Eingabedaten und Informationsquellen
Die Gesundheitsfragen beantwortet die Person selbst, Befunde stammen von Ärztinnen, Ärzten und Laboren. Das System bewertet eine bestimmte Person mit Alter, Beruf und Lebensumständen.
Risikobewertung und Tarifierung in der Lebens- und Krankenversicherung
Englisch: AI-based underwriting and pricing in life and health insurance
Versicherer schätzen das Sterbe- oder Krankheitsrisiko einer Person, die einen Vertrag beantragt, und leiten daraus ab, ob sie sie annehmen und welchen Beitrag sie verlangen.
Den Anwendungsfall verstehen
Was macht diesen Anwendungsfall aus?
Vor Vertragsschluss wertet das Modell Gesundheitsangaben, Laborwerte und weitere Angaben aus und ordnet die Person einer Risikoklasse zu. Der US-Lebensversicherer MassMutual nutzt ein solches Modell. In Deutschland setzen Versicherer KI dafür laut BaFin bisher selten ein.
Die Seite beschreibt einen typischen Aufbau. Die tatsächlichen Datenwege und Befugnisse ergeben sich aus Ihrer Umsetzung.
- Bauform
- Auswertung und Verarbeitung
- Handlungsmacht
- Handlungsrechte je nach Einbindung
- Einsatzfelder
- Versicherungen
- Auch bekannt als
- Underwriting, Risikoprüfung, Tarifierung
Funktionsweise und Ablauf
Aufbau und Datenwege
Eingabedaten
Antworten auf die Gesundheitsfragen, Laborwerte, Befunde und Angaben zu Beruf und Lebensumständen kommen mit dem Antrag an.
Die Gesundheitsfragen beantwortet die Person selbst, Befunde stammen von Ärztinnen, Ärzten und Laboren. Das System bewertet eine bestimmte Person mit Alter, Beruf und Lebensumständen.
Verarbeitung
Das Modell schätzt daraus das Sterbe- oder Krankheitsrisiko der Person.
Das Modell verarbeitet die zugelassenen Antrags- und Risikomerkmale und liefert eine Einschätzung für die versicherungstechnische Bewertung. Tarifregeln übersetzen diese Einschätzung in einen Vorschlag. Annahme, Ausschluss oder Preisfestlegung erfolgen im anschließenden Versicherungsprozess.
Ergebnisse
Das Modell empfiehlt eine Risikoklasse und damit Annahme, Zuschlag, Ausschluss oder Ablehnung.
Das Ergebnis beschreibt die definierte Modellaufgabe. Ein Treffer, eine Kategorie oder eine Prognose erhält seine fachliche Bedeutung erst zusammen mit den zugrunde liegenden Daten und dem vorgesehenen Verwendungszweck.
Nutzung und Auswirkungen
Die Empfehlung bestimmt, ob die Person versichert wird und welchen Beitrag sie über die Laufzeit zahlt.
Die Einbindung bestimmt, ob das Ergebnis lediglich angezeigt, nach Freigabe übernommen oder direkt in ein Fachverfahren geschrieben wird. Diese Varianten unterscheiden sich in ihren Datenwegen und Befugnissen.
Aufbau aktiv erkunden: Wählen Sie einen Baustein, um seine Aufgabe, die ein- und ausgehenden Daten und die Einbindung im Anwendungsfall zu sehen. Der geführte Ablauf erläutert jede Phase. Mit Ja, Offen und Nein können Sie anschließend Ihre konkrete Systemvariante abbilden.
9 zuerst zu prüfen9 zu klären6 Grundlagen
- Vorhanden
- Hängt von Ihrem System ab
- Nicht vorhanden
- Zuerst zu prüfen
- Zu klären
So nutzen Sie das Modell
Das Bild zeigt den Anwendungsfall, wie er typischerweise gebaut ist. Wählen Sie einen Baustein, um zu sehen, was dort geschieht, und stellen Sie seine Merkmale auf Ihr System um. Mit „Analysehinweise“ sehen Sie anschließend, welche Prüfkandidaten zu diesem Aufbau gehören. Die Prüfliste der Seite bleibt auf den typischen Fall bezogen.
Abweichungen vom typischen Fall
Noch keine. Jede Umstellung erscheint hier.
Wo die meisten Bedrohungen ansetzen
- 4 zuerst zu prüfen
- 4 zu klären
- 3 zuerst zu prüfen
- 1 zuerst zu prüfen, 1 zu klären
Im gezeigten Aufbau: 9 zuerst zu prüfen, 9 zu klären, 6 Grundlagen.
Aufbau als Liste
Zugang von außen: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Eingabe: Gehört zu jedem KI-System
Zuerst prüfen
- Adversariale Eingaben Prüfschwerpunkt
- Privacy-Angriffe Prüfschwerpunkt
- Offenlegung sensibler Informationen
- Exfiltration aus der ML-Anwendung
Inhalte Dritter: Vorhanden
KI-Modell: Gehört zu jedem KI-System
Zuerst prüfen
- Modell-Drift & -Degradation Prüfschwerpunkt
Zu klären
Dienst eines Anbieters: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Training und Rückmeldung: Vorhanden
Zuerst prüfen
Ergebnis: Gehört zu jedem KI-System
Grundlage für jedes KI-System
Fachanwendung oder Anlage: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Mensch: Gehört zu jedem KI-System
Zuerst prüfen
- Übermäßiges Vertrauen in das KI-System Prüfschwerpunkt
Betroffene Person: Vorhanden
KI-Dienste ohne Freigabe: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Lieferkette und technische Basis: 5 Grundlagen, die für jedes KI-System gelten
Grundlage für jedes KI-System
Abgrenzung zu ähnlichen Anwendungsfällen
Kreditscoring und Bonitätsprüfung
Schätzt, ob eine Person einen Kredit zurückzahlt
KI-gestützte Schadenbearbeitung
Prüft gemeldete Schäden und Leistungsfälle statt Anträge auf Versicherungsschutz
Daten und Informationen
Verarbeitung und Betriebsumgebung
Rückversicherer und Anbieter stellen Modelle für die Risikoprüfung bereit, die Erstversicherer übernehmen.
Speicherung und weitere Nutzung
Versicherer trainieren solche Modelle mit ihren eigenen Antrags- und Leistungsdaten. Leistungsfälle aus den abgeschlossenen Verträgen können in spätere Fassungen des Modells einfließen, oft erst nach Jahren.
Ergebnisse und Datenweitergabe
Manche Versicherer nehmen Anträge mit günstigem Wert ohne weitere Prüfung an, andere legen jede Empfehlung der Risikoprüfung vor.
Ein eingebundener Anbieter legt den Verarbeitungsort nicht automatisch fest. Speicherort, Unterauftragnehmer, Löschfristen und die Nutzung für Training sind im konkreten Betrieb zu prüfen.
Risiken einordnen und Maßnahmen festlegen
Vom Systemverständnis zur Risikoanalyse
- System abgrenzen
Daten, Beteiligte, Schnittstellen und Rechte erfassen. Offene Merkmale im Modell klären.
- Bedrohungen untersuchen
Prüfkandidaten auf die tatsächlichen Datenwege beziehen: Was könnte passieren und wer wäre betroffen?
- Risiko bewerten
Auswirkungen und Eintrittswahrscheinlichkeit im Einsatzkontext bewerten. Die Anzahl der Prüfkandidaten ist kein Risikowert.
- Maßnahmen nachweisen
Geeignete Kontrollen auswählen, Verantwortliche und Wirksamkeitsprüfungen festlegen. Restrisiken und Freigaben dokumentieren.
Wichtige Bedrohungen im Anwendungskontext
- 4 besonders wichtig
- 5 üblich
- 9 je nach System
- 6 weitere bei jedem KI-System
Insgesamt kommen bei diesem Anwendungsfall 24 Bedrohungen aus dem Bedrohungskatalog infrage.
Außerdem prüfen: ob das System Gruppen benachteiligt
Prüfen Sie, ob Auswahl, Rangfolge oder Bewertung Menschen mit geschützten Merkmalen benachteiligen, etwa nach Geschlecht, Alter oder Herkunft.
Vorrangige Prüfansätze
Übermäßiges Vertrauen in das KI-System
Empfiehlt das Modell eine ungünstige Risikoklasse, übernimmt die Risikoprüfung sie womöglich, ohne die Gesundheitsangaben selbst anzusehen. Die Person erhält dann einen Zuschlag oder eine Ablehnung, die nur auf einer Schätzung beruht.
Das Modell kennt Sterblichkeit und Krankheitsverläufe früherer Jahrgänge. Wird eine Behandlung besser oder beantragen andere Menschen Verträge als früher, stimmen die Risikoklassen nicht mehr.
Das Modell hat aus Gesundheitsdaten sehr vieler Menschen gelernt. Wer es wiederholt abfragt, kann Rückschlüsse darauf ziehen, ob eine bestimmte Person oder Erkrankung in den Lerndaten vorkommt.
Wer weiß, welche Angaben die Risikoklasse verschlechtern, kann Gesundheitsfragen gezielt anders beantworten. Das System empfiehlt dann einen Vertrag, der bei zutreffenden Angaben anders ausgefallen wäre.
5 weitere Prüfkandidaten im typischen Aufbau
Weitere relevante Bedrohungen
Über eigenes Training oder Rückmeldungen aus dem Betrieb können manipulierte Daten in die Lerndaten gelangen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaft
- Lernt aus Ihren eigenen Daten
Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung
Wer die Kennzeichnungen in den Trainingsdaten fälscht, kann die Ergebnisse des Modells gezielt verschieben.
Steht hier wegen dieser Eigenschaft
- Lernt aus Beispielen mit richtiger Antwort
Über Trainingsdaten oder ein übernommenes Grundmodell kann das Modell versteckte Auslöser für Fehlverhalten enthalten.
Steht hier wegen dieser Eigenschaft
- Lernt aus Ihren eigenen Daten
Offenlegung sensibler Informationen
Vertrauliche Inhalte können in Antworten, im mitgegebenen Kontext oder in Protokollen auftauchen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaften
- Verarbeitet personenbezogene Daten
- Verarbeitet vertrauliche Daten
Exfiltration aus der ML-Anwendung
Schutzbedürftige Daten können über Werkzeuge, Netzverbindungen, Speicher oder Innentäter abfließen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaft
- Verarbeitet vertrauliche Daten
Je nach Aufbau Ihres Systems kommen bis zu 9 weitere hinzu. Neun Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System. Drei davon sind hier besonders wichtig und stehen deshalb oben.
Systemmerkmale und offene Fragen
Jedes Ja setzt weitere Bedrohungen auf Ihre Prüfliste, insgesamt bis zu 9. Können Sie eine Frage noch nicht beantworten, prüfen Sie die Bedrohungen mit.
- Kommt mit diesem Ja hinzu
Wie Ihr System gebaut ist
- Verändert Daten oder löst Vorgänge aus1 Bedrohung
- Optimiert eine vorgegebene Kennzahl1 Bedrohung
Wie Sie das System betreiben
- Ist für Menschen außerhalb der Organisation nutzbar5 Bedrohungen
- Nimmt Anfragen direkt über eine Schnittstelle an4 Bedrohungen
- Ist über ein Netzwerk erreichbar3 Bedrohungen
- Verursacht mit jeder Anfrage Kosten1 Bedrohung
- Teilt Rechenleistung mit anderen Kunden oder Anwendungen1 Bedrohung
- Neben KI-Diensten ohne Freigabe im Einsatz1 Bedrohung
Wie Ihr System gebaut ist
Kann das System selbst etwas verändern, etwa Daten speichern, Nachrichten senden, Buchungen auslösen oder Rechte vergeben?
Manche Versicherer nehmen Anträge mit günstigem Wert ohne weitere Prüfung an, andere legen jede Empfehlung der Risikoprüfung vor.
Wenn ja, kommt hinzu
Soll das System eine vorgegebene Kennzahl möglichst verbessern, etwa Umsatz, Auslastung oder Klicks?
Richtet der Versicherer die Schwellen an Annahmequote oder erwarteter Schadenlast aus, arbeitet das System auf ein geschäftliches Ziel hin.
Wenn ja, kommt hinzu
Wie Sie das System betreiben
Diese Fragen stellen sich bei fast jedem KI-System.
Können Personen oder Programme dem Modell direkt Anfragen stellen, zum Beispiel über eine Schnittstelle?
Vertriebs- und Antragsstrecken fragen den Wert häufig über eine Schnittstelle ab.
Wenn ja, kommt hinzu
Ist das System über ein Netzwerk erreichbar oder auf Dienste im Netz angewiesen?
Wenn ja, kommt hinzu
Zahlen Sie je Anfrage oder je Rechenzeit, sodass die Kosten mit der Nutzung steigen?
Wenn ja, kommt hinzu
Teilt sich das System Server oder Rechenleistung mit anderen Kunden oder Anwendungen?
Wenn ja, kommt hinzu
Können Menschen außerhalb Ihrer Organisation das System nutzen, auch ohne Anmeldung?
Bei einem Antrag im Internet löst jede Person, die das Formular ausfüllt, eine Bewertung aus.
Wenn ja, kommt hinzu
Nutzen Beschäftigte für diese Aufgabe auch KI-Dienste, die Ihre Organisation nicht freigegeben hat?
Wenn ja, kommt hinzu
Maßnahmen und Umsetzung
Maßnahmen zu den Prüfschwerpunkten sind direkt geöffnet. Die verlinkten Maßnahmen erläutern jeweils die Umsetzung.
PrüfschwerpunktÜbermäßiges Vertrauen in das KI-System3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktModell-Drift & -Degradation3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktPrivacy-Angriffe3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktAdversariale Eingaben2 Maßnahmen
Vergiftung der Trainingsdaten2 Maßnahmen
Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung3 Maßnahmen
Backdoor im ML-Modell2 Maßnahmen
Offenlegung sensibler Informationen3 Maßnahmen
Exfiltration aus der ML-Anwendung3 Maßnahmen
Maßnahmen gegen die übrigen Bedrohungen finden Sie auf deren Seiten im Bedrohungskatalog.
Vorschriften der KI-Verordnung
-
Art. 4: KI-Kompetenz
Für jedes KI-System Gilt seit dem 2. Februar 2025.
-
Anhang III Nr. 5 Buchst. c: Lebens- und Krankenversicherung
Bei typischem Einsatz Prüfanlass ab dem 2. Dezember 2027.
Gilt für jedes KI-System
Art. 4: KI-Kompetenz
Greift, wenn Beschäftigte oder Beauftragte KI-Systeme betreiben oder nutzen.
Gilt seit dem 2. Februar 2025.
Pflichten und Einzelheiten zu Art. 4: KI-Kompetenz
- Wer die Pflichten trägt
- Anbieter, Betreiber, Produkthersteller, Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck
Die Pflichten im Einzelnen
Kann beim üblichen Einsatz greifen
Anhang III Nr. 5 Buchst. c: Lebens- und Krankenversicherung
Greift, wenn das System für eine natürliche Person das Risiko bewertet oder den Preis bildet, etwa bei einer Risikolebensversicherung oder einer privaten Krankenversicherung.
Gilt ab dem 2. Dezember 2027.
Pflichten und Einzelheiten zu Anhang III Nr. 5 Buchst. c: Lebens- und Krankenversicherung
- Allgemein lautet die Bedingung
- Greift, wenn das System für Lebens- oder Krankenversicherungen von Personen Risiken bewertet oder Preise festlegt.
- Wer die Pflichten trägt
- Anbieter, Betreiber, Produkthersteller
Die Pflichten im Einzelnen
Ihr System im Schnellprüfer einordnen Alle Pflichten im Pflichtenkompass
Übergreifende Bedrohungen
Diese Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System, egal wofür es eingesetzt wird.
- Lieferkette: Infrastruktur
- Lieferkette: Modelle
- Lieferkette: Datensätze
- Adversariale Eingaben Prüfschwerpunkt: Adversariale Eingaben
- Unsicherer Umgang mit Modellausgaben
- Anwendungs-Schwachstellen
- Übermäßiges Vertrauen in das KI-System Prüfschwerpunkt: Übermäßiges Vertrauen in das KI-System
- Modell-Drift & -Degradation Prüfschwerpunkt: Modell-Drift & -Degradation
- Middleware-Exploits (Angriffe auf AI-Frameworks)
Abweichende Systemmerkmale
16 weitere Fragen ansehen
Trifft eine dieser Fragen bei Ihrem System doch zu, kommen die genannten Bedrohungen hinzu.
Schreibt das System eigene Texte, etwa Antworten, Entwürfe oder Zusammenfassungen?
Das System gibt einen Risikowert oder eine Risikoklasse aus, keinen Text.
Wenn ja, kommt hinzu
Erzeugt oder verändert das System Bilder, Töne, Stimmen oder Videos?
Wenn ja, kommt hinzu
Schreibt oder gestaltet das System auf freie Anfrage neue Inhalte, die Menschen direkt lesen, sehen oder hören? Übersetzen, Vorlesen und Abschreiben zählen nicht.
Wenn ja, kommt hinzu
Kann man dem System in normaler Sprache Aufträge geben, die es dann ausführt?
Das Modell verarbeitet Antragsangaben und nimmt keine Aufträge in normaler Sprache entgegen.
Wenn ja, kommt hinzu
Sucht das System in einer eigenen Sammlung von Dokumenten oder Datensätzen nach passenden Inhalten?
Wenn ja, kommt hinzu
Formuliert das System seine Antwort aus gefundenen Dokumenten?
Wenn ja, kommt hinzu
Nutzt das System ein Begriffsnetz (Wissensgraph), in dem Begriffe und ihre Beziehungen gespeichert sind?
Wenn ja, kommt hinzu
Merkt sich das System Inhalte aus früheren Gesprächen oder Aufgaben und nutzt sie später wieder?
Wenn ja, kommt hinzu
Ruft das System selbst andere Programme, Schnittstellen oder Suchdienste auf, auch wenn es dort nur liest?
Wenn ja, kommt hinzu
Legt das System seine nächsten Arbeitsschritte selbst fest, je nachdem, was vorher herauskam?
Wenn ja, kommt hinzu
Gibt das System Aufgaben an andere KI-Agenten weiter oder übernimmt es deren Ergebnisse?
Wenn ja, kommt hinzu
Ist das System über das Model Context Protocol (MCP) an Werkzeuge oder Datenquellen angebunden?
Wenn ja, kommt hinzu
Liegen Dokumente mehrerer Kunden, Abteilungen oder Berechtigungsgruppen im selben Suchspeicher?
Wenn ja, kommt hinzu
Verarbeitet das System mehrere Arten von Eingaben zusammen, etwa Text mit Bild oder Sprache?
Wenn ja, kommt hinzu
Erzeugt das System Programmcode, Skripte oder Datenbankabfragen, die weiterverwendet werden?
Wenn ja, kommt hinzu
Führt das System selbst Programme, Skripte oder Befehle aus?
Wenn ja, kommt hinzu
Quellen
- Rechtsakt, Norm oder Standard
KI-Verordnung, Anhang III Nr. 5 Buchst. c
Die Verordnung nennt KI-Systeme für die Risikobewertung und Preisbildung in der Lebens- und Krankenversicherung natürlicher Personen ausdrücklich in Anhang III.
- Behörde, Gericht oder Parlament
EIOPA, Artificial Intelligence Governance Principles, Juni 2021
Die europäische Versicherungsaufsicht behandelt Tarifierung und Risikoprüfung als Einsatzfeld von KI.
- Behörde, Gericht oder Parlament
BaFin, Fachartikel zu KI bei Banken und Versicherern, 1. August 2024
Die BaFin nennt diesen Einsatz als einen der Fälle, die die KI-Verordnung in Anhang III aufführt.
- Behörde, Gericht oder Parlament
Nach Angabe der BaFin setzen Versicherer KI in Preisgestaltung und Risikoprüfung bisher selten ein.
- Fachstudie
Maier, Carlotto, Sanchez, Balogun, Merritt (MassMutual Data Science), Transforming Underwriting in the Life Insurance Industry, IAAI-19, AAAI 2019 Nach Angabe des Betreibers
Datenwissenschaftler von MassMutual beschreiben ein Sterblichkeitsmodell, das aus den Anträgen von fast einer Million Menschen gelernt hat und Anträge automatisch prüft.
- Behörde, Gericht oder Parlament
NAIC, Insurance Topics: Accelerated Underwriting
Laut US-Versicherungsaufsicht nutzen Versicherer zunehmend externe Daten, Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen. Sie verlangt Prüfungen auf unfaire Diskriminierung.
Verwandte Anwendungsfälle
Ebenfalls im Einsatzgebiet Banken und Versicherungen
- Kreditscoring und BonitätsprüfungAus Zahlungs- und Kundendaten schätzt ein Modell, wie wahrscheinlich eine Person ihre Raten zahlt, und bestimmt so mit, ob und zu welchen Bedingungen sie einen Kredit bekommt.
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Oft zusammen eingesetzt mit
Stand: 30. September 2026. Regelwerk der Prüfliste in Fassung 0.3.2, Bedrohungskatalog in Fassung 2026.10.24.2. Wie diese Seiten aufgebaut sind