AI revolutionerer forsikringsverdenen: datakraft i stedet for mærkenavne!

AI revolutionerer forsikringsverdenen: datakraft i stedet for mærkenavne!

Integrationen af ​​kunstig intelligens (AI) i forsikringsbranchen bliver i stigende grad en afgørende faktor for succes. Ifølge det Forsikringsmonitor AI-teknologier ændrer den måde, kunder søger efter information på nettet. Forsikringsselskaber står over for udfordringen med at optimere deres indhold til både traditionelle søgemaskiner og sprogmodelbaserede systemer.

Et centralt element her er dataenes læsbarhed og struktur. Det bliver tydeligt, at det ikke så meget er størrelsen af ​​et forsikringsselskabs internettilstedeværelse, der er vigtigt, men derimod hvor godt informationen er forberedt til AI-systemer. Disse resultater stammer fra en hvidbog fra Ergo Innovation Lab i samarbejde med konsulenten Ecodynamics.

De store sprogmodellers rolle

Et vigtigt aspekt i denne sammenhæng er de såkaldte store sprogmodeller (LLM'er), såsom ChatGPT. Disse kraftfulde modeller til behandling og generering af menneskeligt sprog har en bred vifte af applikationer i virksomheder. Disse omfatter behandling af naturligt sprog, skabelse af indhold, kundesupport gennem chatbots samt sentimentanalyse og informationssøgning. Hvordan Fraunhofer IESE rapporteret, kræver mange LLM'er ofte ikke yderligere finjustering af forskellige opgaver, hvilket gør implementeringen nemmere.

Når du vælger en passende LLM, er det vigtigt at overveje virksomhedens specifikke behov. Vigtige faktorer i dette valg omfatter tilpasningsevne, teknisk kompatibilitet, omkostninger og juridiske og etiske implikationer. En struktureret tilgang til implementering omfatter blandt andet definition af opgaver, vurdering af computerkapacitet og identifikation af de data, der skal integreres.

Vigtige overvejelser, når du vælger en LLM

Derudover er der otte nøglepunkter, der bør overvejes, når du vælger en 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

Et langsigtet perspektiv anbefaler at tjekke, om en LLM faktisk er nødvendig, eller om mindre modeller kunne være tilstrækkeligt. En af begrænsningerne ved LLM'er er muligheden for "hallucinationer" eller falske output. På grund af disse udfordringer anbefales det at udnytte ekspertise fra et AI Innovation Lab til effektivt at understøtte udvælgelsen og implementeringen af ​​AI-sprogmodeller.

Ændringerne medført af AI i forsikringsbranchen er både en udfordring og en mulighed. Forsikringsselskaber, der er klar til at omfavne denne udvikling, kan drage stor fordel af at optimere deres data og integrere LLM'er.