Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Versicherungsbranche wird zunehmend zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg. Laut dem Versicherungsmonitor verändern KI-Technologien die Art und Weise, wie Kunden Informationen online suchen. Versicherungsunternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Inhalte sowohl für traditionelle Suchmaschinen als auch für sprachmodellbasierte Systeme zu optimieren.
Ein zentrales Element dabei ist die Lesbarkeit und Struktur der Daten. Es wird deutlich, dass nicht so sehr die Größe der Internetpräsenz eines Versicherers von Bedeutung ist, sondern vielmehr, wie gut die Informationen für KI-Systeme aufbereitet sind. Diese Erkenntnisse stammen aus einem Whitepaper des Ergo Innovation Lab in Zusammenarbeit mit dem Berater Ecodynamics.
Die Rolle von Large Language Models
Ein bedeutender Aspekt in diesem Kontext sind die sogenannten Large Language Models (LLMs), etwa ChatGPT. Diese leistungsstarken Modelle zur Verarbeitung und Generierung menschlicher Sprache finden vielfältige Anwendungen in Unternehmen. Dazu zählen natürliche Sprachverarbeitung, Content-Erstellung, Kundensupport durch Chatbots sowie Sentiment-Analyse und Informationsabfrage. Wie Fraunhofer IESE berichtet, benötigen viele LLMs häufig kein zusätzliches Finetuning für diverse Aufgaben, was deren Implementierung erleichtert.
Bei der Auswahl eines geeigneten LLM ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu berücksichtigen. Wichtige Faktoren bei dieser Auswahl sind Anpassungsfähigkeit, technische Kompatibilität, Kosten sowie rechtliche und ethische Implikationen. Ein strukturierter Ansatz zur Implementierung umfasst unter anderem die Definition von Aufgaben, die Bewertung der Rechenkapazitäten und die Identifikation der zu integrierenden Daten.
Wichtige Überlegungen bei der Auswahl eines LLM
Zusätzlich gibt es acht wesentliche Punkte, die bei der Auswahl eines LLM beachtet werden sollten:
- Sprachliche Kompetenz
- Qualität, Vielfalt und Größe der Trainingsdaten
- Anpassungsfähigkeit (Finetuning)
- Modellgröße und Rechenleistungsanforderungen
- Kosten und Budget
- Datenschutz und Sicherheitsvorschriften
- Umgang mit Verzerrungen
- Transparenz und Erklärbarkeit
Eine nachhaltige Betrachtung empfiehlt, zu prüfen, ob ein LLM tatsächlich notwendig ist oder ob kleinere Modelle ausreichend sein könnten. Zu den Einschränkungen von LLMs zählt die Möglichkeit von „Halluzinationen“, also falschen Ausgaben. Aufgrund dieser Herausforderungen wird geraten, Expertise aus einem AI Innovation Lab zu nutzen, um die Auswahl und Implementierung von KI-Sprachmodellen effektiv zu unterstützen.
Die Veränderungen, die durch KI in der Versicherungsbranche ausgelöst werden, sind sowohl Herausforderung als auch Chance. Versicherer, die bereit sind, sich diesen Entwicklungen zu stellen, können von der Optimierung ihrer Daten und der Integration von LLMs erheblich profitieren.
