Die Auswirkungen von großen Sprachmodellen im Versicherungssektor

Was sind große Sprachmodelle (Large Language Models - LLM)?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) sind eine Art von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere Transformer-Modelle, die auf einem sehr großen Textdatensatz trainiert werden und menschenähnlichen Text erzeugen können. Sie werden als "groß" bezeichnet, weil sie auf einem Datensatz mit einer großen Anzahl von Wörtern oder Zeichen, oft Milliarden, trainiert werden. Große Sprachmodelle sind in der Lage, Text zu generieren, der nur schwer von menschlichem Text zu unterscheiden ist, weil sie die Muster und Strukturen der Sprache aus den Daten gelernt haben, auf denen sie trainiert wurden.

Diese Modelle wurden für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, darunter Übersetzung, Zusammenfassung, Spracherzeugung und Textklassifizierung. Sie wurden auch verwendet, um Texte zu generieren, die nur schwer von von Menschen geschriebenen Texten zu unterscheiden sind, was zu Bedenken hinsichtlich ihrer möglichen Verwendung bei der Generierung von Fake News oder anderen Arten von Fehlinformationen geführt hat.

BERT, GPT-3 und andere

Beispiele für LLM sind BERT, GPT-3 und ChatGPT.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein von Google entwickeltes Sprachrepräsentationsmodell, das darauf trainiert ist, den Kontext und die Bedeutung von Wörtern in einem Satz zu verstehen, indem es die Wörter betrachtet, die vor und nach ihnen stehen. Es ist besonders nützlich für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, die ein Verständnis des Kontexts erfordern, in dem Wörter verwendet werden, wie z. B. die Beantwortung von Fragen und die Textklassifizierung.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein von OpenAI entwickeltes Spracherzeugungsmodell, das darauf trainiert ist, Text zu erzeugen, der dem von Menschen geschriebenen Text ähnlich ist. Es kann für eine Vielzahl von Spracherzeugungsaufgaben, wie z. B. Übersetzung, Zusammenfassung und Textvervollständigung, feinabgestimmt werden. GPT-3 ist mit 175 Milliarden Parametern eines der größten jemals trainierten Sprachmodelle. Sowohl BERT als auch GPT-3 haben sich bei verschiedenen Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache als sehr erfolgreich erwiesen und zu bedeutenden Fortschritten auf diesem Gebiet beigetragen.

ChatGPT wurde von OpenAI entwickelt und ist ein Prototyp eines Chatbots mit künstlicher Intelligenz, der auf Dialoge spezialisiert ist. Der Chatbot nutzt sowohl überwachte als auch verstärkende Lerntechniken und ist ein großes Sprachmodell. Er ist eine fein abgestimmte Version eines Modells aus OpenAIs GPT-3.5-Familie von Sprachmodellen. ChatGPT wurde im November 2022 auf den Markt gebracht und hat durch seine detaillierten und wortgewandten Antworten Aufmerksamkeit erregt, obwohl seine sachliche Genauigkeit kritisiert wurde.

Nach dem GPT-3 wurden mehrere große Sprachmodelle entwickelt, unter anderem:

• GPT-4: Dies ist die vierte Generation des GPT-Sprachmodells, die derzeit von OpenAI entwickelt wird. Es wird erwartet, dass es noch größer und leistungsfähiger sein wird als GPT-3.
• T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Dies ist ein weiteres großes Sprachmodell, das von Google entwickelt wurde und für eine Vielzahl von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurde. Es ist darauf trainiert, Text zu erzeugen, der dem von Menschen geschriebenen Text ähnelt, und wurde für Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Textklassifizierung verwendet.
• RoBERTa (Robust optimierter BERT-Ansatz): Hierbei handelt es sich um eine von Facebook AI entwickelte Variante des BERT-Modells, die effizienter ist und sich leichter für bestimmte Aufgaben feinabstimmen lässt. Es hat bei einer Reihe von Benchmarks zur Verarbeitung natürlicher Sprache Spitzenergebnisse erzielt.
• XLNet (eXtreme Language Network): Hierbei handelt es sich um ein von Google entwickeltes Sprachrepräsentationsmodell, das darauf ausgelegt ist, weitreichende Abhängigkeiten in der Sprache besser zu erfassen. Es hat bei einer Reihe von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache Spitzenergebnisse erzielt.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen großen Sprachmodelle, die in den letzten Jahren entwickelt wurden. Diese Modelle haben das Potenzial, eine Vielzahl von Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung und darüber hinaus zu revolutionieren.  

Welche Bedeutung haben große Sprachmodelle im Versicherungswesen?

Der Einsatz von großen Sprachmodellen in der Versicherungsbranche hat das Potenzial, die Arbeitsweise von Versicherungsunternehmen zu revolutionieren und ihr Leistungsangebot enorm zu verbessern. In den kommenden zehn Jahren werden diese leistungsstarken Tools für maschinelles Lernen zunehmend eingesetzt werden, um die Genauigkeit und Effizienz von Versicherungsprozessen zu verbessern, was zu besseren Ergebnissen sowohl für die Versicherer als auch für ihre Kunden führen wird.

Underwriting

Ein großes Sprachmodell kann in der Versicherungstechnik eingesetzt werden, d. h. bei der Bewertung des Risikos, das mit der Versicherung einer bestimmten Person oder Einrichtung verbunden ist. Die Analyse großer Datenmengen, wie z. B. des Schadenverlaufs und demografischer Daten, könnte mit Hilfe großer Sprachmodelle erfolgen, um künftige Schadenfälle vorherzusagen. Anhand eines Datensatzes früherer Versicherungsansprüche könnte ein großes Sprachmodell trainiert werden, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ansprüche für eine bestimmte Person oder ein Unternehmen vorherzusagen. Dadurch wären die Versicherungsunternehmen in der Lage, das mit der Versicherung einer bestimmten Person oder eines Unternehmens verbundene Risiko genauer einzuschätzen und angemessene Prämien festzulegen.

Darüber hinaus könnten große Sprachmodelle verwendet werden, um große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren, z. B. Texte aus Krankenakten oder Posts in sozialen Medien, um relevante Informationen für die Risikoübernahme zu extrahieren.

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Bearbeitung von Forderungen

Ein weiterer Bereich, in dem große Sprachmodelle einen erheblichen Einfluss haben werden, ist die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen kann komplex und zeitaufwändig sein, insbesondere wenn sie große Mengen unstrukturierter Daten wie Krankenakten oder Unfallberichte umfasst. Durch die Analyse großer Datenmengen, z. B. des Schadenverlaufs und der Policeninformationen, könnten großsprachige Modelle den Schadenbearbeitungsprozess rationalisieren und die Effizienz verbessern.

Zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, ob ein Anspruch genehmigt oder abgelehnt wird, könnte ein großes Sprachmodell auf einem Datensatz früherer Versicherungsansprüche trainiert werden. Auf diese Weise können Versicherungsunternehmen Schadensfälle schneller bearbeiten und entscheiden, ob sie sie genehmigen oder ablehnen. Genau wie bei der Risikoprüfung könnten große Sprachmodelle zur Analyse von Texten aus Krankenakten oder Unfallberichten verwendet werden, um relevante Informationen zu extrahieren und die Ansprüche in verschiedene Kategorien einzuordnen. Auf diese Weise könnte ein Teil des Schadenbearbeitungsprozesses automatisiert werden, wodurch sich die Notwendigkeit einer manuellen Überprüfung verringert.

Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass große Sprachmodelle zwar das Potenzial haben, nützliche Werkzeuge für die Schadenbearbeitung zu sein, dass sie aber in Verbindung mit anderen Methoden eingesetzt werden sollten und dass man sich nicht allein auf sie verlassen sollte. Denken Sie darüber nach! Einem solchen Modell könnte eine Frage gestellt werden wie "Soll ich diese Forderung begleichen?". Es würde diese Frage mit "Ja" oder "Nein" beantworten, jeweils mit einem Vertrauensgrad sowie einer Erklärung, warum und wie es zu diesem Schluss gekommen ist. Wäre dies revolutionär? Diese Schlussfolgerung überlasse ich Ihnen.

Customer Service

Große Sprachmodelle haben das Potenzial, auch in der Versicherungsbranche zur Verbesserung des Kundendienstes eingesetzt zu werden. In diesem Zusammenhang könnten große Sprachmodelle verwendet werden, um Antworten auf Kundenanfragen zu generieren, z. B. Fragen zum Versicherungsschutz oder zum Status eines Schadens. Ein großes Sprachmodell könnte beispielsweise auf einem Datensatz vergangener Kundenanfragen trainiert werden und dazu dienen, angemessene Antworten auf neue Kundenanfragen zu generieren. Auf diese Weise könnten Versicherungsunternehmen schneller und präziser auf Kundenanfragen reagieren und so das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.

Große Sprachmodelle könnten auch verwendet werden, um Kundenanfragen zu analysieren und sie in verschiedene Kategorien einzuteilen, z. B. Fragen zum Versicherungsschutz oder zu Schadensfällen. Dies könnte den Versicherungsunternehmen helfen, Kundenanfragen zur schnelleren Beantwortung an die entsprechende Abteilung oder den zuständigen Vertreter weiterzuleiten.

Im Zusammenhang mit dem Kundenservice bieten viele Unternehmen bereits Conversational AI-Lösungen wie Chatbots oder Voicebots an. Diese Lösungen können durch umfangreiche Sprachmodelle enorm aufgewertet werden, so dass sie praktisch jede triviale Frage beantworten können, aber Zugang zu nahezu unbegrenztem Wissen haben. Einige der Herausforderungen im Kundenservice sind die Bindung von Menschen und deren Wissen sowie die Standardisierung der Kundenbetreuung. Dies kann mit Conversational AI, unterstützt durch ein LLM, in großem Umfang erreicht werden.

Fazit

Große Sprachmodelle sind ein großer Schritt in Richtung einer allgemeinen konversationellen KI, die die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, aber auch die Art und Weise, wie Maschinen textuelle Informationen verstehen und verarbeiten, revolutionieren wird. In der Versicherungsbranche birgt dies offensichtlich ein gigantisches Potenzial, da ein Großteil der Informationen und des Wissens nur in Textform verfügbar ist.

Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass große Sprachmodelle zwar das Potenzial haben, nützliche Hilfsmittel bei der Zeichnung von Versicherungsverträgen, der Bearbeitung von Schadensfällen und dem Kundendienst zu sein, dass sie jedoch in Verbindung mit anderen Methoden verwendet werden sollten und dass man sich nicht ausschließlich auf sie verlassen sollte.

Die Versicherungsunternehmen werden weiterhin menschliche Mitarbeiter benötigen, um komplexe Anträge und Ansprüche zu bewerten oder Kunden bei komplexeren oder differenzierteren Anfragen zu unterstützen. Einfachere Dinge werden fast vollständig von Systemen des maschinellen Lernens, einschließlich großer Sprachmodelle, erledigt werden.