Einheiten

1. Einführung in die künstliche Intelligenz in der Versicherungsmathematik: Rollen, Grenzen, Authentifizierung und Datenschutz 2. Schadensmodellierung: Frequenz-Schwere-Diskriminierung und durch künstliche Intelligenz unterstützte Analyse 3. Reservekonto (Provisionskonto): Verifizierung mit IBNR, Chain Ladder und künstlicher Intelligenz 4. Preisgestaltung und Risikoklassifizierung: GLM, Tarifierung und künstliche Intelligenz 5. Lebens- und Altersvorsorgekonten: Sterblichkeit, Rente und Haftung 6. Datenvorbereitung und Feature Engineering: Umgang mit versicherungsmathematischen Daten mit künstlicher Intelligenz 7. Szenarioanalyse und Stresstests: Umgang mit Unsicherheit 8. Solvency II, Kapitaladäquanz und Modellvalidierung 9. Berichterstattung und Kommunikation: Aktuarbericht, Managementpräsentation und regulatorische Sprache 10. Ethik, Diskriminierung, Vertraulichkeit und berufliche Verantwortung 11. Durchgängiger versicherungsmathematischer Workflow, KI-Integration und Zukunftssicherheit

Einheit 10 / 11

Ethik, Diskriminierung, Vertraulichkeit und berufliche Verantwortung

Gewinne:

Fähigkeit zur Prüfung indirekter Diskriminierung, Gerechtigkeit und Transparenzprinzipien in Preis- und Risikomodellen mit Unterstützung künstlicher Intelligenz
Fähigkeit zur Umsetzung von KVKK/DSGVO, Datenverwaltung und Erklärbarkeit von Modellentscheidungen zusammen mit versicherungsmathematischen ethischen Regeln
Verstehen können, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz die berufliche Verantwortung nicht ausschließt und ein fehlerhaftes Modell sowohl ethische als auch rechtliche Konsequenzen hat.

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