Marc Jones ist der CTO von Shift Technology
Alle paar Jahre taucht eine neue Technologie auf, die den Zeitgeist perfekt zu treffen scheint. Einige dieser Technologien erreichen nie ihr volles Potenzial und bleiben in Erinnerung als ein „Oh, was hätte sein können“. Andere, wie z.B. das Smartphone, sind echte Wegbereiter, die ganze Branchen verändert oder neu erschufen und die Welt für immer geprägt haben. Mit dem Aufkommen der generativen KI haben wir das Gefühl, wieder an diesem Punkt angelangt zu sein.
Eines der entscheidenden Elemente einer „welt verändernden" Technologie ist die potenzielle Reichweite ihrer Auswirkungen. Der Segway zum Beispiel sollte die Welt des Individualverkehrs verändern. Nach 20 Jahren sieht man immer seltener einen Segway-Fahrer in der freien Natur. Die Wirkung des Segways war also ziemlich begrenzt. Das Smartphone... muss ich noch mehr sagen? Und mit diesen Kriterien im Hinterkopf sollten wir die Generative KI eindeutig eher im Smartphone-Lager ansiedeln als im Reich des Segways.
Damit eine neue Technologie jedoch als wirklich revolutionär angesehen werden kann, muss sie für eine Vielzahl von Zielgruppen, Branchen und vertikalen Märkten einsetzbar sein. Sie muss sowohl von Verbrauchern als auch von Unternehmen sicher genutzt werden können. Und sie muss auf Dauer wirklich nützlich sein. Generative KI erfüllt diese Voraussetzungen.
Erforderliche Merkmale von transformativen Technologien
Wenn man über eine transformative Technologie spricht, muss man sich darüber im Klaren sein, dass sie nicht von allen Branchen oder Einzelanwendern auf die gleiche Weise angenommen wird. Und selbst innerhalb einer einzigen Branche kann es sich um sehr unterschiedliche Anwendungsfälle handeln, die von verschiedenen Geschäftsanforderungen abhängen. Es gibt jedoch einige Konstanten, die bei der Bewertung des Potenzials einer transformativen Technologie berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören:
- Sicherheit - kann die Technologie sicher eingesetzt und verwendet werden, ohne dass die Benutzer einem unangemessenen Risiko ausgesetzt werden?
- Effektivität - Stellt die Technologie eine Veränderung des Status quo dar, die es den Nutzern ermöglicht, etwas schneller und effizienter zu erreichen oder sogar neue Dinge zu tun, die vorher einfach nicht möglich waren?
- Zugänglichkeit und Skalierbarkeit - kann die Technologie von denjenigen genutzt werden, die sie nutzen wollen, wann sie es wollen?
Wenn eine Technologie diese grundlegenden Anforderungen erfüllt, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass es sich um einen echten „Game Changer“ handelt. Was bedeutet das nun für die Generative KI und die Versicherungsbranche und wie können Versicherer sicherstellen, dass ihre Nutzung der Technologie diese drei entscheidenden Punkte erfüllt?
Generative KI sicher machen
Für Versicherer, die über den Einsatz generativer KI nachdenken, ist die Sicherheit eines der wichtigsten Hauptanliegen. Die Lösung muss sicher sein, um sowohl das Unternehmen als auch seine Kunden zu schützen. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu gewährleisten, ist die Zusammenarbeit mit einem vertrauenswürdigen Partner, der eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Unternehmenslösungen hat, bei denen die Sicherheit an erster Stelle steht. Shift arbeitet beispielsweise mit Microsoft und dessen Azure OpenAI-Lösung zusammen, um die Software-Lösungen für die Entscheidungsfindung in der Versicherungsbranche um neue Generative KI-Funktionen zu erweitern, die es einfacher machen, Generative KI auf sichere Weise in das Versicherungsunternehmen zu bringen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, um Generative KI so sicher wie möglich zu machen, betrifft die Daten, die diese Lösungen zur Erfüllung ihrer Aufgabe aufnehmen. Es ist von entscheidender Bedeutung zu wissen, woher diese Daten kommen und wer Zugriff auf sie hat. Wird Ihre generative KI-Lösung beispielsweise Zugang zu Daten außerhalb des Unternehmens haben (was vielleicht keine so gute Idee ist), oder wird sie nur auf Daten aus dem Unternehmen zugreifen können, die sorgfältig bereinigt, entrauscht und aufbereitet wurden?
Generative KI wirksam machen
Wie jede künstliche Intelligenz ist auch die Generative KI nur so gut wie die Daten, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Allzu oft hören wir den Refrain, dass mehr Daten besser sind, wenn es um KI geht. Im Fall der generativen KI ist das vielleicht nicht der beste Weg, die Dinge zu betrachten. Wir haben uns bereits mit dem Konzept der Datensicherheit befasst und erläutert, warum bereinigte, entrauschte und aufbereitete Daten sicherer sein können als Daten, die direkt aus dem Internet oder anderen öffentlichen Quellen stammen. Wenn wir über die Effektivität der generativen KI sprechen, sind diese Qualitäten ebenso wichtig. Das Ziel der generativen KI ist es, Ergebnisse zu erzeugen, die dem Nutzer zugutekommen.
Für Einzelpersonen, die mit Technologien wie ChatGPT experimentieren, kann die gewünschte Ausgabe ein erster Entwurf einer geschäftlichen E-Mail oder eines ähnlichen Dokuments sein. In einer solchen Situation kann es nützlich sein, Zugang zu vielen verschiedenen Daten zu haben. Das Versicherungswesen ist jedoch eine unglaublich differenzierte Branche, und die Ergebnisse der generativen KI haben einen sehr spezifischen Geschäftszweck. Versicherer könnten zum Beispiel auf Generative KI zurückgreifen, um ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung zu verbessern oder Strategien zur Automatisierung von Schadensfällen zu unterstützen. In diesem Fall ist ein differenzierterer Ansatz bei der Bereitstellung von Daten für die Lösung erforderlich. Durch eine sorgfältige Auswahl der Daten, auf die die eingesetzte Generative KI-Lösung zugreifen kann, können Sie Ihre Modelle effizienter und effektiver trainieren und sicherstellen, dass die generierten Antworten den richtigen Kontext haben und für das Unternehmen wirklich effektiv sind.
Generative KI zugänglich und skalierbar machen
Jede technologische Lösung ist nur so nützlich, wie sie zugänglich und skalierbar ist. Für viele Versicherer bedeutet das, Generative KI zu einem integralen Bestandteil der Lösungen zu machen, die ihre Mitarbeiter täglich nutzen. Anstatt eine eigenständige Lösung zu implementieren und die Mitarbeiter dazu zu ermutigen, „es selbst herauszufinden“, kann die Einbettung der Technologie dazu beitragen, eine nahtlose Übernahme und einen schnellen Nutzen zu gewährleisten. Als Teil einer etablierten Technologielösung, die bereits im Unternehmen eingesetzt wird (man denke nur an Lösungen zur Betrugserkennung oder zur Automatisierung von Schadensfällen), müssen die Mitarbeiter keine neue Arbeitsweise erlernen und perfektionieren. Die neue Methode ist einfach Teil der Technologien, die sie tagtäglich nutzen, und liefert einfach effektivere Ergebnisse.
Schlussfolgerung
Generative KI hat das Potenzial, nicht nur die Versicherungsbranche, sondern auch viele andere Bereiche positiv zu beeinflussen. Für Versicherer wird es entscheidend sein, zu verstehen, wo Generative KI den größten Nutzen bringen kann, und erfolgreiche Strategien zu entwickeln, um die Technologie in ihren aktuellen Mix zu integrieren. Sicherheit, Effektivität und Skalierbarkeit werden die Schlüssel zum Erfolg sein, wenn Versicherer herausfinden, wie sie das Beste aus der generativen KI herausholen können.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Shift Sie bei der Einführung generativer KI unterstützen kann, um die besonderen Herausforderungen der Versicherungsbranche zu meistern, kontaktieren Sie uns noch heute.
