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Cyberrisiken in der Rückversicherung – Versicherbar auf parametrischer Basis oder durch KI?

  • Die Komplexität der Cybergefahr und die sich entwickelnde Natur des Risikos bringen vielfältige Herausforderungen bei der Gestaltung von Versicherungs-produkten, beim Underwriting, beim Risikomanagement und bei der Kumul-kontrolle mit sich - sowohl für Erst- als auch Rückversicherungsgesellschaften. Eine korrekte Cyberrisikobewertung ist daher unabdingbar und der richtige Ansatz muss stets weiterentwickelt werden. Insbesondere die Vielfältigkeit eines Cyberevents ist hierbei zu berücksichtigen. In der Cyberversicherung liefert die Vergangenheit keine zuverlässigen Indizien für die Wahrscheinlichkeit eines Schadens; Risiken müssen mit aufwändigen Modellrechnungen simuliert werden. Für die Bewertung von Cyberrisiken könnte die künstliche Intelligenz (KI) von Vorteil sein, um Muster und Wahrscheinlichkeiten im Bereich des Risikotransfers einfacher und effizienter zu analysieren. Einen alternativen Lösungsansatz könnten parametrische Rückversicherungslösungen als Ergänzung zur klassischen Versicherung liefern. So kann eine parametrische Cyberdeckung mit einem definierten Trigger (z.B. mit Hilfe der DSGVO als Trigger) als Auslöser für Schadenzahlungen angeboten werden. Für eine ausreichende Versicherbarkeit von kleinen und mittelständischen Unternehmen, als auch für größere Industrielösungen könnte eine Risk Pooling Facility geschaffen werden, in welcher sich der traditionelle Rückversiche-rungsmarkt zusammen mit den Insurance Linked Securities Markt die Schadenbelastung teilen. Durch Unterstützung der künstlichen Intelligenz und durch parametrische Trigger (z.B. durch die DSGVO) könnten Schadenverläufe effizienter und zielgerichteter erfolgen. Durch parametrische Cyberdeckungen könnten Transparenzprobleme bei der Schadenabwicklung verhindert und aufwendige Prüfungen der Rückversicherer reduziert werden. Zudem könnte mit Hilfe einer möglichen KI-Strategie die Bewertungen von Cyberrisiken vereinfacht und effizienter gestaltet werden. Parametrische Cyberlösungen können auch für alternatives Kapital interessant sein, denn auch im NatCat-Bereich sind Vehikel mit solchen Trigger-Lösungen verbreitet.

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frontdoor_oas
Metadaten
Verfasserangaben:Jörg Dirks
URN:urn:nbn:de:hbz:832-epub4-16514
Schriftenreihe (Bandnummer):Publikationen der Kölner Forschungsstelle Rückversicherung (6/2020)
Dokumentart:Bericht
Sprache:Deutsch
Urhebende Körperschaft:TH Köln
Datum des Hochladens:18.02.2021
GND-Schlagwort:Künstliche Intelligenz; Rückversicherung
Freies Schlagwort / Tag:Cyber-Risiken; KI; Künstliche Intelligenz
Seitenzahl:14
Fakultäten und Zentrale Einrichtungen:Wirtschafts- und Rechtswissenschaften (F04) / Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen
DDC-Sachgruppen:300 Sozialwissenschaften / 330 Wirtschaft
Open Access:Open Access
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International