Wie KI die rechtlichen und Compliance-Herausforderungen im Versicherungswesen beeinflusst
In der Versicherungsbranche kann das Navigieren durch rechtliche und Compliance-Anforderungen eine komplexe Herausforderung sein! Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI hat die Versicherungsbranche einen bedeutenden Wandel im Umgang mit rechtlichen und Compliance-Fragen erlebt. Als Amazon Web Services (AWS) Advanced Partner steht Firemind an vorderster Front bei der Nutzung von AWS-Diensten, um die Versicherungsbranche mit KI- und GenAI-Lösungen zu unterstützen.
In diesem Artikel wird erörtert, wie sich KI auf die rechtlichen und Compliance-Herausforderungen im Versicherungswesen auswirkt. Er unterstreicht die besondere Rolle von Firemind bei der Bewältigung komplexer Sachverhalte durch innovative KI-Lösungen. Die stark regulierte Versicherungsbranche benötigt fortschrittliche Technologien für eine effiziente Einhaltung der Vorschriften. KI erleichtert die automatisierte Risikobewertung und das Underwriting, verbessert die Effizienz und Genauigkeit und verringert gleichzeitig die rechtlichen Risiken.
Wir werden auch die Bedeutung des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften ansprechen und zeigen, wie KI den Schutz im Einklang mit Vorschriften wie der GDPR automatisiert.
Verstehen der rechtlichen und Compliance-Landschaft
Die Versicherungsbranche muss sich an eine Reihe komplexer Vorschriften halten. Alle Unternehmen, die im Vereinigten Königreich Versicherungsgeschäfte betreiben, sind beispielsweise von der Prudential Regulation Authority (PRA) zugelassen und werden sowohl von der PRA als auch von der Financial Conduct Authority (FCA) reguliert. Die Versicherer müssen den Financial Services and Markets Act 2000 sowie die von der PRA und der FCA erlassenen Vorschriften einhalten. Diese Gesetze und Compliance-Standards variieren auch von Region zu Region, was die Komplexität zusätzlich erhöht. Die sorgfältige Einhaltung dieser Vorschriften ist von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen der Versicherungsnehmer und der Interessengruppen zu gewährleisten. Da die Versicherungslandschaft immer vernetzter und datengesteuerter wird, stellt die Verwaltung von rechtlichen und Compliance-Anforderungen einige noch nie dagewesene Herausforderungen dar.
Einem kürzlich erschienenen Artikel der Insurance Times zufolge betrachten 48 % der Versicherungsunternehmen Compliance und Regulierung als eine ihrer größten Sorgen. Dies unterstreicht die Dringlichkeit für die Branche, innovative Lösungen einzuführen, die nicht nur Prozesse rationalisieren, sondern auch die Einhaltung von Vorschriften insgesamt verbessern.
Die Rolle der KI bei der Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften
Automatisierte Risikobewertung und Underwriting
Einer der wichtigsten Bereiche, in denen KI den Versicherungssektor verändert, ist die Risikobewertung und das Underwriting. Traditionell waren diese Prozesse zeitaufwändig und fehleranfällig, was häufig zur Nichteinhaltung von Vorschriften führte. Mit Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens können Versicherungsunternehmen den Zeitaufwand für die Risikobewertung automatisieren und erheblich reduzieren, so dass präzisere Underwriting-Entscheidungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet sind.
Die Erfahrungen von Firemind mit Versicherungskunden zeigen, dass Unternehmen, die KI speziell im Rahmen von Underwriting-Prozessen einsetzen, eine Zeitersparnis von 30 % beim Underwriting und insgesamt eine um 20 % höhere Genauigkeit verzeichnen konnten. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern minimiert auch das Risiko rechtlicher Komplikationen, die durch Ungenauigkeiten im Underwriting-Prozess entstehen können.
Firemind nutzt Amazon SageMaker für die Erstellung, das Training und den Einsatz von maschinellen Lernmodellen für die automatische Risikobewertung. Außerdem nutzen wir das kürzlich eingeführte Amazon Bedrock, einen vollständig verwalteten Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen (FMs) von führenden KI-Unternehmen wie AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI und Amazon bietet – über eine einzige API. Mit SageMaker können wir hochpräzise Underwriting-Modelle entwickeln, die mit den rechtlichen und Compliance-Standards übereinstimmen und den Anforderungen unserer Kunden gerecht werden. Amazon Bedrock sorgt dafür, dass Daten und Anwendungen sicher und privat bleiben und bietet die volle Kontrolle über alle verwendeten Daten, wenn wir die Basismodelle für generative KI-Anwendungen anpassen. Wir empfehlen Ihnen, die AWS Bedrock Compliance-Seite zu besuchen, um mehr über die Datenschutz- und Compliance-Maßnahmen von Bedrock zu erfahren.
Bearbeitung von Ansprüchen und Aufdeckung von Betrug
Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Versicherungsbranche, der oft mit komplexen rechtlichen und Compliance-Überlegungen verbunden ist. KI beginnt, eine wichtige Rolle bei der Rationalisierung der Schadensbearbeitung und der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten zu spielen. Durch den Einsatz von generativen KI-Modellen können Versicherungsunternehmen umfangreiche Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen, die auf betrügerische Ansprüche hindeuten.
Ein Artikel des Teams von Tezo aus dem Jahr 2023 hebt hervor, dass der Einsatz von KI bei der Bearbeitung von Schadensfällen bei einem führenden Versicherer zu einem Rückgang der betrügerischen Schadensauszahlungen um 15 % geführt hat, was zu erheblichen Kosteneinsparungen für die Versicherungsunternehmen führt. Amazon Rekognition Face Liveness ist eine neue Funktion von Rekognition, die Betrug bei der Gesichtsverifizierung verhindern soll. Face Liveness erkennt Fälschungen, die der Kamera vorgelegt werden (z.B. gedruckte Fotos, digitale Fotos oder Videos oder 3D-Masken) und Fälschungen, die die Kamera umgehen (z.B. im Voraus aufgezeichnete echte oder Deepfake-Videos).
Firemind kann Dienste wie Rekognition in unsere KI-Lösungen für Versicherer integrieren, um die Genauigkeit der Betrugserkennung bei der Schadenbearbeitung zu verbessern. Dies schützt die Versicherer nicht nur vor betrügerischen Aktivitäten, sondern gewährleistet auch die Einhaltung gesetzlicher Standards bei der Schadenregulierung.
Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Angesichts der zunehmenden Menge an sensiblen persönlichen Daten, die von Versicherungsunternehmen verarbeitet werden, ist die Gewährleistung des Datenschutzes und die Einhaltung von Vorschriften wie der GDPR (General Data Protection Regulation) von entscheidender Bedeutung. KI-gestützte Tools werden eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Datenschutzmaßnahmen und der Einhaltung von Vorschriften spielen.
Einem Forschungspapier von Deloitte zufolge haben Unternehmen, die KI für das Datenschutzmanagement einsetzen, bemerkenswerte Einsparungen bei den mit der Einhaltung von Vorschriften verbundenen Kosten. Glücklicherweise bietet AWS eine umfassende Reihe von Services, darunter AWS Key Management Service (KMS) und Amazon Macie, die Unternehmen bei der Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln und der automatischen Erkennung, Klassifizierung und dem Schutz sensibler Daten unterstützen.
Die Expertise von Firemind liegt in der nahtlosen Integration dieser AWS-Dienste in die Arbeitsabläufe von Versicherungsunternehmen, um sicherzustellen, dass Datenschutzmaßnahmen implementiert und Compliance-Anforderungen erfüllt werden. Dies mindert nicht nur die rechtlichen Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen, sondern fördert auch eine Kultur des Vertrauens bei den Versicherungsnehmern.
Verbesserte Compliance und Dateneinblicke mit AWS InsuranceLake
AWS InsuranceLake, ein Open-Source-Lösungsbeschleuniger, der auf sieben AWS-Kernservices aufbaut, bietet Versicherern eine nahtlose Möglichkeit, Policen- und Schadendaten aufzunehmen, sie umzuwandeln und für Analysen im AWS Glue Catalog zu veröffentlichen. Die Architektur ist so konzipiert, dass sie Datenqualität, Abstammung und Governance sicherstellt, was sie zu einem leistungsstarken Tool für Compliance und Business Intelligence macht.
Hier finden Sie einen Überblick über den InsuranceLake-Workflow:
Daten-Ingestion: Quelldatendateien (z.B. Policen- und Schadendaten) werden zusammen mit Mapping-, Transformations- und Datenqualitätsdateien in einen S3-Bucket geladen.
Ereignisgesteuerte Verarbeitung: Ein S3 Put-Ereignis löst automatisch eine Lambda-Funktion aus, die Metadaten aus den eingehenden Dateien liest, alle Aktionen protokolliert, Fehler behandelt und den Step Functions-Workflow initiiert.
Datenvalidierung: Wenn die Quelldaten die Validierungsprüfungen nicht bestehen, werden sie in einen S3 Quarantäneordner verschoben und in einer Glue Catalog-Tabelle protokolliert. Auf diese Weise können Sie ein Dashboard für die Ausnahmewarteschlange zur Überprüfung und Lösung durch einen Menschen füllen.
Datenumwandlung: Schrittfunktionen rufen Glue PySpark-Jobs auf, um die Daten auf ein vordefiniertes Datenwörterbuch abzubilden, Transformationen anzuwenden und Datenqualitätsprüfungen durchzuführen.
Bereinigung und Kuratierung: Die verarbeiteten Daten werden als Apache Parquet-Dateien mit benutzerdefinierten Partitionen geschrieben. Glue PySpark-Aufträge aktualisieren auch die Glue Catalog-Datenbank und die Tabellenschemata, um diese Änderungen zu berücksichtigen.
Datenanreicherung und -abfolge: DynamoDB wird zum Speichern von Nachschlagewerten, Job-Audit-Protokollen, Datenreihenfolge und Datenqualitätsergebnissen verwendet.
Analyse und Visualisierung: Bereinigte Daten werden mit Amazon Athena abgefragt und mit Amazon QuickSight Dashboards und Berichten visualisiert, die Einblicke in Echtzeit oder nach Plan ermöglichen.
Diese Architektur ist mit einem DevSecOps-Ansatz vollständig automatisiert und nutzt AWS CodePipeline und zugehörige Services für die End-to-End-Verwaltung.
Das Architekturdiagramm unten zeigt die InsuranceLake-Pipeline und wie sie verschiedene AWS-Services integriert, um sicherzustellen, dass die Daten effektiv gesammelt, bereinigt und kuratiert werden:
Nutzung von AWS-Services für rechtliche und Compliance-Fragen
Amazon Fraud Detector für die Erkennungslogik
Amazon Fraud Detector ist ein vollständig verwalteter Service, der es Kunden ermöglicht, potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen und mehr Online-Betrug schneller zu erkennen. Er kann Modelle mit komplizierten Entscheidungsregeln kombinieren, um genau zwischen legitimen und risikoreichen Kontoregistrierungen zu unterscheiden. Er hilft Ihnen bei der selektiven Einführung zusätzlicher Prüfungen, wie z. B. der Überprüfung per Telefon, Formular oder E-Mail.
AWS CloudTrail für Audit-Fähigkeit
In der Versicherungsbranche ist die Aufrechterhaltung eines klaren Prüfpfads entscheidend für den Nachweis der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. AWS CloudTrail ist ein Service, der Governance, Compliance und die operative Prüfung eines AWS-Kontos ermöglicht. Firemind integriert AWS CloudTrail in seine Lösungen, um Versicherern einen detaillierten Verlauf der AWS-API-Aufrufe zur Verfügung zu stellen und so Compliance-Audits zu vereinfachen und Transparenz bei der Nutzung von AWS-Diensten zu gewährleisten.
AWS Config für Konformitätsprüfungen
AWS Config ist ein Service, der die kontinuierliche Überwachung und Bewertung von AWS-Ressourcenkonfigurationen ermöglicht. Firemind nutzt AWS Config zur Durchführung automatischer Bewertungen, um sicherzustellen, dass die Konfigurationen mit den internen Richtlinien und regulatorischen Standards übereinstimmen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Versicherern, potenzielle Compliance-Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie eskalieren.
AWS Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) für Sicherheit und Compliance
Die Gewährleistung angemessener Zugriffskontrollen ist entscheidend für die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften. Mit AWS IAM können Unternehmen den Zugriff sicher verwalten und dabei das Prinzip der geringsten Privilegien anwenden. Firemind setzt AWS IAM ein, um AWS-Benutzer und -Gruppen zu erstellen und zu verwalten und so sicherzustellen, dass nur autorisierte Mitarbeiter Zugriff auf sensible Daten und Ressourcen haben. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern entspricht auch den Compliance-Anforderungen in Bezug auf Datenzugriff und -schutz, die für Versicherer entscheidend sind.
Zum Schluss
Da die Versicherungsbranche weiterhin mit dem komplizierten Geflecht von rechtlichen und Compliance-Herausforderungen zu kämpfen hat, erweist sich die Integration von KI und generativer KI auf AWS als echter Game-Changer. Firemind freut sich darauf, in diesem Bereich nicht nur zu arbeiten, sondern sich darauf zu spezialisieren und sicherzustellen, dass die generativen KI-gestützten Lösungen, die wir unseren Kunden anbieten, ihre Herausforderungen lösen und dabei die Regulierung und Compliance im Auge behalten.
Die Statistiken verdeutlichen die greifbaren Vorteile, die KI dem Versicherungssektor bringt, von der automatisierten Risikobewertung und Betrugserkennung bis hin zu verbessertem Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Durch die nahtlose Integration von AWS-Services wie Amazon Bedrock, SageMaker, Rekognition, AWS CloudTrail, Config und IAM (um nur einige zu nennen) hilft Firemind den Versicherern dabei, die komplexen Checklisten der rechtlichen und Compliance-Anforderungen zu bewältigen.
Da die Versicherungsbranche weiterhin neue Lösungen entwickelt und einsetzt, die bisher von Menschen durchgeführte Aufgaben mit hohem Aufwand und geringem Wert automatisieren, stellt sie fest, dass KI nicht nur die betriebliche Effizienz fördert, sondern auch die Vertrauensbasis mit Versicherungsnehmern und Aufsichtsbehörden stärkt, wenn sie richtig eingesetzt wird. Dies ermöglicht es Unternehmen, das „Dreieck“ umzukehren, indem sie die Aufgaben mit hohem Aufwand und geringem Wert zugunsten von Arbeiten mit geringerem Aufwand und höherem Wert automatisieren, die einen höheren Geschäftswert bieten.
Was wir mit Sicherheit wissen, ist, dass das Spezialistenteam von Firemind sich weiterhin für Innovation und Exzellenz einsetzen wird, während es gleichzeitig den Anforderungen und den von Dritten auferlegten Vorschriften, denen Versicherer unterliegen, gerecht werden wird.
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