KI-Lösungen · Use Case

Versicherungsrisiken präziser modellieren

Versicherungsmathematiker nutzen KI-Modelle, die aus riesigen Datensätzen komplexe Muster lernen, um Risiken präziser zu bewerten und Tarife genauer zu kalkulieren.

Versicherungsunternehmen, die auf KI-gestützte prädiktive Modellierung setzen, bewerten Risiken präziser und kalkulieren Tarife, die wettbewerbsfähig und profitabel zugleich sind. Machine-Learning-Modelle analysieren komplexe Zusammenhänge, die klassische Statistik nicht abbilden kann.

Worum es geht

Traditionelle versicherungsmathematische Modelle basieren oft auf linearen Annahmen. KI-Modelle, insbesondere des maschinellen Lernens, können nicht-lineare Zusammenhänge in großen und heterogenen Datenquellen erkennen (z.B. Wetterdaten, Telematik-Fahrdaten, Social-Media-Trends). Ein Versicherungsmathematiker kann KI nutzen, um die Wahrscheinlichkeit von Großschäden durch Naturkatastrophen unter Berücksichtigung des Klimawandels genauer zu modellieren oder um Tarife für die Kfz-Versicherung auf Basis des individuellen Fahrverhaltens zu personalisieren. Die KI wird so zum Werkzeug für eine präzisere, datengestütztere und fairere Risikobewertung.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Hoch
  • Technologie: Maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Big Data

Passende Branchen

  • Banken & Finanzdienstleister
  • FinTech
  • Unternehmensberatung
  • Versicherungen

Typische Einsatzmuster

  • Ein Versicherungsunternehmen setzt prädiktive KI-Modelle ein, um bei der Antragstellung im Underwriting-Prozess das individuelle Risikoprofil eines Antragstellers in Sekunden statt Tagen zu berechnen.
  • Eine KFZ-Versicherung bietet Telematik-Tarife an, bei denen eine KI das Fahrverhalten des Kunden analysiert und automatisch Prämienzu- oder -abschläge berechnet.
  • Ein Reiseversicherer nutzt RiskProphet AI, um Reisende basierend aufDestination, Reisezeit und persönlichen Faktoren individuell zu kalkulieren.

Voraussetzungen

  • Hochwertige, historische Schadendaten müssen aggregiert, bereinigt und in konsistenten Formaten vorliegen, da Machine-Learning-Modelle nur so zuverlässige Muster erkennen können.
  • Es werden Data-Engineering-Infrastrukturen wie Datenkataloge und integrierte Datenplattformen benötigt, um disparate Datenquellen wie Schadenverläufe, Versicherungsdokumente und Kundeninteraktionen zusammenzuführen.
  • Die eingesetzte KI-Methode muss so weit verstanden und dokumentiert sein, dass seltene Anomalien erklärbar bleiben und gegenüber Aufsichtsbehörden nachvollziehbar verantwortet werden können.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Präzisere Risikobewertung und Tarifkalkulation
  • Verbesserte Profitabilität und Steuerung des Versicherungsportfolios
  • Ermöglichung von personalisierten, verhaltensbasierten Tarifen
  • Bessere Modellierung von neuen und komplexen Risiken (z.B. Klimawandel)

Für Beschäftigte

  • Fähigkeit zur Analyse von komplexen, nicht-linearen Zusammenhängen
  • Nutzung von vielfältigeren und größeren Datenmengen für die Modellierung
  • Aufwertung der Rolle zum 'Actuarial Data Scientist'
  • Fokus auf die Interpretation und strategische Implikation der Modelle

Für Privatpersonen

  • Potenziell fairere und risikogerechtere Versicherungsprämien
  • Anreize für risikobewusstes Verhalten (z.B. sicheres Fahren)
  • Schnellere Entwicklung von neuen, innovativen Versicherungsprodukten

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Die 'Black-Box'-Natur vieler KI-Modelle erschwert die Nachvollziehbarkeit für die Aufsichtsbehörden
  • Ethische Bedenken und Diskriminierungsrisiko bei der Nutzung von zu vielen persönlichen Daten
  • Hohe Anforderungen an Datenqualität, -verfügbarkeit und -sicherheit
  • Benötigt hochqualifizierte Mitarbeiter mit kombinierten Aktuar- und Data-Science-Fähigkeiten

Für Beschäftigte

  • Notwendigkeit, sich fortgeschrittene Data-Science- und Programmierkenntnisse anzueignen
  • Die Fähigkeit, die Ergebnisse komplexer KI-Modelle zu interpretieren und zu erklären
  • Hohe Verantwortung bei der Sicherstellung, dass die KI-Modelle fair und nicht diskriminierend sind
  • Veränderung des traditionellen Berufsbildes

Für Privatpersonen

  • Mangelnde Transparenz darüber, wie die eigenen Daten zur Tarifberechnung genutzt werden
  • Datenschutzbedenken
  • Gefahr der 'Strafprämien' für als risikoreich eingestuftes, aber nicht selbst verschuldetes Verhalten

Wirkung

Klassische regelbasierte Software kann nur vordefinierte If-Then-Beziehungen verarbeiten und versagt bei der Analyse komplexer, nicht-linearer Zusammenhänge zwischen unzähligen Variablen. Machine-Learning-Modelle hingegen lernen kontinuierlich aus eingetretenen Schadensfällen und auch aus nicht-eingetretenen Szenarien, was ihre Vorhersagekraft erheblich verbessert. Während regelbasierte Systeme bei neuen, unbekannten Risikomustern versagen, passt sich KI dynamisch an und liefert präzise Risikoeinstufungen in Echtzeit.

Für Unternehmen

Unternehmen ohne KI-gestützte Risikobewertung riskieren, im digitalen Marktumfeld an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren. Während traditionelle Anbieter mit pauschalen Tarifen arbeiten, können KI-Nutzer personalisierte Versicherungsprodukte entwickeln, die besser auf individuelle Kundenbedürfnisse abgestimmt sind und dadurch höhere Abschlussquoten erzielen.

Versicherungsunternehmen, die auf prädiktive KI-Modelle setzen, können Risiken wesentlich präziser einschätzen und ihre Portfolios besser steuern. Die Individualisierung von Tarifen ermöglicht eine differenziertere Preisgestaltung, die sowohl wettbewerbsfähige Angebote für risikoarme Kunden als auch angemessene Prämien für Hochrisikogruppen erlaubt.

Machine-Learning-Modelle analysieren kontinuierlich eintretende und nicht-eintretende Schadenszenarien und passen Risikoeinstufungen in Echtzeit an. Dadurch entfallen starre statistische Berechnungen auf Basis historischer Daten, und Versicherungsmathematiker erhalten dynamische Entscheidungsgrundlagen, die weit über regelbasierte If-Then-Systeme hinausgehen.

Für Beschäftigte

Komplexe Tabellenarbeit und manuelle Auswertungen historischer Schadensdaten gehören zunehmend der Vergangenheit an. Die KI übernimmt die Mustererkennung in gigantischen Datendimensionen, und Versicherungsmathematiker können sich auf die Interpretation und strategische Nutzung der KI-gestützten Analysen konzentrieren statt auf Datensammlung.

Die Rolle des Versicherungsmathematikers entwickelt sich von der reinen Datenanalyse hin zum strategischen Berater, der KI-Ergebnisse kritisch einordnet und gegenüber Aufsichtsbehörden vertritt. Das ist eine Aufwertung, weil dein Know-how nun in der Bewertung und Kommunikation liegt statt in der mechanischen Berechnung.

Du brauchst künftig weniger das reine technische Kalkulieren, sondern verstärkt die Fähigkeit, KI-generierte Risikoeinschätzungen zu hinterfragen, zu validieren und in Geschäftsentscheidungen zu übersetzen. Der Umgang mit Data-Analytics-Tools und ein Grundverständnis für maschinelles Lernen werden wichtiger als reine Statistikkenntnisse.

Für Privatpersonen

Sie erhalten Versicherungsprämien, die Ihrem tatsächlichen Risikoprofil entsprechen, statt in eine pauschale Gruppe eingestuft zu werden. Bei Telematik-Optionen können Sie aktiv durch Ihr Fahrverhalten Ihre Kosten beeinflussen. Versicherungsbedingungen werden flexibler und transparenter, weil die KI eine differenziertere Bewertung ermöglicht.

Die Möglichkeit, durch risikobewusstes Verhalten wie sicheres Fahren individuelle Prämien zu senken, schafft einen gesellschaftlichen Anreiz zur Prävention.

Quellen