KI-Automatisierung für Versicherungsmakler

Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.

Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.

Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.

Solange die inhaltliche Bedeutung gleich bleibt, kommt das System gut zurecht — anders als starre, feldbasierte Erkennung. Grundlegend neue Dokumentarten brauchen eine kurze Nachjustierung, keinen Neubau.

Nein. Wir nutzen ausschließlich Zugänge, bei denen Training mit Kundendaten vertraglich ausgeschlossen ist, und verarbeiten in der EU. Bei besonders sensiblen Daten setzen wir Modelle ein, die auf eurer eigenen Infrastruktur laufen.

Über automatische Auslöser statt guter Vorsätze: Vertragsablauf, Lebensereignisse, Jahrestage. Jeder Auslöser erzeugt eine Aufgabe oder eine Terminanfrage — das ist der Unterschied zwischen geplanter und zufälliger Bestandsarbeit.

Bei bestehenden Vertragsverhältnissen zu Vertragsangelegenheiten ja. Für Werbung zu anderen Produkten braucht es eine Einwilligung. Die Unterscheidung ist wichtig und lässt sich technisch abbilden.

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Versicherungsmaklern ist der Ansatzpunkt meist Automatische Erinnerung an Vertragsabläufe. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.