwerken?

Es ist ein Verfahren, bei dem die Struktur und die Wahrscheinlichkeitsverteilungen eines Netzwerks automatisch aus vorhandenen Datenbanken generiert werden.

Welche Kennzahlen sind für Versicherungen in einer BSC relevant?

Neben Finanzergebnissen sind Kundenstruktur, Mitarbeiterzufriedenheit sowie spezifische Makler- und Ausschließlichkeitsvertreterkennzahlen von Bedeutung.

Was ist der Unterschied zwischen statischen und dynamischen Modellen?

Statische Modelle zeigen Zustände zu einem Zeitpunkt, während dynamische Bayessche Netzwerke zeitliche Abhängigkeiten und Entwicklungen abbilden können.

Was bedeutet "Inferenz" in einem Bayesschen Netzwerk?

Inferenz bezeichnet den Prozess, bei dem auf Basis beobachteter Werte (Evidenz) die Wahrscheinlichkeiten für andere, nicht beobachtete Kennzahlen berechnet werden.

Welche Algorithmen werden zum Strukturlernen verwendet?

Zum Einsatz kommen testbasierte Ansätze (Constraint-based) und metrikbasierte Ansätze, die die Qualität der Netzstruktur anhand mathematischer Maße bewerten.