Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
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Rente Symbolbild
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Altersvorsorge und Lebensversicherung

Im Schwerpunkt »Altersvorsorge und Lebensversicherung« haben wir in enger Kooperation mit der Produktinformationsstelle Altersvorsorge gGmbH (PIA) einen ganzheitlichen Blick auf die Altersvorsorge in Deutschland und Europa. Dabei nutzen wir beispielsweise unsere Technologie zur stochastischen Simulation von Altersvorsorgeprodukte zur Chancen-Risiko-Einstufung von Tarifen aus Kundensicht.

Beispiel-Projekte und Informationen zu den Projekten

 

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Solvency II Kennzahlen – Vorhersage und Erklärbarkeit mit Künstlicher Intelligenz

Unser Team entwickelt mathematische Modelle und KI-Methoden, zur Berechnung des Solvenzkapitals von Versicherungsunternehmen. Diese unterstützen die Risikobewertung und die Kapitalanforderungen unter Solvency II, um die finanzielle Stabilität und die regulatorischen Anforderungen effizient zu erfüllen.

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Strategische Asset-Allokation (SAA) und Portfoliooptimierung

Unter Asset-Allokation versteht man die Aufteilung eines Vermögens auf verschiedene Anlageklassen. Den Rahmen gibt die EU-Richtlinie »Solvency II« vor. Auf dieser Grundlage haben wir mit der R+V Lebensversicherung AG einen innovativen neuen Ansatz der strategischen Asset-Allokation entwickelt und implementiert.

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Interview mit Dr. Normann Pankratz, Debeka Versicherungen

Standardisierte Bewertung der Altersvorsorgeprodukte

Zusammen mit der Debeka, sorgt unser ITWM-Team im Projekt »Transparenzinitiative betriebliche Altersvorsorge« für mehr Transparenz. Im Interview erläutert Dr. Normann Pankratz, Mitglied des Vorstands der Debeka Versicherung, was das heißt und wie die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITWM aussieht. 

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Interview zum Themenfeld

Forschende der Finanzmathematik rechnen smartes Solvenzkapital

Versicherungsunternehmen müssen regelmäßig die Solvenzquote vorlegen. Diese soll Anhaltspunkte liefern, wie krisenfest die Anbietenden sind. Die Berechnung ist komplex, spezifisch und wird von vielen Unternehmen nur einmal im Jahr durchgeführt. Finanzmathematiker:innen berechnen die Solvenzquote mit Künstlicher Intelligenz (KI). Was das heißt, erklärt Dr. Stefan Mai:

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Klassifizierung privater Altersvorsorge

Seit 2016 klassifizieren wir im Auftrag der Produktinformationsstelle Altersvorsorge gGmbH (PIA) alle Altersvorsorgeprodukte. Diese benötigen nach dem Altersvorsorge-Verbesserungsgesetz ein Produktinformationsblatt, das insbesondere eine Chancen-Risiko-Klasse (CRK) ausweist. Die Aufgabe, diese CRK festzulegen, wurde durch das Bundesministerium der Finanzen (BMF) der PIA übertragen.

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ALMSIM®: Software für das Bilanzstruktur-management

Gegenstand des Bilanzstrukturmanagements (engl. Asset Liability Management oder kurz ALM) ist die bilanzielle Optimierung von Aktiv- und Passivpositionen im Hinblick auf Rendite, Risikoanforderungen, Liquiditätsverpflichtungen, etc. Insbesondere für Banken und Versicherungen bildet das ALM einen essentiellen Bestandteil der Unternehmensführung.

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ALMSIM®-Pfadgenerator: Simulation von Marktszenarien und Verträgen

Die bei uns am Institut entwickelte Software ALMSIM®-Pfadgenerator ermöglicht Simulationen von Kapitalmarktszenarien und Altersvorsorgeverträgen. Somit dient sie Versicherungsunternehmen zur Unterstützung bei der Umsetzung der gesetzlichen Vorgaben.

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Bewertung von Derivaten und Portfolio-Optimierung

Ziel der Portfolio-Optimierung ist die Bestimmung einer optimalen Anlagestrategie bezüglich eines beobachteten Finanzmarktes. Der Investierende muss entscheiden, wie viele Anteile bestimmter Wertpapiere er für wie lange halten will. Sein Ziel ist es sein Endvermögen, also seinen Nutzen bezüglich des betrachteten Zeitraums zu maximieren.

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Risiko-Management

Risikomanagement und Risiko-Reporting bringen sich ständig verändernde Herausforderungen für Finanzinstitute. Dabei reichen die Aufgaben von der Berechnung von Risikokennzahlen wie z.B. dem Value-at-Risk (VaR), über die Durchführung von Stresstests bis hin zum Backtesting. Wir bieten Ihnen Unterstützung bei der Umsetzung aller auftretenden Aufgaben von der Erstellung integrierbarer Module bis hin zur Komplettlösung.

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Passende Themen unserer Doktorandinnen und Doktoranden sowie Post-Docs

Mathematik und maschinelles Lernen: Solvenzkapitalanforderungen

Es forscht Mark-Oliver Wolf.

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Langlebigkeit: Stochastische und ML-basierte Modellierung

Es forschte Simon Schnürch.

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Vorhersage der Zinsstrukturkurve

Es forschte Franziska Diez.

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