Der erste Teil des Seminars gibt einen aktuellen Überblick über verschiedene KI-Modelle und ihre speziellen Fähigkeiten:
- Wie funktioniert Künstliche Intelligenz – eine nicht-technische Einführung
- Aktuelle Trends und technologische Durchbrüche
- Deep Learning, Backpropagation
- (Un)Supervised Learning
- Classification, Discrimination
- Generative (Adversarial) Models
- Large Language Models (LLMs), Encoder – Decoder
- Convolutional Neural Networks (CNNs), Attention
- Recurrent Neural Networks (RNNs), Memory
- Ensemble Learning, Random Forest
- Mixture of Experts (MoE)
- Retrieval Augmentation
- Explainable AI
Anhand von live Praxisbeispielen wird auf Einsatzgebiete in Versicherungsunternehmen eingegangen:
- Betrugsbekämpfung und Schadenverhütung
- Risikobewertung
- Schadenregulierung und Schadenverhütung
- Underwriting und Reservierung
- Kundenbetreuung
- Vorhersagen
Im zweiten Teil der Veranstaltung werden die bei dem praktischen Einsatz von KI zu beachtenden rechtlichen Rahmenbedingungen behandelt:
- AI Act: harmonisierte Regeln für die Entwicklung, das Inverkehrbringen und die Nutzung von KI-Systemen in der EU
- rechtliche Auswirkungen auf Unternehmensaktivitäten und Nutzer:innen von KI-Systemen
- AI Liability Directive: haftungsrechtliche Bestimmungen, Offenlegungspflichten
Der Fokus liegt auf folgenden Aspekten:
- In welche Risikokategorien werden KI-Systeme eingeteilt und welche Kriterien gelten für die Risikoeinstufung
- Welche Pflichten kommen auf Anbieter:innen und Nutzer:innen von KI-Systemen zu
- Welche Anforderungen sind im Konformitätsbewertungsverfahren bei KI-Systemen mit hohem Risiko zu erfüllen,
- Wie wird die Einhaltung der Vorschriften des AI Acts durchgesetzt und welche Sanktionen drohen bei Verstößen
- Was gilt in Bezug auf die Haftung bei dem Einsatz von KI-Systemen
In diesem Seminar werden Möglichkeiten zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Versicherungsunternehmen anhand von praxisnahen Anwendungsbeispielen und möglichen KI-basierten Tools live simuliert.
