Wie verändern große Sprachmodelle den InsurTech-Bereich?

Angesichts der großen Beliebtheit von ChatGPT versuchen viele Softwareunternehmen, KI-Fähigkeiten in ihre Produkte oder Dienstleistungsangebote einzubauen. Auch der Versicherungssektor ist nicht anders. Im Vergleich zu anderen Bereichen wie dem Bankwesen und dem Bildungswesen war der Versicherungsbereich bei der Digitalisierung seiner Daten und Arbeitsabläufe nicht sehr schnell. Das lag nicht daran, dass sie nicht gewachsen wäre, sondern an anderen Einschränkungen wie verstreuten und vielfältigen Daten, papierbasierten Arbeitsabläufen, Datenschutzproblemen und Vorschriften usw. Mit den jüngsten Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs), großen Datenmodellen (LDMs) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) werden jedoch verschiedene Produkte entwickelt, die auf die Beschränkungen eingehen und den Sektor digitalisieren.

Diese Produkte digitalisieren nicht nur Abläufe und Workflows, sondern helfen Versicherungsunternehmen auch dabei, ihre Dienstleistungen zu erweitern, Gewinne zu steigern, Kosten zu senken und effizienter zu arbeiten. Außerdem entwickeln sie sich schnell weiter, um den sich ändernden Bedürfnissen von Unternehmen und Verbrauchern gerecht zu werden. Da LLMs und andere KI- und ML-Tools selbstlernende Systeme sind, helfen sie dabei, personalisierte Produkte anzubieten, Betrug zu minimieren, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu überprüfen usw.

Hier sind einige der Anwendungsfälle für LLMs in InsurTech.

1. KI-gestützte Chatbots können bei der Erfassung von Kundendienstbeschwerden eingesetzt werden und bieten objektive Informationen über verschiedene Dienstleistungen und den Status von Beschwerden. Sie sind schneller und effizienter. Sie entlasten die Mitarbeiter des Kundendienstes und helfen ihnen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
2. LLMs können, wenn sie mit genauen Kundendaten gefüttert werden, eine prädiktive Analyse von einzelnen Kunden oder Kundensegmenten liefern. Sie berechnen die Risiken besser und schlagen eine angemessenere Prämie vor, die auf die jeweilige Person oder Gruppe zugeschnitten ist. Die gleichen Anpassungen können auch für die Bearbeitung von Verlängerungen und Schadensfällen vorgenommen werden.
3. KI-Systeme können zur Analyse von Geo-Standorten, Videos und Bildern eingesetzt werden. Wenn diese Daten mit LLM-Anwendungen verknüpft werden, können sie Szenarien wie die Gültigkeit von Schadensfällen und Schadensereignissen, die Vorbewertung verschiedener Risiken usw. verstehen.
4. LLM-Anwendungen, die in verschiedene IoT-Geräte eingebettet sind, können Echtzeitdaten sammeln und darauf basierend Profile anpassen. Wenn die gesammelten Daten beispielsweise darauf hindeuten, dass ein Kunde gesundheits- und fitnessbewusst ist, können Versicherungsunternehmen Vorteile und Anreize wie reduzierte Prämien anbieten.
5. Die Blockchain-Technologie kann für die automatische Verarbeitung von Smart Contracts verwendet werden. Solche Anwendungen sind entscheidend, wenn unerwartete Ereignisse wie Naturkatastrophen und große Unfälle eintreten. LLMs und LDMs können dabei verwendet werden, um relevante Details zu kommunizieren und relevante Daten automatisch und präzise zu speichern und zu ändern.
6. LLM-gestützte Anwendungen sind das Gesicht verschiedener KI-Tools. Da sie konversationsfähig sind, werden Kunden wahrscheinlich regelmäßig mit ihnen interagieren. Wenn KI-Tools eingesetzt werden, um das Verhalten der Kunden zu analysieren, können LLM-Tools wie Chatbots dazu verwendet werden, die Kunden zu einem besseren Lebensstil und Verhalten zu bewegen. Dies ist sowohl für Versicherer als auch für Versicherungsgesellschaften nützlich, da sie Schadensfälle minimieren.
7. Es ergeben sich neue Möglichkeiten, Kunden zu gruppieren, insbesondere bei Gruppen, die aus verstreuten Kunden mit ähnlichen Bedürfnissen und Nutzungsmustern bestehen. Unternehmen können mit Hilfe von KI-Tools und den von ihnen bereitgestellten Analysen neue Strategien zur Kundenbindung entwickeln.
8. Chatbots können Vorschriften verständlich und damit leicht einhaltbar machen. Kennen Sie einen Kunden, der sich an die Allgemeinen Geschäftsbedingungen erinnert, denen er zustimmt, bevor er eine Police abschließt? Chatbots können eingesetzt werden, um die wichtigen Teile zu erklären, die knifflig sind oder normalerweise ignoriert werden. Für Entscheidungsträger und Anbieter von Versicherungen können dieselben Chatbots, wenn sie auf die Einhaltung von Gesetzen geschult sind, dabei helfen, die Einhaltung von Vorschriften genau zu überprüfen.
9. LLM-Tools können die Transparenz von Verträgen verbessern. Oft werden Ansprüche abgelehnt, weil Kunden Details der Police vergessen haben. LLMs sind gut darin, komplexe Texte wie Versicherungsverträge zusammenzufassen. Sie können verschiedene Policen erklären und den Kunden je nach Wissensstand und Persönlichkeitsstruktur eine vergleichende Analyse bieten.
10. LLMs und NLP-Anwendungen werden immer fortschrittlicher. Schon bald werden Chatbots in der Lage sein, Kunden nicht nur präzise, sondern auch in ihrer bevorzugten Sprache zu antworten.
11. LLMs können verwendet werden, um Underwriting-Prozesse zu rationalisieren. Sie können relevante Informationen aus Dokumenten extrahieren, so dass Underwriter kritische Faktoren wie das Risiko schneller und präziser bewerten können. Sie können auf widersprüchliche Formulierungen, Tipp- und Grammatikfehler in wichtigen Dokumenten prüfen. Solche Anwendungen eliminieren menschliche Fehler und können die Ängste der Verantwortlichen verringern, insbesondere weil solche Fehler im Versicherungsbereich schwerwiegende Folgen haben können.
12. LLMs können verwendet werden, um textlastige Prozesse zu automatisieren. Da Sprachmodelle erwiesenermaßen recht gut darin sind, Zusammenfassungen von Daten in verschiedenen Inhaltsformen wie Textdokumenten, Videos und Bildern zu erstellen, sind sie sehr hilfreich bei der Vereinfachung und Klärung verschiedener Dokumente und Prozesse, die von Versicherungsunternehmen verwendet werden.

Ein guter Hinweis ist, dass alle oben genannten Anwendungen eine Kombination von Technologien und keine einfachen LLM-Implementierungen verwenden. In einem so komplexen Sektor wie dem Versicherungswesen kann es keine allzu einfachen Technologieimplementierungen geben. Das gilt für KI, LLM, NLP, RLHF, Retrieval Augmented Generation (RAG) oder jede andere Technologie. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und NLP bilden die Grundlage für LLM-Implementierungen. Daher ist es wichtig, einen Produktentwicklungsexperten zu wählen, der sich mit mehreren Technologien auskennt und nicht jemanden, der sich nur auf LLMs oder domänenspezifische GPT-Implementierungen konzentriert.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass LLMs nicht ohne Negatives sind. Halluzinierende Chatbots erfinden oft Fakten oder geben irrelevante Informationen. Generische Anwendungen wie das einfache ChatGPT, die nicht für den Einsatz in seriösen Bereichen gedacht sind, können sich solche Fehler leisten, aber eine GPT-Implementierung für einen seriösen und komplexen Bereich wie Versicherungen darf keine fehlerhaften Ausgaben liefern. Warten Sie auf unseren nächsten Blog für einige praktische Tipps zur Vermeidung solcher Fehler. Wenn Sie in der Zwischenzeit nach einer LLM-Implementierung für einen beliebigen Bereich suchen oder mehr darüber erfahren möchten, wie LLMs in Softwareprodukte integriert werden können, sprechen Sie mit uns.