Prädiktive Krankenversicherung auf dem Vormarsch: Von der Prognose von Leistungsfällen zum frühzeitigen Risikomanagement
Für Krankenversicherer und aktuariell ausgerichtete Beratungsgesellschaften sollte prädiktive Versicherung jedoch weit mehr bedeuten als eine präzisere Prognose zukünftiger Leistungsaufwendungen. Der eigentliche Mehrwert liegt darin, Risiken frühzeitig zu erkennen und dadurch den weiteren Verlauf positiv beeinflussen zu können. Modelle können Versichertengruppen mit erhöhtem Risiko für Krankenhausaufenthalte, Wiederaufnahmen, Therapieabbrüche oder stark steigende Behandlungskosten identifizieren. Dadurch lassen sich Fallmanagement-, Präventions- und Disease-Management-Programme gezielt steuern.
Damit verändert sich auch die Arbeitsweise von Aktuarinnen und Aktuaren. Zunächst muss ein klar definiertes und beeinflussbares Ziel festgelegt werden, beispielsweise eine Krankenhausaufnahme innerhalb der nächsten 90 Tage. Anschließend wird ein Modell auf Basis von Leistungsdaten, Diagnosen, Verordnungen und bisherigen Inanspruchnahmen entwickelt und validiert. Im nächsten Schritt wird der ermittelte Risikoscore mit einer konkreten Intervention verknüpft. Abschließend gilt es zu messen, ob diese Maßnahme tatsächlich bessere Ergebnisse erzielt hat, als ohne Eingriff zu erwarten gewesen wären.
Gerade dieser letzte Schritt ist entscheidend. Ein Modell kann Hochrisikoversicherte sehr präzise identifizieren und dennoch keinen Mehrwert schaffen, wenn die Betroffenen nicht erreicht werden, Unterstützung zu spät erfolgt oder Personen ausgewählt werden, deren Kosten ohnehin gesunken wären. Ein einfacher Vorher-Nachher-Vergleich reicht deshalb nicht aus. Aktuarinnen und Aktuare benötigen geeignete Kontrollgruppen, Matching-Verfahren, Uplift-Modelle oder Methoden der kausalen Inferenz, um den tatsächlichen Zusatznutzen einer Maßnahme zu bestimmen.
Die Konferenz „Data Science & Data Ethics“ der European Actuarial Academy im Mai 2026 unterstrich darüber hinaus die umfassendere Verantwortung des Berufsstands. Themen wie „Actuarial Judgement in the Age of AI“ und ein Framework zur Überprüfung kausaler Fairness in Versicherungsmodellen verdeutlichen, dass Prognosegüte nur eines von mehreren Qualitätskriterien ist. Modelle müssen darüber hinaus nachvollziehbar, fair und für ihren jeweiligen Anwendungszweck geeignet sein.
Für die aktuariellen Berufsbilder bedeutet dies, dass klassische Prognosekompetenzen zunehmend durch Kenntnisse in Machine Learning, kausaler Inferenz und Model Governance ergänzt werden müssen. Die gefragtesten Health-Aktuare der Zukunft werden nicht nur vorhersagen, welche Versicherten höhere Kosten verursachen könnten. Sie werden beurteilen, welche Risiken tatsächlich beeinflussbar sind, welche Maßnahmen wirksam sind und ob Effizienzgewinne erzielt werden können, ohne den gleichberechtigten Zugang zur Gesundheitsversorgung zu beeinträchtigen.