"Demystifying Solvency II"

Solvency II Chatbot

Kurzbeschreibung

Der ISS-RegBot ist eine cloudbasierte, leicht zu bedienende Wissensplattform, die Informationen zu allen relevanten regulatorischen Themen rund um die Uhr zur Verfügung stellt.

Phase: Prototyp
Phase: Prototyp
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Herausforderungen durch Solvency II

Aufwändige Informationsbeschaffung

Durch die hohe Menge an Rechtsquellen und unregelmäßige Veröffentlichungen entsteht viel Aufwand in der Recherche.

Kopfmonopole

Durch Spezialisierung auf bestimmte Themengebiete bleibt die Expertise oft bei einzelnen Mitarbeitern.

Compliance-Risiko

Versicherer sind dazu gezwungen, rechtlich auf neuestem Stand zu sein.
Die Nichteinhaltung birgt ein großes Risiko.

Die Anforderungen

Up-to-Date

Für die konforme Arbeit mit der Solvency II-Richtlinie spielt die Aktualität der Datenbasis eine kritische Rolle. Hierbei gilt es regelmäßige Überprüfungen der Gesetzestexte durchzuführen.

Intelligent

Die Lösung sollte die Mitarbeiter so unterstützen können, dass automatisch quellenübergreifende Zusammenhänge gebildet werden, um die Menge des Regelwerks zu konsolidieren.

Bedienungsfreundlich

Um eine optimale Unterstützung bestehender Ressourcen zu ermöglichen, bedarf es einer Bedienungsfreundlichkeit, die über die Normen von Standard-Software hinaus gehen.

Gemeinsame Entwicklung ist für uns die Grundlage erfolgreicher Produkte.

Fragen Sie uns danach!

Der Entwicklungsprozess.

Analyse der Datengrundlage

Vorab wird geprüft, welche Datenquellen in welcher Qualität und in welchem Format verfügbar sind. Im Falle der Rechtsquellen von Solvency II besteht ein öffentlicher Zugang zu den Daten. Die einzig bestehende Einschränkung ist das Datenformat, das in unterschiedlichen Quellen auf verschiedene Arten und Weisen vorkommt.

Aufbau einer Datenbankstruktur

Nachdem die textuellen Daten nun in eine Form gebracht sind, dass sie strukturiert gespeichert werden können, kommt die Datenbankstruktur ins Spiel. Wir haben auf ein generisches Datenbankmodell gesetzt, dass Inhalt und Struktur der unterschiedlichen Rechtsquellen abbilden kann.

Datenbeschaffung & -strukturierung

Nachdem die Quellen dokumentiert und analysiert wurden, kommt die Datenbeschaffung ins Spiel. Es geht nun darum, die unstrukturierten Daten aus den Rechtsquellen in eine strukturierte Form zu bringen.
Das Ziel ist es, die Sprache so auswerten zu können, sodass inhaltliche Zusammenhänge und Ähnlichkeiten mathematisch zu errechnen sind.

User Interface

Um nun Zugriff auf die Daten zu bekommen, haben wir gemeinsam mit unserem KI-Lab in Frankfurt eine Chatbot-Lösung aufgebaut, durch die der Nutzer über Textnachrichten Befehle an unseren RegBot weitergibt und auf Basis der eingebauten Schnittstelle Zugriff auf die passenden Resultate in Form von Rechtstexten bekommt.
Quellen & Tools

Genutzte Technologien.

As-A-Service Deployment
Mobile App Deployment
On-Premise Deployment
Web App Deployment
Historisierung der Rechtsquellen
Einbindung individueller Dokumentationen
Änderungs-Management der Rechtsquellen
Smart FAQ
Dokumentenpflege
Datenbank-Anbindung
Natural Language Processing (Künstliche Intelligenz)
Inhaltliche Verknüpfung der Rechtsquellen
Chatbot User Interface
Web Data Extraction
Regelbasierte Informationsextraktion

Development

  • As-A-Service Development
  • On-Premises Development
  • Mobile App Development
  • Web App Development

Features

Functions

Der Prototyp.

Semantische Verknüpfungen

Der ISS-RegBot extrahiert automatisch die aktuellen Solvency II-Rechtstexte und bringt diese in einen inhaltlichen Zusammenhang. Diese inhaltliche Verknüpfung hilft dem Mitarbeiter dabei, Informationen schneller zu finden und mit anderen entsprechend wichtigen Rechtsquellen zu verbinden. Zudem können die Textmassen deutlich verkleinert werden, da Wiederholungen zusammengefasst werden können.

Besondere Usability

Auf der einen Seite können durch die Chatfunktion des Bots schwierige Fragestellungen abgefangen werden. Auf der anderen Seite werden durch eine vereinfachte Oberfläche der Software wiederholende Anfragen in einfacher Form gespeichert und sind daher schnell abrufbar.

Automatisierte Priorisierung

Durch einen Algorithmus kann die Wichtigkeit einzelner Rechtstexte bepunktet werden. Hierbei werden die Erwähnungen der Paragraphen als Grundlage dafür genommen, wie wichtig sie im Gesamtzusammenhang des Solvency II-Konstruktes sind. So kann der Bot die Ergebnisse priorisieren und damit eine verbesserte Relevanz der Antworten liefern.

Effiziente Änderungsverarbeitung

Gesetzliche Änderungen sind ein wichtiges Thema, die die Wirksamkeit der Corporate Governance betreffen. Bei neuen Artikeln oder bei Änderungen, die das Solvency II-Regelwerk angehen, schaltet sich der RegBot ein und sorgt dafür, das an den entsprechenden Stellen im Unternehmen die Informationen dazu ankommen.

Nutzen.

Effizienz

Durch die Konsolidierung der Rechtstexte bewirkt der RegBot eine geringere Verarbeitungsmenge.

Entscheidungsunterstützung

Die Nutzer werden vom RegBot bei Compliance-Entscheidungen maßgeblich unterstützt.

Informationsgewinnung

Der RegBot ermöglicht eine Informationsgewinnung durch die Nutzung aller relevanten Rechtsquellen.

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