Prüfungsrahmen für KI in Rückversicherung: Mehr Vertrauen, weniger Risiko

Ein neues Papier aus dem arXiv-Repository präsentiert einen umfassenden, prudentialen Rahmen zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Large Language Models (LLMs) in der Rückversicherung. Der Ansatz gliedert sich in fünf Säulen – Governance, Datenherkunft, Assurance, Resilienz und regulatorische Ausrichtung – und übersetzt die Erwartungen von Solvency II, SR 11‑7 sowie Leitlinien von EIOPA, NAIC und IAIS in messbare Kontrollen über den gesamten Lebenszyklus.

Die praktische Umsetzung erfolgt über das Reinsurance AI Reliability and Assurance Benchmark (RAIRAB). Dieses Tool prüft, ob LLMs, die in Governance-Strukturen eingebettet sind, die Anforderungen an Fundierung, Transparenz und Verantwortlichkeit erfüllen. In einer Analyse von sechs Aufgabenfamilien zeigte sich, dass retrieval‑grounded Konfigurationen eine Fundierungsgenauigkeit von 0,90 erreichten, Halluzinationen und Interpretationsabweichungen um rund 40 % senkten und die Transparenz nahezu verdoppelten.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bestehende prudentiale Vorgaben bereits die Integration zuverlässiger KI ermöglichen, sofern Governance explizit definiert, Daten nachvollziehbar sind und Assurance überprüfbar bleibt. Durch die Reduktion von Informationsfriktionen in der Risikotransfer‑ und Kapitalallokation können Rückversicherer ihre Prozesse effizienter gestalten und gleichzeitig die regulatorische Konformität sicherstellen.

Insgesamt unterstreicht die Studie, dass KI nicht nur ein technisches Werkzeug, sondern ein regulierbarer Bestandteil moderner Rückversicherung sein kann – vorausgesetzt, die Governance‑Strukturen sind klar, die Daten transparent und die Assurance verlässlich.