---
title: "Effizienzsteigerung im Kundenservice: Der Einsatz von Generative AI zur Optimierung von Versicherungsanfragen"
description: "Der Vortrag zeigt, wie generative KI im Kundenservice eingesetzt wird, um Textverständnis und Semantik-Suche zu verbessern."
canonical_url: "https://www.shiftcx.de/mediathek/effizienzsteigerung-im-kundenservice-der-einsatz-von-generative-ai-zur-optimierung-von-versicherungsanfragen.html"
published: "2023-11-14"
updated: "2026-09-12"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
---

# Effizienzsteigerung im Kundenservice: Der Einsatz von Generative AI zur Optimierung von Versicherungsanfragen

**Aufgezeichnet am:** 25.09.2024
**Dauer:** 30 Min.

## Sprecher
- [Eva Ramuschkat](/experten/eva-ramuschkat.html) — Managing Director, tecRacer Group
- [Gernot Glawe](/experten/gernot-glawe.html) — Head of Contact Center & Conversational AI, tecRacer Group

Der Vortrag zeigt, wie generative KI im Kundenservice eingesetzt wird, um Textverständnis und Semantik-Suche zu verbessern.

Der Vortrag "Effizienzsteigerung im Kundenservice: Der Einsatz von Generative AI zur Optimierung von Versicherungsanfragen" zeigt, wie generative KI in Kundenservice-Prozesse integriert wird. Gernot Glawe und Eva Ramuschkat von der tecRacer Group präsentieren, wie Large-Language-Modelle (LLM) bei komplexen Versicherungsanfragen eingesetzt werden, um Kundeninteraktionen zu optimieren.

Sie betonen, wie LLMs die Effizienz steigern, indem sie Textverständnis, Semantik-Suche und Volltextanalyse nutzen. Wichtige Punkte sind Datenbereinigung, Prompt Engineering und kontinuierliche Evaluation. Der Vortrag endet mit der Erkenntnis, dass Anpassungen an spezifische Branchenanforderungen und individuelle Lösungen nötig sind.

## Kernaussagen
- Einsatz von Generative AI im Kundenservice: Das Thema umfasst komplexe Anfragen, nicht nur einfache Knowledge-Base-Informationen.
- Nutzung von generativer KI in Versicherungsanfragen: Der Fokus liegt auf der Einbindung von generativer KI in Kundenservice-Prozesse und Dialoge.
- Unterscheidung von Wissensarten in der KI: Es wird zwischen Wissen aus Wikipedia, Sprachverständnis und Semantik-Suche differenziert.
- Effizienzsteigerung durch Textverständnis: Textverständnis wird genutzt, um Texte zusammenzufassen und einzuhaltende Versicherungsbedingungen darzustellen.
- Optimierung der Kundenservice-Qualität: Der Einsatz von Generative AI erfordert kontinuierliches Erwartungsmanagement und iterative Optimierung.
- Vergleich zwischen Fulltext und RAG: Die Suche in der gesamten Produktbeschreibung versus traditionelle Suchmethoden wird diskutiert.
- Wichtigkeit von Prompt Engineering: Die exakte Formulierung von Anfragen ist entscheidend für die Qualität der Antworten.
- Schlüsselfaktoren für den Erfolg: Kuratiertes Wissen, regelmäßige Bewertung der Korrektheit und arbeitsintensive Datenbereinigung sind entscheidend.
- Bedeutung von Personalisierung und Aktualisierung: Individuelle Anpassungen und regelmäßige Datenaktualisierungen sind essenziell für die Anwendbarkeit von AI-Technologien.
- Anwendung von AI in komplexen Szenarien: Die verbesserte Leistung von Generative AI bei komplexen Anfragen führt zu präziseren und schnelleren Antworten im Kundenservice.

## Zitat
> Die Vorteile des Einsatzes von Generative AI im Kundenservice liegen in der effizienten Bearbeitung von Versicherungsanfragen, wodurch die Kundenzufriedenheit gesteigert werden kann. - Gernot Glawe

Durch die Automatisierung von standardisierten Prozessen können Mitarbeiter im Kontaktzentrum entlastet werden und sich verstärkt auf komplexe Kundenanliegen konzentrieren. - Eva Ramuschkat

Generative AI ermöglicht eine personalisierte Interaktion mit den Kunden und trägt somit entscheidend zur Verbesserung der Servicequalität bei. - Gernot Glawe