Use Cases: Von Textumformulierung bis zur Schadenmeldung
Neben den Daten selbst benötigt man auch Systeme, die GenAI umsetzen und die Ergebnisse transformieren, umwandeln und übertragen können. Hierfür ist herkömmliche Software notwendig, die Daten zwischen Systemen austauscht und verschiedene GenAI-Modelle hintereinanderschaltet.
Use Case Textumformulierung
Die Suche nach sinnvollen Use Cases für GenAI ist ebenfalls essenziell. Eine der einfachsten Aufgaben ist die Umformulierung von Texten. Die Erstellung von Bildern, Videos und Audio ist hingegen komplexer und die Ergebnisse sind oft nicht überzeugend. Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Next Best Action, bei der die KI basierend auf Kundendaten Handlungsempfehlungen gibt. So können Kundendienstmitarbeiter noch während des Gespräches mit dem Kunden sinnvolle Hinweise in ihrer Software erhalten, wie mit dem Kunden zu verfahren ist. Die Software könnte dann bei guten Kunden, die eine gute Schadenhistorie haben, vorschlagen, kulanter auf die Wünsche zu reagieren, während die Software bei Kunden mit schlechter Zahlungsmoral und hohem Schadenaufwand vorschlägt, restriktiver mit den Wünschen umzugehen.
Auch Mitarbeiter im Vertrieb können Vorschläge erhalten, welche alternativen Angebote dem Kunden unterbreitet werden könnten. Mitarbeiter in der Telefonie könnten Vorschläge für Cross- und Up-sell-Angebote erhalten. Mitarbeitern in der Maklerbetreuung könnte vorgeschlagen werden, welche neuen Marketingkampagnen für den jeweiligen Makler auf Basis der Kunden- und Produktionshistorie oder auch der Kundendemografie passend sein könnten. In allen diesen Fällen ist menschlicher Input wichtig, da die KI nicht über die gesamte Erfahrung eines Menschen verfügt.
Dokumente einlesen, Trainingsdaten erzeugen, Schadenmeldungen vereinfachen
Ein weiterer Use Case ist das Einlesen von Dokumenten, was zwar nützlich ist, aber eigentlich eher ein Anwendungsfall von Machine Learning ist. GenAI kann außerdem zum Generieren von Trainingsdaten verwendet werden, was jedoch kein neues Wissen aus der realen Welt liefert. Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Vereinfachung von Schadenmeldungen durch Live-Video-AI-Schadendokumentation. So könnte mich eine künstliche Intelligenz in der App für Schadenmeldungen durch meine Schadenmeldung führen. Ich würde beispielsweise einen Kfz-Schaden mit der Handykamera aufnehmen und die KI würde mich zu den interessanten Dingen führen nach dem Motto: „Bitte zeigen Sie mir jetzt die Details des Kotflügels vorne rechts.“
Die Möglichkeiten erscheinen vielversprechend, dennoch ist es wichtig, realistisch zu bleiben. So kann es für den Versicherer beispielsweise günstiger sein, wenn der Kunde die Daten zu einer Schadenmeldung selbst eintippt, da die KI dann nur noch zur Kontrolle der Daten eingesetzt werden muss.
Fazit: GenAI als Chance, aber nicht als Allheilmittel
GenAI ist eine Chance, um Prozesse zu automatisieren, zu optimieren und die User Experience zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, GenAI als eine Technologie zu sehen, die integriert und sinnvoll eingesetzt werden muss. Die Konzentration auf die Datenqualität und die Systemintegration ist entscheidend, um die volle Kraft von GenAI nutzen zu können. Unternehmen sollten ihre Investments in IT und die Modernisierung erhöhen, um für die Zukunft der Technologie gerüstet zu sein.
Es ist ebenso wichtig, die Mitarbeiter über GenAI aufzuklären und ein grundlegendes Verständnis für die Technologie zu fördern. Nur so können die Chancen dieser neuen Technologie voll ausgeschöpft werden.
Bild: © Ewa – stock.adobe.com, Porträtfoto: © Jonas Piela
Diesen Beitrag lesen Sie auch in AssCompact 09/2024 und in unserem ePaper.
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Jonas Piela 
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