UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS DURCH NATURAL …€¦ · Öffentlich UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS DURCH NATURAL LANGUAGE GENERATION 15. FaRis & DAV-Symposium, 6. Dezember 2019 Köln

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UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS DURCH NATURAL LANGUAGEGENERATION15. FaRis & DAV-Symposium, 6. Dezember 2019 Köln

Insurance Software and Services

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AGENDA

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1|Überlegungen zur Digitalisierung

2|Natural Language Processing Uncovered

3|Solvency II – Berichterstattung auf Knopfdruck

4|Fazit

06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG2 © ISS Software GmbH

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VERÄNDERUNGSDYNAMIK ….. VISUALISIERT….. AM BEISPIEL DER STADT SHANGHAI

06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG3

1990 2010

© ISS Software GmbH

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IMAGE RECOGNITIONWIR MACHEN EIN EXPERIMENT


Wo ist Walter?

60 Sekunden Zeit

1. Finde Walter

2. Überdenke dein Vorgehen


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BIG DATA & MACHINE LEARNING

19.07.2018Allianz Innovation Day

• Das menschliche Auge ist überlastet

• Das Auge kann durchschnittlich 14 – 24 Bilder pro Sekunde verarbeiten

• Eine KI braucht 0.5 Sekunden für diese Aufgabe

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BILDERKENNUNGIST DIE MASCHINE BESSER ALS EIN MENSCHLICHES AUGE?


Quelle: Microsoft, Google Beat Humans at Image Recognition, EE Times, R. Colin Johnson, 02.18.15

Mai 1997: IBM Deep Blue schlägt Garry Kasparov

März 2016: AlphaGo schlägt Lee Sedol

2015: Microsoft AI und Google AI überflügeln Benchmark des Menschen


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AGENDA

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4|Fazit


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Spracherkennung & Dialogsysteme

DIE EVOLUTION DER INFORMATIONNATURAL LANGUAGE PROCESSING


Natural Language Processing hat das Ziel, die menschlich verfasste Sprache von Computern automatisch verarbeiten lassen zu können.

NLP

AutomatisierteTextzusammenfassungen

Automatische Textklassifizierung Textgenerierung

StimmungsanalyseMaschinelle Übersetzung


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… sind SOFORT und RUND UM DIE UHR für den Kunden verfügbar

… bieten Kunden neue Wege der Interaktion in natürlicher Sprache

… heben Effizienzen z. B. bei Antragsformularen, Erst-Beratungsgesprächen, First-Level Support

UNTERSTÜTZUNG VON GESCHÄFTSPROZESSEN DURCH CHATBOTSEINSATZGEBIETE


+ 24/7 Service

+ Durchgängige Qualität

+ Flexible Skalierbarkeit

+ Automatische Protokollierung

+ Einsparung von Kosten

BOTS …


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SPRACHASSISTENTEN AUF DEM VORMARSCHTELEFONIEREN MIT GOOGLE DUPLEX…..


Welche KI besteht den Turing-Test als erste ?

Cortana


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PICTURE RECOGNITION ….. GAIT RECOGNITION …..….


Quelle: Provider Precire


….. Sprachmustererkennung!

Unternehmens-kommunikation

Human Resources

Kunden-kommunikation

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NLG ….….. ODER INFORMATION 3.0


Natural Language Generation verarbeitet Datenmengen, analysiert und interpretiert sie. Anschließend formuliert und kommuniziert NLG die wesentlichen Erkenntnisse in natürlicher Sprache – so, als hätte ein Mensch sie verfasst.

Information 1.0:Tabellarische Darstellung

Information 2.0:Visualisierung

Information 3.0:Textualisierung


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NATURAL LANGUAGE PROCESSINGWAS IST DAS?


NLU NLG

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NLG – DIE TECHNOLOGIERETRESCOS IMPLEMENTIERUNG


Die Aufgabe Die Lösung


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NLG – ANWENDUNG…..…. SCHON HEUTE


Quellen: Diverse

NLG wird heute bereits in diversen Branchen eingesetzt:

• Nachrichten

• Sportberichterstattung

• Medizinische Einrichtungen

• Marktanalysen

• Berichterstattung Finanz-dienstleistungsbranche

• intern

• extern

• etc.


Natural Language Generation verarbeitet große Datenmengen, analysiert und interpretiert sie. Anschließend formuliert und kommuniziert NLG die wesentlichen Erkenntnisse in natürlicher Sprache – so, als hätte ein Mensch sie verfasst.

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NLG – ANWENDUNGAUTOMATISIERTE FONDS-REPORTS


NLG for Reporting

• 2017 – laufend

• Automatische Berichtserzeugung

• Business Intelligence für die Fonds-Daten des Kunden

• Bereitstellung der Lösung über API


Automatische Erzeugung von Pflichtdokumentation bei der Verwaltung von Fonds

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NLG – ANWENDUNGAUTOMATISIERTE ARBEITSZEUGNISSE


Automation Project

• 2018 – laufend

• Erzeugung von mehr als 11.000 Arbeitszeugnissen pro Jahr

• Nutzerzentriertes Interface für die Angabe benötigter Daten

• On-Premises-Bereitstellung


Prozessautomatisierung für die Erstellung von Arbeitszeugnissen für die Commerzbank

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AGENDA

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4|Fazit


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DIE HÜRDEN DES NARRATIVEN BERICHTSWESENS….


…. drückt aufs Gemüt und ….

…. führt vielfach zur Frustration!


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Die Konsistenz der Aussagen ist wesentlich.

Interner Risikobericht

ORSA-Bericht RSR

SFCR

(reduzierte und “optimierte” Version des RSR)

Häufig, individuell

jährlich „jährlich“ jährlich

Ad-hoc-Berichte

Unterschiedliche Adressaten


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PRO WORT

0,82 €

SFCR-BERICHT

06.12.201921

Facebook

MEHR ALS

113PT

durch-schnittlich

…menschlicher Ressourcen nimmt der SFCR-Bericht jährlich bei jedem Unternehmen in Anspruch.

PRO BERICHTS-

SEITE

134 €…werden jährlich ausgegeben, um die Berichte fertigzustellen.

5%DER

BELEGSCHAFT

PRO BERICHT

5BETEILIGTE

PRO JAHR

11WOCHEN

…ist am Prozess der Berichterstattung durchschnittlich

involviert.

...sind die Versicherer durchschnittlich mit dem SFCR-

Bericht beschäftigt.

…sind für die Zeit der Berichtserstellung reserviert.

Unterstützung Reporting mit NLG

Quelle: Umfrage aus dem Jahr 2019 der ISS Software GmbH unter 53 Unternehmen


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FUNKTIONSWEISE: NATURAL LANGUAGE GENERATION


Rohdaten

Textmodell

Datenanalyse

Datenmodell

1

2

3

4

Textgenerierung5


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NLG-Engine

DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG


SOLVARADWHFIBUAsset

ManagementEtc.

RSR1,2,….,n SFCR

1,2,….,n

ORSA1,2,….,n

Co-Editing Co-EditingCo-Editing

Aufsicht Aufsicht / Öffentlichkeit

Interner Abstimmprozess

Aufsicht


Öffentlich



• Aufbereitung und Fertigstellung der Datenin Quellsystemen (oder anderen Berichten)

• Vorgabe des Berichtszwecks (RSR, ORSA, SFCR, sonstige)

• Vorgabe Berichtsstruktur (flexibel definierbar)

• Festlegung von Berichtsparametern• Stil• Textlänge• Schwellen- / Grenzwerte• etc.

• Vorgabe von Tabellen und Diagrammen

• Auswahl von Textelementen aus den Berichten vergangener Perioden

• etc.

SOLVARA

NLG-Engine

RSR1,2,….,n

SFCR1,2,….,n

ORSA1,2,….,n

Co-Editing Co-Editing Co-Editing

DWHFIBUAsset

ManagementEtc.



Aufsicht


Öffentlich



SOLVARA

NLG-Engine

RSR1,2,….,n

SFCR1,2,….,n

ORSA1,2,….,n


DWHFIBUAsset

ManagementEtc.



Aufsicht

• Datenanalyse• Prüfung der Parametereinstellung

• Grenz- und Schwellwerte• Textlänge• Stil• etc.

• Textgenerierung• etc.


Öffentlich



SOLVARA

NLG-Engine

RSR1,2,….,n

SFCR1,2,….,n

ORSA1,2,….,n


DWHFIBUAsset

ManagementEtc.



Aufsicht

• Iterativer Prozess zur Anpassung des Berichts

• Analyse und Prüfung des generierten Berichtsinhalts

• Anpassung von Berichtsparametern• Anpassung von Tabellen und Diagrammen

• Co-Editing zur Fertigstellung des Berichts


Öffentlich



SOLVARA

NLG-Engine

RSR1,2,….,n

SFCR1,2,….,n

ORSA1,2,….,n


DWHFIBUAsset

ManagementEtc.



Aufsicht

• Abstimmung mit Gremien des Unternehmens• Risikomanagement• Vorstand• etc.

• Ggf. erneute Anpassung• Änderungen im Layout• Abgabe bei der Aufsicht / Publikation


Öffentlich

PRO WORT

0,82 €

AUTOMATISIERUNGSPOTENZIAL: SFCR-BERICHT

06.12.201928

Facebook

MEHR ALS

113PT

durch-schnittlich

…menschlicher Ressourcen nimmt der SFCR-Bericht jährlich bei jedem Unternehmen in Anspruch.

PRO BERICHTS-

SEITE

134 €…werden jährlich ausgegeben, um die Berichte fertigzustellen.

5%DER

BELEGSCHAFT

PRO BERICHT

5BETEILIGTE

PRO JAHR

11WOCHEN

…ist am Prozess der Berichterstattung durchschnittlich

involviert.

...sind die Versicherer durchschnittlich mit dem SFCR-

Bericht beschäftigt.

…sind für die Zeit der Berichtserstellung reserviert.

77%DES SCFR-BERICHTS

...lassen sich mithilfe von Natural Language Generation

automatisieren.

Unterstützung Reporting mit NLG

Quelle: Umfrage aus dem Jahr 2019 der ISS Software GmbH unter 53 Unternehmen (rot), Retresco linguistische Machbarkeitsanalyse (blau)


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AGENDA

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4|Fazit


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ERLEICHTERUNGEN UND ERKENNTNISGEWINNE DURCH NLG


Natural Language Generation erleichtert die Berichterstellung erheblich

Erhöhung der Effizienz und der Geschwindigkeit im Gesamtprozess (wenige Minuten Laufzeit nach Datenbereitstellung)

Automatische Übersetzung von Daten und visuellen Elementen in Berichte

Deutliche Reduzierung des manuellen Aufwands

Natural Language Generation formuliert Berichte für unterschiedliche Adressatengruppen parallel (auf Basis der gleichen Datengrundlage)

Liefert zusätzliche Erkenntnisse (z. B. durch das Erkennen von Mustern im Rahmen der Interpretation der NLG)

NLG formuliert rein analytisch (beurteilungsneutral)

VM

AM

ReWe

RM

etc.

Berichtsrelevante Ergebnisse(Zahlen in Tabellen)

Berichtsgrundlage (Gliederung, Stichpunkte etc.)

Interpretation undAbstimmung

Bericht

Formulierung

InvolvierteAbteilungen

Bewertung undKonsolidierung

WeiterverwendungVorstand

N

L

G

Daten

Aufsicht / Öffentlichkeit


ÖffentlichÖffentlich


It always seems impossible until it´s done!Nelson Mandela


ÖffentlichÖffentlich


It always seems impossible until it´s done!Nelson Mandela


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ANFORDERUNGEN AN EIN SOLVENCY-II-BERICHTERSTATTUNGSSYSTEM


Datenbewirtschaftung – Anschluss von SOLVARA, Marktsysteme (wegen Prognosen von Kapitalanlagekursen?), DWH, FIBU, etc.!?

Analyse der Meldedaten in den QRTs auf Basis auswählbarer unterschiedlicher Granularitätsstufen (z. B. LoB vs. HRG oder Riskomodul vs. Risikosubmodul etc.)

Prüfung relevanter Informationen über zuvor festgelegte Grenz- / Schwellenwerte (z. B. Solvency-Ratio ≥ XYZ EUR)

Individuelle Berichtshierarchien – wie kann ein hohes Maß an Individualität der Berichte sicher gestellt werden….

Eine Vielzahl von auswählbaren Diagrammen und Tabellen

Manuelle Editierungsfunktion

Wiederverwendung von Textbausteinen aus vergangenen Berichtsperioden

….


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