Rec. Sess.: Agentic AI im Aktuariat: Einsatzmögl., Umsetzung & Limitationen von Multiagentensystemen

Inhalt/Übersicht

Beschreibung
Large Language Models (LLMs) haben – vor allem durch die Einführung von Chatbots wie ChatGPT – in zahlreichen Industrien, insbesondere in der Versicherungsbranche, erheblich an Bedeutung gewonnen. Über reine Chatbot-Interaktionen hinaus eröffnen LLM-basierte Agenten, die zusätzlich spezialisierte Tools (z. B. Websuche, Dokumentenanalyse oder Codegenerierung und -ausführung) nutzen, neue Möglichkeiten: Sie können autonom Aufgaben erfüllen und dabei eigenständig Entscheidungen treffen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Multiagentensysteme entwickeln diesen Ansatz weiter, indem sie mehrere spezialisierte Agenten vernetzen, die in enger Zusammenarbeit komplexe, mehrstufige Probleme bewältigen. Als Beispiel kann ein System aus drei Agenten dienen, in dem ein Agent Daten verarbeitet und statistische Kennzahlen ermittelt, ein zweiter diese Ergebnisse interpretiert und Auffälligkeiten identifiziert und ein dritter die Resultate in einem strukturierten Bericht zusammenfasst.
Diese Websession bietet einen fundierten Einstieg in das Konzept der Agentic AI, beleuchtet sowohl die Fähigkeiten einzelner Agenten als auch die Orchestrierung von Multiagentensystemen und zeigt anhand konkreter Anwendungsfälle, wo der Einsatz dieser Technologien im aktuariellen Umfeld sinnvoll ist. Mithilfe interaktiver Jupyter-Notebooks demonstrieren wir praxisnahe Umsetzungen – von schnellen ersten Prototypen bis zum Aufbau komplexer Systeme – und diskutieren zugleich Herausforderungen, Limitationen und zukünftige Entwicklungen. Ziel der Veranstaltung ist es, die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dazu zu befähigen, die vorgestellten Ansätze in ihrer Anwendung kritisch zu reflektieren und eigenständig Lösungen für spezifische Fragestellungen im Aktuariat zu entwickeln.

Inhalte
Die Veranstaltung behandelt unter anderem folgende Themenbereiche:
• Grundlagen und Konzepte – Einführung in Agentic AI, einzelne Agenten und Multiagentensysteme.
• Anwendungsanalysen – Identifikation und Bewertung von Einsatzmöglichkeiten sowie Business Cases im aktuariellen Umfeld.
• Umsetzung von Use Cases – Von einfachen Beispielen bis zur Realisierung komplexer Multiagentensysteme, unterstützt durch Frameworks, die Orchestration, Human-in-the-Loop, Memory und weitere Komponenten integrieren.
• Einsatz von Agenten-Tools – Anwendung von Tools wie beispielsweise Websuche, Retrieval-Augmented Generation zur Dokumentenanalyse, Coding sowie NL2SQL für Datenbankabfragen in natürlicher Sprache.
• Limitationen und Herausforderungen – Analyse von Potenzialen, Grenzen und Risiken im Betrieb von Multiagentensystemen.
• Zukunftsperspektiven – Diskussion aktueller Trends und zukünftiger Entwicklungen in diesem dynamischen Feld.

Methodik
Die Websession kombiniert die Vermittlung von theoretischem Wissen mit praxisnahen Anwendungsfällen. Mithilfe eines interaktiven Jupyter-Notebooks werden die vorgestellten Konzepte live demonstriert und auf konkrete aktuarielle Use Cases angewendet.

Referent
Dr. Simon Hatzesberger ist Aktuar (DAV), Certified Actuarial Data Scientist (CADS) und Certified Enterprise Risk Actuary (CERA). Hauptberuflich arbeitet er als Manager im Bereich Actuarial & Insurance Services bei B&W Deloitte. Darüber hinaus lehrt er als Dozent bei der DAA und EAA sowie an den Hochschulen München und Regensburg. Er engagiert sich national in verschiedenen Arbeitsgruppen und einer Prüfungskommission der DAV und bringt sich international in die Young Actuaries Initiative, die „Consultative Expert Group on Data Use in Insurance“ der EIOPA sowie die Taskforce „Artificial Intelligence“ der International Actuarial Association (IAA) ein.

Zielgruppe
Diese Veranstaltung richtet sich an alle Aktuarinnen und Aktuare, die das Potenzial von Large Language Models im Kontext von Agentic AI erschließen möchten. Sie bietet sowohl Einsteigerinnen und Einsteigern und Programmierneulingen praxisnahe Einblicke als auch erfahrenen Nutzerinnen und Nutzern die Möglichkeit, fortgeschrittene Multiagentensysteme und deren Einsatzmöglichkeiten gezielt zu vertiefen.

Vorkenntnisse
Erste Erfahrungen mit Generativer KI sowie Grundkenntnisse in einer modernen Programmiersprache wie Python sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Die Websession bietet klare Anleitungen und praxisorientierte Beispiele, wobei alle Konzepte und Anwendungsfälle mit begleitendem Programmcode veranschaulicht werden.

Hinweise/Veranstaltungsspezifische Konditionen

Die Websession wurde bereits durchgeführt. Den Mitschnitt dieser Websession bieten wir Ihnen als Recorded Session an, buchbar bis 30.06.2026. Analog zur Originalveranstaltung erhalten Sie die gleiche Anzahl an Weiterbildungsstunden im Anschluss an die abgeschlossene Buchung automatisch Ihrem Konto gutgeschrieben.
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