Agentenbasierte Simulationen als instrumenteller Ansatz für Sozialversicherungen
Agentenbasierte Simulationen als instrumenteller Ansatz für Sozialversicherungen
Warum klassische Prognosen an ihre Grenzen stoßen
Die langfristige Steuerung von Sozialsystemen erfordert ein tiefes Verständnis komplexer Wechselwirkungen. Statische Prognosen und aggregierte Modelle reichen nicht mehr aus, um zentrale Fragen zu beantworten:
- Auswirkungen von demografischem Wandel, medizinischem Fortschritt und neuen Arbeitsmodellen.
- Wechselwirkungen zwischen individuellen Entscheidungen, politischen Maßnahmen und institutionellen Reaktionen.
- Nachvollziehbarkeit möglicher Reformen und deren Folgen.
Dynamische, realitätsnahe Modelle für bessere Entscheidungen in Renten-, Pflege- und Krankenversicherung bieten hier einen neuen, wirkungsvollen Lösungsansatz.
Warum klassische Prognosen an ihre Grenzen stoßen
Die langfristige Steuerung von Sozialsystemen erfordert ein tiefes Verständnis komplexer Wechselwirkungen. Statische Prognosen und aggregierte Modelle reichen nicht mehr aus, um zentrale Fragen zu beantworten:
- Auswirkungen von demografischem Wandel, medizinischem Fortschritt und neuen Arbeitsmodellen.
- Wechselwirkungen zwischen individuellen Entscheidungen, politischen Maßnahmen und institutionellen Reaktionen.
- Nachvollziehbarkeit möglicher Reformen und deren Folgen.
Dynamische, realitätsnahe Modelle für bessere Entscheidungen in Renten-, Pflege- und Krankenversicherung bieten hier einen neuen, wirkungsvollen Lösungsansatz.
Von Aggregaten zu digitalen Zwillingen
-
- Systematisierung der Fragestellung: Festlegen relevanter Zielmetriken (z. B. Beitragssätze, Finanzierungsquoten, Pflegebedarfe).
- Szenario-Entwicklung: Einbeziehung externer Einflussfaktoren wie demografischer Trends oder medizinischer Innovationen.
- Simulation von Interventionen: Politische Maßnahmen oder neue Versicherungsmodelle testbar machen.
- Verhaltensmodellierung: Abbildung realer Entscheidungslogiken.
- Ergebnisanalyse: Auswertung von Verteilungen und Zielgruppenwirkungen statt nur Durchschnittswerten.
Von Aggregaten zu digitalen Zwillingen
Wir modellieren Sozialsysteme von Grund auf, indem Individuen und Institutionen als autonome Agenten mit eigenen Verhaltensregeln abgebildet werden. So entsteht ein digitaler Zwilling des Systems, mit dem wir zukünftige Entwicklungen realitätsnah simulieren können.
Kernschritte unseres methodischen Vorgehens:
- Systematisierung der Fragestellung: Festlegen relevanter Zielmetriken (z. B. Beitragssätze, Finanzierungsquoten, Pflegebedarfe).
- Szenario-Entwicklung: Einbeziehung externer Einflussfaktoren wie demografischer Trends oder medizinischer Innovationen.
- Simulation von Interventionen: Politische Maßnahmen oder neue Versicherungsmodelle testbar machen.
- Verhaltensmodellierung: Abbildung realer Entscheidungslogiken.
- Ergebnisanalyse: Auswertung von Verteilungen und Zielgruppenwirkungen statt nur Durchschnittswerten.
Unser neuer Forschungsansatz für Arbeitsbelastung und Pflegerisiko
Im BMFTR-geförderten Forschungsprojekt „InnoTwin“ nutzen wir unseren digitalen Zwilling, um den Einfluss des demografischen Wandels auf Rente und Pflege zu untersuchen. Neu ist die Verknüpfung mit individuellen Arbeitsbelastungsprofilen, um das Pflegerisiko nach Renteneintritt besser zu verstehen.
Wir kombinieren Mikrosimulationen und agentenbasierte Modelle, um politische Maßnahmen wie Gesundheitsvorsorge oder Änderungen des Renteneintrittsalters langfristig zu testen.
Forschungsziel: evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für Politik und Gesellschaft.
Gefördert durch:
Unser neuer Forschungsansatz für Arbeitsbelastung und Pflegerisiko
Im BMFTR-geförderten Forschungsprojekt „InnoTwin“ nutzen wir unseren digitalen Zwilling, um den Einfluss des demografischen Wandels auf Rente und Pflege zu untersuchen. Neu ist die Verknüpfung mit individuellen Arbeitsbelastungsprofilen, um das Pflegerisiko nach Renteneintritt besser zu verstehen.
Wir kombinieren Mikrosimulationen und agentenbasierte Modelle, um politische Maßnahmen wie Gesundheitsvorsorge oder Änderungen des Renteneintrittsalters langfristig zu testen.
Forschungsziel: evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für Politik und Gesellschaft.
Gefördert durch:
Branche
Nutzen
Öffentlicher Sektor
Bewertung der Tragfähigkeit von Sozialsystemen, Reformfolgenabschätzung, Planung sozialer Gerechtigkeit.
Versicherungen
Simulation gesetzlicher Änderungen, Risiko- und Tarifmodellierung, Verhaltensprognosen der Versicherten.
Unternehmensberatung
Evidenzbasis für Strategieberatung, Entwicklung robuster Szenarien für Sozial- und Gesundheitswesen.
Ihr Partner für datenbasierte Politikgestaltung
- Expertise in agentenbasierter Modellierung & Foresight
- Wissenschaftlich fundiert & praxisorientiert
- Spezifisch für Renten-, Pflege- und Krankenversicherung entwickelt
- Flexible Anpassung auf Szenarien und Stakeholder-Bedürfnisse
Wir helfen, Komplexität zu verstehen – und bessere Entscheidungen zu treffen.