Autor: Florian Follonier
Gemeinsam entwickelten wir in drei Tagen einen funktionsfähigen Prototypen für ein Empfehlungssystem. Nachfolgend das Wichtigste im Überblick:
08.04.2020
Anfang März fand ein dreitägiger Hackathon* von Microsoft zum Thema AI & Analytics statt. Die ipt war zusammen mit der Helsana mit einem eigenen Team am Start.

Autor: Florian Follonier
Gemeinsam entwickelten wir in drei Tagen einen funktionsfähigen Prototypen für ein Empfehlungssystem. Nachfolgend das Wichtigste im Überblick:

Als Berater vor Ort beim Kunden tauschen wir uns regelmässig über innovative Themen aus und treiben diese häufig auch gemeinsam mit dem Kunden voran. Bei der Helsana hatten wir uns bereits seit längerem mit der Frage beschäftigt, wie Versicherten diejenigen Produkte angeboten werden können, welche am besten zu ihren individuellen Bedürfnissen passen. Auf diese Weise sind wir auf das Thema «Empfehlungssysteme» gekommen.
Ich habe durch einen Kollegen von diesem Hackathon erfahren und darin eine Gelegenheit gesehen, dieses Thema voranzubringen. Die Teilnahme habe ich beim Kaffee mit dem Kunden einfach einmal angeregt. Nach der positiven Rückmeldung sind wir schliesslich mit der Idee in den Hackathon gestartet, ein Empfehlungssystem für Versicherungsprodukte zu entwickeln.
Die Entwicklungsschritte auf dem Weg zum Prototypen umfassten die Aufbereitung der Daten, das Trainieren des Modells, sowie die Evaluation der Ergebnisse. Am Ende des Hackathons konnten wir einen funktionsfähigen Prototypen in Form eines Machine Learning Modells präsentieren. Das Modell ist bereits in der Lage, aus einer vorgegebenen Anzahl von Produkten die Bestpassenden auszuwählen und diese als Vorschläge wiederzugeben.
Im nächsten Schritt geht es nun darum, mit dem Modell einen echten Mehrwert zu generieren. Dazu müssen wir das Model weiter optimieren, nochmals ausführlich testen und schliesslich in die IT-Infrastruktur der Helsana integrieren. Diese Schritte werden nun im Rahmen einer weiterführenden Zusammenarbeit mit der Helsana durchgeführt.
Darüber hinaus konnten wir einen deutlichen Erkenntnisgewinn erzielen. Während zu Beginn des Hackathons noch relativ unklar war, wie man an das Thema herangehen kann, wissen wir nun schon sehr viel besser als vorher, was funktioniert und was nicht. Erreicht haben wir das, indem wir verschiedene Dinge ausprobiert und getestet haben. Von diesen Erkenntnissen werden auch weitere Artificial Intelligence (AI) Projekte bei der Helsana profitieren.
Jetzt sind wir um einige Erfahrungen reicher und haben mit dem Prototypen etwas auf dem wir aufbauen können.
Ein Hackathon ist kein Selbstläufer und stellt die Teams vor verschiedene Herausforderungen. Die folgenden Tipps halfen uns dabei, diese zu bewältigen:

Geeignet sind insbesondere Frage- oder Problemstellungen, die Raum für kreative Lösungen lassen und deren Komplexität zugleich beherrschbar ist. Für Analyticsthemen lässt sich bei der Suche das folgende Modell heranziehen:
Für den AI und Analytics Hackathon hatten wir die Problemstellung als Ausgangslage, dass Versicherungskunden manchmal Produkte wählen, welche für sie nicht optimal geeignet sind.
Ein Hackathon hat aus Sicht der Teilnehmer vier grosse Vorteile:
Der Hackathon mit ipt war eine super Gelegenheit ausserhalb des alltäglichen Umfeldes kreativ zu arbeiten und in kürzester Zeit viel umzusetzen ohne lange um den heissen Brei herumzureden.
Ein Hackathon ist eine Veranstaltung, bei welcher mehrere Teams unter Zeitdruck an kreativen Ideen und Lösungen tüfteln. Folgende Merkmale sind typisch:
Der Hackathon bei Microsoft hat drei Tage gedauert und drehte sich speziell um AI & Analytics Themen. In unserem Team aus ipt und Helsana Mitarbeitern brachten wir sowohl technische als auch fachliche Expertise zusammen. Neben uns gingen noch drei weitere Teams an den Start. Zudem wurde jedes Team von einem Microsoft Architekten unterstützt.