Am 15. Februar 2026 hat Professorin Liane Wörner von der Universität Konstanz in ihrem Vortrag im Rahmen der Ruperto Carola Ringvorlesung auf die wachsende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning für Polizei und Strafverfolgung hingewiesen. Die Professorin, die auch Direktorin des Zentrums für Human | Data | Society ist, beleuchtete sowohl die Chancen als auch die rechtlichen und praktischen Hürden, die mit dem Einsatz dieser Technologien verbunden sind. Laut Wörner bietet eine gezielte Anwendung großes Potenzial, um den Anforderungen der Strafverfolgung gerecht zu werden, während zugleich der Schutz der Freiheitsrechte nicht außer Acht gelassen werden darf.

In einer zunehmend datengetriebenen Welt fordert Wörner eine kritische Auseinandersetzung mit der Gestaltung der Datenlandschaft. Diese Überlegungen sind Teil einer breiteren Diskussion über die Rolle von KI in der Gesellschaft. Im Rahmen der Ringvorlesung, die verschiedene Perspektiven auf die Herausforderungen und Chancen von Künstlicher Intelligenz thematisiert, wird der Fokus auf relevante Forschungsfragen gelegt, die durch unterschiedliche Formate an die Öffentlichkeit herangetragen werden. Die Ringvorlesung selbst wird von Prof. Dr. Andreas Dreuw und Dr. Nicole Najemnik konzipiert und vom KI-Board der Universität Heidelberg unterstützt. Aufzeichnungen der Veranstaltungen sind auf heiONLINE verfügbar.

Die Rolle von Data Science und KI in der Versicherungsbranche

Künstliche Intelligenz ist eng mit Data Science verknüpft, ist jedoch nicht identisch damit. Wie sigs.de erläutert, beschäftigt sich Data Science mit der Erstellung und Validierung von Daten, um diese in verwertbare Informationen zu transformieren. KI hingegen zielt darauf ab, menschliche Problemlösungen zu simulieren, indem sie Berechnungsverfahren einsetzt, die Schlussfolgerungen und Handlungen ermöglichen. Machine Learning, eine Teilmenge der KI, umfasst verschiedene Lernmethoden wie supervised und unsupervised learning.

In der Versicherungsbranche sind Unternehmen konfrontiert mit steigendem Wettbewerbsdruck und einem Niedrigzinsumfeld. Diese Herausforderungen erfordern eine aktive Anpassung der Geschäftsmodelle. Wichtige Anwendungsgebiete für Data Science in dieser Branche sind:

  • Automatisierung der Kundeninteraktion durch Chatbots, um Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern.
  • Bilderkennung zur Betrugsprävention und zur Verbesserung von Kundenerlebnissen.
  • Echtzeitempfehlungen im Direktvertrieb zur Optimierung des Verkaufserlebnisses.
  • Aktives Finanzportfoliomanagement zur Erhöhung der Wiederanlagequote.

Die Versicherungsunternehmen streben an, zu sogenannten Insight-Driven Organizations (IDO) zu werden, die datengetriebene Entscheidungen treffen. Dies wird als notwendig erachtet, um sich zukunftsfähig aufstellen zu können und die Digitalisierung der Vertriebsstrukturen zu meistern. Daher ist eine abgestimmte KI-Agenda entscheidend, um Doppelarbeit zu vermeiden und die Relevanz der Themen zu sichern.

Fazit

Die Verknüpfung von Künstlicher Intelligenz und Data Science eröffnet nicht nur neue Perspektiven für die Strafverfolgung, sondern auch für die Versicherungsbranche. Beide Bereiche stehen vor der Herausforderung, technologische Entwicklungen mit rechtlichen und ethischen Fragestellungen in Einklang zu bringen. Die aktuelle Diskussion, wie sie von bfdi.bund.de ergänzt wird, zeigt, dass ein kritisches Auge auf die Gestaltung der Datenwelt und die Anwendung neuer Technologien unerlässlich ist.