Erschienen in Ausgabe 8-2019Trends & Innovationen

„KI auf einen beliebigen Datenhaufen angesetzt erzeugt heiße Luft“

Von Dr. Dipl. Informatik-Ing. Beat HörmannVersicherungswirtschaft

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Die computergestützte Risikoprüfung im Versicherungswesen stellt seit Jahren keine algorithmische Herausforderung mehr dar, zu gut funktionieren die etablierten Algorithmen im Verbund mit einem erklärenden regelbasierten System. Die kürzlich erzielten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz könnten jedoch bei der Beschaffung von risikorelevanten Sekundärinformationen ihre Anwendung finden. Die erzielten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz beruhen auf den Erfahrungen mit sog. tiefen neuronalen Netzen. Computerbasierte neuronale Netze und deren Wirkungsbereich sind seit Jahrzehnten bekannt. Mit dem fortschreitenden Ausbau der zur Verfügung stehenden Rechnerkapazität werden immer grössere neuronale Netze in Betrieb gesetzt. Dabei hat man vor ein paar Jahren eine unerwartete Beobachtung gemacht. Tatsächlich nämlich scheinen neuronale Netze mit zunehmender Anzahl Neuronenschichten eine Fähigkeit zu entwickeln, die bislang mit den bekannten Algorithmen nicht erzielt werden konnte: Die gemeinhin dem Menschen zugeschriebene Fähigkeit der Intuition. Dem interessierten Leser wird der eindrückliche Sieg des Programms „AlphaZero“ über den weltbesten „Go“-Spieler in Erinnerung sein. Neue Anwendungen, wie etwa fühlende und einfühlsame Roboter, sind plötzlich in greifbare Nähe gerückt. Auch bei der Suche nach gebietsübergreifenden Zusammenhängen wird der Computer dank den tiefen neuronalen Netzen immer besser. Das Ausmaß der Auswirkungen dieser Entdeckung auf unsere Gesellschaft ist noch nicht absehbar.

In Bezug auf die computergestützte Risikoprüfung im Versicherungswesen haben tiefe neuronale Netze, entgegen gelegentlich anderslautender Behauptungen in Fachzeitschriften, nur am Rande eine Auswirkung. Bei der Risikoprüfung von Versicherungsanträgen geht es darum, die tarifrelevanten Kosten, die die zu versichernde Person mutmaßlich verursachen wird, realistisch einzuschätzen und darüber hinaus geeignete Maßnahmen vorzuschlagen, um eine möglicherweise resultierende Differenz zu den Tarifbeiträgen zu kompensieren. Dieser Vorgang hat algorithmisch nichts mit Intuition als vielmehr mit dem Ziehen der richtigen Schlüsse auf der Basis der vorhandenen Informationen zu tun. Weiterhin haben neuronale Netze, wie im Übrigen alle Algorithmen, die dem Bereich des fallbasierten Schliessens zuzuordnen sind, einen entscheidenden Nachteil gegenüber den konventionellen Algorithmen: Sie sind bezüglich der Nachvollziehbarkeit des Resultats „Black-Boxes“. Aber…