Olaf Brinkmann:
Der hrw-Podcast der Wissenschaft. In dieser Folge Versicherungen vor der Pleite schützen. Was maschinelles Lernen leisten kann.
Hallo und herzlich willkommen zum hrw-Podcast der Wissenschaft. Ich freue mich, dass ihr wieder eingeschaltet habt. Mein Name ist Olaf Brinkmann.
Ich habe eine Lebensversicherung, eine Hausratsversicherung, eine Privathaftpflichtversicherung, eine Rechtsschutzversicherung und bestimmt fällt mir noch eine ein, wenn ich länger darüber nachdenke.
Heute sprechen wir genau darüber und ich habe einen Gast, der sich mit Risikomanagement auskennt. Er erklärt uns, wie maschinelles Lernen Versicherungsunternehmen helfen kann.
Mein Gast ist Mark Kiermayer. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der hrw und Doktorand. Schön, dass du da bist. Hallo Mark.
Mark Kiermayer:
Hallo Olaf. Ich freue mich sehr, dass ich heute hier sein darf und danke dir für die Möglichkeit, über dieses spannende Thema zu sprechen.
Olaf Brinkmann:
Sehr gerne. Zu Beginn die Frage wie immer. Wollen wir Sie oder du sagen?
Mark Kiermayer:
Sehr gerne du.
Olaf Brinkmann:
Mark, ich bin der Olaf. Wir wollen nicht nur den Wissenschaftler kennenlernen, sondern auch dich als Menschen. Ich stelle dir eine Frage und du wählst zwischen zwei Antworten.
Im Online-Meeting Kamera an oder aus?
Mark Kiermayer:
An.
Olaf Brinkmann:
Beim Speichern Festplatte oder Cloud?
Mark Kiermayer:
Beides.
Olaf Brinkmann:
Reisen lieber Auto oder Bahn?
Mark Kiermayer:
Bahn.
Olaf Brinkmann:
Kinderspiele Uno oder Vier gewinnt?
Mark Kiermayer:
Uno.
Olaf Brinkmann:
Erster Kontakt E-Mail oder Anruf?
Mark Kiermayer:
Anruf.
Olaf Brinkmann:
Du bist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der hrw und gehörst zum Institut Naturwissenschaften. Was sind deine Aufgaben? Lehrst du auch?
Mark Kiermayer:
Ja. Meine Aufgaben sind Forschung und Lehre. Dieses Semester betreue ich zum Beispiel ein Praktikum in wissenschaftlicher Simulationstechnik.
Man trifft mich auch oft in Mathe-1-Veranstaltungen, etwa für Sicherheitstechnik, Wirtschaftsmathematik oder Wirtschaftsstatistik.
Olaf Brinkmann:
Du promovierst. Ganz kurz und einfach erklärt. Worum geht es in deiner Doktorarbeit?
Mark Kiermayer:
Ich versuche neue Methoden so anzuwenden, dass bestehende Rechnungen besser, schneller oder genauer werden.
Damit kann man wirtschaftliche Vorteile erzielen oder neue Fragestellungen lösen, für die es bisher noch keine Modelle gab.
Olaf Brinkmann:
Dann lass uns über maschinelles Lernen sprechen. Was ist das?
Mark Kiermayer:
Maschinelles Lernen bedeutet, dass ein Programm nicht komplett von Menschen geschrieben wird, sondern sich in gewisser Weise selbst anpasst.
Zum Beispiel im Versicherungskontext. Man möchte wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Versicherungsvertrag gekündigt wird.
Man hat zunächst ein Modell, das Vorhersagen trifft. Diese vergleicht man mit der Realität und passt das Modell Schritt für Schritt an, bis es immer bessere Ergebnisse liefert.
So nähert man sich immer mehr dem gewünschten Ziel an.
Olaf Brinkmann:
Du arbeitest auch mit Deep Learning. Was ist das und wie unterscheidet es sich vom maschinellen Lernen?
Mark Kiermayer:
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Auch hier schreibt sich das Programm in gewisser Weise selbst.
Der Unterschied liegt in der Methodik. Beim klassischen maschinellen Lernen kann man sich Entscheidungsbäume vorstellen.
Beim Deep Learning nutzt man neuronale Netze. Diese sind an das menschliche Gehirn angelehnt und lernen durch viele Informationen, Muster zu erkennen.
Das wird oft mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht.
Olaf Brinkmann:
Du hast erklärt, wie das für Versicherungen nützlich sein kann. Das schützt nicht nur die Unternehmen, sondern auch die Kunden, oder?
Mark Kiermayer:
Genau. Das Risiko wird an die Versicherung abgegeben, ist aber nicht weg.
Wenn eine Versicherung kein gutes Risikomanagement hat und pleitegeht, hilft sie im Schadensfall niemandem mehr.
Man hat im Finanzbereich gesehen, dass schlechtes Risikomanagement sehr negative Folgen für Kunden haben kann.
Olaf Brinkmann:
Du bist seit Dezember 2018 an der HRW. Wie bist du seitdem gewachsen?
Mark Kiermayer:
Persönlich sehr intensiv. Eine Promotion bringt viele Freiheiten, aber auch viele Ungewissheiten.
Es gibt keine festen Noten wie im Studium. Man muss sich selbst motivieren und diszipliniert bleiben.
Die wichtigste Lektion für mich ist, dass sich Disziplin auszahlt. Man merkt oft erst nach Monaten, dass sich die Arbeit gelohnt hat.
Olaf Brinkmann:
In dieser Staffel haben wir das Format Never Stop Growing. Was bedeutet das für dich persönlich?
Mark Kiermayer:
Fortbildung, Selbstverbesserung und offen bleiben für neues Wissen. Den eigenen Horizont nicht zu eng setzen.
Olaf Brinkmann:
Wie spürst du diesen Claim als Doktorand?
Mark Kiermayer:
Unser Institut ist sehr breit aufgestellt. Wir haben viele Fachrichtungen und dadurch unterschiedliche Perspektiven. Das ist sehr bereichernd.
Olaf Brinkmann:
Was tut die HRW, damit du als junger Wissenschaftler vorankommst?
Mark Kiermayer:
Es gibt viele Fortbildungsmöglichkeiten, zum Beispiel Summer Schools, Konferenzen und Vortragsreihen. Die Unterstützung ist sehr groß.
Olaf Brinkmann:
Was hast du gedacht, als du den Claim Never Stop Growing das erste Mal gehört hast?
Mark Kiermayer:
Ambitioniert. Und nach kurzem Überlegen ein gutes Ziel. Man sollte nicht auf einem Plateau stehen bleiben.
Olaf Brinkmann:
Bitte vervollständige die Sätze. Wachstum merke ich an?
Mark Kiermayer:
Daran, dass ich offener für Vorschläge geworden bin und Kritik als Chance sehe.
Olaf Brinkmann:
Persönlich und beruflich zu wachsen geht an der HRW, weil?
Mark Kiermayer:
Weil es Budgets für Konferenzen und Fortbildungen gibt und man seine Entwicklung gut anpassen kann.
Olaf Brinkmann:
Studierende wachsen, indem?
Mark Kiermayer:
Indem wir sie fordern, unterstützen und ihnen Wissen mitgeben, das sie langfristig nutzen können.
Olaf Brinkmann:
Mark, vielen Dank für deine spannenden Antworten. Ich wünsche dir viel Erfolg bei deiner Doktorarbeit.
Mark Kiermayer:
Vielen Dank. Ich habe mich sehr gefreut, hier zu sein.
Olaf Brinkmann:
Liebe Hörerinnen und Hörer, wenn euch unser Podcast gefällt, gebt uns gerne Sterne bei Spotify.
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Danke fürs Einschalten. Euer Olaf.
