Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Climate Insurance

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Klima-Versicherung und parametrische Risikomodelle

   Grundlagen KI-gestützter Klima-Versicherungslogik sowie der Übersetzung von Risikotransfer, Trigger-Mechanismen und Schadensregulierung in datengetriebene Modelle
   Verständnis objektiver, transparenter und schnell auszahlender parametrischer Versicherungsprodukte
   Definition des Scopes hinsichtlich Gefahren, Regionen, versicherter Assets und relevanter Outputs wie Trigger-Index, Auszahlungskurve und Risikoprämie
   Einführung in Versicherungsmathematik und stochastische Modellierung von Extremwetterereignissen
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Underwriting, Preisgestaltung und Management von Portfoliorisiken

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Klimadaten, Satellitendaten, Geodaten und Exposure-Daten zu versicherten Werten und Standorten
   Aufbau von Datenmodellen zur Abbildung von Gefahren, Vulnerabilitäten und potenziellen Schäden
   Einführung in Schnittstellen zu Datenanbietern, Wetterdiensten, Rückversicherern und Regulierungsbehörden
   Nutzung cloud-nativer Formate für die Verarbeitung großer Klima- und Geodatenbestände
   Überblick über probabilistische Katastrophenmodellierung, KI-gestützte Ereigniskataloge, Geospatial AI, Optimierungsalgorithmen sowie Toolchains für Pricing, Underwriting und Portfoliomanagement

3. 3

   Automatisierung von Klima-Versicherungs-, Trigger- und Schadensprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Monitor Trigger - Verify Event - Calculate Payout - Report to Stakeholders - Adjust Model"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows für Real-Time-Monitoring von Trigger-Daten, automatisierte Schadensberichte und Kommunikation mit Versicherungsnehmern
   Automatisierte Abwicklung parametrischer Ansprüche über digitale und regelbasierte Systeme
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Validierung komplexer Schadensereignisse und zur Anpassung von Risikomodellen
   Entwicklung eines Operating Models für agile, datengetriebene und kundenorientierte Klima-Versicherungseinheiten

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf parametrische Dürre-, Sturm- und Hochwasserversicherungen sowie auf traditionelle Sachversicherungen unter Berücksichtigung physischer Klimarisiken
   KI-gestütztes Pricing und Underwriting, Stress-Testing von Versicherungsportfolios sowie Strukturierung von Catastrophe Bonds und Insurance-Linked Securities
   Management des Basisrisikos und transparente Kommunikation parametrischer Logiken gegenüber Kunden und Stakeholdern
   Audit-Ready-by-Design mit revisionssicherer Dokumentation von Trigger-Daten, Preismodellen und Auszahlungsberechnungen
   Compliance mit aufsichtsrechtlichen Anforderungen, Modell-Risikomanagement, Validierung, Backtesting sowie Sicherstellung der Integrität triggerrelevanter Datenquellen

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen