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Effizienzsteigerung im Versicherungswesen. Anwendung von Smart Contracts bei nicht-parametrischen Daten
- 90 Seiten
- German
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Effizienzsteigerung im Versicherungswesen. Anwendung von Smart Contracts bei nicht-parametrischen Daten
Über dieses Buch
Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, ob der Reifegrad der Blockchain-Technologie ausreicht, um komplexe bzw. nicht parametrische Versicherungen anhand von Smart Contracts zu realisieren. Um die Fragestellung adäquat beantworten zu können, werden folgende Forschungsfragen formuliert und untersucht: Welche Anforderungen müssen Blockchain-basierte Smart Contracts erfüllen, damit sie für komplexe Kfz-Versicherungen eingesetzt werden können? Werden die Anforderungen an Smart Contracts für komplexe Kfz-Versicherungen durch die derzeit bestehenden Blockchain-Technologien abgedeckt?
Die erste Forschungsfrage soll anhand eines Anforderungskataloges beantwortet werden. Dieser wird auf Grundlage einer SWOT-Analyse erarbeitet. Bei der SWOTAnalyse handelt es sich um ein etabliertes Werkzeug des strategischen Managements mit dem Ziel, Strategien aus internen und externen Faktoren abzuleiten. Der Anforderungskatalog dient dazu, die Anforderungen und die Nutzbarkeit von Smart Contracts für Versicherungsunternehmen zu untersuchen, um Strategien abzuleiten, indem Chancen und Risiken sowie Stärken und Schwächen erfasst und gegenübergestellt werden.
Um die zweite Forschungsfrage beantworten zu können, wird ein Blockchain-basiertes Kfz-Versicherungsprodukt konzipiert. Der Entwurf des Blockchain-basierten KfzVersicherungsproduktes beruht auf dem Anforderungskatalog, welches im Rahmen der SWOT-Analyse erarbeitet wurden. Das Ziel dieser Vorgehensweise ist es, bewerten zu können, ob Smart Contracts für nicht parametrische Versicherungen genutzt werden können.
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