Allianz SE, KI/ML-Abteilung
Versicherung / Finanzdienstleistungen · 2024–2025
GenAI-Workflows für den Versicherungsbetrieb
Entwickelte GenAI-Anwendungen zur Optimierung von Informations-Workflows und Entscheidungsfindung in Kundenkommunikation, medizinischen Erkenntnissen und Versicherungsbewertungen.
Kontext
Ausgangspunkt und Rahmenbedingungen
Der Versicherungsbetrieb umfasst die Verarbeitung enormer Mengen an Kundenkommunikation, medizinischen Berichten und Schadensbewertungen, die jeweils Fachwissen und sorgfältige Beurteilung erfordern.
Herausforderung
Zentrale Einschränkung, die es zu lösen galt
Entwicklung von KI-Systemen, die in einem stark regulierten Umfeld zuverlässig arbeiten und Ergebnisse liefern, denen fachfremde Stakeholder vertrauen und auf deren Basis sie handeln können — bei gleichzeitiger Kosteneffizienz und Compliance.
Lösung
Konzeptions- und Umsetzungsansatz
Entwarf und implementierte agentische Workflows mit kostenoptimierter Modellauswahl, führte Cloud-Provider-Evaluierungen zur Skalierbarkeit durch und baute ein Prompt-Engineering-Framework auf. Präsentierte Lösungen in Stakeholder-Workshops, um die Akzeptanz über Geschäftsbereiche hinweg voranzutreiben.
Ergebnis
Messbare Wirkung und erzieltes Ergebnis
Steigerte die Produktivität über mehrere Workflows hinweg. Machte fortgeschrittene KI-Tools durch intuitive Oberflächen und klare Prompt-Frameworks für fachfremde Nutzer:innen zugänglich. Etablierte skalierbare, kosteneffiziente Muster für künftige KI-Einführung.
Wichtigste Erkenntnis
“In regulierten Teams schlägt Vertrauen reine Modellqualität. Transparente Prompts und sinnvolle Abwägungen zwischen Modell und Kosten waren es, was die Akzeptanz ermöglichte.”
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