Name: Generative KI für Versicherungsprozesse
Availability: InStock

Künstliche Intelligenz und angewandte KI

Generative KI für Versicherungsprozesse

Ein praxisnaher Business Kurs für Fachkräfte in der Versicherungsbranche, die generative KI in der Antragsprüfung, Schadenbearbeitung und im Kundenservice sinnvoll einsetzen möchten. Die Agenda konzentriert sich auf realistische Use Cases, Entscheidungsunterstützung, Workflow Anpassung und verantwortungsvolle Einführung statt auf technische Entwicklung. Sie hilft den Teilnehmenden zu erkennen, wo generative KI echten Mehrwert schafft, wo menschliches Urteil unverzichtbar bleibt und wie eine sichere Umsetzung im Arbeitsalltag gelingt.

Was werden Sie lernen?

Sie verstehen, wie generative KI zentrale Versicherungsprozesse wie Intake, Bewertung, Kommunikation und Serviceunterstützung verbessern kann, ohne professionelle Verantwortung zu ersetzen. Sie lernen, Use Cases zu bewerten, Workflows neu zu denken und praktische Leitplanken für Qualität, Compliance und Kundevertrauen festzulegen. Sie gewinnen außerdem einen strukturierten Blick auf Einführung, Change Management und Wirkungsmessung in Antragsprüfung, Schadenbearbeitung und Service Teams.

Wertvolle Einsatzfelder generativer KI in Antragsprüfung, Schadenbearbeitung und Kundenservice identifizieren
Dokumentenarbeit, Kommunikationsqualität und Prozesseffizienz mit praxisnahen KI Mustern verbessern
Governance, Datenschutz, Review und Qualitätskontrollen passend für Versicherungsumgebungen anwenden
Eine realistische Roadmap für Einführung, Teambefähigung und messbaren Geschäftsnutzen aufbauen

Voraussetzungen:

Geeignet für Fachkräfte aus Antragsprüfung, Schadenbearbeitung, Operations, Service und verwandten Bereichen
Kein technischer Hintergrund erforderlich
Vertrautheit mit Versicherungsprozessen und kundenbezogenen Abläufen ist hilfreich

Kursübersicht*:

*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

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