Erschienen in Ausgabe 9-2019Politik & Regulierung

Strukturen für den Effizienzvorsprung

Rechtliche Anforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz in Versicherungsunternehmen

Von Dr. Thomas Broichhausen und Dr. Florian Reul und Dr. Frederik WinterVersicherungswirtschaft

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben längst Einzug in das Versicherungsgeschäft gehalten, man denke etwa an den Einsatz von KI im Bereich der Schadensabwicklung. Insoweit gilt: immer innovativere Programme bieten immer breitere Einsatzmöglichkeiten. KI wird die Zukunft der Versicherungsbranche maßgeblich verändern und sowohl Produkte als auch interne Prozesse mitgestalten. Der technische Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz einerseits sowie die Komplexität von rechtlichen Anforderungen, sowohl aufsichtsrechtlicher wie auch gesellschaftsrechtlicher Natur, haben signifikanten Einfluss auf die Versicherungsbranche. Der sich daraus ergebende Rahmen für die Weiterentwicklung von Corporate Governance Strukturen in Versicherungsunternehmen bei dem Einsatz von KI sollen im Folgenden skizziert werden.

Die Chancen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz

Der durch digitale Transformation ausgelöste Anpassungsdruck für die einzelnen Unternehmen erscheint bereits aktuell hoch; er wird aber voraussichtlich noch zunehmen, nicht zuletzt deshalb, weil immer mehr Unternehmen digitale Technologien nutzen, um Kosten- und Geschwindigkeitsvorteile zu generieren. Darüber hinaus drängen neue Unternehmen in den Versicherungsmarkt. Dabei ist durchaus zu erwarten, dass neben den sog. InsurTechs auch die großen Technologiefirmen wie Amazon in den Versicherungsmarkt einsteigen werden. Insofern sehen sich „traditionelle“ Versicherungsunternehmen verstärkt mit der Frage konfrontiert, in wie weit sie selbst digitale Technologie einzusetzen haben, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu erhalten. 
Zwischen den unterschiedlichen, transformativen digitalen Technologien wie Cloud-Computing, Robotics, Big Data und Blockchain werden KI und maschinellem Lernen ein besonders hohes, transformatives Potential zugesprochen. Dabei gibt es keine allgemeingültige Definition von KI. Verallgemeinernd lässt sich KI jedoch beschreiben als die Fähigkeit eines Programms, selbstständig Entscheidungen zu treffen, die nicht notwendigerweise aus vorgefertigten Optionen ausgewählt werden. Dagegen versteht man unter maschinellem Lernen Systeme, die aufgrund von Algorithmen aus Daten lernen und ihre Fähigkeiten stetig selbst ausbauen, also ein dem Menschen ähnliches Lernverhalten aufweisen. Maschinelles Lernen stellt eine der wesentlichen Grundlagen von KI dar. Im Ergebnis ist KI ein Werkzeug, um mit großen Datenmengen (Big Data) umzugehen bzw. diese nutzbar zu machen. Die