Predictive Analytic und die Haftung für fehlerhafte Ergebnisse gegenüber betroffenen Einzelpersonen. Susanne Mentel. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Susanne Mentel
Издательство: Bookwire
Серия: @kit-Schriftenreihe
Жанр произведения: Юриспруденция, право
Год издания: 0
isbn: 9783800592678
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wo er wirklich steht, 2017, abrufbar unter https://www.rolandberger.com/de/Publications/pub_predictive_maintenance_2017.html, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 58 Bekannte Anbieter von Predictive Maintenance-Lösungen sind z.B. IBM, Microsoft, Siemens, Bosch und General Electric; zur Generierung als neues Geschäftsmodell vgl. die Ausführungen in Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016, S. 4. 59 Vgl. Siegel, Predictive Analytics: the power to predict who will click, buy, lie, or die, 2013, S. 8. 60 S. die Nachweise bei Schermann u.a., Big Data, 2014, online veröffentlicht am 4.9.2014. 61 Hoeren, MMR 2016, 8, 8. 62 Vgl. Bari/Chaouchi/Jung, Predictive Analytics for Dummies, 2. Aufl. 2017, S. 21 ff. 63 Vgl. Katko/Babaei-Beigi, MMR 2014, 360, 361. 64 Eine rechtliche Bewertung von Google Analytic findet sich bei Ertel/Venzke-Caprarese, DuD 2014, 181, die sich allerdings nicht mit den durch die Technologie möglichen Vorhersagen beschäftigen. 65 S. die unternehmenseigene Beschreibung von Google, Google Analytics 360 + Google BigQuery for Predictive Digital Marketing, 14.7.2017, abrufbar unter https://cloud.google.com/solutions/google-analytics-bigquery, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 66 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 67. 67 Wirtschaftslexikon24, SalesCycle, abrufbar unter http://www.wirtschaftslexikon24.com/e/salescycle/salescycle.htm, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 68 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 68. 69 S. die anschauliche Beschreibung dieses Praxisbeispiels bei Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 68. 70 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 69. 71 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 70. 72 Vgl. Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 67 mit dem Beispiel des Online-Händlers Conrad Electronics, bei dem ein Algorithmus bis zu 20.000 Produkte auf ihre Kaufwahrscheinlichkeit hin untersucht. 73 Kritisch zur medialen Aufmachung der Geschichte Piatetsky, Did Target Really Predict a Teen’s Pregnancy? The Inside Story, 9.5.2014, http://www.predictiveanalyticsworld.com/patimes/target-really-predict-teens-pregnancy-inside-story/3566/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 74 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 67. 75 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 69 mit dem Praxisbeispiel des Logisitikspezialisten Still, der eben solche Vorhersagen als Teil seiner Vertriebssteuerung betreibt. 76 Bari/Chaouchi/Jung, Predictive Analytics for Dummies, 2017, S. 44. 77 Weiss, Barack Obama: Wahlsieg dank Big Data und Analytics, 8.11.2012, http://www.silicon.de/41575201/obama-wahlsieg-dank-big-data-und-analytics/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 78 Iffert, Controlling & Management Review, Sonderheft 1/2016, 16, 21. 79 Vgl. Pufahl, Predictive Analytics verhindert Kundenabsprünge, 28.2.2017, https://www.springerprofessional.de/kundenwert/crm/predictive-analytics-verhindert-kundenabspruenge/12046334?searchBackButton=true&abEvent=detailLink, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 80 Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016, S. 6. 81 Schmidt/Taeger, in: Tagungsband Herbstakademie (DSRI), Dynamische und personalisierte Preise – datenschutz-, wettbewerbs- und kartellrechtliche Grenzen, 2016, S. 1007 ff., der darauf hinweist, dass dieser Themenkomplex juristisch bisher kaum beachtet wurde. 82 Schmidt, Personalisierte Preise – sexy aber nicht bedingungslos, 10.10.2016, https://www.datenschutz-notizen.de/personalisierte-preise-sexy-aber-nicht-bedingungslos-2816074/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 83 Dastani, Sales Management Review 2016, 66, 71. 84 S. hierzu das Beispiel Mediamarkt und den Beitrag von Schneiders, Jeder kriegt einen eigenen Preis, 4.8.2015, http://www.faz.net/aktuell/finanzen/meine-finanzen/geld-ausgeben/dynamische-preise-das-ende-des-einheitspreises-13522679.html?printPagedArticle=true#pageIndex_2., zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 85 S. den Beitrag zu Predictive Analytic im Human Capital Management von Christ/Ebert, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 2016, 298. 86 Zur Aufdeckung von Kassenbetrug im Einzelhandel mittels Data Mining-Verfahren s. den Beitrag von Wilke, RDV 2002, 225. 87 Christ/Ebert, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 2016, 298, 303. 88 SCHUFA, Produktbroschüre: Risikogerechte Prämienentwicklung, Stand: Dezember 2017, abrufbar unter https://www.schufa.de/de/unternehmenskunden/branchen/versicherungen/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 89 Eine Übersicht der aktuellen Anbieter findet sich bei Düsterhöft/Brandmayer, Telematik bei Autoversicherungen: Ein umsichtiger Fahrstil spart Geld bei der Kfz-Versicherung, 20.9.2017, http://www.finanztip.de/kfz-versicherung/telematik-tarif/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018; ebenso Wenig, Versicherungsbote.de, HUK-Coburg: Marktführer in der Kfz-Versicherung startet deutschlandweiten Telematiktarif, 5.1.2017, http://www.versicherungsbote.de/id/4849589/HUK-Coburg-Marktfuehrer-Kfz-Versicherung-Telematiktarif/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 90 S. die ausführlichen Beschreibungen des Programms in HUK-COBURG, Vereinbarungen zum Smart Driver Programm der HUK-COBURG bzw. der HUK-Coburg-Allgemeine sowie Allgemeine Geschäftsbedingungen zum Smart Driver Programm der HUK-Coburg Datenservice und Dienstleistungen GmbH, Stand 1.1.2018, abrufbar unter https://www.huk.de/content/dam/hukde/dokumente/produkte/vereinbarung-sdp.pdf, zuletzt abgerufen am 27.6.2018, bei der ein externes Dienstleistungsunternehmen die Auswertung der Daten für den Versicherer übernimmt und diesem lediglich den generierten Wert sowie eine erforderliche Identifikationsnummer des Versicherungsnehmers übermittelt. 91 Mattar, Versicherungsbote.de, Big Data in der Lebensversicherung – Chance oder Risiko?, 1.12.2016, abrufbar unter http://www.versicherungsbote.de/id/4848407/Big-Data-Lebensversicherung-Chance-oder-Risiko/, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 92 INWT Statistics, Business Cases, Kreditkartenbetrug, abrufbar unter https://www.inwt-statistics.de/business-cases/kreditkartenbetrug.html, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 93 Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016, S. 4 und 6. 94 Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016, S. 6. 95 Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016, S. 4. 96 Vgl. Weichert, in: Möllers/van Ooyen, Jahrbuch Öffentliche Sicherheit, 2012/2013, S. 379-291. 97 Meinicke, K&R 2015, 377, 378. 98