KI soll die Altersvorsorge effizienter machen

Fachleute sehen das grösste Potenzial für künstliche Intelligenz (KI) in der Altersvorsorge bei der Automatisierung administrativer Prozesse und der damit verbundenen Effizienzsteigerung, wie aus einer Studie (PDF) des Instituts für Versicherungswirtschaft der Universität St. Gallen im Auftrag des Vorsorgedienstleisters Pensexpert hervorgeht. Das Institut befragte 75 Expertinnen und Experten aus Pensionskassen, Banken und der Beratung zu sieben Handlungsfeldern. 

Die These, dass KI die Verwaltungskosten von Vorsorgeprodukten senken wird, erhielt mit einem Mittelwert von 4,03 (auf einer Skala bis 5) die höchste Zustimmung. Konkret erwarten die Befragten grosse Vorteile bei der Abwicklung von Beitragszahlungen, Rentenauszahlungen oder der Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Fast ebenso vielversprechend bewerteten die Teilnehmenden das Feld "Finanz- und Vorsorgebildung" (3,97). KI-gestützte Plattformen könnten komplexe Finanzthemen personalisiert und verständlich vermitteln und so die Finanzkompetenz breiter Bevölkerungsschichten fördern. Im Mittelfeld landeten die Handlungsfelder "Vorsorgeberatung" (3,59) und "Personalisierung von Vorsorgeplänen" (3,37). Die Studie prognostiziert hier die Etablierung hybrider Modelle, in denen KI menschliche Berater unterstützt, statt sie zu ersetzen.

Skepsis bezüglich Anlageoptimierung und Betrugsprävention

Deutlich zurückhaltender zeigten sich die Expertinnen und Experten bei komplexeren Aufgaben. Die These, KI werde Anlagestrategien verbessern und Risiken reduzieren, erreichte nur einen Wert von 3,13. Die Studie verweist dabei auf Bedenken wie die Intransparenz von Algorithmen ("Black Box"-Problem), Marktverzerrungen durch Herdenverhalten und eine zu starke Abhängigkeit von den Systemen. 

Am wenigsten Potenzial schreiben die Befragten der "Betrugsprävention" zu (2,95). Trotz der technischen Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien überwiegt die Skepsis, ob KI Betrugsversuche in der Altersvorsorge effektiv aufdecken kann.

Abgesehen von den Chancen betonen die Expertinnen und Experten auch erhebliche Risiken. Dazu zählen insbesondere regulatorische Unsicherheiten, Haftungsfragen und die Notwendigkeit, auch nicht digitalaffine Personen mitzunehmen, sowie mögliche Datenschutzprobleme, mangelnde Datenqualität, zunehmende Abhängigkeit von Algorithmen und soziale Ungleichheiten. 

70 Prozent der KI-Projekte von Versicherern scheitern übrigens aufgrund einer mangelnden Datenbasis - bei Banken sind es 61 Prozent, wie eine Studie von Dun & Bradstreet zeigt. Mehr dazu lesen Sie hier.