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Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in sicherheitsrelevante Anwendungsfelder hat in den vergangenen Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen, so auch im Bereich des Brandschutzes und der Sachversicherung. Die Anwendung künstlicher Intelligenz eröffnet dabei neue Möglichkeiten zur Risikoidentifikation, ‑bewertung und ‑minimierung sowie effizientere Schadenregulierung. KI‑basierte Technologien wie maschinelles Lernen, Bild- und Spracherkennung oder sensorbasierte Datenanalyse ermöglichen eine automatisierte Auswertung großer Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen – wie Sensordaten, Wetterinformationen oder Gebäudestrukturen in Echtzeit – und unterstützen dadurch sowohl die frühzeitige Erkennung potenzieller Gefahren sowie Prognosen zu Schadenwahrscheinlichkeiten. Dies verspricht eine signifikante Verbesserung der Überwachungs- und Reaktionsmechanismen, etwa durch lernende Algorithmen zur Detektion von Brandereignissen oder durch die adaptive Steuerung brandschutztechnischer Anlagen.
Darüber hinaus ermöglicht die KI die Optimierung versicherungstechnischer Prozesse, so können neben präziseren Schadenanalysen neue Formen der Tarifierung, Schadenregulierung und Betrugserkennung entwickelt werden.
Im Rahmen dieses Artikels sollen mögliche Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz im Zusammenspiel von Brandschutz und Sachversicherung beispielhaft dargestellt werden. Dabei werden sowohl technologische als auch versicherungsökonomische Aspekte beleuchtet, um ein umfassendes Verständnis für die Chancen und Herausforderungen sowohl des KI‑Einsatzes im Rahmen des Brandschutzes als auch der Anwendung für die Sachversicherung zu entwickeln.
Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computeralgorithmen und ‑systemen basierend auf künstlichen neuronalen Computernetzwerken, die es ermöglichen, unterschiedliche Datenquellen wie Bilder, Töne, Texte, Tabellen oder Zeitreihen zu interpretieren und Informationen oder Muster zu extrahieren, um diese auf unbekannte Daten anzuwenden. Künstliche neuronale Netze sind das zentrale Element im Deep Learning (besonders tiefe Netzstrukturen). Sie sind in der Lage, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Der Begriff KI umfasst eine Vielzahl von Technologien und Methoden, dazu zählen insbesondere:
KI‑Algorithmen können beispielsweise Muster erkennen, Sprache verstehen, Entscheidungen treffen, Probleme lösen und eigenständig lernen und sich verbessern, d. h., KI‑Systeme weisen zumindest einen gewissen Grad an Autonomie, Anpassungsfähigkeit sowie die Fähigkeit zu Schlussfolgerungen auf.
Die Effektivität von KI‑Systemen hängt maßgeblich von der Qualität und Quantität der verfügbaren Daten ab, die insbesondere im Hinblick auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) datenschutzkonform sein müssen.
Im Rahmen von Smart Buildings werden Gebäude zunehmend mit verschiedensten intelligenten KI‑gestützten Infrastruktur-Steuerungstechnologien ausgerüstet und untereinander vernetzt. Dabei übernimmt die KI die Analyse sowie die Bewertung der eingehenden Datenströme und die Steuerung notwendiger Maßnahmen, beispielsweise bei einem beginnenden Brand die Auslösung eines Brandalarms, die Aktivierung von Brandschutzeinrichtungen wie Brandschutzklappen, Feuerschutzabschlüssen, Rauch- und Wärmeabzugsanlagen sowie die Einleitung von Evakuierungsmaßnahmen. Weitere Beispiele sind Videoüberwachungssysteme, die es durch die KI‑Technologie ermöglichen, eine Rauchentwicklung zu erkennen oder Systeme, die je nach Brandentwicklung dynamisch sichere Evakuierungsrouten ermöglichen.
Die Anwendung Künstlicher Intelligenz eröffnet damit Möglichkeiten, Brandgefahren frühzeitig zu erkennen sowie entsprechende Folgeprozesse wie Alarmierung und Einleitung von Brandbekämpfungsmaßnahmen zu automatisieren. KI‑gestützte Systeme können sowohl im präventiven als auch im abwehrenden Brandschutz eingesetzt werden.
Primäre Aufgabe des präventiven Brandschutzes ist die Vermeidung von Brandentstehung und die Begrenzung der Ausbreitung durch bauliche, technische und organisatorische Maßnahmen. Im Brandschutz können KI‑gestützte Systeme Sensordaten, Umgebungsvariablen und historische Ereignisse auswerten sowie ungewöhnliche Wärmemuster oder Rauchentwicklung durch ein Netzwerk aus hochsensiblen Sensoren, Wärmebild- und Überwachungskameras sowie Luftqualitätsmessgeräten feststellen, bevor sie ggf. für den Menschen oder konventionelle Sensoren wahrnehmbar sind. So lassen sich überhitzte Geräte, fehlerhafte Elektroinstallationen oder ungewöhnliche Rauchentwicklungen automatisiert identifizieren. Diese vorausschauenden Systeme ermöglichen eine Reaktion noch vor dem Eintritt des Schadenereignisses und tragen so wesentlich zur Erhöhung der Sicherheitsstandards bei, da sie Brandgefahren frühzeitig erkennen und präventive Maßnahmen einleiten.
Mögliche Einsatzbereiche von KI‑gestützten Systemen:
Im abwehrenden Brandschutz kann KI die Einsatzplanung, Brandbekämpfung, Entscheidungsfindung und Koordination während eines Brandereignisses maßgeblich beeinflussen und optimieren, beispielsweise durch:
Zurzeit lösen KI‑basierte Brandschutzsysteme Einzelprobleme. Nach wie vor ist es eine unabdingbare Notwendigkeit, ergänzende bauliche, technische, betriebliche und organisatorische Brandschutzmaßnahmen zu berücksichtigen. Zukünftig ist aber zu erwarten, dass verbesserte Sensorik und Datenanalyse die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI‑basierten Brandschutzanwendungen erhöhen werden. Zudem werden Roboter zum Einsatz kommen, die autonom in gefährlichen / unzugänglichen Umgebungen zur Brandbekämpfung eingesetzt werden können sowie KI‑basierte Technologie und Systeme in eine umfassende Sicherheitsstrategie zur Gewährleistung maximaler Sicherheit und Bekämpfung multipler Bedrohungspotenziale (z. B. Brandschutz, Intrusionsschutz, Überwachung) integriert werden.
Die Integration von KI in den Bereichen Brandschutz und Sachversicherung markiert einen tiefgreifenden technologischen Wandel mit weitreichenden Auswirkungen auf Prävention, Risikomanagement und Kundenerfahrung. Bisher wird das Versicherungsexposure im Wesentlichen auf der Grundlage menschlicher Intuition, Erfahrung, Wissen, historischer Daten, versicherungsmathematischer Tabellen und zahlreicher statistischer Analysen bestimmt. Es ist ein umständlicher und zeitaufwendiger manueller Prozess, gekennzeichnet durch Risikobesichtigung, Berichterstellung, Bewertungsverfahren, Prämientarifierung. Er beinhaltet das inhärente Problem, dass historische Daten durch Technologieveränderungen und Umweltprozesse beschränkt zur Verfügung stehen und nur bedingt Vorhersagen von Schadenbelastungen aus Katastrophenereignissen ermöglichen.
Eine permanente kontinuierliche Sammlung, Verknüpfung und Abgleichung aller verfügbaren Daten in Echtzeit (z. B. Schadendaten, IoT‑Geräte-Feeds, Social-Media-Aktivitäten, Finanzunterlagen, Wetterberichte, Satellitenaufnahmen) können individuelle, bestehende Risikopotenziale erkennen und darauf abgestimmte Deckungskonzepte entwickeln. KI‑gesteuerte Prozesse erlauben die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen von strukturierten/ unstrukturierten Daten, um eine dynamischere und genauere Risikoexposure-Bewertung vorzunehmen und so effizientere / risikoadäquatere Entscheidungen zu treffen. Weiterhin würden Technologie- und Umweltveränderungen in der Risikobewertung sowie Deckungskonzepte und Versicherungsprämien an die individuellen Bedürfnisse jedes Versicherungsnehmers in Echtzeit an die bestehende Realsituation schneller berücksichtigt werden können. Weitere Vorteile liegen in einer Simulation / Vorhersage möglicher Schäden (z. B. Katastrophenszenarien) zur besseren Individualisierung der Versicherungsprämie und Deckungskonzepte sowie einer besseren Nachvollziehbarkeit der Entscheidung für den Versicherungsnehmer. Auch die Vorhersagefähigkeiten und Risikomanagementpraktiken zur besseren strategischen Allokation von Kapital und Ressourcen können verbessert werden, um etwaige Verluste für Versicherer zu mindern.
Zentrales Element der Sachversicherung ist die Exposure-Feststellung und einer darauf basierenden adäquaten Prämie im Hinblick auf die im Versicherungsvertrag versicherten Gefahren wie Feuer, Explosion, Blitzschlag oder Leitungswasserschäden. Traditionell erfolgt diese Bewertung auf Grundlage standardisierter Risikomodelle, historischer Schadenstatistiken und versicherungsmathematischer Methoden.
Mit der Anwendung von KI eröffnen sich neue Möglichkeiten zur präziseren, dynamischeren und individuelleren Risikoeinschätzung. Aus der Vielzahl von gesammelten Prozess- und Schadendaten, z. B. Telematik- und Sensordaten können im Vergleich zu den traditionellen Methoden komplexere Muster und nichtlineare Zusammenhänge berücksichtigt werden, die es ermöglichen, eine Vielzahl weiterer Risikoindikatoren (u. a. Geo‑, Umwelt‑, Anlagendatendaten) sowie die daraus resultierenden Wechselwirkungen gleichzeitig automatisiert zu analysieren und so präzisere Exposure-Modelle zu erstellen. Dies erlaubt eine laufend aktualisierte Risikobewertung auf der Basis neu hinzukommender Risikodaten, z. B. Veränderungen im Systemzustand von Maschinen und Anlagen, Nutzungsänderungen oder Veränderungen vom Umweltdaten.
Damit ergibt sich die Möglichkeit, die notwendige Versicherungsprämie dynamisch auf die jeweilige Risikosituation und die damit verbundenen potenziellen Gefährdungen anzupassen. Gleichzeitig ist eine größere Differenzierung zwischen Risiken gleicher Betriebsart, aber unterschiedlicher Gebäude‑, Infra- und Sicherheitsstruktur möglich, sodass die Genauigkeit der Risikoeinschätzung gesteigert werden kann. Damit kann auch die Allokation von Zeichnungs- und Rückversicherungskapazität präziser durch eine Risikomodellierung optimiert werden.
Neben diesen Vorteilen sind damit aber auch eine Reihe von Herausforderungen verbunden: KI‑Modelle und Algorithmen sind in der Regel sehr komplex und deren Ergebnisse nur schwierig nachzuvollziehen. Hinzu kommen regulatorische, datenschutzrechtliche und ethische Herausforderungen, denn personalisierte sensible Daten können zu Diskriminierungen in der Risikoeinschätzung führen. Zudem müssen die Risikomodelle regelmäßig überprüft und an neue Risikosituationen angepasst werden.
Zunehmend werden in der Sachversicherung Stimmen laut, anstelle standardisierter Deckungskonzepte Sachversicherungspolicen stärker an die tatsächlich bestehenden individuelle Risikosituation und Bedürfnisse des Versicherungsnehmers anzupassen. Auch sollen sich Policen schneller und flexibler an Veränderungen der Risikosituation anpassen.
Die KI‑Technologie bietet die Möglichkeit, durch die Auswertung vorhandener Daten (z. B. Objekt- und Prozessdaten, Geodaten) individuelle Risikoprofile zu erstellen, und gewünschte Versicherungsleistungen mit einer bestehenden Risikosituation abzugleichen. Dies ermöglicht es, eine bedarfsgerechte und effiziente Versicherungslösung entsprechend der prognostizierten Risikosituation anzubieten, eine potenzielle Über- aber auch Unterversicherung zu vermeiden sowie eine der Risikosituation angemessene Prämie zu berechnen. Mögliche Gestaltungsformen sind beispielsweise:
Obwohl der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Brandschutz sowie in der Sachversicherung eine Vielzahl von vorteilhaften Möglichkeiten aufzeigt, sind damit nicht unerhebliche Herausforderungen verbunden. Sie lassen sich zusammengefasst wie folgt beschreiben:
Die mit dem Einsatz der KI Technologie verbundenen erheblichen Vorteile in der Sachversicherung und im Brandschutz sind im Hinblick auf Schadenvermeidung, Wirtschaftlichkeit und Servicequalität gegenüber den damit verbundenen Herausforderungen technischer aber auch gesellschaftlicher Natur abzuwägen. Für einen nachhaltigen Erfolg wird es notwendig sein, einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten, transparente Entscheidungsprozesse und die vorhandenen ethischen und regulatorischen Standards miteinander zu vernetzen.
KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie über Brand- und Versicherungsschutz nachgedacht und wie er umgesetzt wird, grundlegend zu verändern. Der Einsatz von KI im Bereich des Brandschutzes sowie der Versicherung aber auch in anderen Anwendungsbereichen befindet sich noch in einem relativ frühen Stadium, wird sich aber weiterentwickeln und zunehmend sowohl im Brandschutz als auch in der Sachversicherung Einzug halten. Die Zukunft der KI verspricht einen dynamischeren, reaktionsschnelleren und personalisierten Ansatz zur Risikobewältigung sowie der Risikobewertung. Verbesserte prädiktive Analysen, die auf ständig wachsenden Datensätzen und Echtzeitinformationen basieren, werden es beispielsweise Versicherern ermöglichen, einen effizienteren, datengesteuerten und proaktiven Versicherungsschutz anzubieten.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) unterliegt einer Vielzahl rechtlicher Vorgaben, die den sicheren, fairen und diskriminierungsfreien Umgang mit datengetriebenen Technologien gewährleisten sollen. Neben bestehenden datenschutzrechtlichen und versicherungsrechtlichen Regelungen gewinnt mit der KI‑Verordnung der Europäischen Union1 ein spezifisch auf KI zugeschnittener Regulierungsrahmen zunehmend an Bedeutung. Unternehmen müssen daher sowohl nationale als auch europäische Normen beachten, um rechtliche Risiken zu vermeiden und Vertrauen bei Kunden und Aufsichtsbehörden zu schaffen.
Trotz der zahlreichen Potenziale, die der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Sachversicherung und im Brandschutz bietet, ist ihre flächendeckende Implementierung mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Diese betreffen sowohl technologische Voraussetzungen als auch strukturelle und kulturelle Rahmenbedingungen innerhalb der Organisationen. Eine erfolgreiche Einführung erfordert daher ein integriertes Management dieser Herausforderungen, das technische Innovationen mit organisatorischer Transformationsbereitschaft verknüpft. Zum heutigen Zeitpunkt sind nicht unerhebliche Anfangsinvestitionen in die Technologie sowie in die dafür notwendige Infrastruktur erforderlich.
Langfristig ist davon auszugehen, dass KI‑Anwendungen nicht nur punktuelle Verbesserungen ermöglichen, sondern zu einem grundlegenden Strukturwandel in der Versicherungswirtschaft und im präventiven Brandschutz führen werden. Die Entwicklung intelligenter, autonom agierender Systeme sowie die tiefere Integration von IoT, Big Data und Edge Computing markieren den Weg zu einem datengetriebenen, adaptiven Versicherungswesen.
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