AI revolutionerar försäkringsvärlden: datakraft istället för varumärken!

AI revolutionerar försäkringsvärlden: datakraft istället för varumärken!

Integreringen av artificiell intelligens (AI) i försäkringsbranschen blir alltmer en avgörande faktor för framgång. Enligt det Försäkringsövervakare AI-tekniker förändrar hur kunder söker information online. Försäkringsbolag står inför utmaningen att optimera sitt innehåll för både traditionella sökmotorer och språkmodellbaserade system.

Ett centralt element här är läsbarheten och strukturen hos datan. Det blir tydligt att det inte så mycket är storleken på en försäkringsgivares internetnärvaro som är viktig, utan snarare hur väl informationen är förberedd för AI-system. Dessa resultat kommer från en vitbok från Ergo Innovation Lab i samarbete med konsulten Ecodynamics.

Stora språkmodellers roll

En viktig aspekt i sammanhanget är de så kallade stora språkmodellerna (LLM), som ChatGPT. Dessa kraftfulla modeller för att bearbeta och generera mänskligt språk har ett brett utbud av tillämpningar i företag. Dessa inkluderar bearbetning av naturligt språk, skapande av innehåll, kundsupport genom chatbots, samt sentimentanalys och informationssökning. Hur Fraunhofer IESE rapporteras att många LLM:er ofta inte kräver ytterligare finjustering för olika uppgifter, vilket gör implementeringen enklare.

När du väljer en lämplig LLM är det viktigt att ta hänsyn till företagets specifika behov. Viktiga faktorer i detta urval inkluderar anpassningsförmåga, teknisk kompatibilitet, kostnad och juridiska och etiska konsekvenser. Ett strukturerat tillvägagångssätt för implementering innefattar bland annat definition av uppgifter, bedömning av beräkningskapacitet och identifiering av de data som ska integreras.

Viktiga överväganden när du väljer en LLM

Dessutom finns det åtta nyckelpunkter som bör beaktas när du väljer en 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

Ett långsiktigt perspektiv rekommenderar att man kontrollerar om en LLM faktiskt är nödvändig eller om mindre modeller kan räcka. En av begränsningarna med LLM är möjligheten till "hallucinationer" eller falska utdata. På grund av dessa utmaningar rekommenderas det att utnyttja expertis från ett AI Innovation Lab för att effektivt stödja valet och implementeringen av AI-språkmodeller.

De förändringar som AI medför i försäkringsbranschen är både en utmaning och en möjlighet. Försäkringsgivare som är redo att ta till sig denna utveckling kan dra stor nytta av att optimera sina data och integrera LLM.