L’IA révolutionne le monde de l’assurance : la puissance des données au lieu des noms de marque !

L’IA révolutionne le monde de l’assurance : la puissance des données au lieu des noms de marque !

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l’assurance devient de plus en plus un facteur de réussite crucial. D'après cela Moniteur d'assurance Les technologies d’IA changent la façon dont les clients recherchent des informations en ligne. Les compagnies d'assurance sont confrontées au défi d'optimiser leur contenu à la fois pour les moteurs de recherche traditionnels et pour les systèmes basés sur des modèles de langage.

Un élément central ici est la lisibilité et la structure des données. Il apparaît clairement que ce n’est pas tant la taille de la présence Internet d’un assureur qui est importante, mais plutôt la qualité de la préparation des informations pour les systèmes d’IA. Ces conclusions sont issues d'un livre blanc du Ergo Innovation Lab en collaboration avec le consultant Ecodynamics.

Le rôle des grands modèles de langage

Les modèles dits Large Language Models (LLM), tels que ChatGPT, constituent un aspect important dans ce contexte. Ces puissants modèles de traitement et de génération du langage humain trouvent de nombreuses applications en entreprise. Ceux-ci incluent le traitement du langage naturel, la création de contenu, le support client via des chatbots, ainsi que l'analyse des sentiments et la récupération d'informations. Comment Fraunhofer IESE Comme indiqué, de nombreux LLM ne nécessitent souvent pas de réglage supplémentaire pour diverses tâches, ce qui facilite leur mise en œuvre.

Lors du choix d’un LLM approprié, il est important de prendre en compte les besoins spécifiques de l’entreprise. Les facteurs importants dans cette sélection comprennent l'adaptabilité, la compatibilité technique, le coût et les implications juridiques et éthiques. Une approche structurée de mise en œuvre comprend, entre autres, la définition des tâches, l'évaluation des capacités de calcul et l'identification des données à intégrer.

Considérations importantes lors du choix d'un LLM

De plus, huit points clés doivent être pris en compte lors de la sélection d'un 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

Une perspective à long terme recommande de vérifier si un LLM est réellement nécessaire ou si des modèles plus petits pourraient suffire. L’une des limites des LLM est la possibilité d’« hallucinations » ou de fausses sorties. En raison de ces défis, il est recommandé de tirer parti de l’expertise d’un laboratoire d’innovation en IA pour soutenir efficacement la sélection et la mise en œuvre de modèles de langage d’IA.

Les changements induits par l’IA dans le secteur de l’assurance constituent à la fois un défi et une opportunité. Les assureurs prêts à adopter ces évolutions peuvent bénéficier de manière significative de l’optimisation de leurs données et de l’intégration des LLM.