Lebendes Wissensmanagementsystem für Versicherungsagentur

Ausgangslage

Eine Versicherungsgeneralagentur stand vor einem klassischen Problem: Das interne Wissen zu Vertragsthemen, Produktabdeckungen und fachlichen Details war stark verstreut über verschiedene Dokumente, Ordner und vor allem in den Köpfen einzelner Mitarbeitender. Gleichzeitig war oft unklar, wer intern für welches Thema als Experte gilt. Das Resultat: Mitarbeitende verloren Zeit bei der Suche nach Antworten, wandten sich an die falsche Person oder fragten gleiche Fragen mehrfach.

Das Ziel war klar: Eine zentrale, zugängliche Wissensquelle, die schnelle Antworten liefert, und dabei auch das implizite Expertenwissen der Mitarbeitenden systematisch einbindet und erhält.

Vorgehen und Lösung

Aufgesetzt habe ich daher ein KI-gestütztes Wissensmanagementsystem, das sich in den bestehenden Arbeitsalltag integriert.

Der Kernprozess läuft wie folgt ab:

1. Frage über Slack: Mitarbeitende stellen ihre Fragen direkt in einem dedizierten Slack-Kanal. Im Hintergrund ist ein RAG-System auf Basis von Dify angebunden, in dem das strukturierte Wissen getrennt nach Versicherungsbereich hinterlegt ist.
2. KI-Antwort mit Expertenmarkierung: Die generierte Antwort wird automatisch zurück in den Slack-Kanal gespielt. Gleichzeitig werden die relevanten internen Experten für das jeweilige Thema markiert und auf die Antwort aufmerksam gemacht.
3. Expertenvalidierung und -erweiterung: Die markierten Fachpersonen sehen die Antwort und können diese ergänzen, korrigieren oder mit weiterem Kontextwissen anreichern. So fliesst das implizite Wissen, das in keinem Dokument steht, aktiv ins System ein.
4. Feedback-Loop zurück in die Wissensdatenbank: Sobald eine Expertenantwort mit dem definierten 🧠-Emoji als wertvoll markiert wird, wird sie automatisiert – zusammen mit der ursprünglichen Frage – zurück in die Dify-Wissensdatenbank übernommen. Das System lernt damit kontinuierlich dazu.

Der Prozess bzw. das Setup simplifiziert dargestellt:

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Das technische Setup verbindet folgende Tools:

• Slack als zentrale Interaktions- und Kommunikationsebene
• Dify als RAG-System für strukturiertes Wissen und Wissenserweiterung
• Google Workspace für die Dokumentenablage und -verwaltung
• Make.com zur Verbindung und Automatisierung aller Prozessschritte

Das Ergebnis

Das Ergebnis ist ein System aus zwei Wissensebenen: fixem Standardwissen, das initial hinterlegt wurde, und dynamischem Expertenwissen, das kontinuierlich durch reale Fragen und Antworten aus dem Alltag hinzukommt. Das eingeführte System bringt dadurch folgende Verbesserungen im Arbeitsalltag:

• Schnelle Antworten: Mitarbeitende erhalten sofortige Erstantworten auf fachliche Fragen, ohne lange Suche oder Rückfragen.
• Einbindung von Expertenwissen: Implizites Wissen, das bislang nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender existierte, wird systematisch erfasst und dauerhaft zugänglich gemacht.
• Lernendes System: Durch den integrierten Feedback-Loop wächst die Wissensdatenbank organisch mit jeder validierten Expertenantwort.
• Klare Expertenrollen: Das System macht transparent, wer intern für welche Themenbereiche die Fachperson ist.
• Niedrige Einstiegshürde: Die simple Nutzung über Slack erfordert keine Einarbeitung.

Fazit

Dieses Projekt zeigt, wie ein Wissensmanagementsystem über den klassischen Ansatz hinausgehen kann: Es kombiniert strukturiertes Dokumentenwissen mit dem wertvollen impliziten Wissen der Mitarbeitenden – und verbindet beide Ebenen durch einen automatisierten Feedback-Loop zu einem lebenden, lernenden System.

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