KI-gestütztes Underwriting Seminar

Lektion 1 • Traditionelle Zeichnungsprinzipien

Behandelt Risikoselektion, Preisfindungslogik und Grundlagen der Policenausstellung. Verankert KI-Konzepte in der etablierten Zeichnungspraxis.

Lektion 2 • Einführung in KI in der Versicherung

Bietet einen Überblick über maschinelles Lernen, NLP und prädiktive Analytik in der Versicherung. Verbindet KI-Fähigkeiten mit Pain Points im Underwriting.

Lektion 3 • Daten als Fundament des KI-Underwritings

Erläutert strukturierte und unstrukturierte Datentypen für Underwriting-Modelle. Definiert Datenqualität als Voraussetzung für Modellgenauigkeit.

Lektion 1 • Datenbereinigung und -validierung

Behandelt fehlende Werte, Ausreißer und inkonsistente Formate in rohen Underwriting-Daten. Stellt sicher, dass Datensätze Qualitätsschwellen vor der Modellierung erfüllen.

Lektion 2 • Merkmalskonstruktion für Risikomodelle

Transformiert Rohvariablen in prädiktive Merkmale, die Underwriting-Risikosignale erfassen. Verbessert direkt die Modelltrennschärfe und -genauigkeit.

Lektion 3 • Datenpipelines für kontinuierliches Underwriting

Entwirft automatisierte Pipelines, die Modelleingaben mit neuen Policen- und Schadendaten aktualisieren. Unterstützt Echtzeit- und Batch-Scoring-Workflows im Underwriting.

Lektion 4 • Beschaffung von Underwriting-Daten

Identifiziert interne Policenverwaltungssysteme, externe Datenanbieter und öffentliche Datensätze. Vermittelt Bewertungskriterien für Datenrelevanz und -zuverlässigkeit.

Lektion 1 • Klassifikationsmodelle zur Risikosegmentierung

Verwendet logistische Regression, Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden zur Klassifizierung von Risikostufen. Ermöglicht automatisierte Annahme-, Vorlage- oder Ablehnungsempfehlungen.

Lektion 2 • Modelltraining und -validierung

Behandelt Train-Test-Splits, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning für Underwriting-Modelle. Verhindert Überanpassung und stellt Generalisierung auf neue Einreichungen sicher.

Lektion 3 • Überlebenszeit- und Ereigniszeitmodelle

Wendet die Überlebenszeitanalyse an, um den Versicherungsverfall, den Zeitpunkt von Schadenfällen und das Erneuerungsrisiko zu modellieren. Erweitert die Vorhersagefähigkeit über punktuelle Risikobewertungen hinaus.

Lektion 4 • Metriken zur Modellleistung

Bewertet Modelle anhand versicherungsmathematischer und ML-Metriken für Underwriting-Ergebnisse. Verbindet statistische Leistung mit geschäftlichen Auswirkungen auf Schadenquoten.

Lektion 1 • Named Entity Recognition zur Risikoextraktion

Extrahiert Entitäten wie Standorte, Berufe und Gefahrenarten aus Einreichungstexten. Befüllt automatisch strukturierte Risikofelder aus unstrukturierten Eingaben.

Lektion 2 • Textdatenquellen im Underwriting

Katalogisiert Einreichungsnarrative, Schadenverlaufsberichte, Besichtigungsnotizen und Nachrichten. Begründet NLP-Investitionen durch Quantifizierung des manuellen Prüfaufwands.

Lektion 3 • Große Sprachmodelle für das Underwriting

Setzt vortrainierte Large Language Models zur Zusammenfassung von Einreichungen und Generierung von Risikonarrativen ein. Untersucht Fine-Tuning-Strategien für versicherungsspezifische Aufgaben.

Lektion 4 • Textvorverarbeitung und -repräsentation

Wandelt Rohtext in numerische Repräsentationen für ML-Modelle um. Behandelt Tokenisierung, Embeddings und Umgang mit domänenspezifischem Vokabular.

Lektion 1 • Telematik und verhaltensbasierte Tarifierung

Integriert verhaltensbasierte Echtzeitdaten aus Telematik, Wearables und IoT-Sensoren in die Preisgestaltung. Ermöglicht nutzungsbasierte und Pay-how-you-drive-Versicherungsprodukte.

Lektion 2 • Risikoscore-Architektur

Definiert die Komponenten eines zusammengesetzten Risikoscores, einschließlich Häufigkeits-, Schweregrad- und Gefahrenindizes. Stimmt Score-Design mit Zeichnungsappetit und Preisstrategie ab.

Lektion 3 • Preisoptimierung und Elastizitätsmodellierung

Gleicht den technischen Risikopreis mit der Nachfrageelastizität aus, um die Rentabilität des Versicherungsbestands zu maximieren. Stellt die eingeschränkte Optimierung unter aufsichtsrechtlichen Fairness-Anforderungen vor.

Lektion 4 • Validierung der Genauigkeit von Preismodellen

Testet Preismodelle anhand von Holdout-Schadendaten und überwacht Drift über Policenperioden hinweg. Stellt die fortlaufende Übereinstimmung zwischen prognostizierten und tatsächlichen Schadenkosten sicher.

Lektion 1 • Techniken zur Verzerrungsminderung

Wendet Pre-Processing-, In-Processing- und Post-Processing-Methoden an, um Modellverzerrungen zu reduzieren. Balanciert Fairnessverbesserungen gegen Verluste der Vorhersagegenauigkeit ab.

Lektion 2 • Fairness-Metriken und Erkennung von Verzerrung

Definiert statistische Fairness-Kriterien und wendet sie an, um diskriminierende Muster in Risikoscores zu erkennen. Verbindet Fairness-Metriken mit Antidiskriminierungsprinzipien.

Lektion 3 • Integration von Erklärbarkeit in Modellpipelines

Integriert die Erklärungsgenerierung in automatisierte Underwriting-Workflows und Entscheidungsprotokolle. Unterstützt Audit-Trails, die von Aufsichtsbehörden und interner Governance gefordert werden.

Lektion 4 • Warum Erklärbarkeit im Underwriting wichtig ist

Verbindet Modelltransparenz mit regulatorischer Compliance, Kundenvertrauen und Underwriter-Akzeptanz. Rahmen Erklärbarkeit als geschäftliche und ethische Anforderung.

Lektion 1 • Architekturen für Modelldeployment

Vergleicht Batch-Scoring-, Echtzeit-API- und Embedded-Modell-Deployment-Muster für das Underwriting. Leitet die Architekturauswahl basierend auf Latenz- und Volumenanforderungen an.

Lektion 2 • Retraining und Modelllebenszyklus-Management

Etabliert geplante und auslöserbasierte Retraining-Workflows, um Modelle an Marktveränderungen anzupassen. Behandelt Champion-Challenger-Tests für sichere Modellaktualisierungen.

Lektion 3 • Modellüberwachung und Drift-Erkennung

Verfolgt Data Drift, Concept Drift und Verschiebungen der Vorhersageverteilung in Live-Underwriting-Modellen. Löst Warnungen aus, bevor Modellverschlechterung die Schadenquoten beeinflusst.

Lektion 4 • Incident Response bei KI-Ausfällen

Definiert Runbooks für KI-Modellausfälle, fehlerhafte Preisgestaltung und Daten-Pipeline-Ausfälle. Minimiert Geschäftsauswirkungen durch schnelle Erkennung und Behebung.

Lektion 1 • Audit-Trails und regulatorische Berichterstattung

Entwirft Protokollierungs- und Berichtssysteme, die Modelleingaben, -ausgaben und Entscheidungsbegründungen erfassen. Ermöglicht Aufsichtsbehörden und Wirtschaftsprüfern, jede Underwriting-Entscheidung nachzuvollziehen.

Lektion 2 • Regulatorische Anforderungen an KI-Underwriting

Ordnet funktionale regulatorische Verpflichtungen zu algorithmischer Entscheidungsfindung, Adverse Action und Datenschutz den Underwriting-KI-Systemen zu.

Lektion 3 • KI-Governance-Frameworks für die Versicherung

Bietet einen Überblick über Grundsätze des Modellrisikomanagements und KI-Governance-Standards für das Underwriting. Definiert Rollen, Verantwortlichkeiten und Aufsichtsstrukturen.

Lektion 4 • Ethische KI-Prinzipien im Underwriting

Wendet Prinzipien der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz auf Design und Einsatz von Underwriting-KI an. Behandelt gesellschaftliche Auswirkungen automatisierter Risikoentscheidungen.