Datenbanken, Entitäten und KI-Architekturen als Schlüssel zur Skalierung

Ercan Cevik (Der Autor ist Senior Business Consultant in der Business Line Insurance der adesso SE.)  |

Versicherungsunternehmen können Künstliche Intelligenz (KI) nur dann skalierbar, verlässlich und fachlich korrekt einsetzen, wenn eine spartenübergreifend harmonisierte Produkt- und Datenmodelllogik etabliert ist. Ohne ein gemeinsames fachliches Begriffsverständnis bleiben KI-Initiativen zwangsläufig fragmentiert, schwer wartbar und anfällig für Fehlinterpretationen.

Das technische Fundament ist entscheidend: Moderne Datenbankarchitekturen, konsistente Entitätenmodelle, kanonische technische Schemas sowie KI-fähige Integrationsmuster stellen keine optionale Optimierung dar. Sie sind eine strukturelle Notwendigkeit für den produktiven Einsatz von Large Language Models (LLMs) und datengetriebener Automatisierung.

Anhand zentraler Architekturbausteine wie Canonical Databases, Event Driven Architectures, Knowledge-Graphen und domainorientierten Services lässt sich zeigen, wie fachliche Klarheit und technische Modellierung konsequent ineinandergreifen müssen. Nur auf dieser Basis entsteht eine durchgängige, widerspruchsfreie und maschinenlesbare Daten- und Wissensgrundlage, die KI-gestützte Versicherungsprozesse zuverlässig, erklärbar und langfristig skalierbar macht.

1. Technisches Fundament unter Stress: Warum gewachsene Systemlandschaften KI ausbremsen

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