AI maina apdrošināšanas pasauli: datu jauda, ​​nevis zīmolu nosaukumi!

AI maina apdrošināšanas pasauli: datu jauda, ​​nevis zīmolu nosaukumi!

Mākslīgā intelekta (AI) integrācija apdrošināšanas nozarē arvien vairāk kļūst par izšķirošu panākumu faktoru. Saskaņā ar to Apdrošināšanas monitors AI tehnoloģijas maina veidu, kā klienti meklē informāciju tiešsaistē. Apdrošināšanas kompānijas saskaras ar izaicinājumu optimizēt savu saturu gan tradicionālajām meklētājprogrammām, gan uz valodu modeļiem balstītām sistēmām.

Šeit galvenais elements ir datu lasāmība un struktūra. Kļūst skaidrs, ka svarīgs ir ne tik daudz apdrošinātāja interneta klātbūtnes apjoms, bet gan tas, cik labi ir sagatavota informācija AI sistēmām. Šie atklājumi iegūti baltajā grāmatā, ko izstrādājusi Ergo Innovation Lab sadarbībā ar konsultantu Ecodynamics.

Lielo valodu modeļu loma

Svarīgs aspekts šajā kontekstā ir tā sauktie lielo valodu modeļi (LLM), piemēram, ChatGPT. Šiem spēcīgajiem cilvēku valodas apstrādes un ģenerēšanas modeļiem ir plašs pielietojums uzņēmumos. Tie ietver dabiskās valodas apstrādi, satura izveidi, klientu atbalstu, izmantojot tērzēšanas robotus, kā arī noskaņojuma analīzi un informācijas izguvi. Kā Fraunhofers IESE ziņots, ka daudziem LLM dažādiem uzdevumiem bieži nav nepieciešama papildu precizēšana, kas atvieglo to ieviešanu.

Izvēloties piemērotu LLM, ir svarīgi ņemt vērā uzņēmuma specifiskās vajadzības. Svarīgi faktori šajā atlasē ir pielāgojamība, tehniskā savietojamība, izmaksas, kā arī juridiskās un ētiskās sekas. Strukturēta pieeja īstenošanai cita starpā ietver uzdevumu definēšanu, skaitļošanas jaudu novērtēšanu un integrējamo datu noteikšanu.

Svarīgi apsvērumi, izvēloties LLM

Turklāt ir astoņi galvenie punkti, kas jāņem vērā, izvēloties 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

Ilgtermiņa perspektīvā ir ieteicams pārbaudīt, vai LLM patiešām ir nepieciešams, vai arī ar mazākiem modeļiem varētu pietikt. Viens no LLM ierobežojumiem ir “halucināciju” vai nepatiesu rezultātu iespējamība. Šo izaicinājumu dēļ ir ieteicams izmantot AI inovāciju laboratorijas zināšanas, lai efektīvi atbalstītu AI valodu modeļu atlasi un ieviešanu.

AI radītās izmaiņas apdrošināšanas nozarē ir gan izaicinājums, gan iespēja. Apdrošinātāji, kas ir gatavi pieņemt šos notikumus, var gūt ievērojamu labumu no savu datu optimizēšanas un LLM integrācijas.