Versicherungsbedarf entsteht im Leben, nicht im Antragsformular. Umzug, Familienzuwachs, Jobwechsel, Immobilienkauf – all das verändert den Schutzbedarf. Sichtbar wird es zuerst auf dem Konto.
Doch zwischen Transaktion und Lebensereignis klafft eine Lücke. Was, wenn eine KI sie schließen könnte und ihre Empfehlungen auch erklären?
Wenn Daten mehr wissen als Formulare
Die Alecto GmbH stand vor einer Lücke im Stand der Technik. Bestehende Verfahren für Event Detection, Policy Learning oder Zeitreihensynthese scheitern an hybrid kodierten Finanzdaten: Sie liefern weder semantisch strukturierte Repräsentationen noch rekonstruierbare Zielzustände.
Alecto: InsurTech aus Kreuzberg
Die Alecto GmbH betreibt unter der Marke Friendsurance eine der bekanntesten InsurTech-Plattformen Deutschlands. 2010 gegründet, heute rund 90 Mitarbeitende am Mehringdamm in Berlin. Der Anspruch: Versicherungs-Entscheidungen nachvollziehbar treffen.
Ontologie, Zielpfade, Kontrafaktik
Das Team entwickelte ein modulares Empfehlungssystem aus drei Bausteinen. Ein Ontology-Masked-Contrastive-Modul induziert semantisch latente Ereignisklassen aus kodierten Transaktionsdaten. Ein IRL-Modul rekonstruiert daraus individuell konvergente Zielpfade.
Den Abschluss bildet ein Score-based Diffusion Model, das kontrafaktische Interaktionssequenzen erzeugt. Das sind plausible Alternativen zu dem, was tatsächlich passiert ist. Erst dadurch lassen sich kausale Effekte bewerten statt nur Korrelationen zu zählen. Aufgebaut Cloud-basiert über Terraform-Module, ergänzt um bidirektionale GRU-Netze und graphbasierte Embeddings.
Was die BSFZ überzeugt hat
Banhoek Consulting hat ein hochabstraktes KI-Vorhaben in die Sprache der Gutachter übersetzt. Entscheidend war die saubere Abgrenzung zum Stand der Technik, etwa zu Verfahren wie TabCL, denen die semantische Tiefenstruktur fehlt.
Ebenso wichtig: die offene Benennung der Risiken. Von unzureichender Ereignisgranularität bis zum möglichen Kollaps der Zielgerichtetheit im IRL-Modul. Genau diese Unwägbarkeiten qualifizieren ein Vorhaben für die Forschungszulage. Der Bescheid kam keine vier Wochen nach Antragstellung: Alle drei Kriterien erfüllt.
Förderquote trifft Innovationskraft
650.000 € Forschungszulage für 272,75 Personenmonate über dreieinhalb Jahre – bei einem Vorhaben, das Alecto komplett aus eigenen Mitteln gestemmt hat, ohne weitere Förderprogramme.
Der Effekt geht über die Kasse hinaus. Fördermittel schaffen Spielraum für Ablationsstudien, für Validierungsmetriken, für die Experimente, die man streicht, wenn das Budget eng wird. Genau dort entstehen aber die Sprünge.
Viele Tech-Unternehmen scheitern nicht an ihren Ideen, sondern an der Finanzierung ihrer Forschung. Dieses Beispiel zeigt: Auch ein Vorhaben, das rückwirkend 2022 beginnt und tief in latenten Räumen operiert, ist förderfähig. Vorausgesetzt, es wird nachvollziehbar beschrieben.
