infinada.com - Beratungsleistungen und Services

Beratungsleistungen

infinada Consulting GmbH bietet Beratungsleistungen, Coaching und Training in den folgenden Bereichen:

Statistik & Datenanalyse

Analyse von Daten, einschließlich großer und unstrukturierter Datenmengen (NoSQL)
Anwendung von Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens, Datenanalyse mit R (data science)
Vorhersage und Klassifikation (business analytics)

Bewertung und Risikomodellierung für komplexe Finanzprodukte

Bewertung komplexer Finanzprodukte (z.B. von Finanzderivaten) und Versicherungsverbindlichkeiten (z.B. Variable Annuities)
Portfoliooptimierung und ALM (asset liability management)
Risikomodelle für Marktrisiko, Kreditrisiko, versicherungstechnische Risiken (Leben, Kranken und Schaden/Unfall) sowie operationelle Risiken

Aktuarielle Beratung

aktuarielle Analysen von Lebens- und Krankenversicherungsdaten (im Kontext von Produkt-Design, Pricing, Reservierung oder Risikomodellierung)
Herleitung und Weiterentwicklung von Rechnungsgrundlagen
Unterstützung der Einführung neuer Produkte in Bestandsverwaltungssysteme
Business-Analysten-Tätigkeiten, wie z.B. Schnittstellenmanagement, Spezifikationen, Testvorgehen
Optimierung von Rückversicherungsdeckung

Unabhängige Modellvalidierung

unabhängige Validierung von Risikomodellen im Kontext der Versicherungsaufsicht (interne Modelle gemäß Solvency II)
unabhängige Validierung von Risikomodellen für Markt- und Kreditrisiko im Kontext der Bankenaufsicht (interne Modelle gemäß Basel III/IV)

Strategieberatung & Coaching

Coaching von IT-Teams (z.B. als Scrum-Master)
Projektmanagement in klassischen und agilen Projekten
SQL-Datenmodellierung
Beratung bezüglich Datenstrategie, Risikostrategie, Geschäftsprozessen und Organisationsstruktur
Beratung, wie man agile Techniken (z.B. Scrum, Kanban) mit längerfristigen Zielen verbindet
Mentoring

Werkzeuge der Datenanalyse

NoSQL-Datenbanken (wie Redis oder MongoDB), sind mächtige Tools, die die Verarbeitung von schnell fließenden, unstrukturierten Daten ermöglichen.

R ist seit 1997 das führende Opensource-Softwarepaket für statistische Analysen. R ist neben Python eine der beiden dominanten Analyse-Sprachen im "Big Data"- und "Machine Learning"-Bereich.

Komplexe Finanzprodukte

Lebensversicherungs- und Rentenversicherungsverträge gehören zu den kompliziertesten Finanzprodukten überhaupt. Ihre Bewertung und Risikoeinschätzung ist eine Herausforderung aufgrund (1) ihrer langen Laufzeit und der damit verbundenen Unsicherheiten, (2) der Vielzahl von Produktparametern und (3) der Optionen, die die Versicherungsnehmer haben, Vertragsparameter während der Laufzeit zu ändern sowie der Optionen, die die Versicherungsunternehmen haben, das Management der Kapitalanlagen an neue Gegebenheiten anzupassen.

Unabhängige Modellvalidierung und Qualitätssicherung

Im Zuge der Entwicklung von "künstlicher Intelligenz" wurde die Befürchtung geäußert, dass zukünftige "intelligente" Systeme so komplex werden könnten, dass Menschen nicht mehr in der Lage wären, die Zuverlässigkeit dieser Systeme zu validieren. Der Schlüssel dafür, die Kontrolle über komplexe Systeme zu behalten, ist, den Unterschied zwischen validierbaren und nicht validierbaren Systemen zu verstehen.

Auf der einen Seite gibt es eine Klasse von überraschend komplexen Maschinen-Modellen (z.B. für fast-optimale Spielstrategien in Go oder Schach), die durch einen Menschen mit einem "normalen" Computer (und einer Quelle von Zufallszahlen) effizient validiert werden können. (Auch wenn das Finden einer fast-optimalen Spielstrategie weit jenseits der Zeit- und Energie-Grenzen für einen Menschen mit einem Computer liegt.)

Auf der anderen Seite gibt es scheinbar einfache Maschinen (wie z.B. Pokemon Yellow), die "aus Versehen Turing-vollständig" sind. Und es kann gezeigt werden, dass selbst einfache Fragen über ihr Verhalten unentscheidbar sind, geschweige denn, dass man Garantien über gewünschtes Verhalten abgeben kann.

Eine sehr eng verwandte Einsicht ist, dass die Sprache, die benutzt wird, um Maschinen Aufträge zu erteilen, angemessen beschränkt sein sollte (z.B. auf reguläre Sprachen). Sonst ist es schwer, Sicherheitsgarantien für diese Maschinen abzugeben. (Keinerlei Sicherheitsgarantie kann gegeben werden, wenn die Maschine eine Turing-vollständige Sprache interpretieren muss.)

Das Essay "Why model validation is feasible" vom Februar 2020 enthält die vollständige Geschichte.

Management

Scrum ist momentan die populärste agile Softwareentwicklungsmethode.

Kanban ist eine Methode, um Durchsatz und Qualität in Geschäftsprozessen zu erhöhen, ursprünglich von Taiichi Ohno für Toyota entwickelt. Grundsätzliche Prinzipien, die Kanban von anderen agilen Methoden abheben, sind: (1) striktes Einhalten von Work-in-Progress-Beschränkungen; (2) nachfolgende Arbeitsschritte "ziehen" (pull) Aufgaben von vorangehenden Arbeitsschritten – anstatt dass vorangehende Arbeitsschritte den nachfolgenden Arbeitsschritten Arbeit "aufdrücken" (push); (3) im Falle eines Engpasses wird die ganze Prozesskette gestoppt und das Team bündelt seine Kräfte, um den Flaschenhals zu beseitigen.