KI im Versicherungswesen
KI im Versicherungswesen: Risikobepreisung, Automatisierung der Schadenbearbeitung und Betrugserkennung, Unterstützung im Underwriting sowie Fairness- und Regulierungsauflagen für Modelle.
KI verändert das Versicherungsgeschäft in Underwriting, Pricing, Schadenbearbeitung und Vertrieb, doch die Regulierungsdichte und die aktuarielle Tradition der Branche machen die Einführung anders als in anderen Industrien. Dieser Block baut Sicherheit darin auf, wie KI-Konzepte auf Versicherungsprozesse abgebildet werden: Risikoselektion, Betrugserkennung, Automatisierung der Schadenbearbeitung und Kundenansprache. Sie prüfen, wo KI in der Wertschöpfungskette der Versicherung tatsächlich Wert schafft, wie Sie Vendor-Lösungen bewerten und realistische ROI-Rechnungen aufstellen, und welche Governance-Frameworks für diesen Sektor gelten, darunter Model Risk Management, algorithmische Verzerrungen im Underwriting und regulatorische Erwartungen der Behörden, die Solvenz und die faire Behandlung von Versicherungsnehmern überwachen. Ziel ist praktische Sicherheit für Versicherungsprofis, die mit Data-Science-Teams, Anbietern und Regulierern zusammenarbeiten, nicht technische Tiefe im eigenen Modellbau.
Was Sie beherrschen werden
- Zentrale KI-Konzepte (machine learning, NLP, computer vision, generative KI) anhand versicherungsspezifischer Beispiele wie Schaden-Triage und Underwriting erklären
- Wertschöpfende KI-Use-Cases in Underwriting, Schadenbearbeitung, Pricing, Vertrieb und Betrugserkennung identifizieren und Hype von realistischem Einsatz unterscheiden
- Eine KI-Vendor-Lösung oder einen internen Business Case mit branchengerechten ROI- und Adoptionskriterien bewerten
- Modellrisiko, Bias und regulatorische Exponierung eines KI-Systems vor dem Deployment beurteilen und dabei versicherungsspezifische Governance-Checklisten anwenden
Schlüsselbegriffe
Module
Zentrale KI-Anwendungen in Pricing, Claims, Underwriting und faires Modelldesign in der Versicherung.
Wie Sie Use Cases identifizieren, Piloten begründen, Anbieter auswählen und Returns messen.
Regulatorische Anforderungen, Risiken im Produktivbetrieb und Kontrollen, die KI-Modelle auditfähig halten.
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