Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ermöglichen es Aktuaren, riesige Datenmengen effizienter zu verarbeiten, wodurch sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit von Risikobewertungen und Entscheidungsprozessen verbessert werden. KI-gestützte Modelle sind besonders geschickt in der prädiktiven Analyse, indem sie Versicherern helfen, Risiken mit beispielloser Präzision vorherzusagen, indem historische Daten analysiert und Muster identifiziert werden, die menschlichen Analysten möglicherweise nicht auffallen​​​​.

Ein bedeutender Fortschritt ist der Einsatz von Generativer KI (GenAI) bei der Personalisierung von Lebensversicherungspolicen. Durch die Analyse einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich Gesundheitsmetriken und Lebensstilentscheidungen, können Versicherer Prämien entwickeln, die individuelle Risiken genau widerspiegeln. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern steigert auch die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt. In der gewerblichen Versicherung unterscheidet KI Risiken feiner zwischen Unternehmen, indem branchenspezifische Trends, Unternehmensfinanzen und sogar die Stimmung in sozialen Medien analysiert werden, was nuanciertere Underwriting- und Preisstrategien ermöglicht​​.

Branchenspezifische Anwendungen für Versicherungsmathematik in der Versicherung mit KI-Agenten

KI-Agenten revolutionieren die Versicherungsbranche, indem sie zahlreiche aktuarielle Prozesse automatisieren und so ein genaueres und effizienteres Risikomanagement ermöglichen. Diese Agenten können große Datensätze schnell verarbeiten und Trends und Muster identifizieren, die den Aktuaren helfen, bessere Vorhersagen über zukünftige Risiken zu treffen. Dies ist besonders wertvoll in Bereichen wie Underwriting und Schadenbearbeitung, wo KI die Präzision von Risikobewertungen verbessern und die Zeit für diese Aufgaben verkürzen kann​​​​​​​​.

Im Underwriting analysieren KI-Modelle eine breite Datenmenge, einschließlich Echtzeit-Eingaben von IoT-Geräten und historischen Aufzeichnungen, um sofortige Entscheidungen über Risiko und Preisgestaltung zu treffen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Versicherern, personalisierte Versicherungsprodukte anzubieten, die kontinuierlich basierend auf dem Verhalten des Versicherungsnehmers und sich ändernden Risikoprofilen angepasst werden. Darüber hinaus können KI-gestützte Schadensabwicklungstools die anfängliche Schadensleitung und Triagierung übernehmen, indem sie natürliche Sprachverarbeitung verwenden, um Schadensdokumentationen zu interpretieren und Routineüberprüfungen zu automatisieren, wodurch menschliche Fehler reduziert und Lösungen beschleunigt werden​​​​.

KI-Agenten und ihre Anwendungen

KI-Agenten verwandeln durch fortschrittliche Fähigkeiten im maschinellen Lernen und in der Verarbeitung natürlicher Sprache traditionelle Versicherungsabläufe. Diese Agenten automatisieren Backoffice-Aufgaben, indem sie sich nahtlos in vorhandene Tools und Workflows integrieren, um schnell wertvolle Einblicke zu liefern. Beispielsweise können KI-Agenten die Datenextraktion und -interpretation aus Versicherungspolicenverträgen und Schadenanmerkungen automatisieren und so die Effizienz und Genauigkeit dieser Prozesse verbessern.

Eine der bemerkenswertesten Anwendungen ist die Betrugserkennung, bei der KI große Datensätze analysiert, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Dies hilft nicht nur dabei, Verluste durch Betrug zu verhindern, sondern verbessert auch die allgemeine Sicherheit und Zuverlässigkeit von Versicherungsabläufen. Darüber hinaus werden KI-Agenten im Kundenservice durch Chatbots eingesetzt, die Interaktionen mit Versicherungsnehmern übernehmen und schnelle und genaue Antworten auf der Grundlage von KI-generierten Einblicken bieten​​​​.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie wird KI in der Versicherungsmathematik in der Versicherungsbranche eingesetzt?

KI wird eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren, um Risiken vorherzusagen, Versicherungsprodukte zu personalisieren, Underwriting-Prozesse zu straffen und die Schadensbearbeitung zu automatisieren. Sie hilft dabei, genauere Vorhersagen zu treffen und die Gesamtproduktivität von Versicherungsabläufen zu verbessern.

2. Welche Vorteile hat die Verwendung von KI in der Versicherungsmathematik?

Zu den Vorteilen gehören verbesserte Genauigkeit und Effizienz bei der Risikobewertung, schnellere Bearbeitungszeiten für Underwriting und Schadenfälle, verbesserte Betrugserkennung und die Möglichkeit, Versicherungsprodukte zur Erfüllung individueller Kundenbedürfnisse anzupassen.

3. Gibt es Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI in der Versicherungsmathematik?

Ja, es gibt Risiken wie potenzielle Voreingenommenheit in KI-Modellen, die Notwendigkeit einer angemessenen Aufsicht, um Genauigkeit und Fairness zu gewährleisten, sowie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit.

4. Wie verbessert KI die Betrugserkennung in der Versicherung?

KI verbessert die Betrugserkennung, indem sie große Datensätze analysiert, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können, und Versicherern so ermöglicht, potenzielle Verluste effektiver zu vermeiden.

5. Kann KI menschliche Aktuare ersetzen?

Während KI viele Routineaufgaben automatisieren kann, sind menschliche Aktuare nach wie vor unerlässlich, um KI-Ausgaben zu überwachen, die Genauigkeit von Modellen zu gewährleisten und komplexe Urteilsentscheidungen zu treffen, die menschliches Fachwissen erfordern.