Aufstieg der Maschinen: Wie Künstliche Intelligenz das Risikomanagement in der Sachversicherung verbessert

Die vierte industrielle Revolution – Industrie 4.0 – wird zum Teil durch den Einsatz von Maschinenlernen angetrieben, um schnellere, intelligentere und bessere Entscheidungen auf der Grundlage immer präziserer Daten zu treffen.

Für Risikomanager in Unternehmen auf der ganzen Welt bringt dies neue Chancen mit sich. Und auch für ihre Versicherer hat es große Vorteile, auf riesige Datenmengen zugreifen und diese schneller analysieren zu können, als es ein Mensch je könnte.

Die automatisierte Analyse und Beurteilung von Informationen ist ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug für Risikoberater in der Sachversicherung. Wir verwenden heute Algorithmen, die die genaue Bedeutung eines Wortes oder eines Satzes im Kontext bestimmen und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Merkmalen oder Fakten erkennen können.

Auf diese Weise können wir die Berge von Risikodaten unserer Kunden effizienter auswerten. Und das versetzt unsere Underwriter nicht nur in die Lage, Risiken effizienter zu zeichnen, sondern ermöglicht es uns auch, unseren Kunden einen genaueren Einblick zu geben, wie sie ihre Risiken besser managen und ihr Schadenpotenzial reduzieren können.

Die Menge an Risikodaten über einen multinationalen Kunden mit mehreren Produktionsstätten auf der ganzen Welt sind enorm. Das Maschinenlesen hilft uns dabei, in kürzester Zeit einen zusammenfassenden Bericht über all diese Informationen zu erstellen, so dass die Risikoberater ihr Fachwissen auf die wichtigsten Teile der vom System gekennzeichneten Berichte richten und sich auf die Risikobereiche konzentrieren können, die wirklich ihrer Aufmerksamkeit bedürfen.

Die kontextuelle Analyse dieser Daten hilft den Risikoberater auch, sich auf die Standorte mit der größten Gefährdung zu konzentrieren. Dies bedeutet wiederum, dass wir die Unterstützung unserer Kunden beim Risiko- und Exposuremanagement vor Ort auf die Bereiche fokussieren können, wo sie am meisten benötigt werden.

Weitere Vorteile der Verwendung von KI im Risikomanagement liegen u.a. darin, genauere Schadenbewertungen erstellen zu können. Derzeit werden die meisten Entscheidungen zum Risikomanagement und zur Risikozeichnung entweder auf der Grundlage geschätzter maximaler Verluste oder normaler Schadenerwartungen getroffen.

Aber die verbesserten Möglichkeiten zur Datenanalyse unter Zuhilfenahme von KI werden uns dabei helfen, genauere Schätzungen der durchschnittlichen jährlichen Verluste vorzunehmen. Dies würde es Risikomanagern und ihren CFOs ermöglichen, ihre Budgets an die erwarteten Verluste anzupassen und auch ihr Risikomanagement und ihre Schadenminderungsstrategien noch enger aufeinander abzustimmen.

Wir können die Zukunft nie ganz genau vorhersagen, aber die Verwendung Künstlicher Intelligenz als Ergänzung zum menschlichen Fachwissen wird uns dabei helfen, unsere Berechnungen erheblich zu verbessern.

Von Martin Vinkenfluegel, Risk Consulting Regional Manager für Europa, AXA XL, a Division of AXA