Versicherer haben eine Vielzahl von Dokumenten in Textform vorliegen, welche kaum systematisch mit Data Science Modellen analysiert werden. Diese Dokumente enthalten häufig eine versicherungsspezifische Sprache und un-terschiedliche Strukturen.

Um bestimmte Informationen aus diesen Dokumenten zu extrahieren, können Methoden aus dem Bereich Data Science angewandt werden, hier insbesondere das Text Mining.

Im Rahmen dieses Vortrags wird auf den Prozess und die grundlegenden Methoden des Text Minings eingegangen. Dabei werden anhand von zwei Anwendungsfällen aus dem bAV-Umfeld Möglichkeiten für den Einsatz von Text Mining Verfahren aufgezeigt. Ziel der beiden Use Cases ist es, den manuellen Aufwand zu reduzieren und diese Verfahren gewinnbringend einzusetzen.