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Willis Towers Watson bringt neue Version der Radar Pricing Software
08. Januar 2019

Willis Towers Watson bringt neue Version der Radar Pricing Software

Mit Radar 4.2 präsentiert Willis Towers Watson eine neue Version der Pricing Software. Diese ist mit neuem Algorithmus darauf ausgelegt, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. Zudem ermöglicht es Radar 4.2 den Versicherern, auch auf Daten außerhalb von Radar-Modellen zuzugreifen.


Mit Radar 4.2 präsentiert Willis Towers Watson eine neue Version der Pricing Software. Diese ist mit neuem Algorithmus darauf ausgelegt, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. Zudem ermöglicht es Radar 4.2 den Versicherern, auch auf Daten außerhalb von Radar-Modellen zuzugreifen.


Willis Towers Watson bringt neue Version der Radar Pricing Software

Willis Towers Watson hat eine neue Version der Radar Pricing Software eingeführt: Radar 4.2 ist darauf ausgelegt, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren und gleichzeitig ein neues Maß an analytischer Qualität zu erreichen, wie Willis Towers Watson unterstreicht. Dadurch reduziere sich die Komplexität jeder Integration. Versicherern eröffnet sich zugleich die Möglichkeit, ihre Preislösungen flexibel zu erweitern. Die neue Version verfügt über eine neue externe Callout-Komponente, mit der Versicherer auf Daten, Berechnungen oder Dienstleistungen außerhalb der Radar-Software zugreifen können. „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“, erklärt Michael Klüttgens, Leiter der Versicherungsberatung bei Willis Towers Watson in Deutschland.

Leistungssteigerung durch neuen Algorithmus

Dank eines 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. Dies sorgt für eine deutliche Leistungssteigerung, wie Gero Nießen betont, 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.“ (tk)




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