Rund 95 Prozent Antwortqualität aus einem internen Wissensbot. Mit „DIRK“ zeigt die R+V Versicherung, wie generative KI das über Jahre gewachsene Fachwissen eines Versicherers für die Belegschaft in Sekunden abrufbar macht, ohne dass Daten das Haus verlassen.
Was ist ein interner GenAI-Wissensbot?
Ein interner Wissensbot verbindet ein Sprachmodell über Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit den eigenen Dokumenten und Wissensdatenbanken eines Unternehmens. Statt frei zu formulieren, beantwortet er Fragen quellenbelegt aus dem geprüften Hausbestand. Mehrere Agenten können dabei Suche, Zusammenfassung und Prüfung aufteilen.
Was R+V DIRK leistet
DIRK ist der interne GenAI-Wissensbot der R+V und erreicht rund 95 Prozent Antwortqualität. Er beruht auf einer RAG- und Multi-Agenten-Architektur und macht das verteilte Fachwissen des Hauses zentral und schnell zugänglich. Mitarbeitende erhalten belegte Antworten aus internen Quellen, statt sie manuell in Handbüchern und Portalen zu suchen.
Die Zahlen hinter dem Case
- rund 95 Prozent Antwortqualität
- RAG- und Multi-Agenten-Architektur
- quellenbelegte Antworten aus dem internen Wissensbestand
- Daten bleiben in der geschützten Unternehmensumgebung
Die Angaben stammen aus dem Report „KI in der Versicherung“ und der dort verlinkten Primärquelle (R+V).
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Was deutsche Versicherer daraus mitnehmen
Der größte Hebel im Backoffice liegt oft im eigenen, verstreuten Fachwissen. Ein quellenbelegter Wissensbot macht es abrufbar und senkt Einarbeitungs- und Suchzeiten spürbar. Entscheidend ist die Quellenbindung: Ohne sie drohen erfundene Auskünfte. Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Wissensbereich und messen Sie die Antwortqualität, bevor Sie ausweiten. Wie sich autonome Agenten sinnvoll einbinden lassen, zeigt unser Beitrag zu LLM-Agenten in Versicherungssystemen.
Governance: schnell und trotzdem regelkonform
Ein System, das aus internen Dokumenten Auskünfte erzeugt, berührt unmittelbar den Datenschutz nach DSGVO, die Erwartungen der BaFin und die Vorgaben der EU-KI-Verordnung. Nachvollziehbarkeit und eine geschützte Umgebung, in der vertrauliche Daten das Haus nicht verlassen, sind die Voraussetzung für den breiten Einsatz. Technisch gelingt das am besten, wenn die Lösung als modularer Microservice über stabile Schnittstellen eingebunden wird, statt als monolithisches Großprojekt.
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