Finans og forsikring
- Avdeling DART, SAMBA
- Involverte fagområder Statistisk modellering, maskinlæring og kunstig intelligens (AI), Informasjons- og kommunikasjonsteknologi
På NR anvender vi metoder innen statistisk modellering, maskinlæring og IKT for å løse komplekse utfordringer innen finans og forsikring. Forskningen vår fremmer innovasjon, effektivitet og robusthet på områder som risikovurdering, kredittrating, boligvurdering og etterlevelse av regelverk. Gjennom tett samarbeid med partnere og kunder utvikler vi praktiske og virkningsfulle løsninger som hjelper virksomheter med å navigere usikkerhet og ta datadrevne beslutninger.

Risikomodellering, kunstig intelligens og datasikkerhet
Vårt arbeid dekker et bredt spekter av anvendelser, inkludert risikomodellering, tidsserieanalyse, prisestimering og forklarbar kunstig intelligens (XAI). Våre statistiske metoder styrker beslutningsstøtte, gir verdifull innsikt og bidrar til økonomisk stabilitet.
Maskinlæring styrker kredittrating, boligvurdering og prediksjonsnøyaktighet, mens våre vurderinger innen personvern og sikkerhet styrker motstandsdyktigheten til finanssystemer og sikrer konfidensialitet av teknologier og virksomheter.
Datasikkerhet er grunnleggende i finans og forsikring. Vi forsker på og utvikler sikre systemer for å beskytte sensitive data og oppfylle industristandarder for etterlevelse av regelverk.
Forklarbar kunstig intelligens
Kunstig intelligens (KI) spiller en nøkkelrolle i fremtidens finanstjenester, men forklarbarhet er avgjørende for implementering. XAI-løsninger hjelper utviklere og sluttbrukere med å forstå KI-drevne beslutninger, noe som bidrar til rettferdighet, ansvarlighet og tillit.
NR har et verdensledende miljø innen XAI-forskning, med ekspertise i LIME, Shapley-verdier og kontrafaktiske forklaringer. Vi har også utviklet eXplego, et beslutningsverktøy som hjelper utviklere med å velge passende XAI-metoder for sine prosjekter.
Flere av våre kunder benytter allerede forklarbar kunstig intelligens for å forstå hvorfor KI-metoder gir de resultatene de gir og for å sikre rettferdig behandling av sluttbrukere. Vi er alltid interessert i å komme i kontakt med nye oppdragsgivere som trenger ekspertise på dette feltet.
Datasikkerhet og personvern
Vi forsker på og utvikler metoder for personvern og datasikkerhet, med fokus på konfidensialitet, integritet og pålitelighet på tvers av systemer, teknologier og virksomheter.
Vår ekspertise dekker blant annet kryptografi, IKT og matematikk, noe som gjør oss i stand til å løse komplekse sikkerhetsutfordringer. Gjennom sikkerhets- og personvernsvurderinger, samt risiko- og sårbarhetsanalyser, leverer vi innsikt som bidrar til tryggere og mer motstandsdyktige systemer innen finans og forsikring.
Vi samarbeider også med internasjonale partnere for å utvikle sikre og desentraliserte løsninger for datadeling. Ved å integrere blokkjede, personvernbevarende analyser og rammeverk tilpasset styrende regelverk, bidrar vi til å styrke åpenhet og tillit i finansielle datainfrastrukturer.
Risikomodellering og solvensverktøy i forsikringsbransjen
NR har i mange år samarbeidet med SpareBank 1, DNB og Fremtind om å utvikle metodikk for beregning av Solvenskaptialkravet (SCR) under Solvency II. Solvency II er et regelverk for forsikringsbransjen, innført av Den europeiske union (EU), med mål om å sikre finansiell stabilitet, beskytte forbrukere og minimere tap. Regelverket legger også til rette for konsekvent og gjennomsiktig rapportering i bransjen.
Forskningen vår omfatter også estimering av risikopremier i skadeforsikring, blant annet gjennom modellering av sammenhengen mellom klima og vannskader på bygninger for Gjensidige.
I tillegg har vi utviklet modeller for å prediksjon av kundeavgang, oppdagelse av kriminelle handlinger som hvitvasking og forsikringssvindel, og analyse av klikkdata.
BigInsight
NR er vertsinstitusjon for BigInsight, et senter for forskningsdrevet innovasjon finansiert av Forskningsrådet og flere samarbeidspartnere, deriblant DNB og Gjensidige.
BigInsight bruker avanserte metoder for å hente ut kunnskap fra komplekse data, generere verdifull innsikt og utvikle algoritmer for praktisk anvendelse. Forskningen vår fokuserer på to sentrale innovasjonsområder: utvikling av skreddersydde løsninger og prediksjon av dynamiske fenomener.
Senteret fungerer både som en arena for praktisk samarbeid, med mål om å levere nyskapende, robuste løsninger for partnere, og som en ledende akademisk bidragsyter som driver forskning og publiserer i internasjonale tidsskrifter.
Vil du vite mer om våre bidrag til forskning innen finans og forsikring?
Ta kontakt:
Noen av våre samarbeidspartnere er:
- DNB Livsforsikring
- Fremtind Forsikring
- Gjensidige
- NTNU Handelshøyskolen
- Sparebank1 Forsikring

Aktuelle prosjekter
Temasider
NR har lang erfaring med finansiell risikostyring, og jobber med de fleste store bankene i Norge. I tillegg til risikostyring jobber vi med anvendelser som porteføljeoptimering, faktormodellering, verdiestimering av boliger og deteksjon av hvitvasking.
NR har lenge samarbeidet med noen av de største forsikringsselskapene i Norge om å utvikle metodikk til beregning av solvenskapitalkrav (SCR) i forbindelse med det europeiske soliditetsregelverket, Solvens II. Vi har også jobbet med estimering av risikopremier for skadeforsikring, modellering av kundeavgang, og deteksjon av forsikringssvindel.
NR har solid kompetanse på modeller som simulerer og lager prognoser for elektrisitetspriser, og vi har også utviklet prismodeller for andre råvarer som gass, olje, korn og ferrosilisium. Modellene benyttes bl.a. til prising, risikostyring og produksjonsoptimering.