Testfälle entlang des Vertragslebens aufbauen
Ein Vertrag durchläuft Angebot, Abschluss, Änderung, Beitragslauf und gegebenenfalls Leistung. Regeln können sich je Tarifgeneration und Stichtag unterscheiden. Tests sollten diese Übergänge nachvollziehbar abbilden. Eine kleine Sammlung sorgfältig ausgewählter historischer Fälle ist oft aussagekräftiger als viele zufällig erzeugte Verträge ohne fachliche Einordnung.
KI-Fehler von Berechnungsfehlern unterscheiden
Eine KI kann Dokumente klassifizieren oder fehlende Angaben markieren. Die verbindliche Berechnung einer Leistung sollte an klaren Regeln überprüft werden. Bei probabilistischen Ergebnissen sind übersehene Fälle und Fehlalarme getrennt zu betrachten. Ein Dokument, das irrtümlich als vollständig gilt, verursacht andere Folgen als eine unnötige Rückfrage.
Daten und Testumgebungen bewusst auswählen
Produktionsdaten enthalten häufig sensible Angaben. Testdaten müssen das erforderliche Verhalten abbilden, ohne unnötig personenbezogene Inhalte zu übernehmen. Pseudonymisierung allein beseitigt nicht jedes Risiko, etwa bei seltenen Krankheits- oder Vertragskombinationen. Die Auswahl braucht deshalb eine fachliche und datenschutzbezogene Prüfung.
Beispiel: Schadenunterlagen vorsortieren
Ein Modell ordnet eingegangene Dokumente einem Vorgang zu und schlägt fehlende Unterlagen vor. Fachleute bewerten Zuordnung und Vollständigkeit anhand einer kuratierten Stichprobe. Parallel sichern klassische Tests die Verbindung zur Schadenakte und ihre Berechtigungen. Eine gute KI-Bewertung allein würde eine falsche Ablage im Nachbarvorgang nicht erkennen.
Womit Sie sinnvoll beginnen können
- Tarifgenerationen und wichtige Stichtage gezielt in Testfälle aufnehmen.
- KI-Bewertung, Fachlogik und Integration jeweils separat absichern.
- Kosten falscher Freigaben und unnötiger Rückfragen gegenüberstellen.