L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo assicurativo: potere dei dati al posto dei marchi!

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo assicurativo: potere dei dati al posto dei marchi!

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore assicurativo diventa sempre più un fattore cruciale di successo. Secondo quello Monitor assicurativo Le tecnologie AI stanno cambiando il modo in cui i clienti cercano informazioni online. Le compagnie assicurative devono affrontare la sfida di ottimizzare i propri contenuti sia per i motori di ricerca tradizionali che per i sistemi basati su modelli linguistici.

Un elemento centrale qui è la leggibilità e la struttura dei dati. Diventa chiaro che ad essere importante non è tanto la dimensione della presenza in Internet di un assicuratore, quanto piuttosto il modo in cui le informazioni sono preparate per i sistemi di intelligenza artificiale. Questi risultati provengono da un white paper dell'Ergo Innovation Lab in collaborazione con il consulente Ecodynamics.

Il ruolo dei grandi modelli linguistici

Un aspetto importante in questo contesto sono i cosiddetti Large Language Models (LLM), come ChatGPT. Questi potenti modelli per l’elaborazione e la generazione del linguaggio umano hanno una vasta gamma di applicazioni nelle aziende. Questi includono l’elaborazione del linguaggio naturale, la creazione di contenuti, l’assistenza clienti tramite chatbot, nonché l’analisi del sentiment e il recupero delle informazioni. Come Fraunhofer IESE Come riportato, molti LLM spesso non richiedono ulteriori perfezionamenti per le varie attività, il che ne facilita l'implementazione.

Quando si sceglie un LLM adatto, è importante considerare le esigenze specifiche dell'azienda. Fattori importanti in questa selezione includono l’adattabilità, la compatibilità tecnica, i costi e le implicazioni legali ed etiche. Un approccio strutturato all'implementazione comprende, tra le altre cose, la definizione dei compiti, la valutazione delle capacità di calcolo e l'identificazione dei dati da integrare.

Considerazioni importanti nella scelta di un LLM

Inoltre, ci sono otto punti chiave che dovrebbero essere considerati quando si seleziona 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

In una prospettiva a lungo termine si consiglia di verificare se un LLM sia effettivamente necessario o se potrebbero essere sufficienti modelli più piccoli. Uno dei limiti dei LLM è la possibilità di "allucinazioni" o falsi risultati. A causa di queste sfide, si consiglia di sfruttare le competenze di un AI Innovation Lab per supportare efficacemente la selezione e l’implementazione dei modelli linguistici dell’IA.

I cambiamenti apportati dall’intelligenza artificiale nel settore assicurativo rappresentano sia una sfida che un’opportunità. Gli assicuratori pronti ad abbracciare questi sviluppi possono trarre notevoli vantaggi dall’ottimizzazione dei propri dati e dall’integrazione dei LLM.