Künstliche Intelligenz – eine disruptive Technologie für die (Rück-)versicherungsindustrie
Künstliche Intelligenz erlebt derzeit einen enormen Hype. Anwendungen wie generative KI, die Texte, Musik oder Bilder erzeugen, sind in kürzester Zeit massentauglich geworden und finden in allen Bereichen des täglichen Lebens Anwendung.
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Künstliche Intelligenz durchdringt sowohl das tägliche Leben als auch die Geschäftswelt – und die (Rück-)Versicherungsindustrie wird in sämtlichen Bereichen betroffen sein.
Die Welt der KI ändert sich rasant
Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, intelligente Einheiten aufzubauen, die die menschliche Intelligenz nachahmen. Die Hauptbereiche der KI sind Wissenserwerb und Ziehen logischer Schlussfolgerungen, Wahrnehmung, Sprachkompetenz und maschinelles Lernen. KI wird zunehmend in vielen Branchen eingesetzt und wird großen Einfluss auf Geschäftsstrategien, neue Produkte und Kundenerwartungen haben.
Anwendungsbereiche in der Versicherungsindustrie
Beispiele für Versicherungsanwendungen sind Chatbots oder Systeme für Produktempfehlungen. Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das es Benutzern ermöglicht, Konversation per Sprache oder Text zu führen. Das Computerprogramm antwortet dem Benutzer innerhalb von Millisekunden, da die Regeln der Kommunikation vordefiniert sind. Im Gegensatz zu Call Centern können Chatbots große Mengen von Benutzeranfragen bearbeiten und in Echtzeit antworten. Ein mögliches Anwendungsszenario ist ein FAQ-Chatbot, der häufig gestellte Fragen von Kunden beantwortet, so dass sie nicht mit einem Call Center-Agenten sprechen müssen. Ein System für Produktempfehlungen versucht, die Artikel, die ein Benutzer kaufen möchte, vorherzusagen und anzuzeigen. KI-Algorithmen ermöglichen es Versicherern, einzelne Kunden, ihre Gewohnheiten, Vorlieben und Abneigungen, die Schadenhistorie und ihr finanzielles Verhalten zu analysieren. Sie können schnell Rückschlüsse darauf ziehen, wie sie mit ihnen interagieren können und welche Produkte sie wahrscheinlich kaufen werden.
Herausforderungen für die (Rück-)Versicherungsbranche durch KI
Damit die Künstliche Intelligenz das Geschäft verändern kann, muss sie mit qualitativ hochwertigen Daten versorgt werden. Selbst maschinelles Lernen und Deep-Learning-Technologien, die ohne explizite Programmierung Entscheidungen treffen und ihre Handlungen anpassen können, brauchen zunächst den Datenkontakt. Diese erfordern eine sorgfältige Auswahl und Aufbereitung der Daten.
Datenverzerrung – ein unterschätztes Risiko beim Einsatz von KI
Ein weiteres, manchmal noch kritischeres Problem ist die Datenverzerrung. Das Problem der Datenverzerrung beim maschinellen Lernen wird wahrscheinlich an Bedeutung gewinnen, da sich die Technologie auf kritische Bereiche wie Medizin und Recht ausbreitet, und mehr Menschen ohne tieferes technisches Verständnis sie einsetzen werden. Einige Experten warnen davor, dass algorithmische Verzerrungen in vielen Branchen bereits weit verbreitet sind und dass fast niemand Anstrengungen unternimmt, sie zu identifizieren oder zu korrigieren.
Regulatorische Aktivitäten
Mehrere Initiativen und Projekte arbeiten an automatisierten Underwriting- und Schadenbearbeitungssystemen. Hauptthemen in diesem Bereich der KI-Anwendung sind Datenqualität, Datensicherheit und die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen. Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangt eine sinnvolle menschliche Interaktion bei ansonsten ausschließlich automatisierten Prozessen. Nach den DSGVO-Regeln haben Versicherungsnehmer das Recht, eine Entscheidung zu erhalten, die nicht allein auf einer automatisierten Entscheidung beruht.
Augmentation statt Substitution
Künstliche Intelligenz wird häufig als eine Methode verkauft, die ganze Prozessketten automatisiert. Nach einer Evaluierungsphase kann man enttäuscht sein, dass die KI den gesamten Prozess nicht völlig fehlerfrei automatisieren kann. Daher sollte man keine unrealistischen Erwartungen erzeugen - KI wird nicht die gesamte menschliche Arbeit in allen Prozessen ersetzen. In den meisten Fällen automatisiert oder optimiert sie einen Teil eines Prozesses, um Ressourcen für Teilaufgaben freizugeben, die mehr menschliche Intelligenz erfordern. Die richtige Balance zwischen automatisierten und menschlichen Prozessen zu finden, ist eine wichtige Aufgabe bei der Implementierung von KI-Prozessen.
(Rück-)Versicherer müssen sich mit einer sich verändernden Risikolandschaft im Zusammenhang mit KI-Anwendungen auseinandersetzen. Die kombinierten Auswirkungen mehrerer Technologien und deren Beitrag zum Gesamtrisiko zu verstehen, ist eine große Herausforderung. Das sich entwickelnde Umfeld wird zu komplexeren Risikokonstellationen führen.
Chancen versus Vorsicht im Umgang mit KI
KI bietet bereits exzellente Möglichkeiten, bringt jedoch auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Anwendungen wie ChatGPT haben in kürzester Zeit bemerkenswerte Zuwachsraten bei den Nutzern erzielt. Bei aller Euphorie und Optimismus gilt es, die Grenzen der Anwendung und mögliche Risiken zu beachten. Künftig wird es entscheidend sein, eine Balance zwischen kritischer Nutzung und blindem Vertrauen in KI-Ergebnisse zu finden.