Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στον ασφαλιστικό κόσμο: δύναμη δεδομένων αντί για επωνυμίες!

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στον ασφαλιστικό κόσμο: δύναμη δεδομένων αντί για επωνυμίες!

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στον ασφαλιστικό κλάδο γίνεται όλο και περισσότερο κρίσιμος παράγοντας επιτυχίας. Σύμφωνα με αυτό Παρακολούθηση Ασφαλίσεων Οι τεχνολογίες AI αλλάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες αναζητούν πληροφορίες στο διαδίκτυο. Οι ασφαλιστικές εταιρείες αντιμετωπίζουν την πρόκληση της βελτιστοποίησης του περιεχομένου τους τόσο για παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης όσο και για συστήματα που βασίζονται σε γλωσσικά μοντέλα.

Κεντρικό στοιχείο εδώ είναι η αναγνωσιμότητα και η δομή των δεδομένων. Γίνεται σαφές ότι δεν είναι τόσο σημαντικό το μέγεθος της παρουσίας ενός ασφαλιστή στο Διαδίκτυο, αλλά το πόσο καλά προετοιμάζονται οι πληροφορίες για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα ευρήματα προέρχονται από μια λευκή βίβλο από το Ergo Innovation Lab σε συνεργασία με τη σύμβουλο Ecodynamics.

Ο ρόλος των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων

Μια σημαντική πτυχή σε αυτό το πλαίσιο είναι τα λεγόμενα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM), όπως το ChatGPT. Αυτά τα ισχυρά μοντέλα για την επεξεργασία και τη δημιουργία ανθρώπινης γλώσσας έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε εταιρείες. Αυτές περιλαμβάνουν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τη δημιουργία περιεχομένου, την υποστήριξη πελατών μέσω chatbot, καθώς και την ανάλυση συναισθημάτων και την ανάκτηση πληροφοριών. Πως Fraunhofer IESE αναφέρθηκε, πολλά LLM συχνά δεν απαιτούν πρόσθετη ρύθμιση για διάφορες εργασίες, γεγονός που διευκολύνει την εφαρμογή τους.

Όταν επιλέγετε ένα κατάλληλο LLM, είναι σημαντικό να λάβετε υπόψη τις συγκεκριμένες ανάγκες της εταιρείας. Σημαντικοί παράγοντες σε αυτήν την επιλογή περιλαμβάνουν την προσαρμοστικότητα, την τεχνική συμβατότητα, το κόστος και τις νομικές και ηθικές επιπτώσεις. Μια δομημένη προσέγγιση για την υλοποίηση περιλαμβάνει, μεταξύ άλλων, τον ορισμό των καθηκόντων, την αξιολόγηση των υπολογιστικών δυνατοτήτων και τον προσδιορισμό των δεδομένων που πρόκειται να ενσωματωθούν.

Σημαντικές εκτιμήσεις κατά την επιλογή ενός LLM

Επιπλέον, υπάρχουν οκτώ βασικά σημεία που πρέπει να ληφθούν υπόψη κατά την επιλογή ενός 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

Μια μακροπρόθεσμη προοπτική συνιστά να ελέγξετε εάν ένα LLM είναι πραγματικά απαραίτητο ή εάν μικρότερα μοντέλα θα μπορούσαν να είναι επαρκή. Ένας από τους περιορισμούς των LLM είναι η πιθανότητα «παραισθήσεων» ή ψευδών αποτελεσμάτων. Λόγω αυτών των προκλήσεων, συνιστάται η αξιοποίηση της τεχνογνωσίας από ένα Εργαστήριο Καινοτομίας AI για την αποτελεσματική υποστήριξη της επιλογής και της εφαρμογής μοντέλων γλώσσας AI.

Οι αλλαγές που επιφέρει η τεχνητή νοημοσύνη στον ασφαλιστικό κλάδο είναι ταυτόχρονα πρόκληση και ευκαιρία. Οι ασφαλιστές που είναι έτοιμοι να αγκαλιάσουν αυτές τις εξελίξεις μπορούν να επωφεληθούν σημαντικά από τη βελτιστοποίηση των δεδομένων τους και την ενσωμάτωση των LLMs.