Fadata unterstreicht sein Engagement für die Weiterentwicklung von KI im Versicherungsbereich mit der Einführung des „AI Knowledge Assistant“. Die neue Funktion soll Versicherern dabei helfen, auf das Wissen der Kernplattform effizienter zuzugreifen und es besser zu nutzen. Der Launch markiert den nächsten Schritt in der Strategie von Fadata, praktische KI-Funktionen in seine Kernplattform für Versicherungen einzubinden.
Der AI Knowledge Assistant wurde entwickelt, um das Wissen der Kernplattform zu strukturieren und zugänglich zu machen. Dies ermöglicht eine schnellere Transformation, eine einfachere Konfiguration und eine bessere Kontrolle darüber, wie ein Versicherer seine Kernplattform nutzt und weiterentwickelt.
Für Versicherer bietet die Zusammenarbeit mit einem Plattformanbieter, der KI aktiv in einen sicheren, souveränen europäischen Rahmen einbindet, einen praktischen, strukturierten Weg zur digitalen Transformation – statt isolierter Experimente.
Aufbauend auf einer europäischen KI-Grundlage
Mit dem AI Knowledge Assistant setzt Fadata sein Engagement fort, Unternehmen bei der Bewältigung eines zunehmend komplexen geopolitischen und regulatorischen Umfelds zu unterstützen. Basierend auf dem LLM „Mistral AI“ und im Einklang mit den regulatorischen Vorgaben der EU sowie den Erwartungen hinsichtlich der Datenhoheit wird der AI Knowledge Assistant als SaaS-Lösung bereitgestellt.
Dabei werden eine Governance auf Versicherungsniveau und ein kontrolliertes Deployment unterstützt. Diese Architektur stellt sicher, dass Innovationen eingeführt werden können, ohne die Compliance, die Kontrolle oder die digitale Autonomie zu beeinträchtigen.
Wissen in Produktivität umsetzen
Der AI Knowledge Assistant von Fadata reduziert den Zeitaufwand für die Suche in Dokumentationen und beschleunigt die Konfiguration, was sich direkt positiv auf die Delivery-Performance auswirkt. Erste interne Schätzungen von Fadata gehen von Produktivitätssteigerungen von bis zu 40 Prozent für unerfahrene Nutzer und von Effizienzsteigerungen von rund 10 Prozent für erfahrene Experten aus.
Durch die Reduzierung des Zeitaufwands für die Klärung von Konfigurationsfragen senken Versicherer die Kosten pro Änderung und beschleunigen die Implementierungszeiten. Mehr Klarheit und Konsistenz tragen zur Stabilisierung der Projektwirtschaftlichkeit bei, indem Nacharbeiten und Lieferverzögerungen minimiert werden.
Zugleich wird durch die Einbettung von Wissen in ein intelligentes System die Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten verringert, die Widerstandsfähigkeit gestärkt und einem größeren Team ermöglicht, sicher zur Entwicklung der Kernplattform beizutragen.