Machine Learning – ein mächtiges Werkzeug, das in vielen Branchen an Bedeutung gewinnt. Gerade in der Versicherungsbranche, in der hoher Wettbewerbsdruck besteht, kann der richtige Einsatz von neuen Technologien für entscheidende Wettbewerbsvorteile sorgen. Oftmals wird Machine Learning als die Lösung aller Probleme verstanden. Dieser Gedanke ist allerdings mit Vorsicht zu genießen, denn Machine Learning ist nicht gleichzusetzen mit „Machine Thinking“. Und genau das macht den Unterschied – Machine Learning kann nur zum Erfolg führen, wenn ein Ziel für den Einsatz, der Kontext, die Daten und die Einflussfaktoren klar definiert sind und die Ergebnisse richtig interpretiert werden.
Wie funktioniert Machine Learning?
Doch zunächst sollte ein Blick darauf geworfen werden, was Machine Learning überhaupt ist: Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) stellt einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz dar und beschreibt, wie Systeme automatisch aus Daten lernen, Erfahrungen aufbauen und dadurch verbesserte Entscheidungen treffen können – ohne dass ihr Code explizit darauf programmiert ist. Dadurch kann automatisiert Wissen generiert werden indem Algorithmen trainiert werden, Zusammenhänge identifiziert oder unbekannte Datenmuster erkannt werden. Der Schwerpunkt bei der Programmierung von Machine Learning Systemen liegt demnach auf dem selbstständigen Lernen durch die Daten. Je nach Machine Learning Modell werden unterschiedliche algorithmische Techniken angewendet, die entweder einzeln oder kombiniert eingesetzt werden. Grundsätzlich werden die Algorithmen darauf ausgelegt, dass sie Datensätze klassifizieren, Muster erkennen fundierte Entscheidungen treffen oder Ergebnisse vorhersagen.
Arten von Machine Learning
Unterschieden wird im Machine Learning zwischen verschiedenen Arten, die im Folgenden dargestellt werden:
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
- Selbstüberwachtes Lernen (Self-supervised Learning)
- Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- Tiefes Lernen (Deep Learning)
Am häufigsten wird das überwachte Lernen eingesetzt. Dabei wird ein Algorithmus mit gelabelten, d.h. vorkategorisierten Datensätzen trainiert, der Ein- und Ausgabepaare enthält. Ziel ist es dabei, dass eine Funktion erstellt wird, mit der der Algorithmus neue, unbekannte Daten richtig klassifizieren oder vorhersagen kann. Ein häufiges Anwendungsbeispiel ist die Klassifikation von Kunden zu Käufergruppen basierend auf ihrem Kaufverhalten.
Bei dem unüberwachten Lernen werden die Datensätze nicht gelabelt. Der Algorithmus sucht hierbei selbst nach Mustern oder Strukturen, mit denen er die Daten gruppieren bzw. segmentieren kann. Diese Art des Machine Lerning wird häufig für Kunden-Segmentierung oder Anomalieerkennung verwendet.
Das selbstüberwachte Lernen zeichnet sich dadurch aus, dass der Algorithmus als Grundlage einen kleinen Datensatz bekommt, der nicht gelabelte Beispieldaten enthält. Der Algorithmus erzeugt eigene Ausgabebezeichnungen, sortiert die eingegebenen Daten und lernt, wie diese in Beziehung zueinander stehen. Eingesetzt wird diese Methode, wenn unvollständige Daten vorliegen. Sie eignet sich zum Beispiel dazu, Lücken in einem Text zu füllen oder bei der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen bildet das halbüberwachte Lernen. Hier wird zum Teil mit gelabelten Datensätzen gearbeitet, der Rest der Datensätze ist ungelabelt. Das Modell lernt zunächst aus den gelabelten Daten. Im nächsten Schritt versucht es aus den ungelabelten Daten Muster zu finden.
Eine besondere Form des Machine Lernings bildet das verstärkende Lernen. Der Algorithmus lernt durch ein „Try and Error“-Prinzip, das er durch Interaktion mit seiner Umgebung verprobt. Dafür werden ein Belohnungssystem sowie eine Kostenfunktion festgelegt, welche die verschiedenen Aktionen mit Punkten oder Minuspunkten versehen und dem Algorithmus zurückmelden, welche Handlung richtig oder falsch war. In der Praxis wird dieses Modell unter anderem für Einparkassistenten verwendet. Diese erkennen Objekte in der Umwelt und berechnen den optimalen Weg zum Einparken unter der Berücksichtigung dieser Objekte.
Darüber hinaus gibt es noch die weiterentwickelte Form des Deep Learnings. Dabei werden künstliche neuronale Netze aufgebaut, welche das menschliche Gehirn nachahmen sollen. Diese Methode wird besonders bei großen Datenmengen eingesetzt.
Wie können Versicherer Machine Learning einsetzen?
In der Versicherungsbranche hat sich die Nutzung von überwachtem Lernen in einigen Use Cases im Bereich der Kernkompetenzen wie Kundenservice, Schaden-, Leistungs- und Vertragsmanagement bereits durchgesetzt. Ein klassisches Beispiel ist die Analyse und Auswertung von Kundenmerkmalen und Kundenbedürfnissen, um daraus Maßnahmen zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung abzuleiten. Mithilfe von Deep Learning können im Schaden- und Policenmanagement durch Text- und Bilderkennung die Schadensbewertung vereinfacht und beschleunigt werden. Außerdem werden diese Verfahren zur Erkennung von Versicherungsbetrug eingesetzt.
Versicherungen mit verprobten Machine Learning-Modellen erfahren dadurch eine Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung, insbesondere in Hinsicht auf die Automatisierung von Routinetätigkeiten. Es werden immer mehr Umsetzungsmöglichkeiten der verschiedenen Arten des Machine Learnings verprobt. Allerdings ist es bei dem Einsatz dieser Technologie dringend zu beachten, dass es häufig noch der menschlichen Qualitätssicherung bedarf, mit der festgestellt werden muss, ob die Algorithmen zu richtigen Ergebnissen kommen. Falsche Ergebnisse aufgrund von falschen Algorithmen oder schlichtweg schlechter Datenqualität können ansonsten besonders in der Personenversicherung zur Diskriminierung von Personengruppen führen, wenn falsche Schlüsse über Kundengruppen gezogen werden. Allein durch Vorgaben der BaFin und durch die Versicherungsaufsichtlichen Anforderungen an die IT (VAIT) wird eine strikte Pflicht zur Dokumentation und Kontrolle sowie Transparenzregelungen vorgegeben.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Machine Learning als Teilbereich der künstlichen Intelligenz in der Zukunft nicht mehr wegzudenken ist. Durch Algorithmen und statistische Methoden, welche die immer größer werdenden Datenmengen analysieren und Muster erkennen, lassen sich wertvolle Informationen gewinnen und weiterverwenden. Durch Kosteneinsparungen oder die Steigerung der Qualität für den Kunden, lassen sich gerade in der Versicherungsbranche entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielen. Wichtig ist, dass Machine Learning als Werkzeug gezielt und mit qualitativ hochwertigen Daten eingesetzt wird. Dies bedarf auch einem entsprechenden Aufwand, bis die Technologie gewinnbringend genutzt werden kann. Wird dieser Aufwand effektiv investiert, können die Ergebnisse großen Nutzen bringen.
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