Risikobeurteilung in der Versicherungsindustrie durch Künstliche Intelligenz

Inhaltsübersicht

1 Einleitung

2 Künstlicher Intelligenz

2.1 Die Historie

2.1.1 Die Ⅰ. Phase (Mitte 1950ger - Mitte 1960ger)

2.1.2 Die Ⅱ. Phase (Mitte 1960ger – Mitte 1970ger)

2.1.3 Die Ⅲ. Phase (Mitte 1970ger- Mitte 1980ger)

2.1.4 Die Ⅳ Phase (ab 1980)

2.2 Begriffserklärung

2.3 Starke und schwache künstliche Intelligenzen

3 Grundlagen künstlicher Intelligenz

3.1 Big Data

3.2 Maschinelles Lernen

3.3 Methoden

3.3.1 Überwachtes Lernen

3.3.1.1 Baumverfahren

3.3.1.2 . Lineare Regression

3.3.1.3 Generalized Linear Models und Generalized Additive Models

3.3.1.4 Neuronale Netzwerke

3.3.1.5 Deep Learning

3.3.2 Unüberwachtes Lernen

3.3.2.1 K-Means-Clustering und Anomalieerkennung

4 Interpretierbarkeit der Verfahren

4.1 Begriffserklärung

4.2 Model-agnostische Verfahren

4.2.1 Globale Verfahren

4.2.2 Lokale Verfahren

4.2.3 Spezielle Verfahren für neuronale Netzwerke

5 Versicherungsindustrie

5.1 Risikobeurteilung durch Underwriting

5.2 Anwendungsbeispiel in der Lebensversicherung

5.2.1 Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis vom Mortality Modell

5.2.2 Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis von Bilderkennung

5.3 Anwendungsbeispiele im kommerziellen Sektor

5.3.1 Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis von Telematikdaten

5.3.2 Schadenprävention auf Basis von Daten vernetzter Dinge

5.4 Möglichkeiten und Chancen

5.5 Risiken

5.5.1 Mit Blick auf Versicherungsunternehmen

5.5.2 Mit Blick auf Versicherungsnehmer

5.6 Grenzen

5.7 Hürden

6 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Grenzen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in der Versicherungsindustrie, insbesondere im Bereich der Risikobeurteilung und Tarifierung. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI-Technologien Prozesse effizienter gestalten können, während regulatorische, technische und ethische Herausforderungen kritisch beleuchtet werden.

• Grundlagen moderner KI-Methoden wie Machine Learning und Deep Learning.
• Analyse der Interpretierbarkeit von KI-Verfahren im Kontext von Black-Box-Modellen.
• Konkrete Anwendungsbeispiele wie Mortality-Modelle, Bilderkennung und Telematik.
• Diskussion von Risiken, Chancen und regulatorischen Hürden für Versicherer und Versicherungsnehmer.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Bedeutung der künstlichen Intelligenz in der Gesellschaft ein und formuliert das Ziel der Arbeit, deren Anwendung, Chancen und Risiken in der Versicherungsindustrie zu untersuchen.

2 Künstlicher Intelligenz: Das Kapitel beschreibt die historische Evolution der KI in vier Phasen, definiert wesentliche Begriffe und differenziert zwischen schwacher und starker KI.

3 Grundlagen künstlicher Intelligenz: Hier werden die technologischen Voraussetzungen, insbesondere Big Data und verschiedene Methoden des überwachten sowie unüberwachten Lernens, technisch erläutert.

4 Interpretierbarkeit der Verfahren: Dieses Kapitel thematisiert die Notwendigkeit von Erklärbarkeit in komplexen Modellen und stellt globale sowie lokale, model-agnostische Verfahren zur Interpretation vor.

5 Versicherungsindustrie: Das Hauptkapitel untersucht konkrete Anwendungsszenarien wie Underwriting, Lebensversicherungen und Telematik, diskutiert dabei Chancen und Risiken sowie regulatorische und technische Hürden.

6 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen, betont den Wandel der Versicherungsbranche durch KI und unterstreicht die Notwendigkeit weiterer Forschung und Regulierung.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Versicherungsindustrie, Risikobeurteilung, Big Data, Underwriting, Deep Learning, Interpretierbarkeit, Telematik, Schadensprävention, Algorithmen, Datenschutz, Modell-agnostische Verfahren, Lebensversicherung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz, um spezifische Prozesse in der Versicherungsindustrie, insbesondere die Risikobeurteilung, zu modernisieren.

Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?

Sie deckt die technologischen Grundlagen der KI, Methoden zur Modellinterpretierbarkeit, praktische Anwendungsbeispiele in verschiedenen Versicherungssparten sowie die damit verbundenen Risiken und ethischen Fragen ab.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Ziel ist es, einen Überblick zu geben, wie KI-Anwendungen die Effizienz von Versicherern steigern können und welche Auswirkungen dies auf Transparenz und die Situation der Versicherten hat.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Analyse und Aufarbeitung von Fachliteratur sowie der Untersuchung technischer Methoden des maschinellen Lernens und deren Transfer in die Versicherungspraxis.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die technologischen Grundlagen, Verfahren zur Erklärbarkeit von KI-Modellen sowie eine vertiefte Analyse von Einsatzgebieten der KI bei der Risikobewertung und Preiskalkulation in Versicherungen.

Welche Schlagworte charakterisieren diese Arbeit?

Wichtige Begriffe sind Künstliche Intelligenz, Risikobeurteilung, Underwriting, Big Data, Maschinelles Lernen, Interpretierbarkeit und regulatorische Anforderungen.

Wie nützlich ist KI konkret für das Underwriting in der Lebensversicherung?

KI ermöglicht eine automatisierte und datengestützte Risikoklassifizierung (z.B. mittels Mortality Modellen), was die manuelle Bearbeitungszeit erheblich verkürzen und fundiertere Entscheidungen unterstützen kann.

Welche Bedenken gibt es hinsichtlich der Datennutzung im Versicherungskontext?

Es bestehen Risiken durch Datenmanipulation, Cyberangriffe, mögliche Diskriminierung durch Clustering und eine Einschränkung der Wahlfreiheit für Versicherungsnehmer, wenn die Datenteilung Voraussetzung für bezahlbare Tarife wird.