UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS DURCH NATURAL …€¦ · Öffentlich UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS...
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Öffentlich
UNTERSTÜTZUNG DES REPORTINGS DURCH NATURAL LANGUAGEGENERATION15. FaRis & DAV-Symposium, 6. Dezember 2019 Köln
Insurance Software and Services
Öffentlich
AGENDA
Öffentlich
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
Öffentlich
VERÄNDERUNGSDYNAMIK ….. VISUALISIERT….. AM BEISPIEL DER STADT SHANGHAI
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG3
1990 2010
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Öffentlich
IMAGE RECOGNITIONWIR MACHEN EIN EXPERIMENT
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG23
Wo ist Walter?
60 Sekunden Zeit
1. Finde Walter
2. Überdenke dein Vorgehen
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Öffentlich
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
Öffentlich
BILDERKENNUNGIST DIE MASCHINE BESSER ALS EIN MENSCHLICHES AUGE?
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG6
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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Öffentlich
AGENDA
Öffentlich
1|Überlegungen zur Digitalisierung
2|Natural Language Processing Uncovered
3|Solvency II – Berichterstattung auf Knopfdruck
4|Fazit
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG7 © ISS Software GmbH
Öffentlich
Spracherkennung & Dialogsysteme
DIE EVOLUTION DER INFORMATIONNATURAL LANGUAGE PROCESSING
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG8
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
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG9
+ 24/7 Service
+ Durchgängige Qualität
+ Flexible Skalierbarkeit
+ Automatische Protokollierung
+ Einsparung von Kosten
BOTS …
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SPRACHASSISTENTEN AUF DEM VORMARSCHTELEFONIEREN MIT GOOGLE DUPLEX…..
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG10
Welche KI besteht den Turing-Test als erste ?
Cortana
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PICTURE RECOGNITION ….. GAIT RECOGNITION …..….
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG11
Quelle: Provider Precire
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….. Sprachmustererkennung!
Unternehmens-kommunikation
Human Resources
Kunden-kommunikation
Öffentlich
NLG ….….. ODER INFORMATION 3.0
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG12
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?
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG13 © ISS Software GmbH
NLU NLG
Öffentlich
NLG – DIE TECHNOLOGIERETRESCOS IMPLEMENTIERUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG14
Die Aufgabe Die Lösung
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NLG – ANWENDUNG…..…. SCHON HEUTE
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG15
Quellen: Diverse
NLG wird heute bereits in diversen Branchen eingesetzt:
• Nachrichten
• Sportberichterstattung
• Medizinische Einrichtungen
• Marktanalysen
• Berichterstattung Finanz-dienstleistungsbranche
• intern
• extern
• etc.
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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.
Öffentlich
NLG – ANWENDUNGAUTOMATISIERTE FONDS-REPORTS
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG16
NLG for Reporting
• 2017 – laufend
• Automatische Berichtserzeugung
• Business Intelligence für die Fonds-Daten des Kunden
• Bereitstellung der Lösung über API
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Automatische Erzeugung von Pflichtdokumentation bei der Verwaltung von Fonds
Öffentlich
NLG – ANWENDUNGAUTOMATISIERTE ARBEITSZEUGNISSE
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG17
Automation Project
• 2018 – laufend
• Erzeugung von mehr als 11.000 Arbeitszeugnissen pro Jahr
• Nutzerzentriertes Interface für die Angabe benötigter Daten
• On-Premises-Bereitstellung
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Prozessautomatisierung für die Erstellung von Arbeitszeugnissen für die Commerzbank
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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 NLG18 © ISS Software GmbH
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DIE HÜRDEN DES NARRATIVEN BERICHTSWESENS….
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG19
…. drückt aufs Gemüt und ….
…. führt vielfach zur Frustration!
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06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG20
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
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
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG22
Rohdaten
Textmodell
Datenanalyse
Datenmodell
1
2
3
4
Textgenerierung5
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NLG-Engine
DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG23
SOLVARADWHFIBUAsset
ManagementEtc.
RSR1,2,….,n SFCR
1,2,….,n
ORSA1,2,….,n
Co-Editing Co-EditingCo-Editing
Aufsicht Aufsicht / Öffentlichkeit
Interner Abstimmprozess
Aufsicht
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DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG24
• 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 Aufsicht / Öffentlichkeit
Interner Abstimmprozess
Aufsicht
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DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG25
SOLVARA
NLG-Engine
RSR1,2,….,n
SFCR1,2,….,n
ORSA1,2,….,n
Co-Editing Co-Editing Co-Editing
DWHFIBUAsset
ManagementEtc.
Aufsicht Aufsicht / Öffentlichkeit
Interner Abstimmprozess
Aufsicht
• Datenanalyse• Prüfung der Parametereinstellung
• Grenz- und Schwellwerte• Textlänge• Stil• etc.
• Textgenerierung• etc.
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DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG26
SOLVARA
NLG-Engine
RSR1,2,….,n
SFCR1,2,….,n
ORSA1,2,….,n
Co-Editing Co-Editing Co-Editing
DWHFIBUAsset
ManagementEtc.
Aufsicht Aufsicht / Öffentlichkeit
Interner Abstimmprozess
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
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Öffentlich
DER NLG-PROZESS FÜR DIE S-II-BERICHTERSTATTUNG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG27
SOLVARA
NLG-Engine
RSR1,2,….,n
SFCR1,2,….,n
ORSA1,2,….,n
Co-Editing Co-Editing Co-Editing
DWHFIBUAsset
ManagementEtc.
Aufsicht Aufsicht / Öffentlichkeit
Interner Abstimmprozess
Aufsicht
• Abstimmung mit Gremien des Unternehmens• Risikomanagement• Vorstand• etc.
• Ggf. erneute Anpassung• Änderungen im Layout• Abgabe bei der Aufsicht / Publikation
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Öffentlich
PRO WORT
0,82 €
AUTOMATISIERUNGSPOTENZIAL: SFCR-BERICHT
06.12.201928
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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1|Überlegungen zur Digitalisierung
2|Natural Language Processing Uncovered
3|Solvency II – Berichterstattung auf Knopfdruck
4|Fazit
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG29 © ISS Software GmbH
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ERLEICHTERUNGEN UND ERKENNTNISGEWINNE DURCH NLG
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG30
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
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ÖffentlichÖffentlich
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG31
It always seems impossible until it´s done!Nelson Mandela
© ISS Software GmbH
ÖffentlichÖffentlich
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG32
It always seems impossible until it´s done!Nelson Mandela
© ISS Software GmbH
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ANFORDERUNGEN AN EIN SOLVENCY-II-BERICHTERSTATTUNGSSYSTEM
06.12.2019Unterstützung Reporting mit NLG33
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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