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Ermöglicht HR-Teams die schnelle, genaue und personalisierte Mitarbeiterunterstützung durch dialogorientierte KI, automatisiertes Wissensmanagement und nahtlose HR-Systemintegration.
Specialized Knowledge Base for Insurance Information Sets
Wandelt standardisierte Versicherungsinformationen in eine durchsuchbare Wissensdatenbank um – zur Unterstützung von Compliance und digitalen Prozesse
#Insurance #KnowledgeBase #DocumentUnderstanding
Geschäftliche Herausforderung
In der Versicherungsbranche sind Unternehmen verpflichtet, vor Vertragsabschluss einen standardisierten Informationssatz bereitzustellen. Diese Dokumente, die sowohl Lebens- als auch Sachversicherungen betreffen, sind häufig umfangreich, komplex und schwer handhabbar. Um Transparenz, Vergleichbarkeit und Verbraucherschutz sicherzustellen, folgen sie einem standardisierten Aufbau, der auf europäischer Ebene von der EIOPA (Europäische Aufsichtsbehörde für das Versicherungswesen und die betriebliche Altersversorgung) reguliert wird.
Obwohl die Informationssätze auf gemeinsamen Vorlagen basieren – etwa dem DIP (vorvertragliche Informationsdokumente zu Versicherungsprodukten), DA (Eignungserklärungen, die bewerten, ob ein Produkt für den Kunden passend ist) und KID (standardisierte Dokumente, die wesentliche Merkmale und Risiken von Anlageprodukten zusammenfassen) – werden sie meist in unstrukturierten Formaten gespeichert. Dies erschwert die gezielte Suche und den Abruf von Informationen, den zuverlässigen Einsatz als Input für KI-Systeme oder digitale Assistenten sowie die effiziente Nutzung des Wissens über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg. Die manuelle Aufbereitung dieser Inhalte ist kostenintensiv und fehleranfällig, was die Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Informationen für interne Tools, Kundenportale oder KI-Anwendungen erheblich einschränkt.
Überblick über die Lösung
Unsere Lösung ermöglicht den automatisierten Aufbau einer spezialisierten Wissensdatenbank, die auf Informationssätzen basiert und diese in maschinenlesbare, angereicherte und miteinander verknüpfte Daten umwandelt.
Die Wissensdatenbank ist als Graph aufgebaut, wobei jeder Knoten einen Abschnitt eines Informationssatzes und dessen zugehörigen Inhalt repräsentiert. Diese Graphstruktur erlaubt nicht nur die dokumentübergreifende Verknüpfung verwandter Konzepte und Klauseln, sondern auch die direkte Organisation von Informationen innerhalb der Knoten.
Die vorhandenen Dokumente werden anhand des gemeinsamen Informationssatz-Formats analysiert und strukturiert. Anschließend werden sie mit KI-generierten Metadaten wie Themen, Zusammenfassungen und Highlights angereichert und für die semantische Suche in einen Vektorraum eingebettet.
Zu den Hauptfunktionen der Lösung gehören:
KI-gestütztes Parsing und Metadatenextraktion
Dokumente werden automatisch mithilfe von GENAI-Modellen verarbeitet, um Abschnitte (DIP, DA, KID usw.) zu identifizieren, semantische Inhalte zu extrahieren und Metadaten wie Themen-Tags, Zusammenfassungen, Klauselklassifizierung und wichtige Wertehervorhebungen wie Ausschlüsse, Garantien und Grenzwerte zu generieren.Strukturierung von Dokumenten auf der Grundlage eines gemeinsamen Formats
Dank des konsistenten Layouts der Informationssätze wendet das System deterministische und auf maschinellem Lernen basierende Analysetechniken an, um Informationen aus jedem Abschnitt zuverlässig zu extrahieren.Aufbau eines Wissensgraphen
Eine Diagrammebene wird erstellt, um verwandte Inhalte dokumentübergreifend miteinander zu verknüpfen. So können gemeinsame Klauseln nachverfolgt, Garantien und Ausschlüsse visuell untersucht und Dokumente auf der Grundlage kontextueller Ähnlichkeit verknüpft werden.Conversational Retrieval Interface
Die Wissensdatenbank kann in natürlicher Sprache abgefragt werden, sodass Benutzer Erkenntnisse und spezifische Klauseln mit Fragen abrufen können.Mehrzweck-Knowledgebase
Diese strukturierte Wissensdatenbank unterstützt mehrere Anwendungsfälle, darunter intelligente Tools zur Dokumentensuche, Produktberatungsplattformen, Lösungen zur Agentenunterstützung zur Überprüfung des Kundenschutzes und alle KI-Anwendungen, die einen genauen Zugriff auf domänenspezifische Versicherungsinhalte erfordern.
Technische Umsetzung
Diese generative KI-Lösung basiert auf:
Analysieren und Strukturieren von Dokumenten
Die Parsing-Engine identifiziert die strukturierten Komponenten der Informationssätze, indem sie Layout, Formatierung und Abschnittsüberschriften analysiert. Es unterstützt sowohl native digitale als auch gescannte Dokumente durch OCR- und Dokumentbildverarbeitung.Metadatenanreicherung
Generative KI-Modelle wie GPT-4o werden verwendet, um automatisch Zusammenfassungen, Themenklassifizierungen und Klauselerkennung zu generieren und so die Struktur und Auffindbarkeit des Inhalts zu verbessern.Embedding & Vector Storage
Inhalte werden mithilfe domänenspezifischer Sprachmodelle eingebettet und in einer Vektordatenbank wie Azure AI Search gespeichert, wodurch leistungsstarke semantische Abruf- und RAG-Pipelines ermöglicht werden.Integrationsebene
Alle Komponenten werden über REST-APIs bereitgestellt und mithilfe von LangChain-Tools mit Unternehmenssystemen verbunden, was eine nahtlose Integration mit digitalen Plattformen, Assistenten und Backoffice-Diensten ermöglicht.
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