Rec. Sess.: KI für Aktuarinnen & Aktuare, Teil 2: Generative KI

Inhalt/Übersicht

Thema
Large Language Models und Generative KI – Theorie, Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten.
Mit dieser Veranstaltung buchen Sie Teil 2 der Webreihe.

Beschreibung
Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Claude basieren auf hochdimensionalen Wahrscheinlichkeitsmodellen, die durch komplexe Trainingsverfahren aus riesigen Textmengen lernen, Sprache zu generieren, zu interpretieren und zu strukturieren. Hinter der scheinbar mühelosen Konversation eines Chatbots stehen mathematisch anspruchsvolle Verfahren wie Vektorraumdarstellungen, Attention-Mechanismen und probabilistische Modellierung.
In dieser Websession erhalten die Teilnehmenden einen fundierten Einblick in die Funktionsweise von LLMs – von der Modellstruktur über das Training bis hin zur Generierung von Texten. Aufbauend auf diesem Verständnis werden praxisnahe Anwendungsfelder im aktuariellen und versicherungsmathematischen Kontext vorgestellt. Dabei werden auch Grenzen, Risiken und offene Herausforderungen thematisiert, etwa in Bezug auf Halluzinationen, Datenschutz oder Revisionssicherheit. Ziel ist es, sowohl das methodische Verständnis als auch die Fähigkeit zur kritischen Bewertung und Anwendung generativer KI im Berufsalltag zu stärken.

Inhalt
Die Veranstaltung behandelt unter anderem folgende Themenbereiche:
• Mathematische und konzeptionelle Grundlagen von LLMs:
• Repräsentation von Sprache (Tokenisierung, Embeddings, Pre-Training)
• Verschiedene Architekturen, v.A. Decoder zur Autoregression (RNN und Transformer)
• Attention-Mechanismus (bei Interesse!)
• Prompt Engineering für Fachanwender:innen:
• Textgenerierung, Zusammenfassungen, Klassifikation, Strukturierung von Informationen für den Versicherungskontext
• Prompt-Strategien (Few Shot Learning, Chain of Thought, ReACT)
• Agentische Systeme (RAG, verschiedene Frameworks)
• Chancen und Risiken:
• Halluzinationen, Bias, Datenschutzfragen
• Einsatz in regulierten Umgebungen – was ist (noch) problematisch?

Methodik 
Die Websession verbindet Theorie und Anwendung: Die konzeptionellen Grundlagen werden systematisch erklärt, ohne die Mathematik zu vertiefen. Zahlreiche Mitmach-Demonstrationen zeigen, wie LLMs eingesetzt werden können. Gemeinsam mit den Teilnehmenden werden Prompts und agentische Methoden für den Versicherungskontext ausprobiert. Reflexionsphasen regen zur Diskussion über Chancen und Grenzen der Technologie an.

Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich an Aktuarinnen und Aktuare, die ein vertieftes Verständnis für generative KI entwickeln und deren Potenziale und Risiken im eigenen Arbeitsumfeld beurteilen möchten.

Vorkenntnisse
Ein grundlegendes Verständnis mathematischer und statistischer Konzepte wird vorausgesetzt. Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig. Die Veranstaltung ist bewusst auch für Nicht-Data-Scientists konzipiert, die ein tieferes Verständnis für moderne KI-Modelle anstreben.

Referent 
Prof. Dr. Alexander Brandt ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science.

Hinweise/Veranstaltungsspezifische Konditionen

Die Websession wurde bereits durchgeführt. Den Mitschnitt dieser Websession bieten wir Ihnen als Recorded Session bis zum 30.09.2026 an. Analog zur Originalveranstaltung erhalten Sie die gleiche Anzahl an Weiterbildungsstunden im Anschluss an die abgeschlossene Buchung automatisch Ihrem Konto gutgeschrieben.
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