Einführung in die künstliche Intelligenz in der Versicherungsmathematik: Rollen, Grenzen, Authentifizierung und Datenschutz

Gewinne:

• Sie können unterscheiden, wo im versicherungsmathematischen Arbeitsablauf (Datenaufbereitung, Codegenerierung, Berichtserstellung, Szenariointerpretation) künstliche Intelligenz Echtzeit spart und warum Entscheidungen wie Prämie/Rückstellung/Kapital je nach Risikostufe der Aufgabe dem zuständigen Aktuar überlassen werden.
• Fähigkeit, eine Disziplin anzuwenden, die jede KI-Ausgabe durch die Schritte der Verknüpfung mit der Verfahrensquelle, der unabhängigen Neuberechnung und der Prüfung mit versicherungsmathematischen Überlegungen überprüft.
• Anonymisierung von Versicherungs-, Schadens- und Gesundheitsdaten im Rahmen von KVKK/Privacy und Gewöhnung an die Auswahl sicherer Fahrzeuge, die keine Daten im Modelltraining verwenden

In einer Versicherungs- oder Rentengesellschaft werden jeden Monat Hunderte von Zukunftszahlen erstellt: Wie viel Prämie sollten wir für diese Gruppe von Policen zahlen? Wie viel frühere Schäden wurden noch nicht gemeldet? Wie hoch sind die Renten, die wir heute in 30 Jahren zahlen werden? Wird das Unternehmen überleben, wenn ein schlechtes Jahr kommt? Der Beruf, der all diese Fragen beantwortet, ist Aktuar. Ein Aktuar ist ein Spezialist, der Versicherungs- und Rentenrisiken mithilfe von Wahrscheinlichkeit, Statistik und Finanzmathematik misst, bepreist und meldet. Jede ermittelte Zahl wirkt sich direkt auf die Finanzlage eines Unternehmens, die Rechte eines Versicherten und das Vertrauen eines Abschlussprüfers aus. Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel.

Künstliche Intelligenz (KI oder kurz KI – Computersysteme, die wie Menschen Texte generieren, Code schreiben, Muster erkennen und Daten zusammenfassen können) reduziert die sich wiederholenden und zeitaufwändigen Teile der versicherungsmathematischen Arbeit auf Minuten: Datenbereinigungscode schreiben, ein Konto in Python übersetzen, einen versicherungsmathematischen Bericht verfassen, eine komplexe Verteilung in einfacher Sprache erklären. Dieselbe KI kann jedoch auch eine sichere Zahl wie „Ihre Schadenshäufigkeit beträgt 8 Prozent“ erfinden, ohne jemals Ihre Daten zu sehen. Die erste Einheit dieses Moduls ist keine Softwareeinführung; Sein Zweck besteht darin, zu klären, wo Sie KI in Ihrem versicherungsmathematischen Geschäft einsetzen sollten und wo überhaupt nicht.

Lassen Sie uns das Grundprinzip von Anfang an darlegen: Künstliche Intelligenz ist ein Assistent, kein Aktuar. Die Verantwortung und die endgültige Genehmigung finanzkritischer Entscheidungen wie Prämien, Rückstellungen (Reserven), Kapital und Verbindlichkeiten liegen beim zuständigen, bestellten und zeichnungsberechtigten Aktuar. Eine nicht verifizierte KI-Ausgabe ist genauso riskant wie ein nicht unterzeichnetes versicherungsmathematisches Gutachten.

Schichten des versicherungsmathematischen Geschäfts und der Stellenwert von KI

Die Aufteilung der versicherungsmathematischen Arbeit in drei Ebenen erleichtert die korrekte Platzierung von KI. Auf der technischen/rechnerischen Ebene wird die Zahl generiert: Datenverarbeitung, Modellbildung, Prämien- und Reserveabrechnung. Auf der Argumentationsebene wird die Zahl interpretiert: Welche Annahme soll gewählt werden, welcher Verbesserungsfaktor muss manuell korrigiert werden, wie sicher sind wir bei dieser Schätzung. Auf der Verantwortungsebene erfolgt die Unterschrift: Der Bericht geht an die Regulierungsbehörde, die Entscheidung wird dem Management vorgelegt, der Aktuar ist der rechtliche Eigentümer der Ergebnisse. KI ist in der ersten Schicht sehr leistungsfähig, in der zweiten nur unterstützend und in der dritten überhaupt nicht.

Lassen Sie uns von Anfang an ein paar Grundbegriffe definieren. Die Prämie ist der Preis, den der Versicherte als Gegenleistung für das Risiko zahlt. Der Schaden (Anspruch) ist der vom Versicherten erlittene und vom Unternehmen bezahlte Schaden. Bei der Rückstellung/Reserve handelt es sich um Geld, das heute für künftig zahlbare Ansprüche zurückgestellt wird. Die Haftung ist der Barwert der künftigen Schulden des Unternehmens gegenüber den Versicherungsnehmern. Die Exposition ist die Einheit, die das Ausmaß des Risikos misst (z. B. ein ein Jahr lang versichertes Fahrzeug = 1 Fahrzeugjahr). Wir werden diese Konzepte in den folgenden Einheiten einzeln erklären; Vorerst sollten Sie Folgendes wissen: KI gibt Ihnen den Entwurf, den Code und die Analyse für alle diese Konzepte, aber Sie erstellen die endgültige Ausgabe und Signatur.

Die folgende Tabelle fasst die Rolle und das Risikoniveau der KI nach Mission zusammen:

Suche

Rolle der KI

Risikostufe

Wer stimmt zu

Datenbereinigung/Codierung

Codegenerator

niedrig

Aktuar / Datenanalyst

Bericht und zusammenfassender Entwurf

Skizzengenerator

niedrig

Aktuar

Beschreibung der Verteilung/Methode

Tutorial, summativ

niedrig

Aktuar

Schadensfrequenz-Schweregrad-Modell

Modellbauer, Entwurf

mittel

leitender Aktuar

IBNR / Reservekonto

Kontoentwurf

hoch

Verantwortlicher Aktuar

Preise/Tarif

Modellskizze

hoch

Preisaktuar + Compliance

Kapital (SCR) / Haftung

Hilfseingang

sehr hoch

Ernennung zum Aktuar + Management

Beachten Sie eine Zeile in dieser Tabelle: Mit steigendem Risiko nimmt die Rolle der KI ab und die versicherungsmathematische Genehmigung wächst.

Warum „Verifizierung“ das Herzstück dieses Geschäfts ist

Sprachmodelle mit künstlicher Intelligenz scheinen von ihrer Antwort überzeugt zu sein, sind sich aber möglicherweise nicht sicher. In der Fachsprache nennt man das Halluzination: Dabei handelt es sich um die Erfindung nichtexistenter Informationen durch das Modell in einem fließenden Satz, als ob diese wahr wären. Für einen Aktuar ist das eine tödliche Falle. Das Modell kann für Sie eine Zahl wie „Das Verlust-/Prämienverhältnis dieses Portfolios beträgt 72 Prozent“ erzeugen; Allerdings hat er Ihre Daten nie gesehen und diese Zahl ist komplett erfunden. Oder er nennt den Namen einer Sterbetafel „TRH-2020“; Eine solche Tabelle gibt es jedoch nicht. Da er beides gleichermaßen fließend ausspricht, ist das Einzige, was richtig von falsch unterscheidet, Ihr versicherungsmathematisches Wissen und Ihre Überprüfungsgewohnheiten.

Die Verifizierungsdisziplin besteht aus drei Schritten:

1. Link zur Methode und Quelle: Verlassen Sie sich bei Zahlen auf Ihre eigenen Daten und offiziellen Quellen, nicht auf das Gedächtnis der KI. Nehmen Sie das KI-Kompendium als Ausgangspunkt für Formeln, Verteilungen und Regulierungsartikel; bestätigen Sie dann anhand standardmäßiger versicherungsmathematischer Quellen (Lehrbuch, Gesetzestext, institutionelles Verfahren). Verwenden Sie KI, um Daten zu interpretieren, nicht um sie sich zu merken.
2. Unabhängige Neuberechnung: Überprüfen Sie unabhängig alle numerischen Ergebnisse, Koeffizienten und Verhältnisse, die die KI erzeugt. Reproduzieren Sie einen Barwert, einen Wachstumsfaktor oder eine Gesamtsumme selbst oder mit einer verifizierten Tabelle.
3. Test mit versicherungsmathematischer Beurteilung: Testen Sie mit Expertenblick, ob der Output im Widerspruch zu den Fakten vor Ort steht (Portfolioverhalten, Inflation, Gesetzgebung, Erfahrungen aus der Vergangenheit). „Warum lag dieser Faktor bei 1,45 und nicht bei 1,05?“ Stellen Sie immer die Frage.

Achtung: Das Unterzeichnen einer von AI erstellten Reservezahl oder eines Prämienplans ohne Überprüfung ist wie die Veröffentlichung eines nicht unterzeichneten versicherungsmathematischen Gutachtens. Nur weil die Ausgabe reibungslos und ordentlich ist, ist das nicht korrekt.

Datenschutz: Versicherungs- und Schadensdaten sind private Daten

Zu den Policen- und Schadensdaten gehören Identitäts-, Kontakt-, Gesundheits- und Finanzinformationen. Einige davon sind besondere Kategorien personenbezogener Daten im Rahmen des KVKK (Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten) in der Türkei und der DSGVO in Europa; Insbesondere diagnostische Informationen in der Kranken- und Lebensversicherung unterliegen höchstem Schutz. Es stellt einen schwerwiegenden Verstoß dar, den Namen, die TR-ID-Nummer, die Versicherungsnummer und die Diagnose des Versicherten auf einem öffentlichen KI-Fahrzeug anzubringen. Die gleiche Sensibilität gilt für Portfoliodaten, bei denen es sich um Geschäftsgeheimnisse handelt (Prämientabellen, Schadenverteilungen, Rückversicherungsbedingungen).

Die Regel ist einfach: Daten anonymisieren und nicht unnötig weitergeben. „54-jähriger Mann, Herzerkrankungen in der Vorgeschichte“ statt „Ahmet Yılmaz, 54, Police 2024-88213, Herzinfarkt“; Geben Sie gruppierte/zusammengefasste Tabellen anstelle einzelner Datensätze frei. Die meisten versicherungsmathematischen Analysen werden mit bereits aggregierten Daten (Altersgruppe, Deckungsart, Jahr der Entwicklung) durchgeführt; Dies schützt sowohl die Vertraulichkeit als auch die Analyse. Wählen Sie nach Möglichkeit Unternehmenstools, die über eine Datenverarbeitungsvereinbarung verfügen, und verwenden Sie Ihre Daten nicht im Modelltraining.

Tipp: Bei der versicherungsmathematischen Arbeit wird der KI oft eine Zusammenfassung/Aggregatetabelle statt eines Rohdatensatzes zur Verfügung gestellt. Eine Tabelle wie „Tabelle 3: Altersgruppe × Deckungsumfang × durchschnittlicher Schaden“ enthält keine personenbezogenen Daten, aber alles, was zur Analyse benötigt wird.

drei Mini-Koffer

Fall 1 – Sichere und effiziente Nutzung. Ein stellvertretender Aktuar würde zwei Tage damit verbringen, 40.000 Zeilen mit Schadensdaten manuell zu bereinigen. Er erklärte der KI die Struktur der Daten (Spaltennamen, Beispiel 5 anonyme Zeilen) und fragte nach einem Python-Bereinigungscode. AI erstellte in 15 Minuten einen Codeentwurf; Der Aktuar las den Code Zeile für Zeile, korrigierte zwei Logikfehler (negative Schäden mussten separat untersucht und nicht gelöscht werden) und führte ihn anhand seiner eigenen Daten aus. Dauer: halber Tag statt 2 Tage. Die KI hat den Code geschrieben, der Aktuar hat ihn überprüft und ausgeführt.

Fall 2 – Nicht verifizierte Nummernfalle. Ein Mitarbeiter fragte YZ: „Wie hoch ist die Schaden-Kosten-Quote unserer Versicherungsbranche?“ Die KI gab selbstbewusst eine Zahl von „etwa 104 Prozent“ an, obwohl sie keinerlei Zugriff auf Daten hatte. Der Mitarbeiter hat dies in seiner Managementpräsentation dargelegt; die tatsächliche Quote lag bei 97 Prozent. Die Differenz führte dazu, dass eine profitable Branche als Verlust dargestellt wurde und eine falsche Preiserhöhungsentscheidung getroffen wurde. Fehler: Warten auf einen Indikator von der KI, ohne ihm Daten zu übermitteln.

Fall 3 – Verletzung der Vertraulichkeit. Ein Aktuar lud eine Excel-Datei, die den vollständigen Namen, den Ausweis und die Gesundheitserklärung der Lebensversicherungsantragsteller enthielt, in ein öffentliches KI-Tool und sagte: „Melden Sie die riskanten Personen.“ Die Daten gingen an einen externen Server; Es kam zu einer KVKK-Überprüfung und einem Reputationsrisiko. Der richtige Weg bestand darin, den Namen und die ID zu entfernen und nur Alter, Geschlecht, Versicherungssumme und anonyme Risikofaktoren weiterzugeben.

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwache Eingabeaufforderung:

Teilen Sie uns die Verlusthäufigkeit unseres Portfolios in diesem Jahr und die entsprechende Prämie mit.

Diese Behauptung ist fehlerhaft: Der KI liegen keine Daten vor, sodass sie die Frage nach „Häufigkeit“ und „Prämie“ nur mit erfundenen Zahlen beantworten kann. Welche Branche, welcher Zeitraum, welche Belichtung ist klar.

Kraftvolle Aufforderung:

Ihre Rolle: Analyseassistent, der einen Aktuar unterstützt. Aufgabe: Helfen Sie mir, die ANONYME Gesamttabelle unten zu interpretieren. Daten (Versicherung, 2024, keine Provinz/Name): – Risiko: 12.400 Fahrzeugjahre – Anzahl der Schadensfälle: 1.612 – Gesamtzahl der gezahlten Schadensfälle: 48.900.000 TLI. Gesucht: 1) Finden Sie die Schadenshäufigkeit (Anzahl/Exposition) und berechnen Sie den Durchschnitt der Schadensschwere, zeigen Sie die Formel.2) Berechnen Sie die Risikoprämie (Häufigkeit × Schweregrad).3) Schreiben Sie die Zwischenschritte auf, damit ich jede Zahl manuell überprüfen kann. Erfinden Sie nichts; Benutzen Sie einfach die Nummern, die ich Ihnen gegeben habe. Wenn etwas fehlt, fragen Sie nach.

Diese Forderung ist stark, da sie Daten anonym bereitstellt, Formeln erfordert, Zwischenschritte erfordert und Fälschungen verbietet.

Häufige Fehler

• Nach Zahlen fragen, ohne Daten anzugeben. Die KI hat Ihr Portfolio nicht im Speicher; Jede Zahl, die er nennt, ist falsch. Geben Sie zunächst anonyme Daten an und beantragen Sie dann ein Konto.
• Signieren Sie die Ausgabe, ohne sie zu überprüfen. Ein flüssiges und ordentliches Diagramm bedeutet nicht, dass es korrekt ist. Reproduzieren Sie jede Zahl einzeln.
• Einfügen personenbezogener Daten in ihrer Rohform. Name, ID-Nummer, Versicherungsnummer und Diagnose werden niemals weitergegeben. Anonymisieren und Aggregate verwenden.
• Die KI die Methode wählen lassen und sie nicht in Frage stellen. „Welche Methode soll ich verwenden?“ Die Antwort auf die Frage ist ein Vorschlag; Die endgültige Entscheidung liegt bei der versicherungsmathematischen Beurteilung und Gesetzgebung.
• KI mit einer Quelle der Gesetzgebung verwechseln. Das Modell kann Gesetzesartikel und Tabellennamen bilden. Bestätigen Sie anhand des offiziellen Textes.

Zusammenfassend

Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarker Assistent, der die technischen und repetitiven Teile der versicherungsmathematischen Arbeit beschleunigt; schreibt Code, erstellt Entwürfe, erklärt. Die Verantwortung für Prämien-, Rückstellungs-, Kapital- und Haftungsentscheidungen liegt jedoch beim zuständigen Aktuar. Jede Ausgabe wird in drei Schritten validiert: Bindung an Methode/Quelle, unabhängige Neuberechnung, Prüfung mit versicherungsmathematischer Begründung. Die Daten werden stets anonymisiert und unnötigerweise nicht weitergegeben. Eine ungeprüfte KI-Ausgabe ist genauso riskant wie ein nicht signierter Bericht.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie eine Branche, in der Sie arbeiten (oder annehmen). Erstellen Sie eine vollständig anonyme und aggregierte Minitabelle für diesen Zweig (Gefährdung, Anzahl der Schadensfälle, Gesamtschaden). Passen Sie die obige „Leistungsstarke Eingabeaufforderung“ an Ihre eigene Tabelle an und geben Sie sie an ein KI-Tool weiter. Berechnen Sie die Renditehäufigkeit, den Schweregrad und die Risikoprämie manuell (mit einem Taschenrechner) neu und vergleichen Sie sie mit dem Ergebnis der KI. Wenn Sie einen Unterschied feststellen, notieren Sie den Grund dafür.

Checkliste

• [ ] Sind die Daten, die ich der KI gebe, anonym und aggregiert? Gibt es persönliche/private Informationen?
• [ ] Habe ich jede numerische Ausgabe einzeln neu berechnet?
• [ ] Habe ich die Wahl der Methode/Annahme als Vorschlag verstanden und selbst entschieden?
• [ ] Habe ich die Rechtsvorschriften und Tabellenverweise aus der offiziellen Quelle bestätigt?
• [ ] Weiß ich, ob das von mir verwendete Tool Daten im Modelltraining verwendet?
• [ ] Handelt es sich bei dieser Ausgabe um einen Entwurf oder habe ich sie versehentlich als endgültig betrachtet?