KI ist dabei, die Risikomodellierung zu verändern. Es gibt immer mehr Daten, die analysiert, immer mehr Muster, die gefunden und immer komplexere Zusammenhänge, die entwickelt werden können.
Statische Modelle, die jahrelang Standard waren, werden immer stärker mit KI-basierten Modellen angereichert, ergänzt oder ersetzt.
Dieser Trend ist unumkehrbar, denn mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz lässt sich Risiko deutlich genauer modellieren und dementsprechend auch bewerten.
Im Pricing bleibt das enorme Potenzial von KI allerdings oft ungenutzt. Warum ist das so? Weil viele IT-Architekturen schlicht nicht dafür gebaut wurden. Dabei ist es unerheblich, ob die Bestandssysteme 10 Jahre, 20 Jahre oder noch älter sind. Die meisten in den Bestandssystemen integrierten Rechenkerne und auch externe Pricing-Systeme basieren auf regelbasierten Engines, in denen komplexe Modelle aufwendig „übersetzt“ werden müssen – von Tabellen in Regeln, von Modellen in manuelle Konfigurationen. Das ist nicht nur langsam. Es macht auch Fehler und Intransparenz wahrscheinlicher.
Und es verhindert, dass KI-Modelle dort laufen, wo sie am meisten Wirkung entfalten könnten und wo sie gebraucht werden: direkt in der operativen Tarifierung, im Markt, am Kunden.
Warum Bestands-IT scheitert – und Pricing damit starr bleibt
Dadurch dauern Tarifanpassungen mitunter Wochen oder gar Monate. Das liegt selten am Modell, sondern fast immer am System: wie oben beschrieben, müssen die Tarifmodelle übersetzt und dann in die Vertriebs- und Bestandssysteme integriert werden. Da es in den allerseltensten Fällen einen Automatismus hierfür gibt – auch dies können die meisten Bestandssysteme nicht verarbeiten – ist manuelle Arbeit notwendig. Dies kostet bekanntermaßen Ressourcen, die dann in anderen, mitunter regulatorisch wichtigen, Projekten fehlen würden. Im Zweifel wird dann auf eine Tarifanpassung oder gar Produkteinführung verzichtet.
Das Resultat:
- Kaum Flexibilität bei Marktveränderungen
- Hoher Aufwand bei Modelländerungen
- Langsame Reaktion auf Fehler oder neue Erkenntnisse
Das bedeutet: auch wenn ein KI-Modell den fast optimalen Preis findet – in der Praxis kommt er oft zu spät an.
Die Lösung? Modelle dahin bringen, wo sie gebraucht werden
Die gute Nachricht: Es gibt Tools, mit denen KI-gestütztes Pricing nicht nur denkbar, sondern umsetzbar wird.
Statt Modelle zu „übersetzen“, werden sie direkt eingebunden – zum Beispiel als kompakte, lauffähige „Artefakte“. Was bedeutet das? Die gesamten Modelle werden – inklusive aller Logik, aller Komplexität und aller Intelligenz als eigene Pricing-Engine generiert und damit auch in Systemen integrierbar, die eigentlich die moderne Technologie so nicht unterstützen. Damit läuft das Modell genau da, wo es gebraucht wird: im Produkt, im Vertrieb, im Moment der Preisfindung.
Das Ergebnis:
- Tarifanpassungen in Tagen statt Monaten
- Höhere Genauigkeit durch direkte Modellnutzung
- Freiraum für die Aktuare, um zu analysieren, statt zu konfigurieren
Was das bedeutet
Wer heute Pricing neu denkt, denkt nicht nur in Modellen – sondern auch in Systemen.
Denn nur wenn das Pricing-System bereit ist, KI-Modelle direkt zu nutzen, wird das volle Potenzial sichtbar: mehr Agilität, bessere Preise, resilientere Portfolios.