During my internship at Munich Re, a global provider of reinsurance, primary insurance and insurance-related risk solutions, I had the opportunity to deal with various tasks ranging from pure finance and management to data science, statistical and mathematical applications. Here I addressed and analysed five different tasks. The first and most important task is to take a client through the entire process of closing a deal, a process that will provide the client with a guarantee of the performance of their Machine Learning model. So, firstly we need to understand what they want, secondly evaluate the client's model and build a pricing model, thirdly deal with the legal phase to guarantee the service, and fourthly customise the marketing campaign. The second task is a research on the recent Kubernates challenge. The third task is a research on some Ransomware thresholds, to run the pricing model. The last two are coding and statistical tasks: a quantitative analysis and the proposal of an algorithm for automatic e-mailing.

Durante il mio stage presso Munich Re, uno dei maggiori gruppi di assicurazioni e riassicurazioni a livello globale, ho avuto l'opportunità di occuparmi di diversi compiti che spaziano dalla finanza pura e dalla gestione alla scienza dei dati e, naturalmente, alla statistica e alla matematica. In particolare, qui ho affrontato e analizzato cinque compiti diversi. Il primo, il più importante, è quello di accompagnare un cliente attraverso l'intero processo di chiusura di un affare, un processo che fornirà al cliente una garanzia sulle prestazioni del suo modello di apprendimento automatico. Quindi, in primo luogo serve capire cosa vuole, in secondo luogo valutare il modello del cliente per costruire un modello di prezzi, in terzo luogo affrontare la fase legale per garantire il servizio e in quarto luogo personalizzare la campagna di marketing. Il secondo compito è una ricerca sulla recente sfida di Kubernates. Il terzo è una ricerca su alcune soglie di Ransomware per eseguire il modello di pricing. Gli ultimi due sono compiti di codifica e statistica che consistono in un'analisi quantitativa e nello sviluppo di un algoritmo per l'invio automatico di e-mail.

Securing AI solutions with performance guarantees : internship in AI business development

SERAFINI, CRISTIANO
2021/2022

Abstract

During my internship at Munich Re, a global provider of reinsurance, primary insurance and insurance-related risk solutions, I had the opportunity to deal with various tasks ranging from pure finance and management to data science, statistical and mathematical applications. Here I addressed and analysed five different tasks. The first and most important task is to take a client through the entire process of closing a deal, a process that will provide the client with a guarantee of the performance of their Machine Learning model. So, firstly we need to understand what they want, secondly evaluate the client's model and build a pricing model, thirdly deal with the legal phase to guarantee the service, and fourthly customise the marketing campaign. The second task is a research on the recent Kubernates challenge. The third task is a research on some Ransomware thresholds, to run the pricing model. The last two are coding and statistical tasks: a quantitative analysis and the proposal of an algorithm for automatic e-mailing.
Pina-Stranger, Alvaro
Ferré, Sébastien
Latorre Bojanini, Susana
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
6-ott-2022
2021/2022
Durante il mio stage presso Munich Re, uno dei maggiori gruppi di assicurazioni e riassicurazioni a livello globale, ho avuto l'opportunità di occuparmi di diversi compiti che spaziano dalla finanza pura e dalla gestione alla scienza dei dati e, naturalmente, alla statistica e alla matematica. In particolare, qui ho affrontato e analizzato cinque compiti diversi. Il primo, il più importante, è quello di accompagnare un cliente attraverso l'intero processo di chiusura di un affare, un processo che fornirà al cliente una garanzia sulle prestazioni del suo modello di apprendimento automatico. Quindi, in primo luogo serve capire cosa vuole, in secondo luogo valutare il modello del cliente per costruire un modello di prezzi, in terzo luogo affrontare la fase legale per garantire il servizio e in quarto luogo personalizzare la campagna di marketing. Il secondo compito è una ricerca sulla recente sfida di Kubernates. Il terzo è una ricerca su alcune soglie di Ransomware per eseguire il modello di pricing. Gli ultimi due sono compiti di codifica e statistica che consistono in un'analisi quantitativa e nello sviluppo di un algoritmo per l'invio automatico di e-mail.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/194711