Vorhersage von Erwerbsverläufen und Renteneintritten mit Hilfe maschinellen Lernens

Das Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe von Verfahren des Machine Learning (maschinelles Lernen) verbesserte Vorhersagen der individuellen Renteneintrittsentscheidung zu generieren. Daten aus den Beständen der gesetzlichen Rentenversicherung bieten eine gute Grundlage für derartige Vorhersagen. Sie enthalten insbesondere detaillierte erwerbsbiografische Informationen, die die wichtigste Basis für eine Fortschreibung des individuellen Erwerbverlaufs sind. Für die Analyse sollen insbesondere Verfahren des Supervised Machine Learning (überwachtes maschinelles Lernen) verwendet werden, die an die statistische Verweildaueranalyse anknüpfen. Zusätzlich soll das Potenzial von Methoden aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung für die Analyse von biografischen Daten erschlossen werden.