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„Sind Sie Ski-Unfall-versichert?“ erscheint bei Herrn McLean auf dem Display seines Mobil-telefons. Denn Herr McLean, Bestandskunde bei der „Banania“, steht gerade vor einem Skilift in Garmisch Partenkirchen. Auf Basis seines Standorts offeriert ihm sein Versicherer eine Kurzzeitversicherung gegen Skiunfall. Herr McLean klickt die Nachricht, sieht auf den Teaser und wählt eine All-risk-Police mit Versicherungssummen für die Laufzeit des Wochenendes.
Herzlich willkommen in der Data-driven Insurance! KI, standortbasierte Services und ein gezieltes Einwilligungsmanagement gemäß DSGVO machen dieses profitable Geschäft am Verkaufspunkt in Echtzeit möglich. Der Vorstand der Banania hat es geschafft, Machine Learning in allen Kernbereichen des Konzerns flächendeckend und skaliert einzusetzen und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dies war nur möglich durch eine visionsgeprägte strategische Einführung der KI und einen kulturellen Wandel, womit bei der Banania Datenwissenschaft zur geschäftlichen Realität wurde.
Selbstverständlich war es für die eingesetzten Promotoren nicht gerade einfach, sich durch das Dickicht und die Risiken dieses weiträumigen KI-Dschungels zu begeben und sich gegenüber dem zeitweiligen Aufbegehren missgünstiger Opponenten durchzusetzen: Kurzfristige Erfolge mussten daher in nachgelagerten Planungsschritten konsequent bewahrt werden durch Beförderung derjenigen Talente, die den neuen Ansatz verkörpern, und durch konsequente Artikulation der Effektivität der Data-driven Insurance mit Blick auf den Unternehmenserfolg.
Keine Bauchentscheidungen mehr
Rückblende: Als die starke Führungskoalition aus Top-Managern des Konzernvorstands ihre KI-Vision vor 3 Jahren prägten, wurden in den Kernprozessen noch weitgehend Bauchentscheidungen getroffen. Damals ging ein Ruck durch das Aktuariat, wo man sich fragte, warum stochastische Kompetenz nicht auch in anderen Kernprozessen prominent war. Dem Ressortvorstand war klar, dass etwas geschehen musste. Der Geniestreich des Vorstandsvorsitzenden, der darauf folgte, war die Prägung und Umsetzung der „Prob-Ability“, also der Fähigkeit des Unternehmens, Entscheidungsprobleme datengesteuert oder auf Basis von Wahrscheinlichkeiten zu lösen. Die „Prob-Ability“ wurde ein wesentlicher Bestandteil im neuen datengetriebenen Denken der Banania.
Doch das war erst der Anfang. Neue KI-Algorithmen, neue Wettbewerber und eine neue Ethik der Entscheidungen erforderten behändes Handeln. Der Vorstand erkannte die Chancen und Risiken schnell und beauftragte CGI mit einer Machbarkeitsstudie über die Einführung von Machine und Deep Learning. Innerhalb dieser sollten Use Cases und Domänen nach Priorität, also Nutzen und Reifegrad, aufgelistet werden, in denen Machine- und Deep-Learning-Modelle die Entscheidungen besser unterstützen.
Deep-Learning-Modelle
Autor: Dr. Leonhardt Wohlschlager ist seit 2006 bei CGI und dort heute stellvertretend als Insurance Practice Head Germany für IT-Strategie und Digitale Transformation verantwortlich. Erst¬mals 1998 führte er bei einer großen VVaG moderne IT als Projektleiter ein. Nach seiner Zeit bei IBM bis 2000 promovierte er berufsbegleitend zum Dr. der BWL im Jahr 2006. Daten hält er für eines der wichtigsten Assets in der Versicherung.
Ein weiterer Meilenstein war die Entwicklung eines Konzepts für die Anwendung von Deep-Learning-Modellen, also vorwärts gerichteten neuronalen Netzen mit mehreren Schichten. Da-bei wurden die Anwendungsfälle, die Plattform-Betreiber, die nötigen Skills, (z.B. NN-Architekturen, TensorFlow) und Skalierungsmethoden wie MaxPool zur Kostenbegrenzung im Bereich Computing Power sowie die Beschaffung entsprechender Ressourcen thematisiert. Denn es wurde schnell klar, dass Deep Learning ein Schlüssel zu Potenzialsteigerungen in der Data-driven Insurance war. Bei kontinuierlichen Merkmalen wie zum Beispiel der Prognose des Risikos in der Ski-Unfall-Versicherung, lässt sich der Fehler je nach Datenlage durch Aktivierungsfunktionen wie Relu besser minimieren.
Nach den ersten Piloten und Quick-wins äußerte ein Top-Executive ethische und rechtliche Bedenken. Angst zeigte der Vorstand zwar nie, aber die Anspannung war zu spüren. Denn nach der Implementierung in der Lebensversicherung war eine Diskriminierung von Personen auf Basis von Daten mit einem Bias zumindest möglich, zumal die risikoreichen KI-Anwendungsfälle („high risk applications“) im Artificial Intelligence Act der Europäischen Union um die Lebens- und Krankenversicherung erweitert wurden. Infolgedessen müssen die Versicherer in Zukunft noch weitere Compliance-Anforderungen erfüllen (z.B. Dokumentation der KI-Systeme, Aufbewahrung in der „europäischen weißen Datenbank“) und dem Benutzer die zugrunde liegenden Elemente des Algorithmus erläutern können.
Doch trotz dieser neuen Regeln äußert sich der Vorstandsvorsitzende des Banania Konzerns heute zuversichtlich: „Mit dem Einsatz von KI erzielen wir Wettbewerbsvorteile und steigern die Kundenzufriedenheit, selbst wenn Compliance-Vorgaben die Profitabilität schmälern.“
Trotz vieler Hürden und des immensen Drucks konnte KI bei der Banania erfolgreich eingeführt werden, weil der Vorstand keinen Schritt in der Roadmap ausgelassen und alles in der richtigen Reihenfolge gemacht hat. Zudem engagierte er ein unabhängiges Unternehmen für IT und Business Consulting. CGI als Ende-zu-Ende-Dienstleister kann auf Basis seiner langjährigen Projekt- und Branchenerfahrung beim Einsatz von KI mit einem breiten Consulting- und Service-Angebot unterstützen.
