Wie läuft eine KI-basierte Preisermittlung in der Praxis ab? Ein hypothetisches Beispiel
macht die Schritte greifbar: Die Kundin Sabine, 40, möchte eine neue
Haftpflichtversicherung abschließen. Ihr Versicherer nutzt ein KI-gestütztes Modell zur
Risikoeinschätzung. Schritt für Schritt werden Daten erhoben, ausgewertet und eine
individuelle Prämie berechnet.
Sabine gibt die relevanten Daten an: Alter, Beruf, bisherige Schadensfälle,
Wohnsituation. Das KI-Modell prüft die Datenqualität und gleicht sie mit
bekannten Mustern ab. Ein Scoring entsteht, das die Wahrscheinlichkeit von
Schadensfällen abschätzt. Besonderheit: Das Modell erkennt, dass Sabine bisher
kaum Schäden hatte und in einem risikoarmen Beruf arbeitet – das wirkt sich
positiv auf die Prämienhöhe aus.
Die KI berechnet aus den gewichteten Faktoren eine individuelle Prämie. Ein
Dashboard zeigt Sabine, welche Merkmale für die Preisberechnung relevant waren.
Sie kann die einzelnen Schritte nachvollziehen und erhält Hinweise, wie sich
Änderungen ihrer Daten auf die Prämie auswirken würden. Transparenz steht im
Vordergrund: Alle Rechenwege sind offen gelegt.
Im letzten Schritt prüft ein Sachbearbeiter die KI-Berechnung. Rechtliche
Vorgaben, Datenschutz und Plausibilität werden abgeglichen. Erst dann erfolgt
die Angebotsfreigabe. Sabine erhält das Angebot mit Erläuterungen und kann
Rückfragen stellen.
