Versicherer nutzen generative KI und Diffusionsmodelle, um extreme Wetterereignisse und Katastrophenszenarien zu simulieren, für die historische Daten fehlen. Das Potenzial liegt in präziseren Risikobewertungen und besserer Preisgestaltung für Versicherungsprodukte – ein wirtschaftlich wichtiges Anwendungsfeld. Allerdings warnen Forschende vor einem zentralen Problem: Die von KI generierten Szenarien können zu Halluzinationen neigen, also physikalisch unrealistische oder verfälschte Muster produzieren, was bei der Risikomodellierung erhebliche finanzielle Folgen hätte. Der Artikel reflektiert damit das klassische Spannungsfeld zwischen KI-Versprechen und praktischer Zuverlässigkeit in sicherheitskritischen Anwendungen.
