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  1. Journals
  2. Economics, Finance, Business & Management
  3. Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft
  4. Vol. 112, Issue 1
  5. pp. 3–32

JOURNAL ARTICLE

Cite JOURNAL ARTICLE

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Bartel, H., Kraft, M., Leidner, J. Erklärbare Künstliche Intelligenz am Beispiel von Ratings deutscher Lebensversicherungsunternehmen. Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, 112(1), 3-32. https://doi.org/10.3790/zverswiss.2023.04.Bartel.etal
Bartel, Holger; Kraft, Mirko and Leidner, Jochen L. "Erklärbare Künstliche Intelligenz am Beispiel von Ratings deutscher Lebensversicherungsunternehmen" Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft 112.1, 2023, 3-32. https://doi.org/10.3790/zverswiss.2023.04.Bartel.etal
Bartel, Holger/Kraft, Mirko/Leidner, Jochen L. (2023): Erklärbare Künstliche Intelligenz am Beispiel von Ratings deutscher Lebensversicherungsunternehmen, in: Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, vol. 112, iss. 1, 3-32, [online] https://doi.org/10.3790/zverswiss.2023.04.Bartel.etal
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Erklärbare Künstliche Intelligenz am Beispiel von Ratings deutscher Lebensversicherungsunternehmen

Bartel, Holger | Kraft, Mirko | Leidner, Jochen L.

Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, Vol. 112 (2023), Iss. 1 : pp. 3–32

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Article Details

Publisher Name
Duncker & Humblot
DOI
https://doi.org/10.3790/zverswiss.2023.04.Bartel.etal
Language
German
Pages
30
Keywords

Author Details

Dr. Holger Bartel, RealRate GmbH

Prof. Dr. Mirko Kraft, Hochschule Coburg, Fakultät Wirtschaftswissenschaften, Friedrich-Streib-Straße 2, 96450 Coburg, Deutschland

Prof. Dr. Jochen L. Leidner, Hochschule Coburg, Fakultät Wirtschaftswissenschaften und University of Sheffield, Department of Computer Science

References

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Abstract

Artificial intelligence (AI) is already used for decision-making in practice (Lossos/ Geschwill/Morelli 2021), increasingly also in the insurance sector. However, it requires trust in the various AI methods, especially in the evaluation of companies („ratings“). Trust is formed when decision makers and users can form mental models of a system and they understand its output. AI must therefore be explainable; a pure black box is insufficient even if a system is of high quality. „Explainable AI“ (eXplainable Artificial Intelligence, XAI) is concerned with the development of AI models that are comprehensible by humans (Adadi/Berrada 2018; European Commission 2020). In this paper, desirable properties of industrial AI systems are investigated – specifically with respect to explainability – and presented and visualized using the application example of ratings of German life insurance companies. In addition to XAI as one prerequisite for technical acceptance, the interaction between the business model and customer acceptance of ratings of German life insurance companies is examined. Financial key performance indicators for German life insurance companies are often said to lack transparency; this is still the case when HGB accounting is supplemented by the Solvency and Financial Condition Reports (SFCR) according to Solvency II. We argue that the examination of explainable AI methods is a useful contribution to the practice of valuation.

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Holger Bartel / Mirko Kraft / Jochen L. Leidner: Erklärbare Künstliche Intelligenz am Beispiel von Ratings deutscher Lebensversicherungsunternehmen 3
Zusammenfassung 3
Abstract 4
1. Einleitung 4
1.1 Motivation 4
1.2 Überblick 6
2. Erklärbare Künstliche Intelligenz 6
2.1 Ansätze der Erklärbarkeit 6
2.2 XAI und Ratings 10
3. Use Case: Unternehmensratings 13
3.1 Ein hybrides Ratingmodell mit Expertenwissen 13
3.2 Der erklärbare kausale Graph 18
3.3 Schätzung, Modellierungszyklus und Software 24
4. Transparenz und Geschäftsmodell 26
5. Zusammenfassung 28
Literatur 29

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