Technische Anforderungen für KI-gestützte Versicherungslösungen
Die Implementierung von KI-Technologien in der Versicherungsbranche erfordert eine sorgfältig abgestimmte technische Infrastruktur. Unsere Systeme arbeiten mit maschinellem Lernen, Datenanalyse und automatisierten Prozessen – und das stellt konkrete Anforderungen an Ihre IT-Umgebung.
Systemarchitektur
Die Grundlage bildet eine stabile, skalierbare Infrastruktur, die sowohl Cloud- als auch On-Premise-Szenarien unterstützt.
- 64-Bit Serverarchitektur
- Mindestens 16 GB Arbeitsspeicher
- Virtualisierung unterstützt
- Container-Orchestrierung möglich
- Lastverteilung aktivierbar
Datenverwaltung
Versicherungsdaten erfordern besondere Sorgfalt bei Speicherung, Verarbeitung und Sicherung.
- Datenbank mit JSON-Unterstützung
- Verschlüsselte Speicherung
- Automatisches Backup-System
- Versionierung von Datensätzen
- DSGVO-konforme Archivierung
Sicherheitsstandards
Der Schutz sensibler Versicherungsdaten steht an erster Stelle und wird durch mehrschichtige Sicherheitskonzepte gewährleistet.
- TLS 1.3 für alle Verbindungen
- Zwei-Faktor-Authentifizierung
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle
- Audit-Logging aller Aktionen
- Regelmäßige Penetrationstests
Hardware und Software im Detail
Die erfolgreiche Integration von KI in bestehende Versicherungsprozesse hängt von einer ausgewogenen Kombination aus Hardware und Software ab. Wir haben in den letzten Jahren mit verschiedenen Konfigurationen gearbeitet und können Ihnen zeigen, was wirklich funktioniert.
Rechenleistung und Speicher
KI-Modelle benötigen erhebliche Rechenkapazitäten, besonders beim Training und bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Die Anforderungen variieren je nach Einsatzszenario.
Prozessoren
Moderne Mehrkern-Prozessoren bilden das Rückgrat der Verarbeitung. Für kleinere Implementierungen reichen oft Standard-CPUs aus, während komplexe Analysen von GPU-Beschleunigung profitieren.
- Mindestens 8 CPU-Kerne für Basisinstallationen
- 16-32 Kerne empfohlen für mittlere Workloads
- GPU-Unterstützung ab 8 GB VRAM für Deep Learning
- Tensor-Cores vorteilhaft für Modelltraining
Arbeitsspeicher
Der RAM muss ausreichen, um Modelle und Datensätze gleichzeitig im Speicher zu halten. Hier sollten Sie nicht sparen.
- Minimum 16 GB für Entwicklungsumgebungen
- 32-64 GB für Produktionssysteme
- ECC-Speicher empfohlen für kritische Anwendungen
Speichersysteme und Netzwerk
Versicherungsdaten akkumulieren sich schnell, und die Art der Speicherung beeinflusst die Systemleistung direkt.
Datenspeicher
SSDs sind mittlerweile Standard für operative Daten. HDDs kommen noch für Archivierung zum Einsatz.
- NVMe-SSDs für Datenbankoperationen
- Mindestens 500 GB für Basissystem
- 1-2 TB empfohlen mit Wachstumspuffer
- RAID-Konfiguration für Ausfallsicherheit
Netzwerkanbindung
Die Anbindung ans Netzwerk wird oft unterschätzt. Gerade bei Cloud-Hybrid-Lösungen spielt sie eine zentrale Rolle.
- Gigabit-Ethernet als Mindeststandard
- 10 GbE für größere Installationen
- Redundante Netzwerkanbindung empfohlen
- VPN-Unterstützung für externe Zugriffe
Softwareumgebung und Plattformen
Betriebssysteme
- Linux (Ubuntu Server 20.04+)
- Windows Server 2019+
- Container-Plattformen (Docker)
- Kubernetes für Orchestrierung
Datenbanken
- PostgreSQL 13+ mit JSON-Support
- MongoDB für unstrukturierte Daten
- Redis für Caching
- Elasticsearch für Volltextsuche
KI-Frameworks
- TensorFlow 2.x oder PyTorch
- Scikit-learn für klassisches ML
- ONNX für Modellportabilität
- MLflow für Experiment-Tracking
Netzwerk und Sicherheitsinfrastruktur
Die Netzwerkarchitektur muss sowohl Performance als auch Sicherheit gewährleisten. Das ist besonders wichtig, wenn Sie mit personenbezogenen Versicherungsdaten arbeiten.
Firewall und DMZ
Eine ordentlich konfigurierte Firewall ist nicht verhandelbar. Die DMZ trennt öffentlich zugängliche Dienste von internen Systemen.
- Stateful Inspection Firewall
- Intrusion Detection System
- Web Application Firewall
- DDoS-Schutz aktiviert
Monitoring und Logging
Sie müssen wissen, was in Ihren Systemen passiert. Echtzeitüberwachung hilft, Probleme zu erkennen, bevor sie kritisch werden.
- Zentralisiertes Logging-System
- Performance-Monitoring
- Anomalie-Erkennung
- Alerting bei kritischen Ereignissen
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Die technischen Anforderungen können überwältigend wirken. Wir helfen Ihnen dabei, die richtige Infrastruktur für Ihre spezifischen Bedürfnisse aufzubauen.
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