RAG-System fuer Versicherungsdokumentation
Mittelstaendischer Versicherungsmakler
-75%
Recherchezeit
Von 2.5h auf 38min pro Tag
94%
Antwortgenauigkeit
Vorher 67%
340%
ROI
Amortisation in 4 Monaten
45.000+
Verarbeitete Dokumente
Policen, Berichte, Richtlinien
Herausforderung
Mitarbeiter verbrachten taeglich 2-3 Stunden mit der manuellen Suche in fragmentierten Dokumentenbestaenden. Policen, Schadenberichte und Compliance-Dokumente waren ueber mehrere Systeme verteilt.
Ergebnis
Ein massgeschneidertes RAG-System mit semantischer Suche reduzierte die Recherchezeit um 75% und verbesserte die Genauigkeit der Kundenberatung erheblich.
Ausgangssituation
Ein mittelstaendischer Versicherungsmakler mit ueber 200 Mitarbeitern hatte ein konkretes Problem: Jeder Berater verbrachte taeglich durchschnittlich 2,5 Stunden mit der Suche nach Dokumenten.
Policen, Schadenberichte, Compliance-Dokumente und interne Richtlinien lagen verteilt auf SharePoint, einem Legacy-DMS und lokalen Netzlaufwerken. Die Volltextsuche lieferte haeufig unbrauchbare Treffer, und viel Wissen steckte in den Koepfen der erfahrenen Mitarbeiter statt in durchsuchbaren Systemen.
Loesung
Wir entwickelten ein massgeschneidertes RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) mit vier Komponenten:
- Dokumenten-Pipeline: automatische Verarbeitung und Chunking von PDFs, Word-Dokumenten und E-Mails
- Vektordatenbank: semantische Indexierung aller 45.000+ Dokumente mit domainspezifischen Embeddings
- KI-Chat-Interface: natuerlichsprachliche Abfragen mit Quellenangaben und Konfidenzwerten
- Zugriffssteuerung: rollenbasierte Berechtigungen gemaess bestehender Compliance-Anforderungen
Ergebnis
Das System ging nach 8 Wochen live. Die Recherchezeit sank um 75%, die Antwortgenauigkeit stieg von 67% auf 94%, und der ROI von 340% war nach 4 Monaten erreicht.

AI Agent & RAG Developer
AI Agent & RAG Developer mit über 10 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung. Spezialisiert auf intelligente KI-Lösungen für Unternehmen im DACH-Raum.
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