Wie kann künstliche Intelligenz den Underwriting-Prozess von Unternehmen beschleunigen? Damit befasst sich Lydia AI auf der diesjährigen Digital Insurance Agenda. Wir werfen einen Blick auf drei Methoden, die laut Lydia AI den Weg für künstliche Intelligenz in der Versicherung ebnen sollen.
Die Digital Insurance Agenda
Mehr als 1.300 Teilnehmer, 75 Unternehmen, 6 Kontinente: Die Digital Insurance Agenda (DIA) ist zurück. Eines der ausstellenden Unternehmen ist Lydia AI, früher bekannt als Knowtions Research. Das erklärte Ziel: Alternative Daten dazu nutzen, um Lebens- und Gesundheitsversicherungen personalisierter und inklusiver zu gestalten. Kunden sollen sie leichter kaufen können. Das Insurtech-Startup hat drei Methoden zusammengestellt, die dabei helfen sollen, um Modelle für maschinelles Lernen schneller in die Produktion zu bringen.
1: Das Programm an unterschiedliche Ansprüche anpassen
Die drei Schlüsselteilhaber, die es braucht, um den Workflow von machinellem Lernen zu validieren, sind der Aktuar, der Underwriter und ein Spezialist für maschinelles Lernen. Diese drei haben jeweils unterschiedliche Ansätze, um mit Daten zu arbeiten, und sie haben verschiedene Ansprüche daran, wie Modelle für maschinelles Lernen arbeiten sollen. Das übergeordnete Framework braucht daher eine Anpassung für jede dieser drei Schlüsselfiguren.
2: Versicherungsmathematische Standards in maschinelle Lernmodelle integrieren
Spezialisten für maschinelles Lernen neigen dazu, ihre Modelle dahingehend zu optimieren, dass ihre Performance hinsichtlich Vorhersagen besonders gut in dem Datenumfeld funktioniert, in dem die Modelle trainiert und getestet wurden – also in einem standardisierten Szenario. Das muss allerdings nicht immer Sinn für den Aktuar ergeben. Stattdessen geht Lydia AI einen anderen Weg: KI-Spezialisten müssen die Modell-Performance dahingehend übersetzen, dass sie die Wahrscheinlichkeit für bestimmte Faktoren (Sterblichkeit, chronische Krankheiten, Krebs) zeigen können, und diese mit einem Gesundheits-Scoring zu verknüpfen.
Aktuare wiederum erwarten bestimmte Muster, die aus diesem Aufkommen der Faktoren entstehen, und die mit anderen Zielpunkten der Versicherungsindustrie vergleichbar sind. Ein Beispiel dazu: So könnte es mittels maschinellem Lernen möglich sein, anhand eines Gesundheits-Scorings die Wahrscheinlichkeit für bestimmte Erkrankungen zu berechnen. Menschen mit dem niedrigsten Gesundheits-Score hätten in einem solchen Modell ein geringeres Risiko. Damit könnte das Programm ihnen eher das Go für einen bestimmten Vertrag geben. Um ein solches Zusammenspiel zu erreichen, müssten KI-Spezialisten auf den Aktuar abgestimmte Funktionen erstellen. Das bedeutet, dass Modelle des maschinellen Lernens oftmals nicht danach ausgesucht werden, ob sie die höchste standardisierte Performance erreichen.
3: Underwriting-Simulationen können menschliche und maschinelle Entscheidungen vergleichen
KI-Wissenschaftler greifen oft auf die sogenannte Konfusionsmatrix zurück, um Vorhersageergebnisse ihres Modells mit den richtigen Antworten zu vergleichen. Das Team von Lydia AI hat dieses Tool angepasst und die Vorhersageergebnisse des maschinellen Lernens mit den Entscheidungen eines Versicherers in denselben Fällen verglichen. Ein solcher Vergleich kann Versicherern die Gewissheit gegeben, dass der Gesundheits-Score als Referenzmarker vertrauenswürdig ist. Das Lydia-AI-Team empfiehlt, Differenzen in den Ergebnissen der Maschine und der Underwriter zu nutzen, um die Technologie zu verbessern. Da die Modelle medizinisch erklärbare Entscheidungen treffen, ist das Lydia-KI-Team auch in der Lage, menschliche Underwriter hin und wieder davon zu überzeugen, ihre früheren Entscheidungen zu revidieren.
Weitere Informationen dazu gibt es auf der Homepage der DIA.
Die DIA kommt nach Amsterdam
Nur noch ein paar Monate, dann ist es soweit: Die DIA kommt in den Taets Art & Event Park in Amsterdam. Besucher können neue Unternehmensbeziehungen aufbauen, Pioniere aus aller Welt kennenlernen und eine große Vielfalt von Neben-Events und Netzwerk-Möglichkeiten wahrnehmen. Zwei Tage lang – zwischen dem 29. und 30. Juni – wartet die geballte Ladung Inspiration und brandneuer Insights der Versicherungsbranche. Das können Besucher noch mitnehmen:
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Titelbild: © Lukas Uher / stock.adobe.com
