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In dieser Arbeit wenden wir eine Data Mining Methode k��nstlicher neuronaler Netze auf einen Datensatz ��ber existierende Neugesch��ftsvertr��ge in der Lebensversicherung an. Ziel dabei ist es, den Performance Indikator der Neugesch��ftsmarge (new business margin) besser zu verstehen und diesen besser vorhersagen zu k��nnen, ohne die internen stochastischen Modelle zu verwenden. Nachdem k��nstliche neuronale Netzt allgemein erkl��rt werden, gehen wir n��her auf die in der Anwendung verwendeten Self-Organizing Maps ein und erkl��ren diese mit Hilfe ihres Vorg��nges, der Vektorquantisierung. Au��erdem wird darauf eingegangen, wir Data Mining in Gesch��ftsprozessen allgemein und im Speziellen in der Lebensversicherung angewendet werden kann. Die Daten bestehen aus Indikatoren ��ber innerhalb eines Monats abgeschlossene Vertr��ge der Allianz Elementar Lebensversicherungs-AG. Die Resultate zeigen, dass Self-Organizing Maps die vorhandenen Daten gruppieren k��nnen und dass eine verst��ndliche Visualisierung m��glich ist. Sie unterst��tzen die Annahme von stark nichtlinearen Verbindungen zwischen der New Business Margin und den dazu f��hrenden Daten. Aufgrund von zeitaufw��ndigen Verarbeitungsschritten vor Anwendung der neuronalen Netze wird eine regelm����ige Verwendung der in dieser Arbeit durchgef��hrten Berechnungen angewendet auf diese Daten abgeraten., Data Mining becomes a vital aspect in data analysis and clustering is a potential tool of Data Mining. In this work we apply the Data Mining method of an Artificial Neural Net, namely Self-Organizing Maps, on a dataset containing information about new business contracts. We explain neural nets in general and how Data Mining can be applied in insurance companies. By means of the classical vector quantisation process we explain the algorithm of Self-Organizing Maps and its parameters. We then apply the algorithm to a data sheet provided by the actuarial life department of Allianz Elementar Lebensversicherungs-AG to get a better insight into parameters affecting the new business margin, going beyond the already widely performed analyses. The outcomes show clear evidence that Self-Organizing Maps can cluster this data into individual groups. Though the results support the assumption of a highly non-linear correlation between the new business margin and the parameters leading to it, only a small amount of data can be used for analyses. A suggestion on how to set parameters leading to a more stable, higher new business margin is made nevertheless. Because of limitations concerning data, software and time, Self-Organizing Maps are not the ideal solution for analysing this kind of data. Especially due to the required time-consuming, manual pre- and postprocessing it is not recommended to use the methods presented in this work on a regular basis on this particular data sheet.