Künstliche Intellizenz (Mashine Learning)

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Künstliche Intelligenz und Mashine Learning in der  Lebensversicherung

Künstliche Intelligenz ist das Buzzword des Jahres 2018 – auch in der Versicherungsbranche. Und es hat das Potential, auch in 2019 als Buzzword zu gelten.

Sofern entsprechende Verfahren eingesetzt werden, handelt es sich in der Versicherungsbranche faktisch fast nie um Künstliche Intelligenz (KI), sondern um Mashine Learning (ML) Verfahren. Sie werden eingesetzt, um menschliche Sprache zu verarbeiten, zur Bilderkennung und Analyse großer Daten.

Vorrangiger Einsatz der ML Verfahren sind derzeit im Kundenservice, in der Schadensbearbeitung und in der Preiskalkulation der Tarife.

Mashine Learning – was steckt dahinter

Lassen Sie sich nicht verunsichern – Mashine Learning Verfahren sind letztlich recht einfache Algorithmen, die auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten Entscheidungen treffen. Damit diese Algorithmen eine Entscheidung treffen können, müssen sie trainiert werden. Das bedeutet, dass so lange an den Parametern des Verfahrens geschraubt wird, bis die Korrelation ausreichend hoch ist. Eine ausreichend hohe Korrelation bedeutet, dass das Verfahren mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine „richtige“ Entscheidung trifft.

Die Herausforderung beim Mashine Learning sind nicht die Algorithmen selber (wie gesagt, die sind einfach). Die Herausforderung besteht darin, die Daten zu verstehen, um das Verfahren zu trainieren. Es hängt von der jeweiligen Aufgabenstellung ab, wie viele Daten Sie benötigen. Grundsätzlich gilt, je mehr Daten, desto besser.

Um die Algorithmen zu trainieren und anzuwenden wird eine enorme Rechenpower benötigt. Daher sind diese Verfahren, obwohl teilweise bereits seit Jahrzehnten bekannt, erst heute populär.

Updated 2019/02/09