AI revolucionira svijet osiguranja: snaga podataka umjesto imena robnih marki!

AI revolucionira svijet osiguranja: snaga podataka umjesto imena robnih marki!

Integracija umjetne inteligencije (AI) u industriju osiguranja sve više postaje ključni čimbenik uspjeha. Prema tome Insurance Monitor Tehnologije umjetne inteligencije mijenjaju način na koji kupci traže informacije na internetu. Osiguravajuća društva suočavaju se s izazovom optimizacije svog sadržaja za tradicionalne tražilice i sustave temeljene na jezičnom modelu.

Središnji element ovdje je čitljivost i struktura podataka. Postaje jasno da nije toliko važna veličina internetske prisutnosti osiguravatelja, koliko je važna koliko su dobro informacije pripremljene za AI sustave. Ovi nalazi proizlaze iz bijele knjige Ergo Innovation Laba u suradnji sa konzultantom Ecodynamics.

Uloga velikih jezičnih modela

Važan aspekt u ovom kontekstu su takozvani veliki jezični modeli (LLM), kao što je ChatGPT. Ovi moćni modeli za obradu i generiranje ljudskog jezika imaju širok raspon primjena u tvrtkama. To uključuje obradu prirodnog jezika, stvaranje sadržaja, korisničku podršku putem chatbota, kao i analizu raspoloženja i pronalaženje informacija. Kako Fraunhofer IESE objavljeno, mnogi LLM-ovi često ne zahtijevaju dodatna fina podešavanja za različite zadatke, što olakšava njihovu implementaciju.

Prilikom odabira odgovarajućeg LLM-a, važno je uzeti u obzir specifične potrebe tvrtke. Važni čimbenici u ovom odabiru uključuju prilagodljivost, tehničku kompatibilnost, cijenu te pravne i etičke implikacije. Strukturirani pristup implementaciji uključuje, između ostalog, definiranje zadataka, procjenu računalnih kapaciteta i identifikaciju podataka koji se integriraju.

Važna razmatranja pri odabiru LLM-a

Osim toga, postoji osam ključnih točaka koje treba uzeti u obzir pri odabiru LLM-a:

• 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

Dugoročna perspektiva preporučuje provjeru je li LLM doista potreban ili bi manji modeli mogli biti dovoljni. Jedno od ograničenja LLM-a je mogućnost "halucinacija" ili lažnih rezultata. Zbog ovih izazova, preporučuje se iskoristiti stručnost laboratorija za inovacije umjetne inteligencije kako bi se učinkovito podržao odabir i implementacija jezičnih modela umjetne inteligencije.

Promjene koje je AI dovela u industriju osiguranja istovremeno su izazov i prilika. Osiguravatelji koji su spremni prihvatiti ovaj razvoj mogu značajno profitirati od optimizacije svojih podataka i integracije LLM-a.