LLM und RAG
Ergänzend kommen LLMs zum Einsatz. Sie verstehen die natürliche Sprache und generieren neue menschenähnliche Texte. Als Basis dienen hier die Trainingsdaten des Modells, dabei sind aber auch falsche Aussagen (Halluzinationen) nicht ausgeschlossen. Um dem entgegenzuwirken, kommt im Unternehmensumfeld Retrieval Augmented Generation (RAG) zum Einsatz. Beim RAG-Modell generiert das LLM die Antworten aus den vorhandenen Unternehmensinformationen, die die Insight Engine bereitstellt, und nicht aus den Trainingsdaten. Versicherungsunternehmen können das RAG-Modell nutzen, um Zusammenfassungen oder Handlungsempfehlungen erstellen zu lassen.
Auch bei regulatorischen Anforderungen kann KI einen wertvollen Beitrag leisten, wie bei der EU-Verordnung DORA (Digital Operational Resilience Act), die die digitale Widerstandsfähigkeit von Finanzunternehmen stärkt. Ein KI-basiertes System kann die Compliance optimieren, indem es Verträge laufend auf regulatorische Konformität prüft. Automatisierte Compliance-Prüfungen erkennen frühzeitig Risiken und ermöglichen es, notwendige Anpassungen schnell und effizient vorzunehmen.
Fazit
Künstliche Intelligenz ermöglicht heute schon ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um Verträge nicht nur effizient zu verwalten, sondern auch die Mitarbeitenden bei ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen. Zudem können sie unterstützen, regulatorische Vorgaben einzuhalten und die Servicequalität für Kunden zu verbessern.
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