Institute of Insurance Science

Praxisprojekt Risk & Insurance Analytics (Bachelor)

Dozent

PD Dr. Stefan Schelling

Umfang

2/0 SWS (6 ECTS)

Zielgruppe

Dieses Seminar wendet sich an Bachelor-Studierende (insbesodnere Wirtschaftsmathematik und Wirtschaftswissenschaften), die sich aktuell im 4./5./6. Semester befinden.

Relevant für Bachelor Wirtschaftsmathematik: Modul eignet sich als Wahlpflicht Projektkurs.

Vorkenntnisse: 

Modul „Projektkurs Data Science und Business Analytics“ oder vergleichbares. 

Versicherungsvorkenntnisse sind nicht notwendig.

Weitere Informationen

Alle weiteren organisatorischen Punkte werden auf Moodle kommuniziert. 

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Stefan Schelling.

Anmeldung

Bei Interesse melden Sie sich bitte möglichst zeitnah (Frist: 20.07.) per Email bei Stefan Schelling (stefan.scheling[at]uni-ulm.de) unter Angabe der folgenden Informationen an:

• Name, Vorname

• Studienfach, Semesterzahl

Inhalt

Im Praxisprojekt bearbeiten Studierende praxisnahe Fragestellungen in enger Zusammenarbeit mit einem Versicherungsunternehmen. Im Mittelpunkt stehen datenbasierte Analysen und modellgestützte Lösungsansätze zu aktuellen Themen der Versicherungswirtschaft und Aktuarwissenschaften.

Die Studierenden lernen, geeignete quantitative und statistische Methoden für konkrete Problemstellungen auszuwählen und anzuwenden. Unter Einsatz moderner Software und Programmiersprachen wie R oder Python führen sie eigenständig Datenanalysen durch und entwickeln fundierte, anwendungsorientierte Lösungen. Diese werden im Projektkontext umgesetzt, fachlich validiert und kritisch diskutiert.

Die Inhalte des Kurses variieren von Jahr zu Jahr und orientieren sich an aktuellen Herausforderungen aus der Praxis. Typische Themen umfassen beispielsweise Aspekte der Tarifierung, Modellierung und Schadenanalyse sowie grundlegende methodische und aktuarielle Konzepte, die für die Projektbearbeitung relevant sind.

Durch die enge Verzahnung von Theorie und Praxis erwerben die Studierenden wertvolle Kompetenzen für den Einsatz moderner datengetriebener Methoden in der Finanz- und Versicherungsbranche.

 

Mehr Details zum Thema im Wintersemester 2026/27 folgen.

Oranisation

Der Projektkurs beinhaltet 

  • Vorlesungsblock zu Beginn (Oktober)
  • Kick-Off Veranstaltung zur Projektphase (Anfang November)
  • Projektphase inkl. Feedbackterminen (November und Dezember)
  • Präsentationstermin (< Mitte Januar)

Modulleistung

Die benotete Modulleistung besteht aus zwei Teilen:

  • Präsentation der Ergebnisse der Projektarbeit am Präsentationstag, 
  • (kompakte) schriftliche Darstellung der wesentlichen Ergebnisse der Projektarbeit.