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Datenethik in der Versicherungsbranche vor dem Hintergrund von Big Data, Data Analytics und künstlicher Intelligenz

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Lange Zeit waren die Big-Data-Analyse und die KI-Forschung wissenschaftliche Disziplinen ohne praktische Relevanz, deren Modelle aufgrund zu langsamer Computer und wenig geeigneter Speichermedien als nicht umsetzungsfähig galten. Das Überwinden jener technischen Hürden führte indes zu einer gigantischen „Inwertsetzung“ von Datenmengen und verändert auch die Versicherungsbranche sowie die Rolle, die Daten innerhalb der Assekuranz spielen. So bieten Big Data und KI unter anderem die Möglichkeit, versicherungstechnische Lösungen für die Kfz-Nutzung oder die datengesteuerte Gesundheitsversorgung zu optimieren, zu konzipieren und das Leben der Versicherungsnehmer spürbar sicherer, gesünder und komfortabler zu gestalten. Nach den jüngsten technischen Fortschritten besteht jedoch ein Vakuum zwischen dem, was durch Big Data und KI möglich ist, und dem, was gesetzlich erlaubt ist. In diesem Raum werden die Fragen nach dem ethisch Akzeptablen aufgeworfen, was Versicherern sowohl Chancen als auch Risiken eröffnet. Wem also sollen personenbezogene Daten anvertraut werden? Welche Bedeutung messen Versicherer Grundwerten wie Privatsphäre, Selbstbestimmung und Transparenz in einer digitalen Welt zu? Und welche Auswirkungen haben Big Data und KI auf die Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten der Assekuranz sowie ihrer Rolle innerhalb unserer Gesellschaft? Das Buch diskutiert die Frage, wie ein ethischer Umgang mit Daten Versicherungsunternehmen dabei unterstützen kann, eine zukunftsweisende Wertepositionierung und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen. Dabei führt das Werk von grundsätzlichen Überlegungen der Datenethik hin zu konkreten Problemfeldern für Versicherer und schließt mit der Skizzierung ausgewählter Handlungsempfehlungen zur praktischen Umsetzung. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende der Versicherungswissenschaften als auch an interessierte Praktiker.

Anbieter: Thalia DE
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Stand:25.05.2024
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