*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.
Modul 1: Generative KI im Versicherungskontext
- Was generative KI ist und wo sie in Versicherungsprozessen sinnvoll eingesetzt werden kann
- Unterschiede zwischen Automatisierung, Predictive Analytics und generativer KI
- Typische Chancen, Grenzen und Risikoaspekte in regulierten Umgebungen
- Praktische Kriterien zur Beurteilung von Business Nutzen
Modul 2: Business Cases und Auswirkungen auf das Betriebsmodell
- Generative KI entlang von Front Office, Middle Office und Support Prozessen einordnen
- Typische Werthebel Geschwindigkeit, Konsistenz, Servicequalität und Entlastung
- Human in the loop Gestaltung und Entscheidungsverantwortung in Versicherungsprozessen
- Abgrenzung zwischen Quick Wins, Pilotfällen und breiteren Transformationsansätzen
Modul 3: Generative KI in der Antragsprüfung und Risikobewertung
- Anträge, Maklerunterlagen, Fragebögen und Begleitdokumente zusammenfassen
- Risikoeinschätzungen, Deckungsvergleiche und Entscheidungsvorlagen entwerfen
- Datenextraktion, Rückfragen und Fallvorbereitung unterstützen
- Leitplanken für Bias, Erklärbarkeit, Eskalation und finale fachliche Entscheidung
Modul 4: Qualität, Governance und verantwortungsvoller Einsatz
- Datenschutz, Vertraulichkeit und Umgang mit sensiblen Kundendaten
- Review und Freigabemuster für KI unterstützte Geschäftsergebnisse
- Typische Fehlerbilder Halluzinationen, Auslassungen und übermäßige Sicherheit in Formulierungen
- Grundlagen der Governance Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Nutzungsregeln und Dokumentation
Modul 5: Generative KI in der Schadenbearbeitung
- Unterstützung beim First Notice of Loss und bei der Falldokumentation
- Schadendateien, Korrespondenz und Nachweisunterlagen zusammenfassen
- Kommunikation zu nächsten Schritten und interne Statusupdates entwerfen
- Konsistenz in Triage, Routing und Fallvorbereitung verbessern, ohne die Verantwortung der Schadenbearbeitung zu ersetzen
Modul 6: Generative KI im Kundenservice
- Kundenantworten mit Klarheit, passendem Ton und Policenbezug entwerfen
- Service Agents durch Wissensabruf und Antwortvorschläge unterstützen
- Self Service Inhalte, FAQs und geführte Kundeninteraktionen verbessern
- Effizienz mit Fairness, Empathie und menschlicher Eskalation ausbalancieren
Modul 7: Workflow Neugestaltung und Rollenveränderung
- Erkennen, wo KI in bestehende Prozesse passt und wo nicht
- Übergaben, Review Punkte und Ausnahmebehandlung neu strukturieren
- Rollenveränderungen in Fachbereichen, Führung und Qualitätssicherung klären
- Prozesseigentum, Auditierbarkeit und Verantwortlichkeit erhalten
Modul 8: Prompting und geschäftliche Interaktionsmuster
- Wirksame Business Prompts für Zusammenfassungen, Vergleiche, Erklärungen und Entwürfe schreiben
- Kontext, Vorgaben, Ton und Ausgabeformat klar strukturieren
- Wiederverwendbare Prompt Vorlagen für Antragsprüfung, Schadenbearbeitung und Kundenservice
- Qualitätschecks, die die Verlässlichkeit vor operativer Nutzung erhöhen
Modul 9: Bewertung und Priorisierung von Use Cases
- Use Cases nach Aufwand, Nutzen, Risiko und organisatorischer Reife auswählen
- Häufige Routinetätigkeiten von spezialisierten Hochwertfällen unterscheiden
- Machbarkeit in Bezug auf Datenqualität, Prozessreife und Stakeholder Unterstützung bewerten
- Ein einfaches Priorisierungsmodell für Versicherungsfunktionen aufbauen
Modul 10: Risiko, Compliance und Vertrauensaspekte
- Kundevertrauen, Fairness und Transparenz in KI unterstützten Prozessen steuern
- KI Nutzung mit internen Kontrollen, Rechtsprüfung und Compliance Anforderungen abstimmen
- Ungeeignete Outputs, Missbrauch und operative Drift überwachen
- Eskalationspfade für Fälle definieren, in denen menschliches Eingreifen nötig ist
Modul 11: Einführung, Fähigkeitenaufbau und Change Management
- Teams, Führungskräfte und Support Funktionen auf KI unterstützte Arbeit vorbereiten
- Trainings, Awareness und Kommunikationsstrategien gegen Widerstände
- Ein praktisches Betriebsmodell für Rollout, Support und kontinuierliches Lernen aufbauen
- Führungssponsoring für sicheren und nützlichen Einsatz stärken
Modul 12: Wirkung messen und Roadmap entwickeln
- Aussagekräftige Business Kennzahlen für Geschwindigkeit, Qualität, Service und Produktivität festlegen
- Output Qualität, Fehlerquoten, Kundenerlebnis und Mitarbeiterakzeptanz verfolgen
- Eine gestufte Einführungsroadmap über Funktionen und Reifegrade strukturieren
- Einen praktischen Aktionsplan für die nächsten 90 Tage erstellen
