Künstliche Intelligenz
Unsere erfahrenen KI-Business Analysten kombinieren Know-How aus der Versicherungswirtschaft mit Expertenwissen aus dem Bereich Data Science und KI. Nur diese Kombination garantiert den wirtschaftlichen Erfolg von KI-Projekten – von der Use Case Entwicklung bis hin zur Produktionseinführung.
In der Praxis kommen viele Data Science und KI-Projekte nicht über die Proof-of-Concept Phase hinaus oder skalieren nicht in Produktion. Die Gründe dafür sind der Mangel an erfahrenen Experten, fehlendes technologisches Verständnis, schlechte Datenqualität, Schwierigkeiten bei der Identifikation passender Use Cases und Probleme der Integration in die bestehende Systemlandschaft. Um unseren Kunden zu helfen, diese Herausforderungen zu meistern, haben wir eine neue Rolle definiert – Artificial Intelligence Business Analyst (AI BA). Dies ist ein sehr erfahrener Data Scientist mit starker Business Expertise. Er verfügt über die vier wesentliche Skills, die für den Projekterfolg notwendig sind:
- AI Skills: Er ist ein erfahrener Data Scientist mit einem herausragenden Wissen über ein breites Spektrum von KI-Algorithmen
- Business Skills: Er ist spezialisiert auf die Versicherungsbranche und besitzt ein tiefes Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse und entsprechenden Business Needs
- Communicaltion Skills: Er brennt für KI und ist in der Lage, diese Technologie verständlich auf allen Unternehmensebenen zu kommunizieren
- AI Project Skills: Er hat ein gutes Verständnis von weiteren relevanten Feldern, wie Data- und Machine Learning Engineering und ist fähig, ein cross-funktionales AI Development Team zum Erfolg zu führen
Unsere Erfahrung zeigt: Der AI BA übt nicht nur eine wichtige Brückenfunktion zwischen Data Science und Business aus, sondern ist Enabler für erfolgreiche KI-Projekte.
Fehlerhafte Datensätze im Bestand werden oftmals erst durch Zufall entdeckt. Eine strukturierte Suche nach Fehlern im gesamten Bestand erfordert mit herkömmlichen Mitteln viel Planung und Zeit. Durch den Einsatz von Maschine Learning kann der Bestand systematisch und effizient auf Fehler untersucht werden und zukünftige Bestandsfehler rechtzeitig erkannt oder sogar vermieden werden.
- Fehler-Frühwarnsystem für Ihren Bestand
- Dauerhaft hohe Bestandsqualität
Künstliche Intelligenz kann menschlichen Test nicht ersetzen. Als Werkzeug, welches im manuellen Test assistiert, kann sie den Aufwand im mathematischen Test und bei Bestandsmigrationen jedoch erheblich reduzieren.
- Unterstützung durch KI im Test des Rechenkerns
- Zusätzliche Qualitätssicherung von ETL-Prozessen bei Bestandsmigrationen
In der Analyse von Versicherungsdokumenten setzen wir auf KI-gestützte Assistenten, die unsere Arbeit erheblich erleichtern.
- Semantische Analyse zur Organisation und Vereinheitlichung von Textbausteinen
- Textzusammenfassung zur Vereinfachung von Texten
- Textgenerierung, um Kommunikation zu individualisieren und zu verbessern
Das vtmw-Kundenwertmodell kombiniert verschiedene klassische Modellierungsverfahren mit künstlicher Intelligenz, beispielsweise zur Ermittlung von Betreuungsintensität und Stornowahrscheinlichkeiten. Auf diese Weise können Vertrieb und Betrieb datengestützt kundenwertorientiert gesteuert werden:
- Gezielte Ansprache von A-Kunden
- Automatisierte Rabattierungsmöglichkeiten
- Priorisierte Bearbeitung
- Aufzeigen von Cross- und Upselling Potenzialen