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DLD 2017 : Jeder Schadenbearbeiter ist ersetzbar

Bis zur Automatisierung ist es mancherorts noch weit. Bild: dpa

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz automatisiert Jobst Landgrebe Vorgänge für Versicherungen. Was sagt der Fachmann: Müssen sich zahllose Sachbearbeiter Sorgen um ihren Arbeitsplatz machen?

          4 Min.

          Die Versicherungswirtschaft ist in einem unaufhaltsamen digitalen Umbruch. Darin unterscheidet sie sich kaum von anderen Branchen. Aber aus zwei Gründen trifft es sie härter: Durch die scharfe Regulierung von Produkten und Unternehmen gab es Markteintrittsbarrieren, durch die technische Innovationen lange nicht in die konservativen Branchen eindrangen. Außerdem sind die sprachlichen und bildlichen Inhalte, mit denen Versicherer zu tun haben, sehr komplex. Dadurch war es schwieriger, sie zu automatisieren, als in der Logistik oder im Online-Handel, wo nur Zahlen verarbeitet werden müssen.

          Philipp Krohn

          Redakteur in der Wirtschaft, zuständig für „Menschen und Wirtschaft“.

          Jobst Landgrebe bringt einige Voraussetzungen mit, um diese Entwicklung zu beschleunigen. Einst arbeitete der studierte Mediziner und Mathematiker in der Versicherungswirtschaft, dann wechselte er in die Unternehmensberatung. Seit fast zwei Jahrzehnten beschäftigt er sich mit dem Thema künstliche Intelligenz. 2013 gründete er in Köln das Unternehmen Cognotekt. Dessen Ziel ist es, einfache Prozesse im Gesundheitswesen oder in der Autoversicherung durch Automaten gestalten zu lassen. Es geht also darum, menschliche Arbeitskraft zu ersetzen - etwas, das viele Abteilungsleiter befürchten, weil es ihren Einfluss scheinbar zurückdrängt und weil sie sich um ihre Mitarbeiter sorgen. Und das in einer Branche, die durch die niedrigen Zinsen ohnehin schon an Margenstärke verliert.

          „Das Gefühl für Expertise nennt man Varianz“

          „Immer wenn Vorgänge in großer Zahl repetitiv geschehen, kann man den Prozess beobachten und mathematisch abbilden“, sagt Landgrebe. Stellt ein Kunde einen Antrag bei einem Versicherer, kann dieser entweder zustimmen oder ablehnen. Diese binäre Struktur ist wie geschaffen für einfache Automaten. Der wichtigste Einwand aus der Branche lautet: Für solche Anträge bedarf es eines großen Maßes an Fingerspitzengefühl. Das könnten nur langjährige Schadenbearbeiter besitzen. „Das Gefühl für Expertise nennt man Varianz“, sagt Landgrebe. Um diese zu mathematisieren, müssten den Automaten also möglichst viele Fälle vorgelegt werden, so dass er alle entscheidungsrelevanten Faktoren berücksichtigen könne. So werde schließlich das Urteil der Fachleute durch mathematische Beziehungen abgebildet.

          Warum die künstliche Intelligenz erst jetzt dazu in der Lage ist, solche Strukturen abzubilden, lässt sich mit der Rechnerkapazität heutiger Computer und den Fortschritten bei der Spracherkennung erklären. „Das Bild, das im Kopf des Sachbearbeiters entsteht, lässt sich mathematisch rekonstruieren“, sagt Landgrebe. Seine Automaten könnten zum Beispiel ermitteln, ob die Preissteigerung in einer Zahnarztrechnung angemessen seien oder nicht.

          Fallen zahllose Arbeitsplätze weg?

          Auch in der Autoversicherung gebe es eine überschaubare Zahl an Vorgangstypen. In der Prozesslogik der Assekuranz wird durch einen Vorgang ein Kommunikationsschritt ausgelöst: ein Kuvert oder eine E-Mail mit Anhang. Solche Prozessschritte ließen sich an Automaten übertragen. „Am Ende ist der Sachbearbeiter dann nur noch für die Fälle da, die die Maschine nicht bearbeiten kann“, sagt Landgrebe. Zum Beispiel wenn eine Handschrift unleserlich sei, könne ein Mensch sie viel besser entziffern. Einen Automaten für diesen Zweck zu entwickeln sei zu aufwendig.

          Doch was für ein Zukunftsszenario folgt daraus: Werden tatsächlich zahllose Beschäftigte durch Automaten ersetzt und müssen über neue Formen der sozialpolitischen Unterstützung wie ein „bedingungsloses Grundeinkommen“ alimentiert werden? Nein, sagt Landgrebe. Die technische Entwicklung habe eine solche Sorge seit jeher ausgelöst. „Im Jahr 1810 arbeiteten 90 Prozent der Deutschen in der manuellen Landwirtschaft. 1910 waren es nur noch 15 Prozent, und es herrschte Vollbeschäftigung. Nebenbei wurde der Sozialstaat erfunden“, sagt er. Nun stehe ein ähnlich fundamentaler Wandel an, und auch dies müsse der Staat mit Hilfe der Sozialversicherung begleiten. „Er sollte sich aber auf seine Kernaufgabe besinnen: den Wandel zu finanzieren und die Umstellung aushaltbar zu machen und nicht Menschen zu alimentieren, die eigentlich arbeitsfähig wären.“

          Ein Berufsbild wie das des Maschinenparküberwachers wäre im Jahr 1810 nicht vorstellbar gewesen, hundert Jahre später sei es etabliert gewesen. Der Mensch werde seinen Selektionsvorteil nicht verlieren, selbst sogenannte „intelligente“ Maschinen blieben dumm und befolgten nur das, was die Menschen ihnen an Aufgaben auferlegten. „Aus diesem Grund spreche ich auch immer von ,Automaten‘, um den Menschen die Angst zu nehmen. Die einen unterschätzen die künstliche Intelligenz, die anderen überschätzen sie“, sagt Landgrebe.

          Warum aber können Automaten menschliche Arbeitskraft ersetzen? Ein Beispiel: Mit Hilfe einer einfachen Funktion in einem zweidimensionalen Koordinatensystem kann versucht werden, aus der Größe von Menschen deren Gewicht zu errechnen. Die tatsächlichen Einträge in diesem Koordinatensystem bildeten zusammen eine einigermaßen lineare Punktwolke um einen Mittelwert herum. Aber es gibt auch Extreme: sehr kleine, aber schwere Personen genauso wie sehr große, aber leichte Personen, bei denen die Funktion versagt. Um ein realistisches Bild des Gewichts zu bekommen, ließen sich Menschen durch weitere Dimensionen wie körperliche Aktivität und Nahrungsgewohnheiten charakterisieren. Die künstliche Intelligenz sei nun in der Lage, viele solcher Dimensionen in eine Gleichung einzusetzen und ein Ergebnis auszurechnen. Indem viele solche Gleichungen nacheinandergeschaltet würden, sei sie in der Lage, komplexere Vorgänge präzise abzubilden.

          Das Problem mit der Sprache

          Neben der Mathematik sei die Linguistik eine relevante Wissenschaft, um Automaten zu programmieren. Denn die Sprache ist der wichtigste Träger von Informationen, der interpretiert werden muss. Wenn Automaten Abrechnungen von Ärzten oder Briefe von Werkstätten analysieren, besteht die Gefahr von Missverständnissen. Indem Sprache strukturiert wird, lässt sie sich handhabbar machen. Der amerikanische Linguist Noam Chomsky habe gezeigt, dass eine kontextfreie (generative) Grammatik dabei hilft, dass aus einfachen Elementen Sätze mit einer Bedeutung gebildet werden können. Automaten könnten nicht den Sprachgebrauch (Pragmatik) analysieren, aber die schriftliche Semantik offenlegen. Das machten Cognotekt-Automaten anders als die weitverbreitete Maschine IBM Watson.

          „Ich habe den gesamten Deckungsbeitrag der vergangenen Jahre in linguistische Forschung investiert“, sagt Landgrebe. Neben 33 festen Mitarbeitern beschäftigt sein Unternehmen zwölf freie Mitarbeiter - viele davon Linguisten. „Ich glaube, dass die künstliche Intelligenz in vielen Bereichen eingesetzt werden kann“, sagt er. Als nächste Anwendungsfelder fallen ihm Callcenter ein. Außerdem könnten Unternehmen so auswerten, was Menschen im Internet über sie schreiben.

          Das ist die DLD

          DLD (Digital, Life, Design) ist eine dreitägige Konferenz von Hubert Burda Media in München, die sich seit der Gründung 2005 das Ziel gesetzt hat, die wichtigsten Personen und Ideen der „Digitalen Transformation“ zusammenzubringen, um die fundamentalen Veränderungen in unserer Gesellschaft zu begleiten und zu erklären. Der DLD 2017 blickt unter anderem auf künstliche Intelligenz, Mobility, Big Data, Future of Work, Security & Cyberwar.

          Steffi Czerny hat 2005 die DLD Conference gegründet und leitet den Bereich heute gemeinsam mit Ko-Geschäftsführer und DLD-Chefredakteur Dominik Wichmann. Das Team organisiert auch Konferenzen in New York, Tel Aviv und Brüssel. Die F.A.Z. ist Medienpartner der Konferenz in München und mit einem vierköpfigen Team vor Ort.

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