KI in der Versicherungsbranche wird auch Annahmepolitik beeinflussen

KI-Label oft auf Systemen, die nicht maschinell lernen

Versicherungsbote: In Interviews mit InsurTechs lese ich oft über die Vorzüge künstlicher Intelligenz: schnellen, variablen und passgenauen Schutz in Echtzeit soll sie ermöglichen. Derart individualisierte Datensätze zu einer Person könnten künftig aber auch genutzt werden, um ihr Versicherungsschutz zu verweigern - etwa, wenn sie online nach bestimmten Krankheiten oder Medikamenten sucht. Wer sagt denn, dass die Versicherer nicht bald sogar ihre Kunden verpflichten, sensible Daten von sich preiszugeben?

Markus Heussen ist Geschäftsführer der b-tix GmbH.b-tix GmbH

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KI in der Versicherungsbranche wird auch Annahmepolitik beeinflussen
KI-Label oft auf Systemen, die nicht maschinell lernen

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Markus Heussen: Ich lese vermutlich dieselben Artikel wie Sie. Aber aufgrund unserer eigenen Erfahrungen mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz glaube ich, dass viele Aussagen etwas überzogen sind. Wenn Sie die Homepage von Snoopr öffnen, steht unter dem Logo klein „alpha“. Das bedeutet nicht, dass unsere Software voller Bugs ist. Gemeint ist hier unsere KI. Wir möchten darauf hinweisen, dass sie noch lernt und deshalb durchaus zu unerwarteten Einschätzungen kommen kann. Wenn ich z. B. nach „Bank“ suche, könnte ich ja ein Geldinstitut oder eine Sitzgelegenheit meinen. Es ist eine echte Herausforderung für Mensch und Maschine, die Absichten hinter Worten zu ermitteln. Habe ich nur ein einziges, möglicherweise doppeldeutiges Wort zur Verfügung, muss ich weitere Daten zum Suchenden und seinerr Suchhistorie berücksichtigen, um herauszufinden, was gemeint sein könnte.

Künstliche Intelligenz wird seit einiger Zeit ziemlich gehypt. Mangels klarer Definitionen und Abgrenzungen klebt das KI-Label deshalb oft auf Systemen, die einigermaßen intelligent wirken. Das macht sich auch bei potenziellen Investoren gut. Tatsächlich basieren diese Lösungen unter der Haube häufig nicht auf den Mechanismen des maschinellen Lernens. Das größte Problem beim Einsatz selbstlernender Systeme ist nämlich die schiere Menge an Trainingsdaten, die für gute Ergebnisse heute noch vielfach benötigt wird.

...also glauben Sie nicht, dass der Endkunde bald viel mehr Daten von sich preisgeben muss, um überhaupt Versicherungsschutz zu finden?

Dass Versicherer Kundendaten und KI langfristig nicht nur in der Betrugserkennung im Leistungsfall einsetzen, sondern schon vorher im Rahmen ihrer Annahmepolitik, ist für mich keine Frage. Ob sie ihre Kunden dazu „zwingen“ werden, möchte ich aber bezweifeln. Ich gehe davon aus, dass die Aufforderung zur Preisgabe sensibler Daten subtiler erfolgen wird, indem z. B. Zusatznutzen damit verknüpft werden. Die Kunden werden dann ihre Daten von sich aus herausgeben. Das jedenfalls würde dem Google-Prinzip entsprechen.

In welchen Bereichen könnte KI künftig noch eine Rolle in der Versicherungswirtschaft spielen? Nennen Sie bitte Beispiele.