Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen im Versicherungsbereich

Downloadstatistik des Dokuments (Auswertung nach COUNTER):

Hänold, Stefanie: Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen im Versicherungsbereich. Projektbericht. Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2019. DOI: https://doi.org/10.15488/5123

Zeitraum, für den die Download-Zahlen angezeigt werden:

Jahr: 
Monat: 

Summe der Downloads: 3.473




Kleine Vorschau
Zusammenfassung: 
Die Digitalisierungs- und Big Data-Bewegung wirkt sich auch auf die Versicherungsbranche erheblich aus. Die Flut an personenbezogenen Daten, die täglich generiert wird, und die Möglichkeiten, diese mittels Big Data Analytics-Methoden und KI-Anwendungen auszuwerten, ermöglichen nicht nur die Schaffung neuer Geschäftsmodelle in der Assekuranz. Vielmehr werden die neuen Technologien in allen Bereichen der Wertschöpfungskette entscheidende Veränderungen im Versicherungssektor bewirken. Eine der markantesten Entwicklungen ist die Möglichkeit, mit Big Data Analytics-Methoden das Versicherungsrisiko immer genauer zu bestimmen und Versicherungstarife entsprechend anzupassen bzw. zu individualisieren. Der Einsatz von hybriden Systemen mit einem hohen Automatisierungsgrad für das Massengeschäft und manueller Sachbearbeitung bei individuellen Leistungen ist ein weiterer Haupttrend im Versicherungssektor. Es zeichnet sich auch eine Entwicklung dahingehend ab, dass Versicherungsprodukte nicht nur als Risikoabsicherung angeboten, sondern in ein Servicepaket eingebunden werden, welches für den Kunden maßgeschneidert ist und diverse Dienstleistungen enthält. Der Untersuchungsgegenstand dieses Gutachtens bezieht sich auf einen wesentlichen Kernbestandteil der Digitalisierungsentwicklung im Versicherungsbereich: die Verwendung von Profiling-Verfahren und den Einsatz von automatisierten Einzelentscheidungen. Dazu werden die verschiedenen Zwecke für Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen im Versicherungsbereich herausgearbeitet, wobei auch die spezifischen Chancen und Herausforderungen für Versicherer und Versicherte durch den vermehrten Einsatz entsprechender Verfahren dargelegt werden. Die rechtlichen Anforderungen an den Einsatz von Profiling-Verfahren und automatisierten Einzelentscheidungen werden im Anschluss untersucht. Dabei wird ein Schwerpunkt durch die Regelungen aus der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) zum Recht der betroffenen Person aus Art. 22 DS-GVO, keiner automatisierten Einzelentscheidung unterworfen zu werden, gebildet. Auch die Informationsobliegenheiten nach Art. 13 (2) lit. f und Art. 14 (2) lit. g DS-GVO und das Recht auf Auskunft gem. Art. 15 (1) lit. h DS-GVO werden eingehend analysiert. Des Weiteren bilden die Vorschriften des Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes (AGG) einen weiteren Untersuchungsgegenstand. Zur Abrundung der Praxisanalyse werden im Hinblick auf den Umgang mit automatisierten Einzelentscheidungen die aktualisierten Verhaltensregeln des Gesamtverbands der Deutschen Versicherungswirtschaft e. V. (GDV) sowie diverse Datenschutzinformationen, die von Versicherungsunternehmen im Netz veröffentlicht wurden, beleuchtet. Anschließend wird mit Bezug auf die Praxis diskutiert, ob die vorhandenen Regelungen hinsichtlich der festgestellten Gefahren und Nachteile für die betroffenen Personen als ausreichend zu betrachten sind und welche weiteren Regelungs- bzw. Kontrollmöglichkeiten in Betracht kommen.
Lizenzbestimmungen: Es gilt deutsches Urheberrecht. Das Dokument darf zum eigenen Gebrauch kostenfrei genutzt, aber nicht im Internet bereitgestellt oder an Außenstehende weitergegeben werden.
Publikationstyp: Report
Publikationsstatus: draft
Erstveröffentlichung: 2019-07-12
Die Publikation erscheint in Sammlung(en):Juristische Fakultät

Verteilung der Downloads über den gewählten Zeitraum:

Herkunft der Downloads nach Ländern:

Pos. Land Downloads
Anzahl Proz.
1 image of flag of Germany Germany 2.537 73,05%
2 image of flag of United States United States 247 7,11%
3 image of flag of Switzerland Switzerland 160 4,61%
4 image of flag of Austria Austria 129 3,71%
5 image of flag of Russian Federation Russian Federation 46 1,32%
6 image of flag of United Kingdom United Kingdom 36 1,04%
7 image of flag of Czech Republic Czech Republic 34 0,98%
8 image of flag of Israel Israel 31 0,89%
9 image of flag of France France 29 0,84%
10 image of flag of Netherlands Netherlands 25 0,72%
    andere 199 5,73%

Weitere Download-Zahlen und Ranglisten:


Hinweis

Zur Erhebung der Downloadstatistiken kommen entsprechend dem „COUNTER Code of Practice for e-Resources“ international anerkannte Regeln und Normen zur Anwendung. COUNTER ist eine internationale Non-Profit-Organisation, in der Bibliotheksverbände, Datenbankanbieter und Verlage gemeinsam an Standards zur Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Nutzungsdaten elektronischer Ressourcen arbeiten, welche so Objektivität und Vergleichbarkeit gewährleisten sollen. Es werden hierbei ausschließlich Zugriffe auf die entsprechenden Volltexte ausgewertet, keine Aufrufe der Website an sich.