Responsible AI in Versicherungen: Risiko senken, Vertrauen stärken

Künstliche Intelligenz bringt der Finanzbranche jedes Jahr zusätzliche Wertschöpfung in Billionenhöhe – McKinsey schätzt das Potenzial generativer KI auf 2,6 bis 4,4 Billionen US‑Dollar jährlich. Gleichzeitig reicht ein einzelner unfairer Algorithmus, um das Vertrauen von Millionen Kund:innen zu zerstören und die Aufsicht auf den Plan zu rufen.

Genau hier liegt das Dilemma für Banken und Versicherungen: Ohne KI geht es in der Produktentwicklung, im Underwriting, im Schadenmanagement und im Vertrieb nicht mehr. Aber unkontrollierte KI ist für regulierte Finanzinstitute ein massives Reputations‑, Rechts‑ und Geschäftsrisiko. Verantwortliche KI – Responsible AI – ist daher keine Imagefrage, sondern eine klare Business- und Compliance-Priorität.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Versicherer und Banken in Österreich und der DACH-Region KI verantwortungsvoll einsetzen können, welche regulatorischen Anforderungen bis 2026 (EU AI Act) auf sie zukommen – und wie sich das alles ganz pragmatisch in bestehende Governance-Strukturen integrieren lässt.

Was Responsible AI im Versicherungsalltag wirklich bedeutet

Responsible AI bedeutet im Kern: KI-Systeme treffen nachvollziehbare, faire und gesetzeskonforme Entscheidungen, die die Grundrechte der Menschen achten. Für Versicherungen und Banken heißt das konkret:

• keine diskriminierenden Prämien oder Ablehnungen,
• volle Nachvollziehbarkeit bei Pricing, Scoring und Empfehlungen,
• Datenschutz nach DSGVO und künftig KI-Risikomanagement nach EU AI Act,
• klare Verantwortlichkeiten – Menschen bleiben in der Verantwortung, nicht die Modelle.

In der Praxis geht es weniger um schöne Prinzipien auf PowerPoint, sondern um sehr operative Fragen:

• Wer genehmigt neue Modelle und Modell-Updates?
• Wie werden Trainingsdaten geprüft und Versionen dokumentiert?
• Wie lässt sich ein Pricing- oder Scoring-Modell einem Kunden oder der FMA erklären?
• Was passiert, wenn ein Modell „aus der Spur läuft“ – wer darf abschalten, wer informiert Kund:innen?

Wer diese Fragen sauber beantwortet, reduziert nicht nur regulatorische Risiken. Er verbessert auch Vertrauen, Konversionsraten und Cross-Selling-Erfolg, weil Empfehlungen für Kund:innen nachvollziehbar und fair wirken.

Der Apple-Card-Fall: Was passieren kann, wenn KI zur Black Box wird

Der wohl bekannteste Fall von KI-Bias im Finanzbereich stammt aus dem Jahr 2019: die Apple Card. Die Kreditkarte wurde gemeinsam mit Goldman Sachs ausgegeben – und schnell zum Negativbeispiel, wie man KI nicht einführt.

• Ein bekannter Tech-Unternehmer erhielt ein Kreditlimit, das 20‑mal höher war als das seiner Frau – obwohl beide gemeinsame Finanzen hatten und sie eine bessere Bonität vorweisen konnte.
• Apple-Mitgründer Steve Wozniak berichtete öffentlich, sein Limit sei 10‑mal höher als das seiner Ehefrau, bei identischen Vermögensverhältnissen.
• Die New Yorker Finanzaufsicht leitete eine Untersuchung ein, weil das Ergebnis – unabhängig von der Intention – wie Geschlechterdiskriminierung wirkte.

Der Fall zeigt drei zentrale Probleme, die auch österreichische Versicherungen direkt betreffen:

1. Verdeckte Diskriminierung durch Proxy-Variablen
   Selbst wenn sensible Merkmale wie Geschlecht „verboten“ werden, können andere Variablen (historische Daten, Erwerbsbiografien, Kauf- und Nutzungsverhalten) alte Ungleichheiten reproduzieren. Wer nur auf technische Fairness-Metriken schaut, übersieht schnell strukturelle Verzerrungen.

2. Fehlende Erklärbarkeit
   Weder Apple noch Goldman Sachs konnten überzeugend erklären, warum die Limits so unterschiedlich waren. Für Kund:innen, Medien und Aufsicht ist das ein rotes Tuch. In Europa werden solche Fälle unter AI Act, DSGVO und Diskriminierungsrecht noch schärfer bewertet.

3. Unklare Verantwortung
   „Der Algorithmus hat entschieden“ ist für Aufsichtsbehörden kein Argument. Es zählt, ob das Institut die Wirkung seiner Modelle versteht, laufend überwacht und korrigiert.

Für Versicherer heißt das: Ein KI-basiertes Pricing oder Underwriting, das sich nicht erklären lässt, ist mittelfristig nicht haltbar – egal wie präzise das Modell technisch ist.

Die vier zentralen Säulen von Responsible AI

Verantwortliche KI im Versicherungs- und Bankenumfeld lässt sich gut entlang von vier Säulen strukturieren. Jede davon lässt sich operativ in Prozesse, Tools und Kennzahlen übersetzen.

1. Transparenz und Erklärbarkeit

Transparenz heißt: Fachbereiche, Management, Kund:innen und Aufsicht verstehen, warum ein System genau diese Entscheidung vorschlägt.

Praktisch bedeutet das:

• Einsatz erklärbarer Modelle (z.B. gradient boosting mit Explainability-Layer statt reiner Deep-Learning-Blackbox im Massengeschäft),
• Model Cards und Dokumentation: Zweck, Trainingsdaten, Limitationen, bekannte Bias-Risiken,
• Erklärungen auf Fachebene: „Ihr Kfz-Tarif liegt höher, weil Schadenfrequenz, Fahrzeugalter und Regionalklasse im Vergleich zum Durchschnitt erhöht sind.“

Gut gemachte Erklärbarkeit hat zwei Bonus-Effekte:

• Berater:innen fühlen sich sicherer, weil sie Entscheidungen begründen können.
• Kund:innen akzeptieren auch höhere Prämien eher, wenn die Gründe transparent und plausibel sind.

2. Fairness und Nicht-Diskriminierung

Fairness ist kein „Nice-to-have“, sondern in Europa rechtlich verpflichtend. Unfaire Modelle sind nicht nur ein Reputationsproblem, sondern können direkt zu aufsichtsrechtlichen Maßnahmen und Klagen führen.

Für Versicherungen heißt das:

• Explizite Fairness-Kriterien festlegen (z.B. keine systematisch schlechtere Behandlung bestimmter Gruppen, sofern nicht objektiv begründbar),
• fairness-sensible Variablen identifizieren: Geschlecht, Alter, Herkunft, Behinderung, usw.,
• Fairness-Tests vor Produktivsetzung und regelmäßig im Betrieb (A/B-Vergleiche, Disparate Impact, Equal Opportunity),
• Human-in-the-Loop bei heiklen Entscheidungen: Ablehnung, Kündigung, Tariferhöhung.

Ein praktischer Ansatz, den ich in vielen Häusern sehe: Fairness-Gates im Modellfreigabeprozess. Kein Modell geht live, ohne dass Fairness-Metriken und Gegenmaßnahmen dokumentiert und freigegeben sind.

3. Datenschutz und IT-Sicherheit

Ohne sauberen Datenschutz gibt es keine verantwortliche KI. Versicherer sitzen auf extrem sensiblen Daten: Gesundheitsinformationen, Unfallhistorien, finanzielle Situation, Familiensituation.

Responsible AI erfordert hier:

• DSGVO-konforme Datennutzung (Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Löschkonzepte),
• Datensparsamkeit: nur Daten verwenden, die wirklich notwendig und fachlich begründbar sind,
• Pseudonymisierung/Anonymisierung für Trainingsdaten,
• Informationssicherheit nach anerkannten Standards (z.B. ISO/IEC 27001) mit klaren Rollen und Prozessen.

Unternehmen, die bereits ISO 27001-zertifiziert sind oder DORA-Anforderungen umsetzen, haben einen Startvorteil: Viele Mechanismen (Incident Management, Zugriffskontrolle, Logging) lassen sich für KI-Governance direkt nutzen.

4. Accountability – klare Verantwortung statt „Algorithmus war’s“

Responsible AI funktioniert nur, wenn Verantwortung eindeutig zugeordnet ist. Ohne klare Rollen versandet jede KI-Governance.

Was sich bewährt:

• AI Governance Board mit Fachbereich, Risk, Compliance, IT und Data Science,
• Verbindliche Policies: Wer darf Modelle bauen, testen, freigeben, ändern?
• Lifecycle-Management: Monitoring, Retraining, Rollback-Pläne,
• Eskaltionswege: Was passiert bei Verdacht auf Bias, Datenleck oder Fehlentscheidungen?

Der entscheidende Punkt: Ein Modell ist nie „fertig“. Es ist ein Produkt, das über Jahre gemanagt werden muss – technisch, fachlich und rechtlich.

Chancen und typische Fallstricke in Versicherungen und Banken

Richtig eingesetzt, verbessert KI zentrale Kennzahlen in Versicherungen und Banken messbar:

• Schadenmanagement: Automatisierte Erstregulierung, schnellere Entscheidungen, geringere Verwaltungskosten.
• Vertrieb & Beratung: Personalisierte Produktempfehlungen, Next-Best-Action, höhere Abschlussquoten.
• Risiko & Fraud: Bessere Erkennung von Betrugsfällen, präzisere Risikomodelle, stabilere Combined Ratio.

Die größten Fallstricke liegen erfahrungsgemäß an drei Stellen:

1. Altdaten ungeprüft weiterverwenden
   Historische Daten spiegeln stets historische Ungleichheiten. Wer diese Datensätze 1:1 als Trainingsbasis nimmt, importiert alte Diskriminierung in neue Modelle.

2. Piloten ohne Governance „durchwinken“
   „Ist ja nur ein POC“ – bis der POC plötzlich im Live-Betrieb landet, ohne Risiko-Assessment, Dokumentation, Monitoring. Genau dort entstehen die heiklen Fälle.

3. Technikdominanz ohne Fach- und Compliance-Einbindung
   Data-Science-Teams sind schnell, Fachbereiche und Compliance langsamer eingebunden – das rächt sich. Spätestens bei der FMA-Prüfung oder bei Kundenbeschwerden braucht es eine saubere Linie über alle Funktionen hinweg.

Wer Responsible AI ernst nimmt, adressiert diese Punkte früh – und schafft damit auch intern Vertrauen in KI-Projekte.

So bauen Versicherer eine praxisnahe Responsible-AI-Governance

Responsible AI klingt abstrakt, lässt sich aber in wenigen, klaren Schritten in die Praxis überführen. Ein mögliches Vorgehen für österreichische Versicherer und Banken:

1. Bestandsaufnahme und Risikoklassifizierung

• Welche KI- oder Advanced-Analytics-Modelle sind bereits im Einsatz (Scoring, Pricing, Empfehlungen, Fraud, Chatbots)?
• Welche davon gelten nach EU AI Act voraussichtlich als Hochrisiko-Systeme (z.B. Kreditwürdigkeitsprüfung, Beschäftigtenüberwachung)?
• Wo fehlen heute Erklärbarkeit, Dokumentation oder Fairness-Tests?

Ergebnis sollte eine Risikolandkarte sein – mit klarer Priorisierung, wo Handlungsbedarf am größten ist.

2. Richtlinien und Rollen definieren

• AI Policy erstellen: Grundprinzipien, Mindestanforderungen, Freigabeprozesse,
• Rollen klären: Model Owner, Data Owner, AI Risk Officer, Governance Board,
• Schnittstellen zu bestehenden Gremien (Risikokomitee, Produktfreigabe, IT-Security-Board) festlegen.

Wichtig ist, nicht alles neu zu erfinden, sondern KI-Governance in bestehende Second-Line- und Third-Line-Funktionen einzubetten.

3. Technische und organisatorische Guardrails einführen

• Standardisierte Dokumentation (z.B. Model Cards, Data Sheets),
• Tooling für Monitoring & Bias Detection,
• Testumgebungen mit Produktivnähe, inklusive „Shadow Mode“ vor Rollout,
• Human-in-the-Loop bei kritischen Entscheidungen.

Gut funktioniert ein Stufenmodell: Je höher das Risiko (z.B. hochregulierte Kredit- oder Versicherungsentscheidungen), desto strenger die Anforderungen an Tests, Erklärbarkeit und menschliche Kontrolle.

4. Schulung und Kultur

Responsible AI ist kein reines Data-Science-Thema. Vertrieb, Produktmanagement, Schaden, Recht & Compliance müssen mitziehen.

Sinnvolle Maßnahmen:

• Trainings für Fachbereiche: Was kann KI, was nicht? Wie lese ich Erklärungen? Wie erkenne ich Bias?
• Awareness-Formate im Management: Business- und Reputationswirkung von KI-Fehlentscheidungen,
• Austauschformate (Foren, Communities of Practice) mit Fokus auf konkrete Use Cases in Versicherung und Banking.

Unternehmen, die KI von Beginn an als interdisziplinäres Thema behandeln, bekommen bessere Modelle – und schnelleres Buy-in im Haus.

Blick nach vorn: EU AI Act, FMA-Erwartungen und Wettbewerbsvorteil

Der EU AI Act wird ab voraussichtlich 2026 vollständig anwendbar sein. Für Banken und Versicherungen in Österreich bedeutet das:

• Hochrisiko-KI-Systeme (z.B. Kredit-Scoring, bestimmte HR-Tools) unterliegen strengen Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation, Transparenz und Aufsicht.
• Verstöße können – ähnlich wie bei der DSGVO – zu hohen Geldbußen führen.
• Institute, die früh in Responsible-AI-Strukturen investieren, werden Audit-fester und vermeiden teure Ad-hoc-Projekte.

Der vielleicht wichtigste Punkt: Responsible AI ist ein Wettbewerbsvorteil. Versicherer, die KI klar und fair erklären können, gewinnen schneller Vertrauen – bei Kund:innen, Vertriebspartner:innen, Aufsicht und Mitarbeitenden.

Wer heute damit beginnt,

• seine Modelle zu inventarisieren,
• Governance und Verantwortlichkeiten zu klären,
• Transparenz- und Fairness-Mechanismen einzubauen,

schafft die Basis, um KI-Anwendungen breit auszurollen – ohne ständig die Notbremse ziehen zu müssen.

Wenn Sie KI in Ihrem Versicherungs- oder Bankhaus skalieren wollen und dabei Wert auf Fairness, Transparenz und Compliance legen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Responsible AI strukturiert anzugehen.