Beispielservice zu KI-basierter Knowledge Base: Abfragen zu Versicherungsbedingungen
Ermöglicht z.B. Maklern, Informationen aus Versicherungsbedingungen im Chat-Format zu erhalten – kann somit effizient im Vertrieb eingesetzt werden
Technisch werden die Versicherungsbedingungen dabei abschnittsweise in
einer Vektor-Datenbank über sogenannte Text-Embeddings gespeichert. Dadurch kann das LLM zur Beantwortung der Fragen über Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf das Wissen aus den Versicherungsbedingungs-PDFs zugreifen.
Diese Technik lässt sich auch effizient auf andere Anwendungsbereiche mit Dokumenten in deutscher Sprache (z.B. Standards/Normen zu Industrieprodukten oder Urteile im Rechtswesen) anwenden. Zudem lässt sich die Technik auch direkt zur Beantwortung von deutschen Fragen zum Inhalt von Dokumenten in anderen Sprachen anpassen.
Bei Interesse melden Sie sich gerne bzgl. einer Live-Demo eines KI-basierten Knowledge Base Service!
Weitere Services
- Chatbots für Kundensupport und Online-Vertrieb
- Automatisierte Auswertung von Kundenrezensionen
- KI-basierte Datenanalysen
Die Services können jeweils als unternehmensinterne Large Language Models
implementiert werden – alle Daten bleiben im Unternehmen! Services, die nicht
auf unternehmensinternen Daten aufbauen, können auch komfortabel über eine
gesicherte Schnittstelle zur Verfügung gestellt werden.
Workshops
Workshops können u.a. mit folgenden Inhalten angeboten werden. Wenn Sie Interesse an bestimmten weiteren Aspekten haben, kann der Workshop natürlich gerne individuell gestaltet werden.
Über relevante Kennzahlen wie dem erwarteten Automatisierungsgrad oder Conversion Uplift können Korridore für den erwarteten Gewinn pro Anwendungsfall bestimmt werden.
Beratung zu einem sichereren Einsatz von Large Language Models. Bzgl. Datenschutz, Cybersicherheit und langfristigen Kosten kann es sehr sinnvoll sein, ein unternehmensinternes Large Language Model einzusetzen. Hierdurch kann man sich direkt flexibel hinsichtlich Integration weiterer technologischer Neuerungen sowie regulatorischer Anforderungen aus dem EU AI Act aufstellen.
Je nach Anwendungsfall eignen sich unterschiedliche Large Language Models. Ein entsprechender Überblick hilft hier zur Identifikation des passendes Modells für einen bestimmten Business Case. Außerdem stehen viele Open-Source Technologien zur Verfügung, die die Integration von Large Language Models in Ihre Prozesse erleichtern können.