ChatGPT ist ein innovatives Tool für künstliche Intelligenz (KI), das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um auf menschliche Aufforderungen zur Eingabe von Informationen und Aufgaben zu reagieren. Der Chatbot und das ihm zugrunde liegende generative Pre-Trained Transformer (GPT)-Sprachmodell erobern die Welt im Sturm. In verschiedenen Branchen - darunter auch in der Schaden- und Versicherungsbranche - wird viel darüber diskutiert, wie generative KI die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, verändern und, wenn sie strategisch eingesetzt wird, Arbeitsprozesse umgestalten und wichtige geschäftliche Herausforderungen bewältigen kann.
Warum die GPT so viel Aufmerksamkeit erregt
Die KI-Technologie, die dahinter steckt, ist zwar nicht brandneu, aber einige besondere Aspekte von ChatGPT sorgen für die derzeitige Welle der Begeisterung, darunter:
- Die Feinabstimmung, die es ihm ermöglicht, menschlichen Anweisungen zu folgen und die natürliche Sprache so genau nachzuahmen
- Seine "Ausbildung" in riesigen Mengen von Informationen aus dem gesamten Internet
- Die Leichtigkeit, mit der die Technologie jetzt für jeden Internetnutzer zugänglich ist - kostenlos und ohne die Notwendigkeit einer Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Schlagzeilen machen auch die potenziellen und ernsthaften Gefahren, die mit dem Einsatz generativer KI außerhalb sicherer Umgebungen verbunden sind. Wie in einem kürzlich erschienenen Artikel von Eric Schmitt, dem Global Chief Information Security Officer von Sedgwick, beschrieben, können diese Risiken Folgendes umfassen:
- Leck, Diebstahl oder Missbrauch von Daten
- Mangelnde Kontrolle über den Inhalt der Ausgabe
- Nichteinhaltung von Gesetzen und Vorschriften
Berücksichtigung der Herausforderungen und Chancen
Bevor man auf einen Technologietrend aufspringt, insbesondere auf einen so neuen wie GPT, müssen Branchen und Organisationen die Vor- und Nachteile der Einführung sorgfältig abwägen. Das allgemeine Gefühl, dass "alle anderen das schon machen" und dass es sich um das "neueste und beste" Technologieangebot handelt, rechtfertigt nicht, blindlings auf den Zug aufzuspringen.
In der Schadenregulierungsbranche können die oben genannten Risiken nicht auf die leichte Schulter genommen werden. In Anbetracht der sensiblen und persönlich identifizierbaren Natur der Informationen, mit denen wir täglich in Berührung kommen, müssen Schadendaten in Übereinstimmung mit strengen Datenschutzprotokollen behandelt werden. (Aus diesem Grund sollten Schadendaten und andere HIPAA-geschützte Informationen niemals in einer öffentlich zugänglichen GPT-Eingabeaufforderung verwendet werden; Sedgwick sperrt diese Anwendungen als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme für unsere Netzwerke). Mit einem gründlichen Verständnis der möglichen Risiken und der Arten von robusten Kontrollen, die zu deren Minderung eingesetzt werden können, können Unternehmen, die die benefits generative KI nutzen möchten, sicher mit der Integration solcher Tools in ihre Systeme und Prozesse fortfahren.
Zu den grundlegendsten Aspekten dieser benefits gehört eine höhere Effizienz. Generative KI kann aus riesigen Datenmengen schnell aussagekräftige Informationen gewinnen und wichtige, aber routinemäßige Teile des Schadenbearbeitungsprozesses automatisieren. Noch wichtiger ist, dass die effektive Einbindung von GPT in die Arbeitsabläufe bei der Schadenregulierung den vielbeschäftigten Prüfern und Schadenregulierern die Möglichkeit gibt, sich auf die entscheidenden Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, die nur von Menschen ausgeführt werden können: den Kontakt zu Menschen und die Betreuung von Menschen. Das "Outsourcing" einiger banaler und sich wiederholender Aufgaben im Zusammenhang mit Schadensfällen an die Technologie wird die Arbeitserfahrung der talentierten Fachleute unserer Branche verbessern. Angesichts des nach wie vor angespannten Arbeitsmarktes und der Tatsache, dass die Arbeitskräfte von heute interessante und herausfordernde Aufgaben sowie Möglichkeiten suchen, sich weiterzuentwickeln und etwas zu bewirken, haben Investitionen in Technologien wie GPT das Potenzial, erhebliche, wertvolle und weit verbreitete Vorteile zu bringen.
Verstärkung unserer talentierten Fachkräfte
Sedgwick hat eine lange Tradition darin, die Bedürfnisse der Kunden durch eine Kombination aus qualifizierten und einfühlsamen Fachleuten, modernsten Technologieplattformen und technologiegestützten Lösungen zu erfüllen. Da unsere primären Schadensysteme bereits von KI-Technologien unterstützt werden, war die Umstellung auf generative KI eine natürliche Entwicklung für uns. Bevor wir jedoch mit der Implementierung einer GPT-Anwendung begannen, arbeiteten wir eng mit Microsoft zusammen, um sicherzustellen, dass alle Daten in unserer Azure-Umgebung sicher bleiben.
Nach einer bewussten Bewertung der benefits und der Risiken haben wir vor kurzem die Einführung von Sidekick angekündigt - eine branchenweit erste Integration der GPT-4-Technologie von OpenAI mit den etablierten Schadenmanagement-Tools von Sedgwick. Sidekick wurde entwickelt, um unseren talentierten Teams einen Vorteil bei ihrer täglichen Arbeit zu verschaffen, so dass sie schnell einen Mehrwert aus den Schadendaten gewinnen, diese effizient an Kunden und andere Beteiligte weitergeben und mehr Zeit und Energie für die Menschen aufwenden können, deren Betreuung ihnen anvertraut ist.
In einem ersten Schritt stellen wir unseren Kollegen Sidekick in unserer sicheren Umgebung für die schnelle Zusammenfassung und Analyse von Antragsunterlagen und die damit verbundene Datenklassifizierung zur Verfügung. Mit der Unterstützung von Sidekick können unsere Kollegen auf Knopfdruck automatisierte Zusammenfassungen von gescannten Dokumenten erstellen und die Hervorhebungen einfach der entsprechenden Datei in unserem System hinzufügen. Außerdem können sie mit Sidekick schnell Schlüsseldaten aufspüren, die ihnen helfen, Aufgaben zu erledigen und einen sinnvollen Einfluss auf die Schadenfälle zu nehmen.
Sidekick ist unser erster Anwendungsfall von GPT, daher sind wir noch dabei, die tatsächlichen Möglichkeiten zur Verbesserung des Schadenprozesses zu erkunden. Wir gehen davon aus, dass künftige Iterationen in der Lage sein werden, Zusammenfassungen ganzer Schadenfälle zu erstellen, Risikofaktoren für einzelne Schadenfälle und Programme zu identifizieren, neue Datentrends zu untersuchen und vieles mehr. Wir hoffen, dass wir damit bessere Qualitätsergebnisse, schnellere Lösungen und eine bessere Erfahrung für unsere Mitarbeiter erzielen können. Das ist die Art von Störung, hinter der jeder stehen kann.
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