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EINLEITUNG

Nicht nur angesichts signifikant gestiegener Kosten im Schadenmanagement, sondern auch angesichts einer hohen Arbeitsauslastung von Produktmanagern, die viele Projekte parallel betreuen, suchte unser Kunde – ein etablierter Versicherer am deutschen Markt – nach Möglichkeiten, manuellen Verwaltungsaufwand zu reduzieren. Ein wesentlicher Hebel dabei war die Konsolidierung von Versicherungsbedingungen (AVB bzw. AKB), deren Inhalte, Aufbau und Struktur über viele Jahre gewachsen sind. Dies manuell zu erledigen ist zeitaufwändig, da es das Lesen, Analysieren und Vergleichen von Inhalten aus Dokumenten erfordert, die über 50 Seiten lang sein können.

Das Hauptziel unseres Projekts war es, die für die Konsolidierung von AVB/AKB erforderliche Zeit mithilfe generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) erheblich zu verkürzen und gleichzeitig eine präzise und kapitelgenaue Übersicht über die Unterschiede der zu konsolidierenden AVB/AKB bereitzustellen.

WARUM JETZT? 

KI bzw. GenAI wird branchenübergreifend diskutiert, insbesondere seit der Einführung von ChatGPT im Dezember 2022. Die Versicherungsbranche setzt KI seitdem auf verschiedene Weise ein – auch, um ein „Gefühl“ für deren Leistungsfähigkeit zu bekommen. Dies führt schnell zur Frage nach dem möglichen Effizienzgewinn durch KI. Gerade GenAI kann große Textmengen schnell verarbeiten und bietet damit großes Potenzial, den Arbeitsaufwand bei AVB/AKB-Vergleichen in Versicherungsunternehmen erheblich zu reduzieren.

WAS WIR GEMACHT HABEN

Mit GenAI entwickelten wir eine Lösung, um manuellen Aufwand zu verringern und etwa 20 Bedingungsdokumente mit jeweils rund 50 Seiten und unterschiedlichsten, über knapp 20 Jahre hinweg gewachsenen Strukturen effizient zu vergleichen:

• Nachdem wir die relevanten Vergleichskriterien identifiziert hatten, konvertierten wir die nur im PDF-Format verfügbaren Bedingungsdokumente mit Hilfe von GenAI in ein strukturiertes, maschinenlesbares Format.
  
• Wir identifizierten und analysierten jeden Abschnitt mit GenAI und mehreren aufeinander aufbauenden Prompts, um kritische Deckungsunterschiede der zu vergleichenden AVB/AKB-Dokumente zu bewerten.
  
• In einem iterativen Prozess überprüften wir die von GenAI generierten Auswertungen und passten sie basierend auf den Ergebnissen solange an, bis wir die gewünschte Qualität erreichten.
  
• Insgesamt dauerte das Projekt etwa vier Wochen, wobei der größte Aufwand auf die Konvertierung und Nachstrukturierung der PDF-Dateien entfiel. Je besser die Struktur der Eingangsdokumente für eine maschinelle Verarbeitung ist, desto schneller und qualitativ hochwertiger sind die von GenAI produzierten Ergebnisse.
  
• Essentiell für den Projekterfolg war eine enge Zusammenarbeit technischer und fachlicher Experten, sodass Prompts beispielsweise den notwendigen fachlichen Kontext erhielten, aber stets für GenAI verarbeitbar blieben. 

WAS WIR GELIEFERT HABEN

Unserem Kunden stellten wir eine leicht verständliche, kapitelgenaue Übersicht über die Ergebnisse für alle festgelegten Vergleichskriterien zur Verfügung. Jeder Abschnitt eines AVB/AKB-Dokuments als Referenz wurde mit dem entsprechenden Abschnitt anderer AVB/AKB-Dokumente abgeglichen. Die inhaltlichen Unterschiede zwischen diesen Abschnitten wurden (unter Verwendung einer „Ampel-Logik“) nach ihrer Auswirkung auf den Versicherungsnehmer bewertet.

Auf diese Weise müssen Produktmanager nicht mehr unzählige Seiten lesen und analysieren. Stattdessen können sie die von GenAI generierte Übersicht nutzen, sich auf die als „gelb“ oder „rot“ markierten Abschnitte konzentrieren, Lösungen dafür entwickeln und Entscheidungen darüber treffen, inwieweit sich Versicherungsbedingungen konsolidieren lassen.

Die GenAI-Lösung bietet mehrere Vorteile:

• Zeitersparnis: Die Notwendigkeit von Lese- sowie manueller Analyse- und Vergleichsarbeit entfällt.
  
• Hohe Präzision: GenAI produziert genaue Ergebnisse ohne menschliche „Ermüdungserscheinungen“.
  
• Konsistenz: Alle Unterschiede wurden einheitlich entlang einer vordefinierten „Ampel-Logik“ bewertet.
  
• Solide Entscheidungsgrundlage: Eine fundierte Basis für weitere Konsolidierungsentscheidungen beispielsweise im Zuge einer Systemablösung ist geschaffen.

Die umgesetzte Logik lässt sich leicht für Bedingungsvergleiche anderer Versicherungsproduktlinien nutzen. Darüber hinaus kann der technische Ansatz für andere Anwendungsfälle wie den Abgleich von Verträgen mit internen Richtlinien oder die Bewertung, inwieweit regulatorische Vorgaben in bestimmten Dokumenten verankert sind, angepasst werden.

Dieses Projekt steht im Zeichen von „GenAI infused“: Es stellt eine gelungene Zusammenarbeit zwischen Capcos kundenorientierten Beratern und internen GenAI-Experten dar, um Prozesse zielorientiert zu automatisieren und einen starken, wettbewerbsfähigen Mehrwert für unsere Kunden zu liefern.