Automatisierte Antragsprüfung: Wo Algorithmen in der Versicherung entscheiden

Wer heute einen Versicherungsantrag stellt, durchläuft mehrere Prüfschritte, von denen einige ohne menschliche Beteiligung ablaufen. Dokumente werden ausgelesen, Angaben gegen Regelwerke geprüft, Fälle nach Risiko sortiert. Für Standardfälle verkürzt das die Bearbeitung von Wochen auf Stunden.

Interessant wird es an den Rändern, also dort, wo ein Antrag nicht in das Muster passt. Genau dort zeigt sich, wie gut ein System gebaut ist.

Was hinter der Automatisierung steckt

Der größte Teil ist keine künstliche Intelligenz im engeren Sinn, sondern Regelwerk. Wenn ein Wert über einer Schwelle liegt, wird geprüft, sonst nicht. Solche Systeme sind nachvollziehbar und lassen sich begründen.

Dazu kommen Modelle, die aus historischen Daten lernen, welche Fälle problematisch wurden. Sie sind treffsicherer bei der Sortierung und schwerer zu erklären, weil ihre Entscheidung nicht aus einer einzelnen Regel folgt, sondern aus einer Gewichtung vieler Merkmale.

Der blinde Fleck heißt Datengrundlage

Ein Modell kennt nur, was in den Trainingsdaten vorkam. Neue Berufsbilder, neue Behandlungsformen und veränderte Lebensläufe sind dort unterrepräsentiert. Ein Antrag, der von der Historie abweicht, landet deshalb systematisch in der Prüfung, selbst wenn er unproblematisch ist. Wer eine Vorerkrankung mitbringt, kann über eine anonyme Risikovoranfrage vorab klären, wie Versicherer den Fall einschätzen.

Das ist kein Fehler des Modells, sondern seine Funktionsweise. Problematisch wird es, wenn diese Sortierung als Urteil gelesen wird statt als Hinweis, genauer hinzusehen.

Rechte der Antragstellenden

Bei Entscheidungen, die ausschließlich automatisiert ergehen und erhebliche Auswirkungen haben, bestehen nach europäischem Datenschutzrecht besondere Anforderungen. Dazu gehören das Recht auf Eingreifen einer Person, das Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts und das Recht, die Entscheidung anzufechten. Für die Leistungserbringung aus Versicherungsverträgen enthält § 37 des Bundesdatenschutzgesetzes ergänzende Sonderregeln.

In der Praxis heißt das: Wer eine Ablehnung erhält, kann eine menschliche Überprüfung verlangen. Ob eine Entscheidung tatsächlich vollautomatisiert erging, ist von außen allerdings selten erkennbar.

Was sich für Kundinnen und Kunden ändert

Die Bearbeitung wird schneller und die Rückfragen präziser. Gleichzeitig steigt die Bedeutung vollständiger und widerspruchsfreier Angaben, weil Abweichungen automatisch auffallen. Eine unklare Formulierung, die früher in einem Telefonat geklärt wurde, führt heute zur Aussteuerung.

Wie solche Systeme technisch aufgebaut sind und wo ihre Grenzen liegen, behandelt DigitalBrainstorming aus Schweizer Perspektive, mit Beiträgen zu Modellen, Automatisierung und deren Einsatz in Unternehmen.

Die Frage der Erklärbarkeit

Regulatorisch und praktisch entscheidend ist, ob sich eine Entscheidung begründen lässt. Für einfache Regelwerke ist das trivial. Für lernende Modelle gibt es Verfahren, die zumindest angeben, welche Merkmale den Ausschlag gaben.

Vollständige Erklärbarkeit erreichen sie nicht. Deshalb setzen viele Häuser Modelle zur Sortierung ein und lassen die eigentliche Entscheidung durch Menschen treffen, die den Hinweis nutzen, ohne ihm folgen zu müssen.

Was Beschäftigte davon merken

Die Routinefälle verschwinden aus dem Arbeitsvorrat. Übrig bleiben die schwierigen, und das verändert das Anforderungsprofil. Sachbearbeitung wird anspruchsvoller, weil sie nur noch dort stattfindet, wo Standardlogik nicht greift.

Das ist fachlich reizvoll und zugleich belastend, weil die Abwechslung zwischen einfachen und komplizierten Vorgängen wegfällt. Häuser, die das einplanen, verteilen Aufgaben anders als solche, die nur Stellen einsparen.

Für Antragstellende bleibt der praktische Rat unverändert: Angaben vollständig und widerspruchsfrei machen, Unterlagen im geforderten Format einreichen und bei einer Ablehnung nach der Begründung fragen. Wer nachvollziehen kann, an welchem Punkt die Prüfung hängt, kommt meist schneller weiter als über eine allgemeine Beschwerde.

Häufige Fragen

Entscheiden Algorithmen über Versicherungsanträge?

Bei Standardfällen häufig ja, allerdings meist über Regelwerke. Lernende Modelle werden überwiegend zur Sortierung eingesetzt, die endgültige Entscheidung trifft in der Regel eine Person.

Welche Rechte habe ich bei einer automatisierten Ablehnung?

Bei ausschließlich automatisierten Entscheidungen mit erheblicher Wirkung besteht nach europäischem Datenschutzrecht ein Anspruch auf menschliche Überprüfung, auf Darlegung des eigenen Standpunkts und auf Anfechtung.

Warum wird mein Antrag zur Prüfung ausgesteuert?

Meist weil er von den Mustern der Vergangenheit abweicht. Neue Berufsbilder oder ungewöhnliche Lebensläufe fallen auf, ohne dass daraus ein Problem folgen muss.