AI daro revoliuciją draudimo pasaulyje: duomenų galia vietoj prekės ženklų!

AI daro revoliuciją draudimo pasaulyje: duomenų galia vietoj prekės ženklų!

Dirbtinio intelekto (DI) integravimas į draudimo pramonę vis labiau tampa lemiamu sėkmės veiksniu. Pagal tai Draudimo monitorius AI technologijos keičia būdą, kaip klientai ieško informacijos internete. Draudimo bendrovės susiduria su iššūkiu optimizuoti savo turinį tiek tradicinėms paieškos sistemoms, tiek kalbos modeliais pagrįstoms sistemoms.

Pagrindinis elementas čia yra duomenų skaitomumas ir struktūra. Pasidaro aišku, kad svarbu ne tiek draudiko buvimo internete dydis, kiek tai, kaip gerai paruošta informacija dirbtinio intelekto sistemoms. Šios išvados pateikiamos baltojoje knygoje, kurią išleido Ergo Innovation Lab bendradarbiaujant su konsultantu Ecodynamics.

Didžiųjų kalbos modelių vaidmuo

Šiame kontekste svarbus aspektas yra vadinamieji didelių kalbų modeliai (LLM), tokie kaip ChatGPT. Šiuos galingus žmonių kalbos apdorojimo ir generavimo modelius galima plačiai pritaikyti įmonėse. Tai apima natūralios kalbos apdorojimą, turinio kūrimą, klientų aptarnavimą per pokalbių robotus, taip pat nuotaikų analizę ir informacijos gavimą. Kaip Fraunhoferis IESE Pranešama, kad daugeliui LLM dažnai nereikia papildomo koregavimo įvairioms užduotims atlikti, o tai palengvina jų įgyvendinimą.

Renkantis tinkamą LLM, svarbu atsižvelgti į specifinius įmonės poreikius. Svarbūs šio pasirinkimo veiksniai yra pritaikomumas, techninis suderinamumas, kaina ir teisinės bei etinės pasekmės. Struktūrinis įgyvendinimo metodas, be kita ko, apima užduočių apibrėžimą, skaičiavimo pajėgumų įvertinimą ir integruojamų duomenų nustatymą.

Svarbūs aspektai renkantis LLM

Be to, yra aštuoni pagrindiniai dalykai, į kuriuos reikia atsižvelgti renkantis 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

Ilgalaikėje perspektyvoje rekomenduojama patikrinti, ar LLM iš tikrųjų reikalingas, ar gali pakakti mažesnių modelių. Vienas iš LLM apribojimų yra „haliucinacijų“ arba klaidingų rezultatų galimybė. Dėl šių iššūkių rekomenduojama pasitelkti dirbtinio intelekto inovacijų laboratorijos žinias, kad būtų veiksmingai remiamas DI kalbos modelių pasirinkimas ir diegimas.

DI sukelti pokyčiai draudimo pramonėje yra ir iššūkis, ir galimybė. Draudikai, pasirengę priimti šiuos pokyčius, gali turėti daug naudos optimizuodami savo duomenis ir integruodami LLM.