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DIE LÜCKE IM SYSTEM

Felix? Hier ist Helena. Ich bin schon auf dem Weg. Nein, im Airtaxi... Ja, bis gleich!

Taxi-Bot: Ich begrüße Sie in den Airtaxis der Over SE. Wohin darf ich sie bringen?

Zum Hyperloop-Port.

Taxi-Bot: Gern. Wohin geht denn die Reise?

 

Wie kann ich helfen?

Chat Bots sind gefragt. Sie können Kundendienste entlasten oder potenziellen Bewerbern gezielte Antworten zum Unternehmen liefern. Wie das geht? Das zeigt ein internes ITGAIN-Projekt.

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Wer hat euch Taxi-Bots eigentlich beigebracht, so neugierig zu sein?

Taxi-Bot: Menschen plaudern gern im Taxi.

Ich nicht… Sirius, gib mir meine Nachrichten.

Dringende Nachricht:
Hallo Helena, unklarer Fall in der Abteilung Lebensversicherung. Bitte schau dir die Sache gleich an.
Grüße, Julia

Die Pflicht ruft... Sirius, gib mir alle Informationen zu dem Fall.

Maximilian Stiller, 52 Jahre alt, wohnhaft in Hamburg. Er hat vor acht Monaten eine Lebensversicherung über eine Million Euro mit unserer Gesellschaft abgeschlossen. Begünstigt ist seine Frau. Vor zwei Wochen ist er dienstlich nach Honkong gereist. Nach dem Taifun hat seine Frau ihn als vermisst gemeldet. Heute hat sie eine Sterbeurkunde der chinesischen Behörden eingereicht.

Und?

Unsere KI-Systeme haben eine Reihe von Auffälligkeiten entdeckt. Etwas mit dem Sicherheitszertifikat des chinesischen Dokuments scheint nicht zu stimmen. Und die Angaben, die Stillers Frau zu seinem Verschwinden macht, widersprechen sich mit offiziellen Dokumenten und Videostatements der chinesischen Medien und Behörden.

Hat Stiller noch andere Policen bei uns?

Cyberrisiken und Haftpflicht. Beide hat er überdurchschnittlich oft in Anspruch genommen.

„Bitte erklären Sie einem 10-Jährigen…“: Churn Prevention

Analytics ist ein kompliziertes Unterfangen. Es geht dabei um Datensammlungen, knifflige Algorithmen und Hypothesen in wenig anschaulichen Programmiersprachen. Keine Lust, da durchzusteigen? Verständlich. Es gibt aber etliche Anwendungs­möglichkeiten,...

Wie bewertet der Algorithmus die Sache?

45 % für die Regulierung und 55 % dagegen.

Danke, Sirius. Interessanter Fall.

Taxi-Bot: Warum kümmern Sie sich um so etwas?

Weil es mein Job ist, weil… was geht das eigentlich dich an, du synthetischer Klon!

Taxi-Bot: Sie können froh sein, dass wir nicht in China sind.

Was?! Wieso?

Taxi-Bot: Dort hätte ich Sie wahrscheinlich nicht mitnehmen dürfen. So unfreundlich wie Sie mit Bots umgehen. Gar nicht gut für den Social Score…

Schon gut, ich entschuldige mich.

Taxi-Bot: Trotzdem: Warum machen Sie sich über Herrn Stiller und den Taifun Gedanken? Die Künstliche Intelligenz Ihrer Versicherungsgesellschaft hat sich dagegen entschieden, den Schaden zu bezahlen. 45 zu 55.

Was ist ein gutes Analytics-Projekt?

Durch Analytics können wir unsere Entscheidungen auf Grundlagen stellen, die viel solider sind als alles, was der Mensch allein erreichen könnte. Aber ist es auch klug, diese Hilfe in jedem Fall in Anspruch zu nehmen?

Aber nicht eindeutig genug.

So setzen Sie ein „gutes“ Analytics-Projekt auf: 5 Tipps

Mithilfe von Analytics lässt sich alles in fast beliebiger Genauigkeit prognostizieren. Aber nicht für jeden Zweck sind die genauesten Prognosen die besten...

Taxi-Bot: Das verstehe ich nicht.

Kein Wunder… Weil es nämlich so ist: Sämtliche künstliche Intelligenzen, die es heute gibt – und das schließt dich mit ein – können das, wozu sie gemacht wurden. Mehr nicht. Sie sind Inselbegabungen. Fachidioten. Meister des Taxi-Smalltalks.

Taxi-Bot: Sie sind wirklich sehr unfreundlich.

Aber es stimmt doch. Oder könntest du dieses Airtaxi fliegen?

Taxi-Bot: Nein, das macht das Steuersystem.

Bitte sehr.

Taxi-Bot: Viele sagen, dass wir Maschinen schon bald echte Intelligenz und Bewusstsein entwickeln werden. Ein Fahrgast hat mir neulich erzählt, kurz nach der Inbetriebnahme des ersten Quantenrechners vor zwei Jahren sei ein Algorithmus gestartet worden, der sich ständig rasant selbst verbessert.

Wirklich? Der wäre wohl tatsächlich auf bestem Weg, übermenschlich zu werden. Ich hoffe nur, dass sie so einer KI niemals den Zugang zum Internet geben. Falls sie überhaupt existiert.

Taxi-Bot: Warum?

Sie könnte die komplette Kontrolle übernehmen. Wie ein Gott werden. Und außerdem wäre ich meinen Job bei der Versicherung los…

Freaks wie diese Typen von der Way Of The Future Kirche wünschen sich das sogar. Aber inzwischen dürfte auch der letzte Hinterwäldler mitbekommen haben, dass der digitale Fortschritt nicht nur Gewinner kennt. Der Siegeszug der cyberphysischen Systeme in der Industrie, Informationskriege, die erst zu tiefen Spaltungen der Gesellschaft beigetragen und dann in Europa und den USA zur Zerschlagung der großen Plattformen und sozialen Netzwerke geführt haben. Dann der Zusammenbruch vieler Bankhäuser und die Übernahme von Kryptowährungen durch verschiedene Staaten: Hinter uns liegen 20 Jahre der massivsten Umwälzungen, die die Menschheit je durchgemacht hat. Und wir stecken immer noch mittendrin…

Wenigstens erhebt die Europäische Union jetzt Steuern auf den Einsatz von KI, um das bedingungslose Grundeinkommen zu finanzieren. Damit erledigen sich dann hoffentlich auch die Arbeitslosenkrawalle.

Taxi-Bot: Sie hören sich nachdenklich an.

Ein See voller Informationen: der richtige Umgang mit Data Lakes

Wer große Mengen unterschiedlicher Datenformen für Analytics nutzen will, kommt an Data Lakes kaum vorbei. Doch um die richtigen Daten zum Fließen zu bringen, ist beim Einrichten einiges zu beachten...

Allerdings. Ich frage mich, wie das alles gekommen ist. So um das Jahr 2015 herum muss es gewesen sein, als das öffentliche Interesse an Analytics und künstlicher Intelligenz so richtig Fahrt aufnahm. Die nötigen Algorithmen waren schon lange bekannt. Aber die technischen Voraussetzungen, um sie zu nutzen, wurden erst damals Wirklichkeit: die Verfügbarkeit so gut wie unbegrenzter Speicher- und Rechenpower und der Fluss unendlicher Datenströme aus sämtlichen Bereichen des Lebens und der ganzen Welt. Das Social Web, das Internet der Dinge, Wearables… bis dahin waren Kühlschränke, Heizkörper, Fahrzeuge und persönliche Profile überhaupt nicht vernetzt gewesen!

Taxi-Bot: Und Bots waren …


… bessere Anrufbeantworter, richtig. Aber trotzdem: Auf einmal waren zuverlässige, passende Vorhersagen für die breite Masse verfügbar. Über alles Mögliche. Natürlich auch über das Verhalten von Kunden, über Gewinnerwartungen und drohende Verluste. Allen war klar: Künstliche Intelligenz und Big Data Analytics bringen immense Wettbewerbsvorteile – und jede Menge Profit. Aber wie genau das alles funktionierte war – abgesehen von den spezialisierten Data Scientists – so recht niemandem klar. 

Analytics: Mythos und Wahrheit Teil I: Die größten Irrtümer

Mit Analytics ist es ein bisschen wie mit dem Internet in den frühen Neunzigern: Alle wollen dabei sein, aber keiner weiß warum. Kaum jemandem ist so richtig klar, was der Begriff überhaupt bedeutet...

Analytics – Mythos und Wahrheit Teil II: Wie geht das eigentlich?

Analytics bedeutet viel mehr, als einem Algorithmus beliebige Daten vorzuwerfen, und von ihm Prognosen zu erwarten. Wer Analytics betreibt, lässt sich auf einen komplexen Prozess ein, der gut strukturiert werden will...

Für uns Versicherer war das wie eine Offenbarung! Unser gesamtes Geschäft basiert auf Wahrscheinlichkeiten und Voraussagen. Je besser die Prognosen, desto besser für uns. Diese kognitive Revolution kam uns sehr gelegen. Die industrielle Revolution hatte zweihundert Jahre vorher Muskelkraft durch Maschinen ersetzt. Nun wurden von den Maschinen ermüdende, immer gleiche kognitive Aufgaben übernommen. Keiner unserer Sachbearbeiter musste sich mehr um die Regulierung eines Blechschadens kümmern. Das ging jetzt alles nur durch die automatische Analyse von Fotos und der Korrespondenz mit dem Kunden. Versicherungs-Start-ups hatten uns das vorgemacht. Und wer damals nicht in die Analytics eingestiegen ist, war ziemlich schnell weg vom Fenster. Man musste schnell sein und einfach anfangen, sich Schritt für Schritt in die neue Technologie hineinzuarbeiten.

 

Analytics: einfach machen!

Die nötigen Algorithmen für Analytics gibt es seit 30 Jahren. Doch erst jetzt sind ausreichend Rechenpower und Daten vorhanden, um sie nutzbar zu machen. Für den Erfolg eines Analyseprojekts entscheidend ist allerdings die Qualität der Datenbasis.

Als dann Amazon in den Versicherungsmarkt einstieg, wurde ziemlich schnell klar, wer die Zeichen der Zeit erkannt hatte. Die Möglichkeiten der Analyse und Entscheidung durch künstliche Intelligenzen schienen unbegrenzt. Und einige dachten tatsächlich, man könne die Maschinen alles entscheiden lassen. Ein Fehler, wie sich herausstellte.

Taxi-Bot: Der Kim-Hoax?

Genau. 1. August 2026: Die Nachricht, Kim Jong Un hätte den roten Knopf gedrückt, verbreitet sich innerhalb von Minuten auf allen Kanälen. Hunderte Millionen Menschen an der Westküste der USA stürmen zu ihren Wagen, um aus den großen Städten zu flüchten. Doch es ist Monatsanfang. Bei unzähligen Menschen ist die Rate für die Kfz-Versicherung fällig, und das Gehalt noch nicht auf dem Konto. Die Systeme legen daraufhin ihre Wagen still. Die Folge: Massenpanik und tausende Tote.

Taxi-Bot: Dabei waren gar keine Atomraketen unterwegs.

Einer der größten Erfolge in der Geschichte der Desinformation. Schnell kam der Verdacht auf, das sei das Werk nordkoreanischer Hacker gewesen.

Taxi-Bot: Viel einfacher und billiger, als echte Atomraketen zu schicken.

Dieses Desaster haben einige Versicherer nicht überlebt. Amazon, zu dieser Zeit zum größten Versicherer weltweit aufgestiegen, ist an dieser Sache fast zerbrochen…

Wir befinden uns im Anflug auf den Hyperloop-Port… Hallo? Hören Sie mich?

Der Mensch muss einen festen Platz im System behalten. Die Maschine kann das wofür sie gebaut ist: Standardfälle bearbeiten. Für alles Unklare brauchen wir Kreativität.

Taxi-Bot: Und wie entscheiden Sie jetzt im Fall Max Stiller?

Mal sehen. Ich habe da so ein Gefühl…