Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje świat ubezpieczeń: moc danych zamiast nazw marek!

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje świat ubezpieczeń: moc danych zamiast nazw marek!

Integracja sztucznej inteligencji (AI) z branżą ubezpieczeniową staje się w coraz większym stopniu kluczowym czynnikiem sukcesu. Według tego Monitor ubezpieczeń Technologie AI zmieniają sposób, w jaki klienci szukają informacji w Internecie. Firmy ubezpieczeniowe stają przed wyzwaniem optymalizacji treści zarówno pod kątem tradycyjnych wyszukiwarek, jak i systemów opartych na modelach językowych.

Centralnym elementem jest tutaj czytelność i struktura danych. Staje się jasne, że istotna jest nie tyle wielkość obecności ubezpieczyciela w Internecie, ile to, jak dobrze przygotowane są informacje dla systemów AI. Ustalenia te pochodzą z białej księgi laboratorium innowacji Ergo we współpracy z konsultantem Ecodynamics.

Rola dużych modeli językowych

Ważnym aspektem w tym kontekście są tak zwane modele dużego języka (LLM), takie jak ChatGPT. Te potężne modele przetwarzania i generowania języka ludzkiego mają szeroki zakres zastosowań w firmach. Należą do nich przetwarzanie języka naturalnego, tworzenie treści, obsługa klienta za pośrednictwem chatbotów, a także analiza nastrojów i wyszukiwanie informacji. Jak IESE Fraunhofera Z raportów wynika, że ​​wiele LLM często nie wymaga dodatkowego dostrajania pod kątem różnych zadań, co ułatwia ich wdrażanie.

Wybierając odpowiednią LLM, należy wziąć pod uwagę specyficzne potrzeby firmy. Do ważnych czynników wpływających na ten wybór należą możliwości adaptacji, zgodność techniczna, koszt oraz implikacje prawne i etyczne. Ustrukturyzowane podejście do wdrożenia obejmuje m.in. określenie zadań, ocenę mocy obliczeniowych oraz identyfikację danych, które mają zostać zintegrowane.

Ważne kwestie przy wyborze LLM

Ponadto istnieje osiem kluczowych punktów, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze 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

Z perspektywy długoterminowej zaleca się sprawdzenie, czy LLM jest rzeczywiście konieczny i czy mniejsze modele mogłyby wystarczyć. Jednym z ograniczeń LLM jest możliwość „halucynacji” lub fałszywych wyników. Ze względu na te wyzwania zaleca się wykorzystanie wiedzy specjalistycznej z laboratorium innowacji AI, aby skutecznie wspierać wybór i wdrażanie modeli językowych AI.

Zmiany, jakie wprowadza sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej, są zarówno wyzwaniem, jak i szansą. Ubezpieczyciele gotowi na przyjęcie tych zmian mogą znacząco skorzystać na optymalizacji swoich danych i integracji LLM.