Risikobeurteilung in der Versicherungsindustrie durch Künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Künstlicher Intelligenz
  • Die Historie
    • Die I. Phase (Mitte 1950ger - Mitte 1960ger)
    • Die II. Phase (Mitte 1960ger - Mitte 1970ger)
    • Die III. Phase (Mitte 1970ger- Mitte 1980ger)
    • Die IV Phase (ab 1980)
  • Begriffserklärung
  • Starke und schwache künstliche Intelligenzen
• Grundlagen künstlicher Intelligenz
  • Big Data
  • Maschinelles Lernen
  • Methoden
    • Überwachtes Lernen
      • Baumverfahren
      • Lineare Regression
      • Generalized Linear Models und Generalized Additive Models
      • Neuronale Netzwerke
      • Deep Learning
    • Unüberwachtes Lernen
      • K-Means-Clustering und Anomalieerkennung
• Versicherungsindustrie
  • Globale Verfahren
  • Lokale Verfahren
  • Spezielle Verfahren für neuronale Netzwerke
• Risikobeurteilung durch Underwriting
  • Interpretierbarkeit der Verfahren
    • Begriffserklärung
    • Model-agnostische Verfahren
  • Anwendungsbeispiel in der Lebensversicherung
    • Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis vom Mortality Modell
    • Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis von Bilderkennung
  • Anwendungsbeispiele im kommerziellen Sektor
    • Risikobeurteilung und Tarifierung auf Basis von Telematikdaten
    • Schadenprävention auf Basis von Daten vernetzter Dinge
• Möglichkeiten und Chancen
• Risiken
  • Mit Blick auf Versicherungsunternehmen
  • Mit Blick auf Versicherungsnehmer
• Grenzen
• Hürden

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit den Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz (KI) in der Risikobeurteilung innerhalb der Versicherungsindustrie. Sie analysiert den Einsatz von KI-Methoden wie Machine Learning und Deep Learning in verschiedenen Versicherungssparten, insbesondere im Bereich des Underwritings. Die Arbeit beleuchtet sowohl die Chancen und Vorteile, die KI für die Risikobeurteilung bietet, als auch die damit verbundenen Risiken und Herausforderungen.

• Entwicklung und Funktionsweise von KI-Methoden
• Anwendung von KI in der Risikobeurteilung und Tarifierung
• Chancen und Vorteile von KI-gestützter Risikobeurteilung
• Risiken und Herausforderungen des KI-Einsatzes in der Versicherungsindustrie
• Ethische und rechtliche Aspekte der KI-Anwendung im Versicherungsbereich

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Arbeit ein und erläutert die Relevanz von KI in der Versicherungsindustrie.
• Künstlicher Intelligenz: Dieses Kapitel beleuchtet die Historie der KI, ihre verschiedenen Phasen und den Begriff der KI. Es werden zudem starke und schwache KI-Systeme unterschieden.
• Grundlagen künstlicher Intelligenz: Dieser Abschnitt beschäftigt sich mit den Grundlagen der KI, insbesondere mit Big Data und Maschinellem Lernen. Es werden verschiedene Machine-Learning-Methoden wie überwachtes und unüberwachtes Lernen vorgestellt.
• Versicherungsindustrie: In diesem Kapitel werden die spezifischen Herausforderungen der Versicherungsindustrie im Kontext der KI-Anwendung beleuchtet. Es werden verschiedene Verfahren, wie globale, lokale und spezielle Verfahren, zur Nutzung von KI in der Versicherungsindustrie vorgestellt.
• Risikobeurteilung durch Underwriting: Dieses Kapitel behandelt die Anwendung von KI im Bereich des Underwritings. Es werden Anwendungsbeispiele aus der Lebensversicherung und dem kommerziellen Sektor vorgestellt und die Interpretierbarkeit der KI-Verfahren diskutiert.
• Möglichkeiten und Chancen: Die Vorteile und Potenziale des KI-Einsatzes in der Risikobeurteilung werden in diesem Kapitel beleuchtet.
• Risiken: Dieses Kapitel befasst sich mit den Risiken und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI in der Versicherungsindustrie verbunden sind. Es werden Risiken sowohl für Versicherungsunternehmen als auch für Versicherungsnehmer aufgezeigt.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Risikobeurteilung, Underwriting, Versicherungsindustrie, Datenanalyse, Big Data, Algorithmen, Transparenz, Interpretierbarkeit, ethische Aspekte, rechtliche Rahmenbedingungen.