يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في عالم التأمين: قوة البيانات بدلاً من الأسماء التجارية!

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في عالم التأمين: قوة البيانات بدلاً من الأسماء التجارية!

أصبح دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في صناعة التأمين عاملاً حاسماً للنجاح بشكل متزايد. وفقا لذلك مراقب التأمين تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي يبحث بها العملاء عن المعلومات عبر الإنترنت. تواجه شركات التأمين التحدي المتمثل في تحسين محتواها لكل من محركات البحث التقليدية والأنظمة القائمة على نماذج اللغة.

العنصر المركزي هنا هو سهولة قراءة البيانات وبنيتها. أصبح من الواضح أن حجم تواجد شركة التأمين على الإنترنت ليس هو المهم بقدر ما هو مهم مدى جودة إعداد المعلومات لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تأتي هذه النتائج من مستند تقني صادر عن Ergo Innovation Lab بالتعاون مع مستشار الديناميكيات البيئية.

دور نماذج اللغة الكبيرة

أحد الجوانب المهمة في هذا السياق هو ما يسمى بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مثل ChatGPT. تتمتع هذه النماذج القوية لمعالجة وتوليد اللغة البشرية بمجموعة واسعة من التطبيقات في الشركات. ويشمل ذلك معالجة اللغة الطبيعية، وإنشاء المحتوى، ودعم العملاء من خلال برامج الدردشة الآلية، بالإضافة إلى تحليل المشاعر واسترجاع المعلومات. كيف فراونهوفر ISE تم الإبلاغ عن أن العديد من حاملي ماجستير إدارة الأعمال في كثير من الأحيان لا يحتاجون إلى ضبط إضافي لمختلف المهام، مما يجعل تنفيذها أسهل.

عند اختيار LLM مناسب، من المهم مراعاة الاحتياجات المحددة للشركة. تشمل العوامل المهمة في هذا الاختيار القدرة على التكيف والتوافق الفني والتكلفة والآثار القانونية والأخلاقية. يتضمن النهج المنظم للتنفيذ، من بين أمور أخرى، تحديد المهام وتقييم القدرات الحاسوبية وتحديد البيانات التي سيتم دمجها.

اعتبارات هامة عند اختيار LLM

بالإضافة إلى ذلك، هناك ثماني نقاط رئيسية يجب أخذها في الاعتبار عند اختيار LLM:

• Sprachliche Kompetenz
• Qualität, Vielfalt und Größe der Trainingsdaten
• Anpassungsfähigkeit (Finetuning)
• Modellgröße und Rechenleistungsanforderungen
• Kosten und Budget
• Datenschutz und Sicherheitsvorschriften
• Umgang mit Verzerrungen
• Transparenz und Erklärbarkeit

يوصي المنظور طويل المدى بالتحقق مما إذا كانت شهادة LLM ضرورية بالفعل أو ما إذا كانت النماذج الأصغر كافية. أحد القيود المفروضة على LLMs هو احتمال حدوث "الهلوسة" أو المخرجات الخاطئة. نظرًا لهذه التحديات، يوصى بالاستفادة من الخبرة من مختبر ابتكار الذكاء الاصطناعي لدعم اختيار نماذج لغة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها بشكل فعال.

تمثل التغييرات التي أحدثها الذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين تحديًا وفرصة في نفس الوقت. يمكن لشركات التأمين المستعدة لتبني هذه التطورات أن تستفيد بشكل كبير من تحسين بياناتها ودمج LLMs.