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Thema Digitalisierung (© unsplash)

Digitalisierung

Versicherer sind digital - genau wie ihre Kund-/innen. Egal, ob es um die Produkte, den Vertrieb oder die Schadenabwicklung geht. Die Digitalisierung von Versicherungen orientiert sich immer am Nutzen für die Versicherten. Guten Schutz vor der immer weiter zunehmenden Cyberkriminalität bieten spezielle Präventions- und Versicherungslösungen. Dossiers, Beiträge und Publikationen informieren auf dieser Seite über das Thema Digitalisierung.

Publikationen

Unsere GDV-Publikationen geben Ihnen einen noch detaillierten Einblick in thematisch relevante Inhalte.

Unsere Positionen zur Digitalisierung

  • Cybersicherheit

    Cyberkriminalität ist die dunkle Seite der Digitalisierung und hat sich zu einer ernsten Bedrohung für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft entwickelt. Um die IT-Sicherheit wirksam zu stärken, ist eine Kooperation aller Akteure erforderlich. Die Ampelkoalitionäre haben dafür vielfältige Ansätze entwickelt – von der Verpflichtung staatlicher Stellen, Sicherheitslücken beim Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik zu melden, bis hin zur Unterstützung mittelständischer Unternehmen bei Digitalisierung und IT-Sicherheit.   

    Die Versicherungswirtschaft ist für das Erreichen dieser Ziele ein starker Partner: Sie engagiert sich intensiv im Kampf gegen Cyberkriminalität und sensibilisiert insbesondere mittelständische Unternehmen für die Gefahren aus dem Netz. Versicherer verbessern die Cyber-Abwehr der Wirtschaft, indem sie die IT-Sicherheit ihrer Kunden prüfen, auf Sicherheitslücken hinweisen und – falls notwendig – Verbesserungen einfordern. So tragen die Versicherer dazu bei, den Standort Deutschland und jeden hier tätigen kleinen und mittelständischen Unternehmer zu stärken. 

    Weitere Informationen finden Sie in unserem Dossier.

  • Datenökonomie

    Digitalisierte Daten sorgen für Wertschöpfung und Wohlstand. Versicherer gehen entlang ihrer Wertschöpfungskette mit vielen Daten um, weil sie Risiken richtig einschätzen, entsprechende Angebote entwickeln und im Schadensfall schnell Hilfe leisten wollen.

    Die Förderung von Dateninfrastrukturen, wie von der Ampelkoalition vereinbart, ist dabei ein richtiges Ziel. Ebenso richtig ist, den Zugang zu Daten öffentlicher Stellen (Open Data) zu verbessern. Dabei müssen Vertrauen und Sicherheit im Einklang mit Effizienz und Anwenderfreundlichkeit im Vordergrund stehen. Sonst verlieren datenbasierte Geschäftsmodelle europäischer Unternehmen im Wettbewerb gegenüber amerikanischen Tech-Anbietern und chinesischen Staatskonzernen. 

    Weitere Informationen:

  • Datenschutz

    Ein innovationsfreundliches Datenschutzrecht ist Voraussetzung für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Hohe Standards des Schutzes personenbezogener Daten und die Souveränität der Verbraucher über ihre Daten müssen mit praxistauglichen Möglichkeiten ausbalanciert werden. Die bisherigen Erfahrungen mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zeigen, dass diese Balance noch nicht in allen Bereichen gelungen ist. Damit die DSGVO ihrer Rolle als internationale Standardsetzung auch in Zukunft gerecht werden kann, sollte die nächste Evaluierung zum Anlass genommen werden, bestehende Hindernisse zu beseitigen. Es muss rechtssicher möglich sein, Daten zum Training von KI zu nutzen. Vollautomatisierte Entscheidungen, die im Interesse der Kunden schnelle Vertragsabschlüsse und eine rasche Schadenregulierung ermöglichen, dürfen nicht an datenschutzrechtlichen Hürden scheitern. Das Ziel der Bundesregierung, ein ambitioniertes Abkommen für einen rechtssicheren Datentransfer auf europäischem Schutzniveau mit den USA zu erreichen, sollte hohe Priorität haben.

  • Künstliche Intelligenz

    Nicht jeder Algorithmus ist gleich schon künstliche Intelligenz (KI). Die Definition von KI ist für den Anwendungsbereich künftiger Regulierung entscheidend. Um zukunftssicher zu sein, sollte die Definition nur KI-spezifische Konzepte und keine bekannten mathematischen Methoden, zum Beispiel lineare Modelle oder statistische Methoden, umfassen. Algorithmen, die keine Form des maschinellen Lernens oder der Selbstoptimierung enthalten, sollten nicht unter die KI-Regulierung fallen.

    Der Einsatz von künstlicher Intelligenz setzt das Vertrauen aller Beteiligten voraus. KI-Systeme zur Prämienberechnung, Risikozeichnung und Schadenregulierung im Versicherungsbereich unterliegen strikten Vorgaben durch allgemeine Gesetze sowie dem strengen Regulierungsrahmen für Finanzdienstleistungen. Ebenso genügen sie den Ansprüchen der Kundinnen und Kunden an einen vertrauenswürdigen Umgang mit ihren Daten. Daten- und IT-Sicherheit und Datenschutz sind selbstverständlich für die datenbasierten Geschäftsmodelle der Versicherer. 

    Bestehende gesetzliche Regelungen zum Datenschutz, zum Verbraucherschutz, dem Schutz gegen unlautere Geschäftspraktiken und dem Schutz vor Diskriminierung gelten auch im Bereich der KI, denn sie sind technologieneutral. Ergänzende Regulierung sollte nur für hoch-riskante KI-Anwendungen in Betracht gezogen werden. Entscheidend ist die korrekte Abgrenzung zwischen nicht- und hoch-riskanten KI-Anwendungen. Die Einordnung von Sektoren als hochriskant sollte nach nachvollziehbaren Kriterien und nicht pauschal erfolgen. Der Versicherungsbereich ist aufgrund der bestehenden und technologieneutralen Regulierung kein hochriskanter Sektor. Daher ist auch das Bekenntnis der Ampelkoalition richtig, bei den Verhandlungen zum Artificial Intelligence Act der EU „auf einen mehrstufigen risikobasierten Ansatz zu setzen und eine innovationshemmende ex-ante-Regulierung vermeiden“ zu wollen.

    Weitere Informationen finden Sie im Dossier

  • Smart-Home

    Die Versicherer setzen sich dafür ein, die Menschen in einem besonders sensiblen Raum besser zu schützen – in ihrem Zuhause. Dafür müssen die Cyberrisiken von Smart-Home-Geräten wirksam und effektiv begrenzt werden. Alle Hersteller sollten daher verpflichtet werden, für eine feste Laufzeit Sicherheitsupdates automatisch auf die Geräte zu laden und den Ablauf des Supportzeitraums auf den Geräten klar zu kennzeichnen.

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