Data Science und
Künstliche Intelligenz
Datengetriebene Methoden & technologische Transformation
Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) verändern die Versicherungsbranche grundlegend. Moderne datengetriebene Methoden ermöglichen es, Risiken präziser zu bewerten, Prozesse effizienter zu gestalten und fundierte Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen zu treffen. Der Arbeitskreis Data Science & AI der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) verfolgt das Ziel, aktuarielles Fachwissen mit diesen modernen Methoden zu verbinden und die Community beim Wissenstransfer zu unterstützen.
Im Mittelpunkt stehen Anwendungen von Machine Learning, generativer KI und datengetriebener Modellierung im aktuariellen Kontext. Zunehmend gewinnen dabei auch Fragen der algorithmischen Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit an Bedeutung – insbesondere vor dem Hintergrund neuer regulatorischer Anforderungen wie dem EU AI Act. Die AVÖ stellt dazu eine kuratierte Auswahl an Ressourcen bereit, die sowohl Einsteiger:innen als auch erfahrene Expert:innen adressieren.
Die Rolle der Aktuar:innen
Aktuar:innen verfügen über eine fundierte mathematisch-statistische Ausbildung, die eine ideale Grundlage für den Einsatz von Data-Science-Methoden bietet. Sie verbinden domänenspezifisches Versicherungswissen mit analytischer Kompetenz und sind damit prädestiniert, KI-Anwendungen im Versicherungskontext verantwortungsvoll zu entwickeln, zu validieren und zu interpretieren.
Aktuarielle Data-Science-Kompetenz
Aktuar:innen bringen wesentliche Fähigkeiten in Data-Science-Projekte ein. Dazu zählen insbesondere:
- die Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle für Pricing, Reservierung und Risikobewertung
- die Sicherstellung von Modellqualität, Nachvollziehbarkeit und Fairness
- die Integration von KI-gestützten Methoden in bestehende aktuarielle Prozesse
- die kritische Beurteilung von Datenqualität und Modellgrenzen
- die Kommunikation komplexer Ergebnisse an Entscheidungsträger:innen
CADS – Certified Actuarial Data Scientist
Die Zusatzqualifikation CADS steht für vertiefte Expertise im Actuarial Data Science. CADS bringen eine moderne Sicht auf Datenanalysen ein und tragen dazu bei, komplexe Muster über verschiedene Bereiche hinweg zu erkennen und für die Risikosteuerung nutzbar zu machen.
Ethik und Verantwortung im Umgang mit KI
Der verantwortungsvolle Einsatz von KI erfordert ein tiefes Verständnis ethischer Grundsätze. Aktuar:innen tragen dazu bei, algorithmische Entscheidungsprozesse transparent, fair und nachvollziehbar zu gestalten – eine Kernkompetenz, die im Kontext zunehmender Regulierung an Bedeutung gewinnt.
Themenbereiche
Machine Learning und Predictive Modelling
Machine-Learning-Verfahren erweitern das klassische aktuarielle Instrumentarium um leistungsfähige Methoden zur Mustererkennung und Vorhersage. Sie finden Anwendung unter anderem in:
- Tarifierung und Pricing
- Schadenprognose und Reservierung
- Betrugserkennung
- Kundensegmentierung und Stornoprognose
Generative KI und Large Language Models
Generative KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten im aktuariellen Arbeitsalltag – von der automatisierten Textanalyse über die Unterstützung bei der Modellierung bis hin zur Wissensextraktion aus unstrukturierten Daten.
Erklärbarkeit und Fairness (XAI)
Die Erklärbarkeit von KI-Modellen (Explainable AI) ist ein zentrales Thema für den regulierten Versicherungsbereich. Dazu zählen insbesondere:
- Methoden zur Modellerklärung (z. B. SHAP, LIME, Partial Dependence Plots)
- Fairness-Metriken und Bias-Erkennung
- Anforderungen an algorithmische Transparenz gemäß EU AI Act
Datenmanagement und Datenqualität
Hochwertige Daten sind die Grundlage jeder Data-Science-Anwendung. Gutes Datenmanagement umfasst die Sicherstellung von Datenqualität, die Einhaltung von Datenschutzanforderungen (DSGVO) sowie die Nutzung moderner Datenarchitekturen für analytische Zwecke.
Regulatorische Grundlagen
Der Einsatz von KI in der Versicherungsbranche unterliegt einem sich dynamisch entwickelnden regulatorischen Rahmen. Auf europäischer Ebene bildet insbesondere der EU AI Act das zentrale Regelwerk, ergänzt durch branchenspezifische Leitlinien.
EU Artificial Intelligence Act (AI Act)
Der EU AI Act ist die zentrale europäische Verordnung zur Regulierung von KI-Systemen. Er definiert risikobasierte Kategorien und legt Anforderungen an Transparenz, Governance und menschliche Aufsicht fest – insbesondere für Hochrisiko-Anwendungen im Finanzsektor.
EU Data Union Strategy
Die EU-Initiative zur Schaffung harmonisierter Datenräume zielt darauf ab, den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von Daten für KI-Anwendungen zu fördern und europaweit einheitliche Standards zu etablieren.
IAIS – Application Paper on the Supervision of Artificial Intelligence
Die International Association of Insurance Supervisors (IAIS) hat einen globalen Leitfaden zur verantwortungsvollen Nutzung und Beaufsichtigung von KI im Versicherungssektor veröffentlicht.
Leitfäden und Empfehlungen der AVÖ
Die AVÖ unterstützt ihre Mitglieder durch fachliche Leitfäden zur praktischen Umsetzung regulatorischer Anforderungen.
Weiterführende Ressourcen
Die folgende Auswahl an Ressourcen bietet Einstiegspunkte und vertiefende Materialien zu aktuariellen Data-Science-Themen:
Ausgewählte Links zum Thema KI & Data Science
Ein praxisnaher Einstieg, wie Large Language Models den Modellierungsprozess effizient unterstützen können
Eine Sammlung internationaler Fallstudien, die konkrete Anwendungen von KI im Versicherungs- und Risikomanagement zeigt.
Ein frei zugänglicher Datensatz mit KI-gestützten aktuariellen Fragestellungen für Forschung und Ausbildung.
AAE-Podcastreihe
Die Actuarial Association of Europe (AAE) hat eine neue Podcastserie gestartet, die Entwicklungen in Regulierung, Nachhaltigkeit, Digitalisierung und der Rolle der Aktuar:innen im europäischen Kontext beleuchtet:
AAE-Publikationen zu KI, Governance und Ethik
Navigating Europe's AI Act: Insights for Actuaries and the Insurance Sector
Ein Diskussionspapier der AAE, das die Auswirkungen des EU AI Act auf die aktuarielle Arbeit und den Versicherungssektor analysiert.
Explainable Artificial Intelligence for C-Level Executives in Insurance
Ein Leitfaden zur Erklärbarkeit von KI-Modellen, der sich an Entscheidungsträger:innen in Versicherungsunternehmen richtet.
How Actuaries can provide an Ethical and Professional Dimension to AI
Eine Stellungnahme der AAE zur Rolle der Aktuar:innen als ethische und professionelle Instanz im Umgang mit KI.
AAE Response to the DG FISMA Consultation on AI in the Financial Sector
Die Stellungnahme der AAE zur EU-Konsultation über den Einsatz von KI im Finanzsektor.
AAE Response to the AI Office Consultation on Trustworthy General-Purpose AI
Die Stellungnahme der AAE zur Konsultation des AI Office über vertrauenswürdige Allzweck-KI.
