AI революционизира света на застраховането: сила на данните вместо имена на марки!

AI революционизира света на застраховането: сила на данните вместо имена на марки!

Интегрирането на изкуствения интелект (AI) в застрахователната индустрия все повече се превръща в решаващ фактор за успеха. Според това Застрахователен монитор AI технологиите променят начина, по който клиентите търсят информация онлайн. Застрахователните компании са изправени пред предизвикателството да оптимизират своето съдържание както за традиционните търсачки, така и за системите, базирани на езикови модели.

Централен елемент тук е четливостта и структурата на данните. Става ясно, че не е толкова важен размерът на интернет присъствието на застрахователя, а колко добре е подготвена информацията за AI системите. Тези констатации идват от бяла книга на Ergo Innovation Lab в сътрудничество с консултанта Ecodynamics.

Ролята на големите езикови модели

Важен аспект в този контекст са така наречените големи езикови модели (LLM), като ChatGPT. Тези мощни модели за обработка и генериране на човешки език имат широк спектър от приложения в компаниите. Те включват обработка на естествен език, създаване на съдържание, поддръжка на клиенти чрез чатботове, както и анализ на настроението и извличане на информация. как Фраунхофер IESE докладвани, много LLM често не изискват допълнителна фина настройка за различни задачи, което прави тяхното изпълнение по-лесно.

При избора на подходящ LLM е важно да се вземат предвид специфичните нужди на компанията. Важни фактори при този избор включват адаптивност, техническа съвместимост, цена и правни и етични последици. Структурираният подход към изпълнението включва, наред с други неща, дефиниране на задачи, оценка на изчислителния капацитет и идентифициране на данните, които да бъдат интегрирани.

Важни съображения при избора на LLM

Освен това има осем ключови точки, които трябва да се имат предвид при избора на 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

Дългосрочна перспектива препоръчва да се провери дали LLM действително е необходим или дали по-малки модели могат да бъдат достатъчни. Едно от ограниченията на LLM е възможността за „халюцинации“ или фалшиви резултати. Поради тези предизвикателства се препоръчва да се използва експертен опит от лаборатория за иновации на AI, за да се подпомогне ефективно изборът и внедряването на езикови модели на AI.

Промените, предизвикани от AI в застрахователната индустрия, са едновременно предизвикателство и възможност. Застрахователите, готови да приемат тези разработки, могат да се възползват значително от оптимизирането на своите данни и интегрирането на LLM.