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Auflistung nach Autor:in "Kaiser, Matthias"

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  • Zeitschriftenartikel
    Hierarchische Eignungsprüfung von externen (Open) Data Sets für unternehmensinterne Analytics- und Machine-Learning-Projekte
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 60, No. 1, 2023) Kaiser, Matthias; Stirnweiß, Dominic; Wederhake, Lars
    Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung evidenzbasierter Entscheidungen. Insbesondere die zunehmende Nutzung unternehmensexterner und offener Datensätze (Open Data) fördert die Möglichkeiten evidenzbasierter Entscheidungen. Dabei basieren evidenzbasierte Entscheidungen mit diesen Datensätzen immer häufiger auf Analysen, welche mittels maschineller Lernverfahren bzw. Machine Learning (ML) vorbereitet oder durchgeführt werden. Weil der Inhalt und die Qualität und damit der Nutzen eines Datensatzes für solche Analyseverfahren im Vorfeld ungewiss ist, stellt die Auswahl und die Beschaffung von geeigneten Daten unabhängig vom ML-Verfahren eine Kernherausforderung dar. Dieser Beitrag stellt deshalb zum Zwecke der Effizienz ein hierarchisches Vorgehen vor. Mit diesem können schemabasierte Datensätze strukturiert und effektiv dahingehend überprüft werden, ob deren Qualität und inhaltliche Fit für einen bestimmten Anwendungsfall (z. B. eine wiederkehrende Entscheidungssituation) ausreichend ist. Im Beitrag beschreiben wir einen Anwendungsfall aus dem Bereich der datengestützten Energieverbrauchsprognose für Wohngebäude, bei dem der Aufwand für die Datensatzauswahl reduziert werden konnte. Companies are increasingly recognizing the importance of evidence-based decisions. In particular, the increasing use of company-external and open data sets (open data) additionally promotes the possibilities of evidence-based decisions. More often, evidence-based decisions on these data sets are based on analyses that are prepared or carried out using machine learning (ML). Because the content and quality and thus the usefulness of a dataset for such analysis are uncertain in advance, the selection and acquisition of suitable data is a core challenge independent of the specific ML procedure. This paper therefore presents a hierarchical and efficiency-oriented procedure to check schema-based data sets in a structured and effective way to determine whether their quality and content fit is sufficient for a specific use case (e.g. a recurring decision situation). In the paper, we describe a use case from the field of data-based energy consumption forecasting for residential buildings, where the effort for data set selection could be reduced.
  • Zeitschriftenartikel
    Ökonomische Bewertung und Optimierung des Automatisierungsgrades von Versicherungsprozessen
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 1, 2010) Braunwarth, Kathrin S.; Kaiser, Matthias; Müller, Anna-Luisa
    An Geschäftsprozesse, speziell im Versicherungswesen, werden im Kontext der Wert- und Kundenorientierung vielseitige Anforderungen bzgl. Standardisierung, Automatisierung und Flexibilisierung gestellt. Es stellt sich allerdings die Frage, ob schnelle und kostengünstige automatische Bearbeitung generell manueller Bearbeitung vorzuziehen ist. Für welche Versicherungsfälle und welche Prozessschritte ist die Nutzung der Flexibilität und Problemlösungskompetenz menschlicher Aufgabenträger wirtschaftlich sinnvoll? Verschiedene Kombinationen, die sich in unterschiedlichen Automatisierungsgraden widerspiegeln, sind möglich.Die verschiedenen Automatisierungsgrade zur Bearbeitung eines Versicherungsfalls werden gegenübergestellt und resultierende Cashflows bestimmt. Dabei gilt es, sämtliche einem Prozessdurchlauf zurechenbaren Folgen, Reaktionen des Kunden sowie Kapazitätsrestriktionen zu berücksichtigen. Anstelle der in der Praxis üblichen Verwendung einer Vielzahl von Einzelregeln für die Automatisierungsentscheidung erfolgt die Wahl des Automatisierungsgrades flexibel und situationsabhängig. Durch die aggregierte Betrachtung einer Menge von Versicherungsfällen werden Aussagen über die Leistungsfähigkeit der Prozessgestaltung abgeleitet. Illustriert wird das Modell beispielhaft anhand eines Prozessausschnitts der Bearbeitung von Kasko-Glasschäden.AbstractIn the context of value and customer orientation there are various requirements concerning the process – especially in insurance companies: processes are meant to be standardized, automated, and flexible. It is in question whether a fast and cheap automated processing is preferred to manual handling. For which claims and which process steps is it of economic value to have the flexibility and the competence and ability to solve problems of human operators at your disposal? Various combinations, representing different degrees of automation, are possible.The different degrees of automation for the processing of an insurance claims are compared and resulting cash flows are determined. It is essential to include all consequences that can be attributed to a single process and to consider customer reactions and restrictions to the capacity of processing. Instead of using heuristic rules to decide on automation in practice, here the decision is flexible and depends on the given situation. Viewing an aggregated number of insurance claims it is possible to deduce information about the performance of the process. The model is exemplarily illustrated with help of a part of the process for handling own damage glass claims.