Die zeitgenössischen Herausforderungen, wie die Zunahme von digitalen Bedrohungen und die klimatischen Umwälzungen, erfordern von den Versicherern radikale Anpassungen. Die DatenverGovernance erweist sich oft als heikel unter den ständig steigenden Anforderungen der DSGVO und der nationalen Vorschriften. *Die Integration synthetischer Daten wird dann zu einem entscheidenden Hebel für die Innovation*. Diese sind so konzipiert, dass sie die Merkmale realer Daten nachahmen, ohne die Vertraulichkeit zu gefährden, und stellen einen notwendigen strategischen Wandel dar. *Der Kampf gegen Betrug und die Antizipation klimatischer Risiken erfordern eine beispiellose Agilität*. Die Versicherungsunternehmen verfügen somit über ein mächtiges Werkzeug, um ihre Zukunft zu gestalten.
Die aktuellen Herausforderungen für Versicherer angesichts digitaler Bedrohungen
Der Versicherungssektor sieht sich einer Explosion digitaler Bedrohungen und einer Zunahme klimatischer Risiken gegenüber. Die Unternehmen versuchen, diese Herausforderungen durch die Integration von Künstlicher Intelligenz zu bewältigen, einem mittlerweile unverzichtbaren Werkzeug zur Identifizierung von Risiken und zur Bekämpfung von Betrug.
Dennoch erschwert der regulatorische Rahmen, insbesondere die DSGVO und der EU AI Act, sowie das Handeln der ACPR in Frankreich, den Zugang zu realen Daten. In diesem Kontext treten synthetische Daten als innovative Lösung hervor.
Synthetische Daten: Eine Antwort auf die DatenverGovernance
Die Versicherer verfügen über eine Vielzahl von Daten zu ihren Kunden und den damit verbundenen Risiken. Allerdings müssen sie sich Herausforderungen im Zusammenhang mit der Governance und der Zugänglichkeit dieser Daten stellen. Trotz massiver Investitionen in die Modernisierung der Informationssysteme verwenden viele von ihnen weiterhin historische IT-Infrastrukturen, was den Informationsfluss einschränkt.
Die geltenden Vorschriften legen Einschränkungen fest, insbesondere bezüglich der Nutzung sensible Daten. Die synthetischen Daten, die mittels statistischer Modelle und Maschinenlernen generiert werden, bieten eine Lösung, indem sie die Merkmale realer Daten reproduzieren, ohne vertrauliche Informationen preiszugeben.
Verbesserung der Betrugserkennung durch synthetische Daten
Versicherungsbetrug stellt ein wachsendes Problem dar, mit fast 695 Millionen Euro, die 2023 identifiziert wurden. Dieses Übel macht etwa 10 % der jedes Jahr in Frankreich geleisteten Entschädigungen aus. Die Versicherungsunternehmen streben an, ihre Echtzeit-Erkennungsfähigkeit zu verbessern.
Die synthetischen Daten ermöglichen das Trainieren von KI-Modellen mit verschiedenen Szenarien, ob real oder fiktiv. Dieser Ansatz hilft den Versicherern, zahlreiche Schadensmeldungen zu simulieren, was die Identifizierung abnormaler Muster und die Bewertung von Risikoscores erleichtert.
Die Herausforderungen neuer klimatischer Risiken
Angesichts der jüngsten extremen Wetterereignisse, wie Dürre und Überschwemmungen, ist eine Neudefinition der Risikobewertungsmethoden erforderlich. Laut den UN haben sich diese klimatischen Ereignisse in zwei Jahrzehnten verdoppelt. Historische Daten reichen nicht mehr aus, um diese neuen Bedrohungen vorherzusehen.
Regierungsberichte, wie der von Langreney, fördern den Datenaustausch zwischen Versicherern, doch die Umsetzung bleibt komplex. Die synthetischen Daten erscheinen als eine tragfähige Alternative, da sie es ermöglichen, extreme Ereignisse in geografischen Gebieten zu simulieren, die zuvor kaum betroffen waren, und so das Modell des Einflusses auf zukünftige Verpflichtungen der Versicherer zu erleichtern.
Vorsichtsmaßnahmen und Exzellenz bei der Nutzung synthetischer Daten
Die Verwendung synthetischer Daten erfordert Vorsichtsmaßnahmen, um zu vermeiden, dass Vorurteile aus den ursprünglichen Daten reproduziert werden. Die Redewendung „garbage in, garbage out“ erinnert daran, dass die Qualität der Eingangsdaten die Zuverlässigkeit der Ergebnisse bestimmt. Die Projekte sollten auf einem strukturierten Ansatz basieren, der Wert, Governance und Technologie umfasst.
Eine präzise Identifizierung der Anwendungsfälle, wie Betrugsbekämpfung oder Klimamodellierung, ist erforderlich. Das Gleichgewicht zwischen Compliance, Ethik und Leistung muss ebenfalls berücksichtigt werden. Die Zugänglichkeit von Plattformen zur Generierung synthetischer Daten zielt darauf ab, ihre Akzeptanz in allen Unternehmensbereichen zu fördern, sei es bei der Zeichnung oder der Schadensverwaltung.
Die Versicherer müssen, während sie die neuen Anforderungen hinsichtlich Transparenz und Ethik berücksichtigen, sich an die Entwicklungen des Marktes anpassen. Die Implementierung von Lösungen, die auf KI und synthetischen Daten basieren, stellt nunmehr einen strategischen Hebel für die Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen in diesem Sektor dar.
Häufig gestellte Fragen zu synthetischen Daten im Versicherungssektor
Was sind synthetische Daten und wie werden sie generiert?
Synthetische Daten sind künstlich geschaffene Daten, die auf statistischen Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens basieren. Sie reproduzieren treu die Merkmale realer Daten, ohne sensible Informationen preiszugeben.
Welche Vorteile bieten synthetische Daten den Versicherern?
Synthetische Daten ermöglichen es den Versicherern, Risiken besser zu verstehen, die Betrugserkennung zu verbessern und verschiedene Szenarien zu simulieren, um extreme klimatische Ereignisse vorherzusehen.
Wie helfen synthetische Daten, die Datenschutzvorschriften einzuhalten?
Synthetische Daten ermöglichen es, einige der Einschränkungen der DSGVO oder der Anforderungen der ACPR zu umgehen, da sie keine personenbezogenen identifizierbaren Informationen enthalten, was ihre Nutzung in verschiedenen Kontexten erleichtert.
Sind synthetische Daten zuverlässig für die Vorhersage realer Verhaltensweisen?
Ja, solange sie aus hochwertigen realen Daten generiert werden. Es ist jedoch entscheidend, Vorurteile in den Ausgangsdaten zu vermeiden, um sicherzustellen, dass die synthetischen Daten repräsentativ bleiben.
Welche Rolle spielt die KI bei der Nutzung synthetischer Daten durch Versicherer?
Die KI wird eingesetzt, um fortschrittliche Modelle zu erstellen, die die Generierung synthetischer Daten ermöglichen, sowie um diese Daten zu analysieren, um die Betrugserkennung und die Risikobewertung zu verbessern.
Wie können synthetische Daten die Risikomanagement im Bereich Klimakatastrophen in der Versicherung verbessern?
Sie ergänzen historische Daten, indem sie extreme Szenarien in geografischen Zonen simulieren, die bislang wenig beansprucht waren, was den Versicherern erlaubt, den Einfluss des Klimawandels auf ihre Verpflichtungen besser zu modellieren.
Welchen Einfluss werden synthetische Daten auf die Zukunft des Versicherungssektors haben?
Synthetische Daten werden als entscheidender strategischer Hebel für Resilienz, Wettbewerbsfähigkeit und das Überleben des Sektors angesehen, indem sie die Einhaltung von Vorschriften erleichtern und die Entscheidungsfindung optimieren.
Wie können Unternehmen synthetische Daten in ihre Prozesse integrieren?
Die Unternehmen sollten einen strukturierten Ansatz verfolgen, indem sie spezifische Anwendungsfälle identifizieren, Compliance und Leistung ausbalancieren und diese Daten für alle betroffenen Abteilungen zugänglich machen.
