Generative künstliche Intelligenz in der Krankenversicherungsbranche: Eine Taxonomie über Einsatzmöglichkeiten
Kontext und Relevanz
Die Bachelorarbeit untersucht die Anwendung von generativer künstlicher Intelligenz in der Krankenversicherungsbranche. Steigende Krankenkassenprämien führen zu einer zunehmenden finanziellen Belastung und wachsender Unzufriedenheit unter den Versicherten. Es ist daher notwendig, innovative Lösungen wie generative KI zu entwickeln, um effizientere Prozesse zu schaffen und die Entwicklung der Prämienkosten zu senken. Generative KI bietet hierfür grosses Potenzial, da sie in der Lage ist, Texte, Bilder und andere Daten selbstständig zu generieren und zu analysieren, was eine Automatisierung und Effizienzsteigerung in vielen Bereichen ermöglicht.
Zielsetzung und Forschungsfrage
Das Hauptziel dieser Forschung war es, die Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von generativer KI in der Krankenversicherungsbranche zu analysieren und eine umfassende Taxonomie zu erstellen. Diese Taxonomie soll helfen, die verschiedenen Dimensionen und Charakteristiken vom Einsatz generativer KI-Anwendungen zu identifizieren und zu klassifizieren, um so das Potenzial für die Optimierung von Prozessen auf Aufgabenebene zu erkennen.
Methodik
Die Forschungsmethodik umfasste eine systematische Literaturrecherche, qualitative Experteninterviews und eine iterative Entwicklung der Taxonomie. Die Literaturrecherche diente der Identifizierung der Dimensionen und Charakteristiken zum Einsatz generativer KI in der Krankenversicherung. Zusätzlich halfen Experteninterviews dabei, die Taxonomie weiterzuentwickeln und zu evaluieren. Die Experten trugen dazu bei, praktische Einblicke und Bewertungen zur Relevanz und Anwendbarkeit der generativen KI in der Krankenversicherung zu gewinnen. Die Taxonomie wurde nach dem von Nickerson et al. (2013) vorgeschlagenen Ansatz entwickelt, wobei mehrere Iterationen durchgeführt wurden, um eine umfassende Klassifikation zu gewährleisten.
Ergebnisse und Taxonomie
Die entwickelte Taxonomie ist nach der sozio-technischen Systemperspektive aufgebaut und umfasst 19 Dimensionen und 91 Charakteristiken, die die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von generativer KI in der Krankenversicherung abbilden. Diese umfassende Klassifikation ermöglicht es, spezifische Anwendungen wie die Automatisierung von Kundendienst, Betrugserkennung oder die Verarbeitung und Analyse von Leistungsbeurteilungen zu identifizieren und einzuordnen. Die Taxonomie bietet somit eine wertvolle Ressource für Führungskräfte und ICT-Mitarbeitende in der Krankenversicherungsbranche, um das Potenzial von generativer KI zu erkennen und zu nutzen.
