A mesterséges intelligencia forradalmasítja a biztosítási világot: márkanevek helyett adatszolgáltatás!

A mesterséges intelligencia forradalmasítja a biztosítási világot: márkanevek helyett adatszolgáltatás!

A mesterséges intelligencia (AI) integrálása a biztosítási ágazatba egyre inkább a siker kulcsfontosságú tényezőjévé válik. Eszerint Biztosításfigyelő Az AI-technológiák megváltoztatják az ügyfelek online információkeresési módját. A biztosítótársaságok azzal a kihívással néznek szembe, hogy optimalizálják tartalmukat mind a hagyományos keresőmotorok, mind a nyelvi modell alapú rendszerek számára.

Itt központi elem az adatok olvashatósága és szerkezete. Egyértelművé válik, hogy nem annyira az a fontos, hogy mekkora a biztosító internetes jelenléte, hanem az, hogy az AI-rendszerekhez milyen jól felkészültek az információk. Ezek az eredmények az Ergo Innovation Lab által az Ecodynamics tanácsadóval együttműködve készített fehér könyvből származnak.

A nagy nyelvi modellek szerepe

Ebben az összefüggésben fontos szempont az úgynevezett Large Language Models (LLM), például a ChatGPT. Az emberi nyelv feldolgozására és generálására szolgáló hatékony modellek széles körben alkalmazhatók a vállalatoknál. Ide tartozik a természetes nyelvi feldolgozás, a tartalomkészítés, a chatbotokon keresztüli ügyfélszolgálat, valamint a hangulatelemzés és az információkeresés. Hogyan Fraunhofer IESE A jelentések szerint sok LLM gyakran nem igényel további finomhangolást a különféle feladatokhoz, ami megkönnyíti a végrehajtásukat.

A megfelelő LLM kiválasztásakor fontos figyelembe venni a vállalat sajátos igényeit. A kiválasztásnál fontos tényezők közé tartozik az alkalmazkodóképesség, a műszaki kompatibilitás, a költségek, valamint a jogi és etikai vonatkozások. A megvalósítás strukturált megközelítése magában foglalja többek között a feladatok meghatározását, a számítási kapacitások felmérését és az integrálandó adatok azonosítását.

Fontos szempontok az LLM kiválasztásakor

Ezenkívül nyolc kulcsfontosságú szempontot kell figyelembe venni az LLM kiválasztásakor:

• 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

A hosszú távú perspektíva azt javasolja, hogy ellenőrizze, hogy valóban szükséges-e az LLM, vagy elegendőek lehetnek-e a kisebb modellek. Az LLM-ek egyik korlátja a „hallucinációk” vagy hamis kimenetek lehetősége. E kihívások miatt ajánlatos egy AI Innovation Lab szakértelmét kihasználni az AI nyelvi modellek kiválasztásának és megvalósításának hatékony támogatása érdekében.

Az AI által a biztosítási ágazatban előidézett változások egyszerre jelentenek kihívást és lehetőséget. Azok a biztosítók, amelyek készek elfogadni ezeket a fejlesztéseket, jelentős hasznot húzhatnak adataik optimalizálása és az LLM-ek integrálása révén.