So sichern Versicherer die Qualität von generativer KI

Generative künstliche Intelligenz (GenAI) kann Prozesse beschleunigen, bei Datenanalysen unterstützen und Entscheidungen vorbereiten. Die Voraussetzung dafür ist jedoch, dass die erzeugten Inhalte korrekt sind. In dieser Studie wird erläutert, wie Versicherungen die Qualität von KI-Erzeugnissen objektiv messen, verbessern und erfolgreich nutzen können.

Dafür wurden über 200 mittels GenAI erzeugte Texte mit denen von menschlichen Fachexpertinnen und -experten verglichen. Bewertet wurde anschließend, wie präzise die Modelle in Bereichen wie Aktuariat, Rechnungswesen und Risikomanagement arbeiten. Die gewonnenen Ergebnisse lassen sich auch auf Banken, Asset Manager und andere wissensintensive Branchen übertragen.

Zwei zentrale Erkenntnisse im Überblick:

Präzision entsteht nicht von selbst

Einfache Befehle reichen nicht. Erst mit strukturiertem Prompt-Engineering und Meta-Prompting steigt die Genauigkeit gegenüber einfachem Prompting von 57 auf 98 Prozent. Wer strikt auf korrekte Inhalte angewiesen ist, sollte Prompt-Datenbanken anlegen und methodisch vorgehen.
RAG verändert die Spielregeln

Retrieval Augmented Generation (RAG) bringt internes Wissen in den KI-Prozess. Damit werden Ergebnisse spezifischer und faktentreu. Eine Grundvoraussetzung, um KI in kritischen Unternehmensprozessen einzusetzen.

In der Studie erfahren Sie, wie Sie generative KI systematisch evaluieren und einsetzen können – nicht als Experiment, sondern als Bestandteil digitaler Exzellenz.