Förterer auf der MCC-Konferenz: KI braucht wissenschaftliche Fundierung

Quelle: Bild von Gerd Altmann auf Pixabay

Mit Künstlicher Intelligenz wird sich die Assekuranz nach Einschätzung von Dirk Förterer neue Geschäftsfelder erschließen und auch bisher nicht-versicherbare Risiken decken können. “Die klassischen Grenzen der Versicherbarkeit bleiben aber”, sagte der Direktor Politik, Regulierung und Zukunftsthemen der Allianz Deutschland AG auf der MCC-Konferenz “Künstliche Intelligenz für Versicherungen 2021”.

Machine-Learning-Modelle könnten aber helfen, die Komplexität von “unhandlichen” Risiken besser zu bewältigen. Als klassische Grenzen der Versicherbarkeit nannte er adverse Risikoselektion, Moral Hazard und  Risikokumule. Zur Versicherbarkeit brauche es zudem eine gewisse Konfidenz beim Ursache-Wirkungszusammenhang und entsprechende Vorgaben bei der Regulierung.

“Machine Learning machen wir schon mit hohem Reifegrad. Dies ist eher eine evolutionäre Entwicklung mit einem begrenzten Potenzial aufgrund des Anwendungsbereichs”, so Förterer. Neue Potenziale ergäben sich durch viele Treiber. “Die Risiken gehen uns nicht aus – Cyber, Makroökonomische Risiken, Pandemien. Vielleicht kann KI zumindest einen Beitrag für partielle Abdeckungen leisten. Die Nachfrage latent da, die Daten auch.”

Er berichte, dass ML oft einer „pragmatischen Induktion“ folge – man gebe Daten ins Modell und schaue, ob Muster erkennbar seien. Dies berge die Gefahr von Fehlinterpretationen. Für Entscheidungsmodelle bedürfe es der wissenschaftlichen Deduktion und der Fundierung der Modelle. Dies sei wichtig für die Akzeptanz beispielsweise bei den Aktuaren und auch extern für die Öffentlichkeit als Legitimierung.

Autorin: Monika Lier

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