Actuarial profession on the move
Es ist richtig, unser Berufsstand hat schon immer mit Daten gearbeitet und hat eine hohe Expertise bei der Verarbeitung dieser. Allerdings hat sich im Laufe der Zeit die Menge der Daten geändert – früher waren schlicht weniger Informationen verfügbar und diese wurden hoch verdichtet, um damit zu arbeiten, zum Beispiel bei der BU-Sterblichkeit oder bei KFZ-Schäden. Das hatte allein schon technische Gründe, denn Daten sind nicht immer nur Zahlen. So wurden Gesundheitsinformationen beispielsweise oft in Textform gespeichert. Im Gegensatz zu früher können wir diese Daten heute technisch verarbeiten und viel stärker in der Kalkulation berücksichtigen. Die schiere Menge der Informationen ist dabei gewaltig. Über jede Einzelperson sind 1,5 Terrabyte Daten verfügbar. Diese auszulesen und zu verarbeiten – Stichworte Big Data und künstliche Intelligenz – sind technische Entwicklungen der letzten Jahre, bei der Aktuarinnen und Aktuare von Data Scientist gelernt haben, aber auch umgekehrt. Dabei hat sich das Tätigkeitsfeld der Aktuarinnen und Aktuaren bereits stark erweitert. So werden auch weit über die klassischen aktuariellen Tätigkeiten hinaus – zum Beispiel in der Tarifierung, Reservierung und dem Riskmanagement – mit Daten und Algorithmen gearbeitet.
2. Warum sind besonders die letzten fünf Jahre in dieser Hinsicht prägend?
Es handelt sich hier um eine kontinuierliche Entwicklung, die bereits mehr als fünf Jahre anhält. Allerdings ist das die Zeitspanne, die wir als DAV auf nationaler Ebene und als AAE und EIOPA auf europäischer Ebene benötigt haben, um diese Themen formal umzusetzen. Als DAV haben wir zum einen unsere Gremienstruktur angepasst und zum anderen das Thema Actuarial Data Science auch in die Ausbildung aufgenommen. Auf europäischer Ebene wurden wichtige Stakeholdergroups gegründet, zum Beispiel zur Ethik der Datennutzung. Auch die EU treibt das Thema künstliche Intelligenz voran. Diese Themen sind daher auch ein Kernanliegen meiner Präsidentschaft bei der AAE.
Um aber auf den Kern der Frage zurückzukommen. Für mich persönlich prägend sind die Entwicklungen der letzten Jahre rund um das Thema verhaltensabhängige Tarifierung, wo unglaubliche Datenmengen zusammenkommen. Sicherlich aber auch die Themen Klimawandel und Pandemiefragen, wo wir als Aktuare unsere Expertise erst noch ausbauen müssen – auch auf Basis von Data Science-Techniken.
Bei der Kommission und bei EIOPA haben Themen und Konsultationen zu „Algorithmen“ und „vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz“ beinahe Tagesaktualität. Wir müssen dabei aber aufpassen, dass wir nicht bei reinen Schlagworten enden, sondern die Verbindung zur Praxis und zu den handelnden Aktuarinnen und Aktuaren behalten. Ein Hauptanliegen der AAE ist daher zum Beispiel die „ethische Verantwortung“ bei Daten: Wie weit darf man differenzieren? Und wo beginnt Diskriminierung? Wenn bestimmte Gruppen keinen KFZ-Schutz mehr erhalten, ist das sicher nicht unser Ziel, wenn aber bei Rententarifen nicht mehr nach Geschlecht unterschieden werden kann, ist es aus einer rein risikotechnischen Sicht schlichtweg falsch. Und was ist überhaupt eine „vertrauenswürdige künstliche Intelligenz“? Am Ende geht es immer um Algorithmen, deren Parametrisierung und die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Unabhängig von der Ausbildung unserer berufsständisch organisierten Aktuarinnen und Aktuare ist die Verpflichtung auf berufsständische und ethische Grundsätze ein absolutes Muss.
Aus dem Blickwinkel AAE lässt sich deutlich erkennen, dass sich vermehrt neue Mitgliedschaftskategorien herausbilden. Die französische Vereinigung kann hier als Musterbeispiel genannt werden. Neben der Aktuarausbildung wurde ein Zweig für Data Science mit großem Erfolg etabliert. In Deutschland haben wir die Ausbildung mit dem Certified Actuarial Data Scientist weiter spezialisiert. Wir sollten als Aktuare stärker an den Universitäten Präsenz zeigen und auf den Beruf aufmerksam machen. Dennoch – bei aller Aktualität – sollten wir auch Themen jenseits von Data Science im Blick behalten.
In den Jahren vor 2000 war das Asset Management das drängendste Thema für Aktuarinnen und Aktuare – der Begriff „Aktuar der 3. Art“ wurde geprägt. Mit dem Risikomanagement kam der „Aktuar 4.0“. Heute sind wir mit Data Science bereits beim „Aktuar 5.0“. Auch wenn – wie bereits erwähnt – die Umsetzung von Data Science-Methoden topaktuell sind, die Weiterentwicklung und weitere Spezialisierung unseres Berufsstands wird nicht hier stoppen. Auch die europäischen Aktuarvereinigungen werden sich breiter aufstellen.
Es ist wichtig, aktuellen Entwicklungen offen gegenüberzustehen, wir müssen uns als Aktuarinnen und Aktuare aber auf unseren gemeinsamen Kern konzentrieren. Und der besteht immer aus einem soliden mathematischen Fundament und dem Einsatz von Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik in einem wirtschaftlichen Zusammenhang.