Die Partnerschaft soll Fachwissen aus Banken, Versicherungen und Gesundheitswesen in spezialisierte Sprachmodelle übersetzen und damit Pilotprojekte endlich produktionsreif machen.
Das Beratungshaus verbündet sich mit dem kalifornischen KI-Spezialisten Uniphore. Gemeinsam entwickeln beide Unternehmen branchenspezifische Agenten auf Basis sogenannter Small Language Models. Diese kompakten Systeme werden gezielt auf regulierte Sektoren trainiert: Finanzdienstleister, Versicherer, Energieversorger, Gesundheitsanbieter. Der Vorteil gegenüber universellen Großmodellen: höhere Kontrolle, bessere Compliance, passgenaue Ergebnisse.
Ein erster Anwendungsfall nimmt bereits Gestalt an. KI-Agenten übernehmen Aufgaben in der Beschaffung. Sie sortieren Verträge, gleichen Klauseln mit Standards ab, identifizieren Risiken und leiten kritische Fälle an Menschen weiter. Ziel ist es, Prüfzyklen zu verkürzen und Umsatzverluste durch übersehene Verpflichtungen zu vermeiden.
KPMG verfolgt einen Ansatz, den das Unternehmen als SLM-Fabrik bezeichnet. Regulatorische Vorgaben, Prozesshandbücher und internes Fachwissen fließen in trainierbare Modelle. Berater lernen, diese Agenten zu entwerfen und zu steuern. Die Kombination aus menschlichem Urteil und maschineller Ausführung soll Ergebnisse liefern, die reine Automatisierung nicht erreicht. Prasad Jayaraman, Advisory Principal bei KPMG, sieht in der Zusammenarbeit einen Weg vom Experiment zum operativen Nutzen. Uniphore-Chef Umesh Sachdev betont, dass KI ihren Wert erst in komplexen Produktionsumgebungen beweist.
Die Lösung dockt an bestehende Datenplattformen wie Databricks und Snowflake an. Unternehmen müssen keine Parallelsysteme aufbauen. Vorhandene Kontrollen für Zugriff und Datenherkunft bleiben erhalten. Die Agenten arbeiten mit Produktionsdaten, nicht mit isolierten Testumgebungen. Die Bekanntgabe erfolgte zum Auftakt des Weltwirtschaftsforums in Davos.




