Die Konzept & Marketing GmbH (K&M) bietet Versicherungsmaklern einen „Bestandsoptimierungs-Service“ zur Vereinfachung ihres Privatkundengeschäfts an. „Um den Umdeckungsprozess, der bisher per Hand erledigt wurde, effizienter zu gestalten, wurde nach einer Möglichkeit gesucht, die Daten automatisiert auszulesen, um sie dann in die K&M-Dunkelpolicierung übernehmen zu können“, erklärt Mario Brehme, Geschäftsführer der Konzept & Marketing GmbH zu den Hintergründen des Projekts. Trotz BiPRO- und GDV-Datensatz seien Daten oft unvollständig oder qualitativ nicht ausreichend, um sie automatisiert weiterbearbeiten zu können. Hierfür hat sich der Hannoveraner Assekuradeur Unterstützung geholt und eine Zusammenarbeit mit Convista gestartet. Die Unternehmensberatung für Transformation hat bereits KI-Projekte mit Fokus auf der Verarbeitung natürlicher Sprache, dem Natural Language Processing, mit Versicherern umgesetzt.
Proof of Concept für die Sparte Hausrat
Wie Konzept & Marketing weiter mitteilt, wurde das KI-Projekt als Proof of Concept für die Sparte Hausrat umgesetzt. Hierfür wurden circa 1.000 Policen als Daten- und Trainingsgrundlage für das Sprachmodell mit Attributen markiert. „Die Anzahl der Daten ist am Ende aber gar nicht das Entscheidende. Die Zusammensetzung ist viel wichtiger. Sie sollten möglichst heterogen und ein Abbild der täglichen Arbeit sein“, sagt Louis Friedrich, Projektbetreuer und Data Scientist bei Convista.
Neben einer guten Datengrundlage sei insbesondere die Einbeziehung der Mitarbeiter mit ihrem Know-how wichtig für das Gelingen des Projekts. „Von Anfang bis Ende fand ein Austausch auf Augenhöhe statt. Es ist uns sehr wichtig, dass unsere Mitarbeitenden hinter dem Projekt stehen. Sie werden vom manuellen Abtippen der Daten befreit und müssen sich keine Sorgen um ihren Job machen“, unterstreicht Brehme.
Umsetzung auch in weiteren Sparten
Das Sprachmodell wurde zunächst mit Trainingsdaten angelernt und dann auf Validierungsdaten getestet. Im Anschluss gab es einen weiteren Test auf unbekannten Testdaten. Damit solle sichergestellt werden, dass das Modell auch unbekannte Daten richtig verarbeiten kann. Die Ergebnisse bezeichnet Brehme als sehr vielversprechend. Der Assekuradeur will das Projekt nun auf weitere Sparten ausdehnen. (tk)
Bild: © ipopba – stock.adobe.com
- Anmelden, um Kommentare verfassen zu können
