Standardisierte KI-Agenten als Teil der Softwarearchitektur
Summary: Der Weg zur produktiven KI führt über die Standardisierung: KI-Agenten verändern die Softwarearchitektur in der Versicherungswirtschaft von starren, regelbasierten Systemen zu flexiblen, sprachgesteuerten Einheiten. Durch den Einsatz standardisierter Komponenten lassen sich regulatorische Anforderungen wie der AI Act effizient und skalierbar umsetzen, ohne bestehende Kernsysteme ersetzen zu müssen.
From Play to Purpose: KI als strategische Schlüsseltechnolgie
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem experimentellen Spielfeld zu einer strategischen Schlüsseltechnologie entwickelt. Versicherer stehen vor der Herausforderung, aus einer Vielzahl an möglichen Lösungen diejenigen auszuwählen, die im Hinblick auf Effizienzsteigerung, Kundenzufriedenheit und Fachkräftemangel den größten Nutzen generieren.
Der Weg zu einer stabilen produktiven Lösung ist dabei nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der Anwendungsarchitektur, Integration und Skalierbarkeit. KI-Agenten spielen hierbei eine zentrale Rolle – mit erheblichen Auswirkungen auf die zukünftige Gestaltung der Anwendungsarchitektur. Schon jetzt zeigt sich das Potenzial in der Automatisierung von Kernprozessen. Doch worauf kommt es an, damit der Einsatz von KI-Agenten echten Mehrwert schafft?
Bestehende Prozesse durch KI erweitern und optimieren
Die Erstellung von releasefähiger und wartbarer KI-Software ist deutlich aufwändiger als der schnelle Bau von Prototypen. Und: Entgegen teilweise propagierten Aussagen zum Auslaufen von Kernsystemen wird dies – zumindest in der Versicherungsbranche – kurz- bis mittelfristig nicht stattfinden. Bestehende Prozesse sind durch das stark regulierte Umfeld im Finanz- und Versicherungswesen geschützt und stabil mit hoher Dunkelverarbeitungsquote im Einsatz. Diese gewinnbringend zu erweitern und zu optimieren, liefert einen größeren Nutzen, als sie durch KI zu ersetzen.
Einhaltung regulatorischer Vorgaben
Auch im Hinblick auf regulatorische Compliance empfiehlt sich die Einbindung bestehender Workflows. So lässt sich die Risikobewertung des Gesamtsystems aus dem Hochrisikobereich heraushalten und gleichzeitig der Implementierungsaufwand minimieren.
Neben dem AI Act der EU ist auch die DSGVO von zentraler Bedeutung. Beispielsweise schützt Artikel 22 DSGVO Personen vor automatisierten Entscheidungen, die ohne explizite Zustimmung des Endnutzers getroffen werden. D.h., KI-Systeme, die zur Risikobewertung oder zur automatisierten Bearbeitung eingesetzt werden, müssen so gestaltet sein, dass menschliches Eingreifen möglich ist und dem Endkunden die freie Wahl bleibt, ob automatisierte Entscheidungen getroffen werden dürfen oder nicht. Vertrauen und Sicherheit sind die Basis des Geschäftsmodells Versicherung. Daraus resultieren hohe Anforderungen an eine „Vertrauenswürdige KI“, die ethische Grundprinzipien und geltende Standards zu Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit einhält.
Welche Vorteile bieten standardisierte KI-Komponenten?
Der Einsatz von KI muss klar auf den konkreten Nutzen ausgerichtet sein. Standardisierte KI-Komponenten bieten in diesem Kontext entscheidende Vorteile: Sie ermöglichen eine gemeinsame Entwicklungsbasis, reduzieren Kosten durch geteilte Aufwände, lassen sich schnell in bestehende IT-Landschaften integrieren und bieten geprüfte, erklärbare Funktionalität. Damit schaffen sie die Grundlage für regulatorisch konforme und skalierbare KI-Anwendungen.
Ein Beispiel für eine heute einsetzbare produktive KI-Lösung ist die Implementierung von KI-Agenten zur Prozessautomatisierung. Wie das konkret funktioniert und welche Vorteile sich daraus für Versicherungsunternehmen ergeben, lesen Sie in unserem nächsten Blogbeitrag.
