Die Münchener Rück versichert seit Jahren die Fehler künstlicher Intelligenz. Mit dem Ausbau ihres Programms aiSure nimmt der Rückversicherer nun gezielt auch Halluzinationen generativer Modelle in Deckung. Für Unternehmen, die KI in kritische Prozesse einbauen, verschiebt das die Haftungsfrage spürbar.
drweb.de als bevorzugte Quelle auf Google hinzufügenQualitätsgeprüfte Inhalte direkt in Google News & DiscoverJetzt hinzufügenEine KI-Versicherung klang lange nach einer Randnotiz und ist gerade zum Wachstumsfeld eines DAX-Konzerns geworden. 98 Prozent der Vorstandschefs erwarten laut Münchener Rück sofort spürbare Vorteile durch KI, 60 Prozent zögern trotzdem mit Investitionen, weil der Ertrag unsicher bleibt.[1] Genau diese Lücke aus Nutzen und Misstrauen bepreist der Rückversicherer jetzt.
Das Wichtigste in Kürze
- Das Programm aiSure der Münchener Rück versichert KI-Fehler, seit 2018 und inzwischen auch für generative Modelle.
- Gedeckt sind vier Risikoklassen: Diskriminierung, Urheberrechtsverletzung, Halluzinationen und regulatorische Bußgelder.
- Über die Partnerschaft mit dem Versicherer Mosaic stehen bis zu 15 Millionen Euro Deckung je Fall bereit.
- Die Schadenregulierung läuft parametrisch, also über messbare Leistungskennzahlen statt langer Gutachten.
Was genau deckt die Police ab?
Der Rückversicherer trennt Modellqualität sauber vom Betriebsausfall. aiSure zielt nicht auf Serverausfälle oder Datenlecks, sondern auf die inhaltliche Richtigkeit der Ausgaben. Klassische Cyber- und E&O-Verträge bleiben davon unberührt und laufen weiter.
„Hier geht es nicht um Systemverfügbarkeit oder Cybervorfälle, sondern darum, ob die Ergebnisse der KI tatsächlich stimmen“, sagt Dennis Bertram, Leiter KI-Zeichnung beim Partner Mosaic.[2] Versichert sind vier Risikoklassen: Diskriminierung, Urheberrechtsverletzung, Halluzinationen und regulatorische Bußgelder.
Wie versichert man ein Modell, das raten darf?
Der eigentliche Kniff steckt in der parametrischen Struktur. Statt langer Gutachten regelt aiSure Schäden über messbare Kennzahlen wie Trefferquote, Halluzinationsrate oder Verfügbarkeit. Unterschreitet ein Modell die vertraglich zugesagte Schwelle, greift die Deckung.
Neu ist das Prinzip nicht. Die Münchener Rück zeichnete ihre erste KI-Police bereits 2018 für ein Betrugserkennungsmodell und arbeitet heute modellagnostisch, also auch für generative Systeme.[1] Die Prämie richtet sich nach Modellqualität und Leistungsstabilität, nicht nach der Branche des Kunden.
„Mit dem gemeinsamen Angebot bringen wir die langjährige Zeichnungsexpertise von aiSure erstmals auf die Rückversicherungsseite“, sagt Michael von Gablenz, Leiter Insure AI bei der Münchener Rück.[2] Über die Partnerschaft mit Mosaic stehen bis zu 15 Millionen Euro Deckung je Fall bereit.
Eine Versicherung gegen KI-Fehler ist das ehrlichste Preisschild, das die Branche je bekommen hat. Lässt sich ein Modell nicht versichern, gehört es auch nicht in geschäftskritische Prozesse.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Vier Kennzahlen zu einer Police, die nicht den Serverausfall, sondern die inhaltliche Richtigkeit der KI-Ausgaben absichert.
Wie die Schaeden geregelt werden
- ◆ Parametrische Struktur: Zahlung anhand messbarer Kennzahlen wie Trefferquote, Halluzinationsrate oder Verfuegbarkeit.
- ◆ Kein langes Gutachten: Unterschreitet ein Modell die zugesagte Schwelle, greift die Deckung.
- ◆ Modellagnostisch: von klassischem Machine Learning bis zu generativen Sprachmodellen.
- ◆ Praemie nach Modellqualitaet und Leistungsstabilitaet, nicht nach der Branche des Kunden.
Was heißt das für Entscheider im DACH-Raum?
Der EU AI Act verlagert einen erheblichen Teil der Verantwortung auf die Betreiber. Setzt ein Unternehmen ein fremdes Modell in einem kritischen Prozess ein, bleibt die Haftung in seiner eigenen Bilanz und nicht beim Anbieter.
Für Anbieter dreht aiSure den Spieß um. Eine versicherte Leistungsgarantie erlaubt es, Kunden für KI-bedingte Verluste zu entschädigen und so das Vertrauensproblem beim Verkauf zu lösen. Häuser wie die Commerzbank rollen KI ohnehin im großen Stil aus, während die Kostenfrage zunehmend über den Nutzen entscheidet.
Vor jedem KI-Einkauf gehört geklärt, welche Leistungsschwelle vertraglich zugesagt ist und wie ein Fehler überhaupt gemessen wird. Bei der Auswahl passender Werkzeuge hilft unser Leitfaden zu KI-Tools im Unternehmen. Eine Police ersetzt keine saubere Modellprüfung, macht deren Ergebnis aber erstmals bepreisbar.
Quellen
[1] Münchener Rück (Munich Re): „aiSure™: More AI Opportunity. Less AI Risk“ ↩
[2] Mosaic Insurance: „Mosaic partners with Munich Re’s aiSure™ to provide pioneering coverage for AI vendors“ ↩
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