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dc.contributor.advisorZukunft, Olaf-
dc.contributor.authorHartmann, Hans
dc.date.accessioned2020-09-29T15:33:06Z-
dc.date.available2020-09-29T15:33:06Z-
dc.date.created2019
dc.date.issued2019-10-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/9151-
dc.description.abstractDiese Arbeit beschäftigt sich mit der datenbasierten Zuordnung von einem Schadensfall zu einem Sachverständigen in der Versicherungsbranche. Unzählige Versicherungsunternehmen vollziehen diesen Schritt manuell. Da dies sehr zeitintesiv ist, soll dieser Prozess anhand von Daten und einem Algorithmus automatisiert werden. Die Daten, welche für diese Automatisierung benutzt werden, müssen zuerst gewonnen werden, danach integriert und dann muss die Datenqualität gesichert werden. Wenn diese drei Schritte vollzogen worden sind, kann mit den Daten gearbeitet werden. Einerseits dienen die Daten, um einen geeigneten Sachverständigen anhand der Distanz, Region oder seiner offenen Schadensfälle zu finden andererseits dienen die Daten dazu, die gefundenen Sachverständigen anhand Ihrer Erfahrungen und aktuellen Schadensfälle zu bewerten. Die bewerteten gefundenden Sachverständigen werden dem Mitarbeiter, welcher für die Zuordnung zuständig ist, angezeigt - dieser muss nur noch auf der Grundlage von den angezeigten Daten eine Entscheidung treffen.de
dc.description.abstractThis thesis is dealing with the allocation of a claim to an expert in the insurance business. Many insurance companies are allocating manually. That takes a lot of time. This is a reason to automate the process of the allocation. This process gets automated based on data and an algorithm. The data witch is used to automate the process needs to get cleaned, integrated and then the data quality need to get secured. After theses steps the data can be used to allocate an expert who its to a claim. Experts get matched to a claim through their regions, in which they want to operate, the distance to the claim and the claims, the experts got in investigation. After finding possible experts the data is used to predict how the experts suits to a given claim. The possible experts get displayed to the employee, who is responsible for the allocation process. Now the employee just need to decide witch expert is the most suitable based on the data the employee gets displayed.en
dc.language.isodede
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleDatenbasierte Zuordnung von Schadensfällen zu Sachverständigen in der Versicherungsbranchede
dc.title.alternativeData-based allocation of an expert to a given claim in the insurance industryen
dc.typeThesis
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
thesis.grantor.departmentDepartment Informatik
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
tuhh.contributor.refereeSteffens, Ulrike-
tuhh.gvk.ppn1680022113
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-91534-
tuhh.note.externpubl-mit-pod
tuhh.note.intern1
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.opus.id5233
tuhh.publication.instituteDepartment Informatik
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.subject.gndDaten
dc.subject.gndAlgorithmus
dc.subject.gndProzess
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisbachelorThesis
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.creatorGNDHartmann, Hans-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorOrcidHartmann, Hans-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDZukunft, Olaf-
item.languageiso639-1de-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.openairetypeThesis-
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