Der Kampf gegen kriminelle Energien kann mit Hilfe von KI (künstlicher Intelligenz) auf eine neue Ebene gehoben werden. Gegenwärtig durchdringt KI alle Bereiche unseres geschäftlichen und privaten Lebens. Viele Erwartungen sind an diesen Begriff geknüpft, der verspricht, die Art und Weise wie wir zukünftig leben und arbeiten, radikal zu verändern. Schon heute sind virtuelle Assistenten oder (teil-)autonom fahrende Autos in unserer Umwelt zu finden. Auch „exotische“ Anwendungsfälle von KI, wie die Kandidatur einer KI um eine Bürgermeisterstelle in Japan, zeigen das generelle Technologiepotenzial.

KI und Big Data zur Betrugsmustererkennung 

Da die Versicherungswirtschaft seit jeher eine datengetriebene Branche ist, bietet sich die Nutzung von KI, auch in Zusammenhang mit Big Data, in besonderem Maße an. Versicherern ermöglicht der Einsatz von KI die Bearbeitung großer Datenmengen und die Automatisierung von Prozessen. Dabei kann eine KI Muster und Interdependenzen von Daten aufzeigen, die dem menschlichen Auge allein oft verborgen bleiben. Selbstlernende Algorithmen können sich in diesem Zusammenhang eigenständig an neue Fälle anpassen und sich ständig selbst optimieren. Somit wird eine vorausschauende Analyse von Risiken mit Blick in die Zukunft ermöglicht. Diese Eigenschaf selbstlernender Systeme gewinnt an Bedeutung, wenn man in Betracht zieht, dass Betrüger nicht in statischen Mustern verharren, sondern ihr Verhalten immer wieder anpassen. Durch solche Erneuerungen der Verhaltensstile werden die prädeterminierten Regeln von regelbasierten Systemen obsolet und müssen in langwierigen Prozessen manuell angepasst werden. Besonders erfolgreich haben sich KI-Lösungen im Bereich Schadenmanagement und Betrugserkennung etabliert. Viele Unternehmen und Start-ups sind bei der Konzeption von neuen technischen Lösungen hoch aktiv. Bei aller Euphorie um KI sollte der Mensch nicht vergessen werden. Für viele Aufgaben können die existierenden KI-Lösungen oft nur als Unterstützer für die menschliche Arbeit gesehen werden. Findet die KI verdächtige Muster in den Daten, wird die letztgültige Entscheidung über die Vorlage eines Betrugsfalls gegenwärtig noch an einen zuständigen Mitarbeiter übertragen. Wie sich dieses Verhältnis ausgestaltet, wenn die Intelligenz von Maschinen die menschliche Intelligenz allumfänglich übersteigt, ist eine spannende Frage für die Zukunft. Abschließend soll angemerkt werden, dass nicht alle Probleme eines Unternehmens durch die Anwendung einer einzelnen Technologie gelöst werden können. Für nachhaltigen Erfolg muss der technologische Wandel mit dem kulturellen Wandel einhergehen.

Fachkonferenz „Versicherungsbetrug: Effektives Betrugsmanagement in der Assekuranz“ am 25./26. September 2018 in Leipzig

Weiterführende Einblicke in die Herausforderungen und Chancen des Betrugsmanagements!

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Künstliche Intelligenz in der Assekuranz

Unter dem Begriff KI (künstliche Intelligenz) subsumieren sich eine Vielzahl technologischer Lösungen, unter anderem Maschine Learning, Natural Language Processing oder Deep Learning, welche oft mit unterschiedlichen Konnotationen aufwarten. Ganz allgemein geht es bei KI um die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenzleistungen abzurufen, um komplexe Probleme zu analysieren und dafür Lösungen in Echtzeit oder mit Blick in die Zukunft vorzuschlagen. Grundlegend ist in diesem Zusammenhang zwischen „selbstlernenden Systemen“, die aufgrund von Übungsdaten Entscheidungen treffen, und „regelbasierten Systemen“, welche Daten anhand von vordefinierten Expertenregeln analysieren und darin Muster und Unregelmäßigkeiten erkennen, zu unterscheiden. Regelbasierte Systeme wie z. B. Softwareanwendungen zur automatisierten Texterkennung in Bildern (OCR) finden schon längere Zeit in der Assekuranz ihre Anwendung, wohingegen selbstlernende Systeme, die im besten Fall autonom und automatisiert Entscheidungen treffen, relativ neu sind.

Mathias Bock
Mathias Bock ist Projektreferent im Kompetenzteam Antrag, Vertrag & Schadenmanagement. Er verantwortet in seiner Position u. a. die fachliche Leitung der Fachkonferenzen „Versicherungsbetrug“ und „Cyber-Versicherungen“ sowie die User Group „Schadenmanagement“.