Intro
In Finanzen und Versicherung binden Antragsprüfung, Schadenfall-Bearbeitung und regulatorisches Reporting einen großen Teil der Kapazität, oft in Prozessen, die seit Jahren gleich laufen. Eine Schulung über KI-Grundlagen ändert daran wenig, wenn niemand testet, ob die Tools an den echten Prozessen funktionieren. In einem Hackathon baut euer Team an genau diesen Aufgaben, mit euren echten Vorgängen und Dokumenten, streng im vorher abgestimmten Datenrahmen, und geht mit einem laufenden Prototyp aus dem Raum statt mit einem Foliensatz. Wir bringen den Toolstack aus Cursor, Lovable, n8n und Claude Code mit, ihr bringt eure Prozesse und, wo sinnvoll, anonymisierte Testdaten.
Beispiel-Prototypen für Finanzen und Versicherung
- Schadenfall- und Antragsprüf-Assistent, gleicht eingereichte Unterlagen mit Policen- oder Vertragsbedingungen ab.
- Risk-Report-Autopilot, erzeugt aus Kennzahlen und Marktdaten ein strukturiertes Update für Management oder Aufsicht.
- Kundenanfragen-Triage-Bot, sortiert eingehende Anfragen nach Dringlichkeit und Thema vor.
- Compliance-Dokumenten-Suchbot, findet in internen Richtlinien und Regularien schnell die passende Textstelle.
- Meeting-zu-Action-Items-Tool für Beratungsgespräche, macht aus Gesprächsnotizen klare nächste Schritte.
KI-Hackathon vs. klassische Compliance-Schulung
Eine klassische Schulung endet mit einem Zertifikat, die Wissensretention liegt dabei unklar ohne Transfermessung. Ein Hackathon endet mit einem laufenden Prototyp, den euer Team selbst gebaut hat, die Retention liegt messbar über Prototyp, Nutzung und Handoff. In einer regulierten Branche zählt, was nachweislich funktioniert und angewendet wurde, nicht nur, was auf dem Teilnahmeschein steht.
EU AI Act, KI-Kompetenz dokumentieren für regulierte Teams
Seit dem 02.02.2025 gilt die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 der EU-KI-Verordnung, ein Thema, das in Finanzen und Versicherung ohnehin eng mit bestehenden Compliance-Pflichten verzahnt ist. Jeder Hackathon liefert Unterlagen, die eine KI-Kompetenzmaßnahme dokumentieren helfen, gedeckt durch tatsächlich angewandte Arbeit an den Tools. Mehr unter /eu-ai-act.
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com/jamboula/ai-hackathon
FAQ
Können wir mit sensiblen Finanz- oder Versicherungsdaten arbeiten? Ja, aber nur mit dem, was ihr vorher explizit freigebt. Wir stimmen den Datenrahmen im Vorlauf ab und arbeiten bevorzugt mit anonymisierten oder synthetischen Testdaten. Sensible Kunden- und Vertragsdaten bleiben unter eurer Kontrolle, DSGVO-konform.
Ersetzt der Hackathon unser bestehendes Kernbanken- oder Policensystem? Nein. Ein Hackathon baut Prototypen, die eure bestehenden Systeme ergänzen, etwa als Vorstufe für Prüfung oder Reporting. Ob ein Prototyp später integriert wird, entscheidet ihr danach, oft im Rahmen eines Implementation Sprints.
Wie gehen wir mit regulatorischen Anforderungen im Hackathon um? Wir klären den Rahmen im Tools- und Challenges-Call vorab, inklusive der Fragen, die eure Compliance-Abteilung stellen würde. Der Hackathon ersetzt keine interne Freigabe, liefert aber einen konkreten Prototyp, den ihr danach durch eure eigenen Prozesse führen könnt.
Eignet sich das Format für ein kleines Fachteam? Ja. Spark, unser 1-Tages-Format für bis zu 10 Teilnehmer, passt gut für ein einzelnes Fachteam aus Schaden, Underwriting oder Compliance. Auch mit wenigen Leuten entsteht ein einsatzfähiger Prototyp an einer echten, eng umrissenen Aufgabe.