300 Sozialwissenschaften
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Prediction of Claims in Export Credit Finance: A Comparison of Four Machine Learning Techniques
(2020)
This study evaluates four machine learning (ML) techniques (Decision Trees (DT), Random Forests (RF), Neural Networks (NN) and Probabilistic Neural Networks (PNN)) on their ability to accurately predict export credit insurance claims. Additionally, we compare the performance of the ML techniques against a simple benchmark (BM) heuristic. The analysis is based on the utilisation of a dataset provided by the Berne Union, which is the most comprehensive collection of export credit insurance data and has been used in only two scientific studies so far. All ML techniques performed relatively well in predicting whether or not claims would be incurred, and, with limitations, in predicting the order of magnitude of the claims. No satisfactory results were achieved predicting actual claim ratios. RF performed significantly better than DT, NN and PNN against all prediction tasks, and most reliably carried their validation performance forward to test performance.
Der Artikel beschreibt die Herausforderungen für die Kommunikation in Ganztagsschulen im Jahr 2020 als es notwendig war bei einer sehr unbeständigen Organisations- und Kommunikationslage von Seiten der Schulverwaltungen einen Unterrichts- und Ganztagsbetrieb zu organisieren und gegenüber den wesentlichen Stakeholdern zu kommunizieren.
Bei vielen Marketingthemen geht es nicht nur um die Vermittlung eines konkreten Kundennutzens, mit dem aufgezeigt wird, welches Problem mit dem beworbenen Produkt – seien es nun Sachgüter oder Dienstleistungen – gelöst werden kann, sondern um die emotionale Ansprache der Zielgruppen. Dabei ist es keineswegs nur eine Kommunikationsaufgabe, sondern die Produktkonzeption und die Gesamtausrichtung des Marketings verändern sich so, dass eine Teilhabe am Produkt, der Produktentwicklung und der Produktidee möglich wird.
Im Rahmen dieser Arbeit kann gezeigt werden, dass die Digitalisierung durch verschiedene Schlüsselfaktoren beeinflusst ist. Dabei können insbesondere Erkenntnisse der Disruptionsforschung einen wichtigen Beitrag zum Verständnis leisten. Hierbei wird die Bedeutung der digitalen Transformation für die Unternehmenskommunikation herausgearbeitet. Um für die Herausforderungen der Zukunft vorbereitet zu sein, ist die Entwicklung einer digitalen Kommunikationsstrategie notwendig, die insbesondere die Schlüsselfaktoren Technologie, Kommunikationsgewohnheiten, gesellschaftliche und politische sowie ökonomische Rahmenbedingungen, die Wirkungszusammenhänge der Schlüsselfaktoren und die Potenzialanalyse der digitalen Kommunikation umfasst. Auf Grundlage dieser Techniken ist die Entwicklung eines Frameworks möglich, das die verschiedenen Aspekte vereint.