Wie Python und KI die Rolle des Aktuariats neu definieren
Steigende Lizenzkosten treffen auf Open-Source-Technologien und generative KI. Dadurch entstehen neue Optionen für den Aufbau aktuarieller Anwendungen. Die eigentliche Veränderung betrifft jedoch nicht nur die Technologie, sondern die Rolle des Aktuariats selbst.
Aktuariat neu gedacht : Mehr Unabhängigkeit durch Python und KI
Als Aktuar:innen beobachten wir seit Jahren einen kontinuierlichen Anstieg der Lizenzkosten für spezialisierte Softwarelösungen. Gleichzeitig werden die Anforderungen an Transparenz, Automatisierung und Flexibilität immer größer. Deshalb stellt sich zunehmend die Frage: Muss jede aktuarielle Berechnung zwingend in einer proprietären Software erfolgen?
Die Open-Source-Programmiersprache Python hat sich in den vergangenen Jahren zu einem leistungsfähigen Werkzeug für Aktuare und Aktuarinnen entwickelt. Mit einer Vielzahl spezialisierter Bibliotheken lassen sich heute zahlreiche aktuarielle Modelle, Analysen und Prozesse auf einer offenen und kosteneffizienten Plattform umsetzen.
Mit generativer KI erhält diese Entwicklung zusätzliche Dynamik: Während Python die Abhängigkeit von teurer Spezialsoftware reduziert, beschleunigt KI den Aufbau entsprechender Lösungen erheblich. Codegenerierung, Dokumentation, Testfallerstellung und Datenanalyse können heute weitgehend KI-gestützt erfolgen. Dadurch sinkt der technische Aufwand für Aufbau und Weiterentwicklung aktuarieller Anwendungen. Gleichzeitig rücken fachliche Entscheidungen, Modellverständnis und die Nachvollziehbarkeit und Steuerung von Ergebnissen stärker in den Mittelpunkt der aktuariellen Arbeit.
Es geht daher nicht mehr allein darum, ob Python aktuarielle Systeme ersetzen kann.
Entscheidend ist vielmehr, welche aktuariellen Fähigkeiten Versicherer künftig selbst kontrollieren und welche sie weiterhin über spezialisierte Software beziehen möchten.
Die neue Rolle des Aktuars
Python und KI werden die aktuarielle Arbeit nicht ersetzen. Der Fokus des Aktuars verschiebt sich jedoch von der Bedienung von Werkzeugen hin zur Gestaltung, Validierung und Steuerung fachlicher Modelle. Für Aktuar:innen eröffnet sich damit die Chance, ihre Rolle noch stärker als fachliche Steuerungs- und Governance-Funktion wahrzunehmen.
Früher
- Nutzer:innen von aktuarieller Spezialsoftware
- Parametrisierung vorhandener Modelle
- Durchführung von Berechnungen
Heute und zukünftig
- Architekt:in fachlicher Modelle
- Validierender von KI-generiertem Code
- Verantwortlich für Governance und Modellrisiken
- Brücke zwischen Versicherungsmathematik, Data Science und IT
Aktuar:innen übernehmen damit eine zentrale Rolle bei der Einführung und dem Einsatz von KI. Sie verbinden analytische Fähigkeiten, fachliches Know-how, Governance-Anforderungen und Geschäftsverständnis mit den Möglichkeiten neuer Technologien.
Der Weg zur Python-basierten Zielarchitektur
Die Frage ist jedoch nicht nur, welche Rolle Aktuar:innen künftig einnehmen, sondern auch, wie sich entsprechende Lösungen in der Praxis aufbauen und in bestehende Softwarelandschaften integrieren lassen. So könnte die Vorgehensweise zur schrittweisen Ablösung aktuarieller Software mit KI aussehen:
Identifikation geeigneter Anwendungsfälle
Zu Beginn gilt es, Prozesse mit hohen Lizenzkosten und gleichzeitig überschaubarem Migrationsrisiko zu identifizieren. KI unterstützt bei der Analyse bestehender Prozesse, Programmcodes und Dokumentationen. Dadurch lassen sich Quick Wins identifizieren, also Anwendungsfälle, die sich mit überschaubarem Aufwand migrieren lassen und gleichzeitig einen spürbaren wirtschaftlichen Nutzen bieten.
Aufbau einer Python-basierten Daten- und Modellierungsumgebung
Generative KI kann Python-Code erzeugen, Schnittstellen entwickeln, Datenmodelle vorschlagen und Prototypen erstellen. Dadurch lassen sich viele Aufgaben deutlich schneller umsetzen als noch vor wenigen Jahren. Was früher Wochen dauerte, lässt sich teilweise in Tagen umsetzen.
Paralleler Betrieb zur Validierung der Ergebnisse
Im Parallelbetrieb werden die Ergebnisse des neuen und des bestehenden Systems miteinander verglichen. KI analysiert Abweichungen zwischen Alt- und Neusystem, generiert Testfälle und identifiziert Auffälligkeiten. Die fachliche Bewertung der Ergebnisse verbleibt jedoch beim Aktuariat.
Implementierung von Governance-, Dokumentations- und Teststandards
Nachvollziehbarkeit und Dokumentation bleiben zentrale Anforderungen, insbesondere im regulatorischen Umfeld von Solvency II, IFRS 17 und der internen Modell-Governance. KI erstellt hierfür technische Dokumentationen, kommentiert Code, generiert Testskripte und erleichtert damit die Umsetzung entsprechender Standards.
Migration geeigneter Prozesse
Auf Basis der gewonnenen Erfahrungen können die Prozesse schrittweise migriert werden. KI hilft bei der Übersetzung bestehender Berechnungen aus proprietären Systemen nach Python und unterstützt bei der kontinuierlichen Optimierung und Automatisierung.
Fazit
Viele Aufgaben im Aktuariat, die bislang den Einsatz spezialisierter Software erforderten, lassen sich heute auch mit Python-basierten Ansätzen wirtschaftlich umsetzen. Für Aktuar:innen bedeutet das vor allem eines: Fachliches Know-how, Modellverständnis, Validierung und Governance gewinnen weiter an Bedeutung. Genau dort liegt auch der Schlüssel für den erfolgreichen Einsatz von Open Source und KI im Aktuariat.
Sie möchten bewerten, welche Potenziale Python und KI für Ihr Aktuariat bieten oder welche Prozesse sich für eine schrittweise Migration aktuarieller Standardsoftware eignen? Sprechen Sie uns gerne an. Gemeinsam analysieren wir Ihre Ausgangssituation und identifizieren geeignete Handlungsoptionen.
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Torsten Gillessen ist Managing Partner im Geschäftsbereich Versicherungswirtschaft und leitet den Bereich Aktuariat. Mit seiner langjährigen Erfahrung im aktuariellen Versicherungsbereich berät er die Kunden schwerpunktmäßig im Bereich der Einführung von Bestandsverwaltungssystemen und Migration von Lebensversicherungsbeständen.
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