Unsere Lehrkräfte kennen die Praxis
Versicherungen verändern sich durch KI schneller als viele erwarten. Unsere Lehrkräfte arbeiten aktiv in der Branche, entwickeln Lösungen und vermitteln echtes Anwendungswissen statt theoretischer Konzepte.
Expertise aus verschiedenen Bereichen
Dr. Linnea Bergström
Schadensautomatisierung & Prozessoptimierung
Linnea entwickelte KI-Systeme für automatisierte Schadensbearbeitung bei mehreren europäischen Versicherern. Sie zeigt, wie regelbasierte und lernende Systeme zusammenarbeiten.
Vadim Kovalenko
Risikoanalyse & Predictive Modeling
Vadim baute Risikomodelle für Versicherungsportfolios auf. Seine Seminare konzentrieren sich darauf, wie Versicherer Daten nutzen können, ohne in typische Fallstricke zu geraten.
Siobhan O'Malley
Kundeninteraktion & Chatbot-Systeme
Siobhan implementierte Chatbots und virtuelle Assistenten für Versicherungsanwendungen. Sie vermittelt, wann automatisierte Kommunikation funktioniert und wo menschlicher Kontakt notwendig bleibt.
Elif Yılmaz
Betrugserkennung & Anomalie-Analyse
Elif arbeitet an Systemen zur Betrugserkennung in der Versicherungsbranche. Sie erklärt, wie Musteranalyse funktioniert und welche rechtlichen Grenzen beachtet werden müssen.
Jordi Puig
Datenintegration & Legacy-Systeme
Jordi spezialisiert sich darauf, KI-Lösungen in bestehende Versicherungssysteme zu integrieren. Seine Seminare behandeln praktische Herausforderungen bei der Modernisierung etablierter Infrastrukturen.
Katarzyna Nowak
Regulierung & Compliance
Katarzyna berät Versicherer zu rechtlichen Anforderungen beim Einsatz von KI-Systemen. Sie erklärt, wie Unternehmen Innovationen vorantreiben können, ohne regulatorische Vorgaben zu verletzen.
Wie wir vermitteln
Unsere Lehrkräfte arbeiten in der Versicherungsbranche oder unterstützen Unternehmen bei KI-Projekten. Sie kennen die technischen Möglichkeiten, aber auch die organisatorischen Hürden.
Praxisorientierung statt Theorie
Wir zeigen konkrete Anwendungsfälle, keine abstrakten Konzepte. Teilnehmende arbeiten mit echten Datensätzen, analysieren Prozesse und entwickeln Lösungsansätze für typische Herausforderungen.
Aktuelle Entwicklungen einbeziehen
KI-Technologien entwickeln sich schnell. Unsere Lehrkräfte passen Inhalte laufend an, basierend auf neuen Methoden und veränderten Anforderungen in der Branche.
Realistische Erwartungen
Wir sprechen offen über Grenzen von KI-Systemen und zeigen, wo Automatisierung funktioniert und wo nicht.
Austausch fördern
Teilnehmende lernen voneinander. Diskussionen über verschiedene Ansätze und Erfahrungen sind fester Bestandteil unserer Seminare.
Umsetzbare Erkenntnisse
Nach dem Seminar haben Teilnehmende konkrete Ansätze, die sie in ihren Unternehmen anwenden können.
Fachbereiche unserer Lehrkräfte
Schadensprozesse
Automatisierung von Schadensbearbeitung, Bildanalyse für Gutachten, intelligente Dokumentenprüfung und Entscheidungsunterstützung.
Typische Themen:
- Klassifizierung von Schadensmeldungen
- Automatische Bewertung von Schadenshöhen
- Integration in Workflow-Systeme
- Fehlerquellen erkennen und reduzieren
Risikomodellierung
Entwicklung von Modellen zur Risikoeinschätzung, Portfolioanalyse und Prognosen für verschiedene Versicherungssparten.
Praktische Ansätze:
- Datenaufbereitung für Risikoanalysen
- Modellvalidierung und Testing
- Umgang mit unvollständigen Daten
- Erklärbarkeit von Vorhersagen
Kundenservice
Chatbots, virtuelle Assistenten, automatisierte Anfragenbearbeitung und intelligente Weiterleitung zu Fachberatern.
Umsetzung lernen:
- Dialogsysteme trainieren und verbessern
- Grenzen der Automatisierung definieren
- Nahtlose Übergabe an Menschen gestalten
- Erfolg von Chatbots messen
Betrugsprävention
Mustererkennung in Antragsdaten, Anomalie-Erkennung bei Schadensfällen und Bewertung von Verdachtsfällen.
Wichtige Aspekte:
- Balance zwischen Sicherheit und Kundenerlebnis
- Rechtliche Vorgaben einhalten
- Falsch-Positive-Raten minimieren
- Kontinuierliche Modellanpassung
Systemintegration
KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften einbinden, Datenflüsse gestalten und Legacy-Systeme modernisieren.
Herausforderungen meistern:
- Schnittstellen zu älteren Systemen
- Datenqualität sicherstellen
- Schrittweise Migration planen
- Performance und Skalierung
Rechtliche Rahmenbedingungen
Datenschutz, Transparenzpflichten, Diskriminierungsverbote und regulatorische Anforderungen beim KI-Einsatz.
Compliance sicherstellen:
- DSGVO-konforme Datenverarbeitung
- Dokumentationspflichten erfüllen
- Algorithmen-Transparenz herstellen
- Versicherungsaufsicht berücksichtigen