Kann das Zusammenwirken von „Mensch und Maschine“ die Planbarkeit und Vermeidung bzw. Verminderung künftiger Risikopotenziale positiv beeinflussen?
Wird durch die Künstliche Intelligenz die Toolbox des Risikomanagers revolutioniert?
Open AI hat mit seinem textbasierten Dialogsystem, dem Chatbod ChatGPT, in den letzten Monaten ein neues Kapitel in der Geschichte des „massentauglichen“ Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) geschrieben. Bei vielen Unternehmen zählt KI jedoch bereits seit längerem zu den wesentlichen Erfolgsfaktoren. Digitale Zwillinge, Simulationen bzw. intelligente Maschinen helfen, Innovationen zu beschleunigen, Qualitätsmanagement und Produktionsprozesse zu optimieren oder die Effizienz und Lebensdauer ganzer Anlagen zu verbessern.
Sorgt Smart Risk Management für mehr Transparenz und Sicherheit? In welchen Einsatzgebieten wird KI künftig punkten? Wie valide sind die Ergebnisse oder liegt die Krux im Detail? Das sind nur einige der Fragen, die sich Risikomanager jetzt stellen sollten.
Fünf Gründe für die Symbiose von Risikomanager und KI
Datenqualität ist „key“
Während KI-Systeme in der Lage sind, komplexe Datenmuster zu erkennen und zu verarbeiten, sind ihre Ergebnisse nur dann vollständig nachvollziehbar und valide, wenn sie auf eine hochwertige, korrekte und aussagekräftige Datenbasis zurückgeführt werden können.
Die Verifizierung von KI wird die künftige Herausforderung für den Risikomanager sein, da KI-Systeme auch sehr komplexe und undurchsichtige Entscheidungen treffen können. Folgende 6 Punkte sollten unbedingt beachtet werden, um KI-Daten zu verifizieren und richtig zu interpretieren:
Fazit
Für den Risikomanager sind KI-Systeme mittlerweile ein wichtiges Instrument in seiner Toolbox, das ein wirksames, effizientes Risikomanagement unterstützt. Es ermöglicht ihm schneller und präziser zu handeln, Risiken zu identifizieren und zu bewerten, bevor sie sich zu einer potenziellen Bedrohung entwickeln. Darüber hinaus muss er in der Lage sein, die Ergebnisse der KI-Systeme zu verstehen und zu interpretieren, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nachvollziehbar sind.
Die Versicherungsbranche – und hier speziell die Rückversicherer mit ihren F&E Aktivitäten – zählt zu den Branchen, die auf KI setzen und darin ein enormes Potenzial erkannt haben.
Durch KI-unterstützte Datenanalysen werden Versicherer und ihre Kunden ein wesentlich tieferes Verständnis der Risiken entwickeln, so dass diese effektiver verringert oder ein Stück weit über neue Versicherungslösungen abgesichert werden können, egal ob im Bereich von Naturkatastrophen, im Gesundheitsbereich oder im Zusammenhang mit Finanz-, ESG- oder geopolitischen Risiken.
Johannes Vogl
General Manager GrECo Risk Engineering
T +43 5 04 04 – 160
Verwandte Themen
Resilienz kritischer Einrichtungen: Neue gesetzliche Anforderungen für Betreiber kritischer Infrastruktur
Am 16. Oktober wurde in Österreich das Resilienz kritischer Einrichtungen-Gesetz (RKEG) veröffentlicht. Wer davon betroffen ist und was zu tun ist, erfahren Sie hier.
Wasserstoff: Motor der Dekarbonisierung – Chancen und Risiken im Wandel der Energieversorgung
Die Dekarbonisierung der Wirtschaft ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Dabei spielt Wasserstoff eine Schlüsselrolle: Er kann fossile Energieträger in der Industrie, im Verkehr und in Teilen der Energieversorgung ersetzen – überall dort, wo Strom allein nicht ausreicht. Besonders für Branchen wie Stahl, Chemie oder Raffinerien ist Wasserstoff…
Die Versicherungssumme in der Managerhaftpflichtversicherung (D&O)
Die Versicherungssumme in der D&O-Versicherung ist entscheidend: Sie begrenzt die Leistung des Versicherers und kann durch Verteidigungskosten rasch erschöpft werden. Das „First come, first served“-Prinzip birgt Risiken für spätere Anspruchsteller. Eine regelmäßige, risikoadäquate Anpassung der Summe ist daher unerlässlich.
