Tekoäly mullistaa vakuutusmaailman: datatehoa tuotemerkkien sijaan!

Tekoäly mullistaa vakuutusmaailman: datatehoa tuotemerkkien sijaan!

Tekoälyn (AI) integroinnista vakuutusalaan on tulossa yhä tärkeämpi menestystekijä. Sen mukaan Vakuutusvalvonta Tekoälyteknologiat muuttavat asiakkaiden tapaa etsiä tietoa verkosta. Vakuutusyhtiöiden haasteena on optimoida sisältönsä sekä perinteisille hakukoneille että kielimallipohjaisille järjestelmille.

Keskeinen tekijä tässä on tiedon luettavuus ja rakenne. Tulee selväksi, että tärkeää ei ole niinkään vakuutuksenantajan Internet-läsnäolon koko, vaan se, kuinka hyvin tieto on valmistettu tekoälyjärjestelmiä varten. Nämä havainnot ovat peräisin Ergo Innovation Labin yhteistyössä konsultti Ecodynamicsin kanssa laatimasta valkoisesta kirjasta.

Suurten kielimallien rooli

Tärkeä näkökohta tässä yhteydessä ovat niin sanotut suuret kielimallit (LLM), kuten ChatGPT. Näillä tehokkailla malleilla ihmisten kielen käsittelyyn ja tuottamiseen on laaja valikoima sovelluksia yrityksissä. Näitä ovat luonnollisen kielen prosessointi, sisällön luominen, asiakastuki chatbottien kautta sekä tunneanalyysi ja tiedonhaku. Miten Fraunhofer IESE raportoitu, monet LLM:t eivät usein vaadi ylimääräistä hienosäätöä eri tehtäviin, mikä helpottaa niiden toteuttamista.

Sopivaa LLM:ää valittaessa on tärkeää ottaa huomioon yrityksen erityistarpeet. Tärkeitä tekijöitä tässä valinnassa ovat muunneltavuus, tekninen yhteensopivuus, kustannukset sekä oikeudelliset ja eettiset vaikutukset. Strukturoitu lähestymistapa toteutukseen sisältää muun muassa tehtävien määrittelyn, laskentakapasiteetin arvioinnin ja integroitavien tietojen tunnistamisen.

Tärkeitä huomioita LLM:ää valittaessa

Lisäksi on kahdeksan avainkohtaa, jotka tulee ottaa huomioon valittaessa LLM:ää:

• 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

Pitkän aikavälin näkökulmasta kannattaa tarkistaa, onko LLM todella tarpeellista vai voisivatko pienemmät mallit riittää. Yksi LLM:ien rajoituksista on "hallusinaatioiden" tai väärien tulosteiden mahdollisuus. Näistä haasteista johtuen on suositeltavaa hyödyntää tekoälyn innovaatiolaboratorion asiantuntemusta, joka tukee tehokkaasti tekoälyn kielimallien valintaa ja käyttöönottoa.

Tekoälyn tuomat muutokset vakuutusalalla ovat sekä haaste että mahdollisuus. Vakuutuksenantajat, jotka ovat valmiita ottamaan vastaan ​​nämä kehitystyöt, voivat hyötyä merkittävästi tietojensa optimoinnista ja LLM-yhtiöiden integroimisesta.