KI im Versicherungs-Underwriting: Use Cases, Daten und Regulierung

Nicht so bald, aber der Beruf verändert sich. Das BLS erwartet, dass die Beschäftigung von Underwritern von 2025 bis 2035 um 4% sinkt, weil automatisierte Underwriting-Software es weniger Menschen ermöglicht, Anträge zu bearbeiten, rechnet aber weiterhin mit rund 6.800 offenen Stellen pro Jahr. 81% der von Accenture befragten Underwriting-Führungskräfte erwarten, dass KI neue Rollen schafft. Die Arbeit verlagert sich vom Abtippen und Nachfordern von Dokumenten hin zur Beurteilung komplexer Risiken.

Vor allem rund um die Entscheidung: Anträge lesen, Daten aus ACORD-Formularen und Schadenhistorien extrahieren, fehlende Informationen nachfordern, Risiken mit Drittdaten anreichern und Zusammenfassungen für Referrals vorbereiten. In der NAIC-Umfrage 2022–23 unter großen US-Wohngebäudeversicherern setzten 47% fortgeschrittene KI- oder Machine-Learning-Modelle im Underwriting ein.

Ein KI-Agent, der mehrere Schritte selbstständig abarbeitet: Er liest einen neuen Antrag, prüft ihn gegen die Richtlinien, fordert fehlende Dokumente beim Makler an, ruft Drittdaten ab und bereitet eine Empfehlung vor. Der Underwriter prüft den Fall und trifft die Entscheidung, und jeder Schritt des Agenten wird protokolliert.

Nur wenn sie nachvollziehen können, warum. Capgemini stellte fest, dass nur 43% der Underwriter automatisierten Empfehlungen vertrauen und sie regelmäßig übernehmen. Als Gründe nennen sie Komplexität und Zweifel an der Datenintegrität. Vertrauen entsteht, wenn für jedes extrahierte Feld das Quelldokument und für jede Empfehlung die Begründung sichtbar ist und die Genauigkeit an Ihren eigenen früheren Entscheidungen gemessen wird.

Führen Sie ein Inventar der Modelle und ihres Zwecks, dokumentieren Sie Datenquellen, testen Sie auf unfaire Diskriminierung, protokollieren Sie Entscheidungen mit Eingangsdaten und prüfender Person und verankern Sie die Verantwortung in der Geschäftsleitung. Das entspricht dem AI-Systems-Programm des NAIC Model Bulletin und liefert die Dokumentation, die Aufsichtsbehörden anfordern können. Im Kredit-Underwriting verlangt Regulation B zudem konkrete Gründe in jeder Ablehnungsmitteilung.

Dabei werden dieselben Ideen auf die Kreditvergabe angewendet: Einkommens- und Vermögensnachweise prüfen, Auflagen abarbeiten und die konkreten Gründe erzeugen, die Regulation B in Ablehnungsmitteilungen verlangt.

Zugriff auf die Eingangskanäle für Anträge (das Underwriting-Postfach oder Maklerportal), auf die Dokumente selbst (ACORD-Anträge, Werteverzeichnisse, Schadenhistorien, Finanzunterlagen), auf Bestandsführungssystem und Tarifierungs-Engine, auf lizenzierte Drittdaten und auf Ihre Underwriting-Richtlinien. Der Assistent bereitet den Fall in der Arbeitsumgebung des Underwriters vor, und der Underwriter gibt ihn dort frei.

Wir beginnen meist mit einem 4-wöchigen Proof of Concept für einen Schritt, etwa Antragseingang oder Dokumentenextraktion, mit Ihren echten Anträgen. Das kostet in der Regel $15K. Eine produktive Lösung, die in Ihre Bestandsführungs-, Tarifierungs- und Dokumentensysteme integriert ist, beginnt bei $60K, abhängig von Daten, Integrationen und Sicherheitsanforderungen.