Hi, ich bin Jeanne und bin seit Oktober 2020 Teil des Aktuarsteams innerhalb von Financial Advisory.
Ich bin direkt nach meinem BWL-Studium bei Deloitte eingestiegen. Angewandte Statistik und Data Science waren Schwerpunktthemen in meinem Studium, die mir jetzt bei der Arbeit im AIS Team sehr zugutekommen. Was man sich unter Data Science genau vorstellen kann und wie meine Arbeit konkret abläuft, erzähle ich hier.
Im Rahmen des Aktuarsteams bist du in der „Non-Life“ Sparte eingestiegen. Was können wir uns darunter konkret vorstellen? Mit welchen Themen beschäftigt ihr euch genau?
Das lässt sich so pauschal gar nicht sagen. Wir haben verschiedene Punkte, an denen wir Versicherungsunternehmen unterstützen können. Ein großer Teil des Teams beschäftigt sich mit der Umsetzung der neuesten Rechnungslegungsstandards nach IFRS 17, ein wachsender Teil beschäftigt sich auch mit innovativen Themen rund um das Thema Nachhaltigkeit. Außerdem arbeiten wir viel im Pricing-Bereich. Dabei geht es – wie der Name schon sagt – darum, einen risikogerechten und marktfähigen Preis für ein Versicherungsprodukt zu bestimmen. Seit meinem Einstieg im Oktober 2020 habe ich schon an vielen verschiedenen Themen gearbeitet. Mein Schwerpunkt liegt aber seit einiger Zeit im Bereich Data Science.
Was hast du studiert und warum hast du dich für einen Einstieg im Actuarial & Insurance Services Team entschieden?
Anders als die meisten im AIS Team habe ich keinen Masterabschluss in Mathematik oder Physik gemacht, sondern bin direkt nach meinem BWL-Bachelorstudium eingestiegen. Schwerpunkt meines Studiums waren angewandte Statistik und Data Science, also Themen, die ich jetzt bei meiner Arbeit oft wiederfinde. Nach meinem Studium wollte ich unbedingt bei einem Big4-Unternehmen anfangen, zum einen wegen der Abwechslung, zum anderen um international zu arbeiten. Das Berufsbild des Aktuars kannte ich schon aus der Uni, da war der Einstieg in den AIS-Bereich naheliegend.
Wer sind eure Kunden, in welchem Projekt berätst du aktuell und was sind hier deine Aufgaben als Senior Consultant? Dein fachlicher Schwerpunkt liegt unter anderem auf Data Science und Data Engineering. Welche Rolle spielen diese beiden Bereiche für die Versicherungswelt aktuell?
Unsere Kunden reichen von den „Global Playern“ der Versicherungswelt über kleine Start-ups bis hin zu Behörden. Es ist also alles dabei. Überwiegend sind wir aber für die mittleren und großen Versicherungen tätig, die in Deutschland alle recht bekannt sind.
Ich arbeite gerade an einem Projekt für ein großes, global agierendes Versicherungsunternehmen, das wir im Pricing-Bereich unterstützen. Seit Beginn kooperieren wir sehr eng mit dem Kunden und auch als Senior Consultant agiert man nicht „aus dem Hintergrund“. Ich arbeite sehr eigenständig und manage meinen Teil des Projektes selbst. Damit wurde mir von Anfang an sehr viel Verantwortung übertragen. Es wurde mir aber auch sehr viel Vertrauen entgegengebracht und ich konnte wirklich viel lernen.
Mit den Bereichen „Data Science“ oder auch „Data Engineering“ hat wohl jede Versicherung aktuell zu kämpfen. Die Herausforderung liegt darin, die gesammelten Daten zu strukturieren und aufzubereiten, um Analysen überhaupt möglich zu machen. Die Daten müssen aus den verschiedenen Abteilungen zusammengeführt und zugänglich gemacht werden und es muss auch eine Qualitätssicherung erfolgen. Kurz gesagt: Grundsätzlich sind die Daten da, man muss nur wissen, wo man sie findet, wie sie zu verstehen sind und ob sie zuverlässig sind.
Die historischen Daten zu verstehen ist essenziell, um Handlungsschritte für die Zukunft abzuleiten. Damit ist Data Engineering ein wichtiger Grundpfeiler der strategischen Steuerung und trägt auch zur Profitabilität eines Versicherungsunternehmens bei.
Wie werden Data-Themen die Versicherungsbranche auch in Zukunft deiner Meinung nach verändern? Was werden die größten Herausforderungen sein?
Versicherungen befassen sich mit Data-Themen schon etwas länger. Das Problem ist also nicht neu. Aber natürlich wird es immer einfacher, Daten überall zugänglich zu machen und zu erfassen. Durch Machine-Learning-Algorithmen sind auch ganz andere Analysen möglich als zuvor. Ich denke, die größte Herausforderung hier wird einerseits sein, sich auf neue Möglichkeiten einzulassen und nicht an Altsystemen „festzuhängen“, andererseits aber auch nicht die Balance zu verlieren: Das beste Modell bringt einen nicht viel weiter, wenn keiner versteht, was eigentlich passiert. Die Lösungen müssen immer noch praktikabel und vor allem flexibel sein.
Was begeistert dich an deinem Job und warum kannst du einen Einstieg im Actuarial & Insurance Services Team nur empfehlen?
Die historischen Daten zu verstehen ist essenziell, um Handlungsschritte für die Zukunft abzuleiten. Damit ist Data Engineering ein wichtiger Grundpfeiler der strategischen Steuerung und trägt auch zur Profitabilität eines Versicherungsunternehmens bei. An einem so bedeutenden Thema mitzuarbeiten und aktiv eingreifen zu können, finde ich immer wieder spannend.
Den Einstieg bei AIS kann ich aus verschiedenen Gründen nur empfehlen! Ein Grund ist, dass wir an sehr unterschiedlichen interessanten Themen arbeiten und jeder die Möglichkeit hat, sich auf seinem Projekt einzubringen und Verantwortung zu übernehmen. Neben der Projektarbeit wird viel in die Entwicklung der Mitarbeitenden investiert, sei es durch Onboarding-Konzepte, Wissenstransfer innerhalb des Teams oder auch die Förderung der Aktuarsausbildung. Außerdem haben wir ein junges und offenes Team und eine sehr angenehme Arbeitsatmosphäre.
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