Einsatz von GenAI im Kranken-Aktuariat: Use Cases & Live-Demos

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI), bekannt geworden durch Chatbots wie ChatGPT, verändert die Herangehensweise vieler Industrien an Problemlösung, Datenanalyse und Berichterstellung – auch in der Versicherungswirtschaft und hier insbesondere in der Krankenversicherung. Im Vortrag "Einsatz von GenAI im Kranken-Aktuariat: Use Cases & Live-Demos" werden praxisorientierte Anwendungsfälle vorgestellt, die den Einsatz von GenAI zur Effizienzsteigerung und Automatisierung von Prozessen im Aktuariat veranschaulichen. Zwei konkrete Use Cases mit Live-Demonstrationen bieten den Teilnehmenden wertvolle Einblicke, wie sie GenAI gezielt in ihrem Arbeitsalltag einsetzen können. Der erste Use Case befasst sich mit der Erstellung von Technischen Berechnungsgrundlagen (TBs) unter Verwendung von GenAI. Ziel ist es, den Automatisierungsgrad bei der Erstellung von TBs zu erhöhen, einfache manuelle Tätigkeiten auf ein Minimum zu reduzieren und insbesondere unstrukturierte Inhalte effizient zu verarbeiten. Das Herzstück bildet ein auf historischen TBs und zugehörigen Kalkulationsdaten feingetuntes Large Language Model (LLM), das es ermöglicht, aus den aktuellen Kalkulationsdaten schnell und präzise bestimmte Teile des neuen TBs zu generieren. Darüber hinaus kann der vorgestellte Ansatz auch auf andere Dokumente und Berichte mit historischer Wissensbasis angewendet werden, wie etwa SFCR- oder Nachhaltigkeitsberichte. Der zweite Use Case stellt einen Chatbot vor, der die klassischen Funktionalitäten von ChatGPT u. ä. weit übertrifft: Durch die Erweiterung von LLMs um vielseitige und mächtige Werkzeuge können aktuelle Informationen aus dem Internet abgerufen, Programmcode erstellt und ausgeführt sowie externes Wissen aus Dokumenten und Datenbanken integriert werden. Diese Möglichkeiten eröffnen ein breites Spektrum von Anwendungsfällen: Beispielsweise können Informationen aus externen Dokumenten wie Geschäftsberichten extrahiert, verglichen und in Reports aufbereitet werden. Ebenso können Versicherungsdaten analysiert, visualisiert und interpretiert werden. Zudem werden weitere Einsatzmöglichkeiten von GenAI aufgezeigt, wie die Verarbeitung von Beitragsanpassungsklagen oder die Verbesserung von Machine-Learning-Modellen durch GenAI-aufbereitete Freitextmerkmale. Abschließend wird ein Ausblick auf den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen gegeben.