Wie KI-Prüfsysteme tatsächlich arbeiten
Die Mechanik der automatisierten Antragsprüfung ist einfacher, als der Begriff “KI” vermuten lässt - und genau deshalb produziert sie so viele Fehlalarme. Wenn Sie einen Leistungsantrag stellen, ruft das System die vollständige Tierarztakte Ihres Tieres ab - alles, was vorliegt, womöglich auch Jahre vor Vertragsbeginn - und gleicht sie mit der beantragten Erkrankung ab. Es liest die Akte nicht wie ein Arzt. Es betreibt Mustererkennung: Enthält irgendein Eintrag Begriffe, die mit dieser Erkrankung in Verbindung stehen, in welchem Zusammenhang auch immer, innerhalb eines festgelegten Rückblickzeitraums?
Versicherer ziehen bei der Erstprüfung häufig Akten heran, die ein Jahr oder mehr zurückreichen, manchmal noch weiter. Jeder Treffer - eine einzelne Formulierung, eine beiläufige Erwähnung, eine vorsichtige Vermutung - kann ausreichen, um den Antrag zur Ablehnung zu markieren. Das System gewichtet die klinische Bedeutung des Gefundenen nicht. Es kennt keinen Unterschied zwischen einer förmlichen Diagnose und einem Tierarzt, der notiert: “Besitzer berichtet gelegentliches Lahmen - kein Befund bei der Untersuchung, beobachten.” Für den Algorithmus sind beides Treffer.
Eigentlich schützt das System den Versicherer vor echtem Betrug mit Vorerkrankungen - den gibt es, und Versicherer haben ein berechtigtes Interesse daran, ihn aufzudecken. Das Problem: Derselbe Schlagwortabgleich, der einen Versicherungsnehmer erwischt, der eine chronische Erkrankung verschweigen wollte, erwischt auch einen Versicherungsnehmer, dessen Tierarzt vor drei Jahren eine vage Vorsorgenotiz zu etwas geschrieben hat, aus dem nie etwas wurde.
Die Fehlalarmquote betrifft die ganze Branche, wird aber nicht öffentlich gemeldet. Versicherer veröffentlichen keine Daten dazu, wie oft automatisierte Ablehnungen im Widerspruch aufgehoben werden, daher lässt sich nicht sagen, wie oft das System danebenliegt. Sie müssen einfach wissen, dass Sie sich wehren sollten.
Marcel JaníkGründer & UX/UI-Designer
