KI im Versicherungswesen (InsurTech): Risikobewertung und personalisierte Prämien

Die Versicherungsbranche basiert auf der Vorhersage von Risiken. Traditionell nutzten Versicherer große statistische Durchschnittswerte. Im Zeitalter des InsurTech (Insurance Technology) ermöglicht Künstliche Intelligenz eine viel präzisere, individuellere und dynamischere Risikobewertung, was sowohl für das Unternehmen als auch für den Kunden Vorteile bringt.

Präzisere Risikomodellierung und Pricing

KI-Modelle können riesige und komplexe Datensätze analysieren, die weit über traditionelle demografische Daten hinausgehen. Bei der Kfz-Versicherung werden beispielsweise Daten aus Telematik-Geräten (Fahrverhalten in Echtzeit) verwendet. Bei der Krankenversicherung können Daten aus Wearables (Fitness-Tracker) und genetischen Profilen einbezogen werden (unter strengen ethischen Auflagen). Die KI kann:

1. Individuelle Risiken viel genauer bewerten.

2. Dynamische Prämien festlegen, die sich an das aktuelle Verhalten oder den Zustand des Versicherten anpassen (z. B. Belohnung für sicheres Fahren). Dies führt zu gerechteren Tarifen, da Kunden nicht für das Risiko der Durchschnittsbevölkerung zahlen.

Automatisierte Schadensregulierung

Die Bearbeitung von Schadensfällen ist oft der zeitaufwendigste Teil des Versicherungsprozesses. KI beschleunigt dies dramatisch. Im Falle eines Schadens (z. B. Autounfall oder Hausschaden) können Kunden Fotos oder Videos hochladen.

• Computer Vision analysiert sofort die Bilder, schätzt den Schaden und vergleicht ihn mit Standardreparaturkosten.

• NLP analysiert die Schadensberichte und gleicht sie mit der Police ab, um die Deckung zu bestätigen. Dies ermöglicht eine blitzschnelle Genehmigung von Routineansprüchen, oft in Minuten, was die Kundenzufriedenheit deutlich erhöht.

Betrugserkennung und Compliance

Betrugsfälle kosten die Versicherungsbranche Milliarden. KI ist extrem effektiv in der Mustererkennung und kann schnell Anomalien identifizieren, die auf betrügerische Ansprüche hindeuten. Durch die Analyse von geografischen Mustern, zeitlichen Abfolgen und dem Wortlaut von Schadensberichten kann die KI die Fälle zur genaueren menschlichen Überprüfung markieren. Die Fähigkeit von Sprachmodellen, komplexe Vertragssprachen und regulatorische Dokumente zu analysieren, unterstützt die Compliance-Abteilungen bei der Einhaltung von Vorschriften. Wenn Sie mehr über diese technologischen Entwicklungen erfahren möchten, besuchen Sie Chat GPT .

Herausforderungen und die Rolle der Ethik

Die größte Herausforderung ist die ethische Nutzung von Daten und die Vermeidung von Diskriminierung. Wenn KI bestimmte Gruppen aufgrund von nicht-traditionellen Daten (wie genetische Prädispositionen) automatisch höher einstuft, könnte dies zu einer sozialen Ungerechtigkeit führen. Zudem muss die KI erklärbar sein, damit Versicherer ihre Entscheidungen begründen können. Die KI ist der Analyst und Regulator der Branche, der die Effizienz steigert, aber die ethische Gestaltung der Risikomodelle bleibt die Verantwortung des Menschen.

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