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Susanne Mentel
Predictive Analytic und die Haftung für fehlerhafte Ergebnisse gegenüber betroffenen Einzelpersonen
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Страница 1
Страница 2
Predictive Analytic
und die Haftung für fehlerhafte Ergebnisse
gegenüber betroffenen Einzelpersonen Susanne Mentel
Impressum Abkürzungshinweise
Vorwort
Inhaltsübersicht
Inhaltsverzeichnis
Страница 8
Страница 9
B. Einführung in Predictive Analytic
I. Herkunft des Begriffes und Annäherung
II. Definition
III. Entwicklung von vorhersagenden Analysen
1. Frühe Scoring-Verfahren zur Kriminalitätsbekämpfung
2. Klassisches Kredit-Scoring
3. Erweiterte Scoring-Verfahren
IV. Anwendungsbereiche
1. Predictive Analytic ohne Personenbezug
a) Predictive Maintenance
b) Google Flu Trends
2. Betroffenenbezogene Vorhersagen
3. Einzelne Anwendungsgebiete
a) Predictive Analytic zu Marketingzwecken
aa) Predictive Analytic zur Neukundengewinnung
bb) Predictive Analytic für personalisierte Werbung
cc) Predictive Analytic für die Modalitäten der Ansprache
dd) Uplift-Modelling
b) Predictive Analytic als Kundenbindungsinstrument
c) Predictive Analytic im Dynamic Pricing
d) Predictive Analytic zur Arbeitnehmerbewertung
e) Predictive Analytic zur Tarifierung und Risikoeinschätzung bei Versicherungen
f) Predictive Analytic zur Betrugsbekämpfung
g) Predictive Analytic zur Verbrechensvorhersage
h) Predictive Analytic zur umfassenden Verhaltenseinschätzung
V. Eingrenzung auf Unternehmen
VI. Der Unterschied zwischen internen und externen Predictive Analytic
C. Technische Grundlagen
I. Daten als Ausgangsbasis
1. Interne Datenquellen
2. Externe Datenquellen
3. Öffentlich zugängliche Daten
4. Größe
5. Personenbezug
6. Struktur
7. Verfügbarkeit
II. Verortung der Analyse-Software
III. Strukturierung, Aufbereitung und Datenbewertung
IV. Data Mining und Klassifizierung
V. Übertragung der Modelle auf neue Daten
VI. Predictive Model
VII. Bedeutung von Machine Learning
VIII. Predictive Analytic im eigentlichen Sinne
D. Fehlerhafte Predictive Analytic-Ergebnisse
I. Zur Fehlerhaftigkeit von Wahrscheinlichkeitsaussagen
II. Weiteres Vorgehen
III. Mögliche Ursachen fehlerhafter Predictive Analytic
1. Fehlerhafte Datengrundlage
a) Vernachlässigung der Datenqualität bei Big Data-Analysemethoden
b) Bestimmung fehlerhafter Daten
c) Fazit für Bestimmung fehlerhafter Daten
d) Arten von Datenfehlern aa) Datenfehler im technischen Sinne
bb) Datenfehler im inhaltlichen Sinne
2. Fehlerhafte Software
3. Fehlerhaftes Endergebnis aufgrund Black Box-Phänomen
IV. Mögliche Folgen einer fehlerhaften Predictive Analytic
1. Abgrenzung zu rein internen Zwecken
2. Marketing und Kundenbindung
3. Dynamic Pricing
4. Analyse von Arbeitnehmerverhalten
5. Vorhersage von Schadensrisiken
6. Umfassende Verhaltensbewertungen des Einzelnen
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