AI zorgt voor een revolutie in de verzekeringswereld: datakracht in plaats van merknamen!

AI zorgt voor een revolutie in de verzekeringswereld: datakracht in plaats van merknamen!

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) in de verzekeringssector wordt steeds meer een cruciale factor voor succes. Volgens dat Verzekeringsmonitor AI-technologieën veranderen de manier waarop klanten online naar informatie zoeken. Verzekeringsmaatschappijen staan ​​voor de uitdaging om hun inhoud te optimaliseren voor zowel traditionele zoekmachines als op taalmodellen gebaseerde systemen.

Centraal hierbij staat de leesbaarheid en structuur van de data. Het wordt duidelijk dat niet zozeer de omvang van de internetaanwezigheid van een verzekeraar van belang is, maar eerder hoe goed de informatie is voorbereid op AI-systemen. Deze bevindingen komen uit een whitepaper van het Ergo Innovation Lab in samenwerking met adviseur Ecodynamics.

De rol van grote taalmodellen

Een belangrijk aspect in dit verband zijn de zogenaamde Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT. Deze krachtige modellen voor het verwerken en genereren van menselijke taal hebben een breed scala aan toepassingen in bedrijven. Deze omvatten natuurlijke taalverwerking, het creëren van inhoud, klantenondersteuning via chatbots, maar ook sentimentanalyse en het ophalen van informatie. Hoe Fraunhofer IESE Naar verluidt vereisen veel LLM's vaak geen aanvullende afstemming voor verschillende taken, wat de implementatie ervan eenvoudiger maakt.

Bij het kiezen van een geschikte LLM is het belangrijk om rekening te houden met de specifieke behoeften van het bedrijf. Belangrijke factoren bij deze selectie zijn onder meer aanpassingsvermogen, technische compatibiliteit, kosten en juridische en ethische implicaties. Een gestructureerde aanpak van de implementatie omvat onder meer het definiëren van taken, het beoordelen van de rekencapaciteiten en het identificeren van de te integreren gegevens.

Belangrijke overwegingen bij het kiezen van een LLM

Bovendien zijn er acht belangrijke punten waarmee rekening moet worden gehouden bij het selecteren van een 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

Vanuit een langetermijnperspectief verdient het aanbeveling om na te gaan of een LLM daadwerkelijk nodig is, of dat kleinere modellen voldoende kunnen zijn. Een van de beperkingen van LLM's is de mogelijkheid van 'hallucinaties' of valse outputs. Vanwege deze uitdagingen wordt aanbevolen om de expertise van een AI Innovation Lab in te zetten om de selectie en implementatie van AI-taalmodellen effectief te ondersteunen.

De veranderingen die AI in de verzekeringssector teweegbrengt, zijn zowel een uitdaging als een kans. Verzekeraars die klaar zijn om deze ontwikkelingen te omarmen, kunnen aanzienlijk profiteren van het optimaliseren van hun gegevens en het integreren van LLM’s.