KI in der Versicherung

Definieren Sie den Geschäftszweig, die Entscheidung und die zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Informationen. Anspruchsbilder, Telematik, bonitätsbezogene Daten und Drittanbieter-Scores können unterschiedliche Berechtigungen und Fehlermuster aufweisen. Prüfen Sie, ob ein Merkmal ein legitimes Maß für das Risiko oder ein Stellvertreter für geschützte oder irrelevante Merkmale ist. Im NAIC Model Bulletin heißt es, dass durch KI unterstützte Entscheidungen den geltenden Versicherungsgesetzen und -vorschriften entsprechen müssen, einschließlich der Regeln zu unlauterem Handel und unfairer Diskriminierung. Es erwartet auch Governance und Informationen, die die Regulierungsbehörden möglicherweise anfordern. Betrachten Sie das Bulletin als Rahmen für die Organisation einer aktuellen, gerichtsbarkeitsspezifischen Überprüfung. Bewerten Sie Fehlerraten und Ergebnisse nach relevanten Gruppen und Anspruchsbedingungen. Überwachen Sie Einsprüche, Außerkraftsetzungen, Beschwerden und Änderungen in der Datenquelle. Eine niedrigere Rate an Betrugszahlungen kann eher auf mehr unrechtmäßige Ablehnungen als auf eine bessere Aufdeckung zurückzuführen sein. Führen Sie Aufzeichnungen über Modellversionen, Anbieterdaten, Gründe, menschliche Überprüfungen und Korrekturmaßnahmen. Bieten Sie einem Versicherungsnehmer die Möglichkeit, bei Bedarf Fragen zu stellen und ein Ergebnis anzufechten.