Fachverantwortliche aus Versicherungsunternehmen und Beratungen erhalten einen praxisnahen Einblick in die Optimierung schriftlicher Kundenkommunikation mit Large Language Models wie ChatGPT. Der Beitrag beleuchtet, wie die Integration von KI-gestützten Tools in bestehende Kommunikationsprozesse erfolgt und welche methodischen, organisatorischen und rechtlichen Herausforderungen dabei adressiert werden. Im Mittelpunkt steht die strukturierte Analyse und Priorisierung von Dokumenten, um Effizienz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Die Referent:innen zeigen, wie die Zusammenarbeit zwischen Technik, Fachbereichen und Governance neu gestaltet wird und welche Rolle ein interdisziplinäres Vorgehen für die erfolgreiche Umsetzung spielt.
Im konkreten Projektbeispiel werden Dokumente anhand der Kriterien Freundlichkeit, Verständlichkeit, Professionalität und Empathie bewertet und mit ChatGPT überarbeitet. Das Modell dient sowohl zur Überarbeitung als auch zum Scoring und zur Priorisierung großer Dokumentenmengen. Die Referent:innen erläutern, wie Bewertungsdimensionen operationalisiert und durch manuelles Benchmarking an unternehmensspezifische Standards angepasst werden. Sie gehen auf Limitationen generischer Modelle, die Notwendigkeit von Feintuning und die Bedeutung von Pilotprojekten ein. Rechtssicherheit, Governance und die klare Rollenverteilung zwischen Fachabteilung, Technik und Rechtsprüfung bleiben zentrale Herausforderungen im Prozess. Abschließend empfehlen sie, mit konkreten Use Cases und iterativen Pilotprojekten zu starten, um organisationsspezifische Anforderungen und Potenziale zu identifizieren.