Künstliche Intelligenz: Chancen für uns als Versicherer

„Achtung, Spur halten!“ Bereits jetzt gibt es einige Fahrzeuge, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz Signale an den Fahrenden sende, um mögliche Unfälle zu verhindern. Das Handy nach dem Weg fragen und in der Straßenbahn schon mal die Heizung im Haus anschalten, ist für uns zunehmend selbstverständlich. Was vor einigen Jahren noch undenkbar erschien, hat längst Einzug in unseren Alltag erhalten. Doch wie funktioniert das Ganze?

Ich bin Dr. Michael Zimmer und bei der Zurich Gruppe Deutschland in leitender Funktion für das Artificial Intelligence und Machine Learning Labor verantwortlich. Dort beschäftigen wir uns zentral damit, Künstliche Intelligenz (KI) in den verschiedenen Bereichen unserer Arbeit im Unternehmen und als Versicherer zu integrieren.

Als Labor verstehen wir uns als eine Art „Versuchsküche“, in der Rezepte entwickelt werden, die die Bedürfnisse all unserer Kunden erfüllen und letztlich einen Nutzen für sie stiften.

Künstliche Intelligenz: Was ist das eigentlich?

KI, Artificial Intelligence, Machine Learning oder Data Science begegnen uns in den Medien immer wieder. Was verbirgt sich hinter diesen Begriffen, die unser Leben und unseren Alltag so sehr verändern und erleichtern?

Unter Künstlicher Intelligenz (KI), auch Artificial Intelligence (AI) genannt, versteht man grundsätzlich „Berechnungsverfahren, die es ermöglichen, wahrzunehmen, zu schlussfolgern und zu handeln.“[1] Das heißt, man versucht bisher nur durch den Menschen handhabbare Problemstellungen durch Künstliche Intelligenz zu lösen. Es gibt innerhalb der Künstlichen Intelligenz allerdings auch eine wichtige Unterscheidung: Heute sprechen wir von der schwachen Künstlichen Intelligenz, bei der es darum geht, den Menschen intelligent beim Erreichen seiner Ziele zu unterstützen, also um smarte Mensch-Maschine-Interaktion. Die starke Künstliche Intelligenz hingegen ist derzeit eher philosophisch relevant und noch Zukunftsmusik. Sie zielt auf eine Imitation des Menschen ab.

Maschinelles Lernen (ML) beschreibt als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz Verfahren, bei denen Computer-Algorithmen aus Daten lernen, beispielsweise Muster zu erkennen oder gewünschte Verhaltensweisen zu zeigen, ohne dass jeder Einzelfall explizit programmiert wurde.

Data Science bezieht sich auf die wissenschaftliche Lehre der Erstellung, Validierung und Transformation von Daten in verwertbare Informationen. Hierbei werden wissenschaftliche Verfahren wie Machine Learning und Algorithmen genutzt, um diese Informationen zu gewinnen.[2] Letztlich ist Data Science also nichts anderes als eine Organisations-, Berufs- oder Themen-bezeichnung, die besagt, welche statistische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz in einem Unternehmen angewendet werden, um Erkenntnisse zu generieren. Ein Data Scientist ist ein dazugehöriger Experte und setzt die wissenschaftlichen Methoden konkret ein, um Informationen aus Rohdaten zu gewinnen.

Die Chancen der Künstlichen Intelligenz nutzen

Uns als Versicherer bietet Künstliche Intelligenz große Potentiale, die wir bereits jetzt nutzen und in Zukunft noch viel stärker nutzen wollen. Data & Analytics sind entscheidende und strategische Bestandteile für uns. In diesem Zuge wollen wir die Digitalisierung sowie Innovationen fördern und wachstumsstarke Megatrends wie eben auch Künstliche Intelligenz beschleunigen. So möchten wir die Zufriedenheit unserer Kunden erhöhen und unsere Marktposition noch weiter stärken sowie Effizienzpotenziale erschließen.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können wir beispielsweise die Interaktion mit dem Kunden verbessern und so schneller und gezielter auf seine Anliegen und Bedürfnisse eingehen. Die Prozesse einer Bearbeitung werden automatisiert und somit effizienter gestaltet.

Durch Texterkennung können Inhalte ausgelesen, Kontextinformationen identifiziert und Gefühle abgeleitet werden. Beispiele hierfür sind das Auslesen von Informationen aus einem Fahrzeugschein oder die Identifikation von Anliegen in Mails und automatisches Routing. Im Rahmen der Bilderkennung kann die Künstliche Intelligenz Bilder auffassen, zuordnen und überprüfen. So kann beispielsweise die Erkennung eines Dokuments als Fahrzeugschein bzw. eines Ausweises als Personalausweis und die richtige Benennung im System vorgenommen werden. Auch die Erkennung einer Manipulation an einem Schadenbild ist mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz möglich.

Sogar die Verhinderung von Schäden durch den Einsatz der Künstlichen Intelligenz ist schon jetzt keine Zukunftsmusik mehr, wie wir bereits am Beispiel der Fahrzeugtechnik festgestellt haben. Gemeinsam mit unseren Partnern setzen wir intelligente Systeme um, die eine Nachricht absenden, bevor etwas passiert. Wir bauen beispielsweise die Wassersteuerung GROHE Sense Guard ausgewählten Kunden mit einer Wohngebäudeversicherung kostenfrei ein, damit sie frühzeitig vor einem Rohrbruch gewarnt und so die Folgeschäden minimiert werden.

Es ist extrem spannend, welche Möglichkeiten der Bereich der Künstlichen Intelligenz bietet und welche weitreichenden Anwendungsfelder sich durch sie ergeben. Sie befindet sich in einer stetigen Entwicklung. Daher arbeiten wir bei der Zurich Gruppe Deutschland immer weiter daran, den Einsatz dieser Möglichkeiten in unsere tägliche Arbeit und unsere Versicherungsprodukte zu integrieren. Wir setzen alles daran, unsere Kunden vor Gefahren und Schäden zu schützen.

[1] Winston nach Görz, Schmid und Wachsmuth (2013).

[2] Data Science Association (2018)