Umělá inteligence v hodnocení rizik a podpoře upisování — Umělá inteligence v pojišťovnictví

zisky:

Schopnost vyhodnotit důkazní kvalitu a limit výstupu při sumarizaci aplikačních, deklaračních a odborných dat s umělou inteligencí a označení rizikových faktorů
Schopnost křížově ověřit výstup umělé inteligence s podmínkami zásad a průvodcem upisování při přijímání, odmítání, dalších prémiích a rozhodnutích o výjimkách
Umět pochopit, že konečnou odpovědnost za rozhodnutí o upisování nese příslušný upisovatel a že je třeba dodržovat zákaz diskriminace.

Upisování je srdcem pojištění: jeho úkolem je vyhodnotit riziko žádosti a rozhodnout o přijetí (nebo odmítnutí) pojistky za jakých podmínek, s jakým krytím a za jaké pojistné. Když se upisovatel (kompetentní odborník, který činí toto rozhodnutí) dívá na žádost, ve skutečnosti hledá odpověď na otázku: "Je spravedlivé a udržitelné, aby společnost podstoupila toto riziko za tuto cenu s touto zárukou?" K zodpovězení této otázky je nutné si přečíst přihlášku, prohlášení pojištěnce, znalecký posudek, záznamy o minulých škodách a údaje z oboru. Umělá inteligence (software, který se učí vzory z dat a vytváří text a souhrny) zmírňuje tuto zátěž „čtení a shrnutí mnoha dokumentů dohromady“. Ale pozor: umělá inteligence riziko shrnuje, riziko nepřebírá. Rozhodnutí o přijetí, odmítnutí, dodatečném bonusu a výjimce jsou vždy opatřena podpisem příslušného upisovatele. V této lekci se naučíte, jak bezpečně zaměstnávat umělou inteligenci u upisovacího pultu, jak měřit důkazní hodnotu výstupu a jak zachovat nediskriminaci.

Kde se při upisování hodí umělá inteligence?

Soubor upisování je často chaotický: formuláře v různých formátech, ručně vyplněná prohlášení, dlouhé zprávy o hodnocení, tabulky. Zde je umělá inteligence nejsilnější. Bezpečně urychluje následující úkoly:

Shrnutí dokumentu: Zkrácení desetistránkové zprávy o odbornosti pracoviště na půlstránku, shrnutí rizik jednotlivých položek.
Označení rizikových faktorů: Vyjmenování pozoruhodných bodů jako „Budova je 45 let stará, střecha je dřevěná, poblíž je sklad paliva.“
Zjištění chybějících/nekonzistentních informací: Zjistit rozpor mezi rokem výstavby deklarovaným v žádosti a rokem ve znaleckém posudku.
Generování kontrolních otázek: Vytvoření seznamu chybějících informací, na které se upisovatel zeptá zákazníka nebo agentury.

Co umělá inteligence nedělá, je oceňování rizika a přijímání rozhodnutí. Věta „Toto riziko je přijatelné“ nebo „pojistné by se mělo zvýšit o 20 %“ je rozhodnutí o upisování; Mělo by vycházet z průvodce upisováním (interní dokument společnosti definující pravidla přijímání), poznámky k tarifu a všeobecných podmínek politiky. Umělá inteligence může toto rozhodnutí navrhnout, ale je to kompetentní upisovatel, kdo rozhodne a podepíše zdůvodnění.

Upozornění: Rozhodnutí o prémii, pokrytí nebo přijetí navržené umělou inteligencí je předpověď, nikoli verdikt. Bez křížového ověření s průvodcem upisováním a podmínkami zásad nebude do zásad zahrnuto žádné doporučení.

Hodnocení průkazné kvality výstupu

Když AI označí rizikový faktor, je to nárok; není důkaz. Dobrý upisovatel každou žádost prověří třemi otázkami:

Na jakém dokumentu je toto tvrzení založeno? Pokud umělá inteligence řekla „riziko požáru je vysoké“, z jakého odborného pozorování to odvodila? Pokud není zdroj, může být vymyšlen.
Patří nárok do tohoto souboru nebo je to obecný předpoklad? Umělá inteligence někdy přidává obecné informace jako „na těchto typech pracovišť obvykle…“; Obecná pravda nemusí být v tomto souboru platná.
Lze reklamaci ověřit? Stáří budovy lze potvrdit z listu vlastnictví, historii škod lze potvrdit z dotazu SBM (Insurance Information and Monitoring Center). Jako základ pro rozhodnutí nepoužívejte tvrzení, které nelze uplatnit.

Tip: Do výzvy vždy zahrňte následující větu: „uveďte dokument/stránku, na které je každý nárok založen.“ Tvrzení, které neuvádí zdroje, se dostane na začátek vašeho ověřovacího seznamu.

Krok za krokem: Upisovací tok podporovaný umělou inteligencí

Anonymizovat kontext. Odstraňte jméno žadatele, identifikační číslo, číslo pojistné smlouvy a kontaktní informace; náhradní věcný ekvivalent.
Nahrajte dokumenty a vyžádejte si shrnutí. Extrahujte problém rizika, významné faktory a nedostatky s odkazem na dokument.
Proměňte své rizikové faktory v kontrolní seznam. Proměňte každou položku označenou umělou inteligencí na otázku, kterou chcete potvrdit.
Křížové ověření pomocí průvodce upisováním. V příručce naleznete kritéria přijatelnosti, limity kapacity a povinné výjimky.
Vypočítejte pojistné samostatně. Proveďte vlastní výpočty s poznámkou k tarifu a tabulkou technických prémií; Nikdy neberte přímo číslo dané umělou inteligencí.
Zapište si rozhodnutí a jeho odůvodnění. Zaznamenejte své rozhodnutí o přijetí/odmítnutí/dodatečné prémii/výjimce s uvedením pravidla, na kterém je založeno.

tři mini pouzdra

Případ 1 – Odhalení nekonzistence. Hodnota budovy deklarovaná v žádosti o bytovou politiku byla 2 400 000 TL a ve zprávě o ocenění 3 900 000 TL. AI ve svém shrnutí postavila tato dvě čísla vedle sebe a varovala, že „výpis hodnoty je nekonzistentní“. Díky tomuto upozornění si upisovatel uvědomil riziko podpojištění (proporcionální platba v případě škody, pokud je budova pojištěna pod svou skutečnou hodnotu) a připravil nabídku na správnou hodnotu. AI neučinila rozhodnutí; zviditelnil nesrovnalost.

Případ 2 – Odmítnutí doplňování. V souboru pojištění přepravy napsala AI přesnou sazbu, která říká, že „na komoditu se vztahuje standardní sazba pojištění nákladu 0,15 %. Underwriter otevřel poznámku o tarifu: pro tuto komoditní třídu a trasu nebyla žádná taková pevná sazba; Umělá inteligence tvořila sazbu. Underwriter provedl vlastní výpočet sazby; Výsledek byl 0,28 %. Bez nezávislého účtu by prémie byla silně nevyužita.

Případ 3 – Diskriminační past. V aplikaci vozového parku užitkových vozidel umělá inteligence navrhla řidičům „dodatečný bonus, protože sousedství, ve kterém žijí, je riskantní“. Pojistitel to popřel: region bydliště může být zástupnou proměnnou spojenou s chráněnými charakteristikami, jako je etnická příslušnost, což vytváří nepřímou diskriminaci. Bonus byl založen na legitimních, ospravedlnitelných kritériích, jako je skutečná historie škod řidičů a jízdní profil.

Čtyři kopírovatelné výzvy

1) Shrnutí rizik aplikace:

Jste asistent upisování komerčního pojištění. Shrňte následující anonymizovaný text žádosti a hodnocení:[vložit text]Výstup:1. Problematika rizika (stručně)2. Významné rizikové faktory (článek po článku, odkaz na dokument/stránku v každém)3. Neúplné nebo nekonzistentní informace4. Otázky, které upisovatel položí klientovi/agentuře, PŘIJÍMÁ K ROZHODNUTÍ O přijetí/odmítnutí nebo bonusu. Nevytvářejte sazbu, kterou si nejste jisti; Napište „není v dokumentu“.

2) Proveďte křížovou kontrolu s průvodcem upisováním:

Níže je shrnutí rizik a příslušné články našeho průvodce upisováním. Shrnutí rizik: [vložit]Pokyny: [vložit]Úkol: Spojte každý rizikový faktor v souhrnu s příslušnou položkou pokynů. Označte pod samostatným záhlavím body, které vyžadují povinnou výjimku, dodatečnou podmínku nebo kapacitní omezení podle směrnice. rozhodnu se; prostě se shoduješ.

3) Chybějící dokument a nekonzistentní prohlížeč:

Vyhledejte rozpory nebo opomenutí mezi dokumenty v následujícím souboru aplikace: [vložit dokumenty]Hledejte konzistenci, zejména v následujících oblastech: prohlášení o hodnotě, rok výroby/výroby, zamýšlené použití, adresa, historie poškození. Ukažte protichůdná čísla vedle sebe a zapište, z jakého dokumentu pocházejí.

4) Návrh odůvodnění rozhodnutí (po ověření):

NÁVRH odůvodnění rozhodnutí o upisování na základě následujících ověřených informací: [ověřené rizikové faktory, použité pravidlo, vypočtené pojistné] Tón: formální, jasný, nediskriminační. Založit rozhodnutí na legitimních kritériích rizika; nepoužívejte chráněné atributy (pohlaví, původ, sousedství atd.). Toto je návrh; Konečné rozhodnutí a podpis náleží upisovateli.

Slabá výzva / Silná výzva

Slabý: "Vypočítejte odpovídající prémii pro tuto aplikaci a řekněte nám, zda ji máme přijmout."

Problém: Je požadováno přímé rozhodnutí v červené zóně (bonus + přijetí). Jelikož umělá inteligence nezná tarify, tvoří sazby; žádný zdroj, žádný limit a žádné ověření.

Strong: "Chovejte se jako asistent upisování. Shrňte anonymizovanou aplikaci s odkazy na dokumenty, zdůrazněte rizikové faktory a nedostatky. Nedělejte rozhodnutí o bonusu nebo přijetí, pouze uveďte otázky ke kontrole."

Proč je to dobré: Úkol je držen ve žluté zóně, výstup je auditovatelný, rozhodnutí zůstává na upisovateli.

srovnávací graf

Quest

Dělá to umělá inteligence?

kdo rozhoduje?

ověření

Shrnutí dokumentu

Ano (koncept)

Upisovatel čte

Odkaz na dokument

Označování rizikových faktorů

Ano (doporučení)

Upisovatel potvrzuje

Zdrojový dokument

Detekce chybějících/nesrovnalostí

Ano

Upisovatel hodnotí

mezidokumentární

prémiový účet

Pojistný matematik/upisovatel

Tarifní poznámka, samostatný účet

Rozhodnutí o přijetí/odmítnutí

kompetentní upisovatel

Průvodce + podmínky zásad

Časté chyby

Přímo s využitím bonusu daného umělou inteligencí. Model, který nezná tarif, tvoří sazby; Pojistné si vždy vypočítejte nezávisle.
Přijetí rizikového faktoru bez zdroje. Neptejte se, na jakém odborném pozorování je založeno tvrzení o „vysokém požárním riziku“.
Diskriminace pomocí náhradní proměnné. Použití dalších bonusových návrhů na základě sousedství, jména nebo původu bez dotazů.
Záměna obecných informací se souborem faktů. V domnění, že věta „Na takových pracovištích obvykle...“ patří do tohoto souboru.
Zaznamenání rozhodnutí bez odůvodnění. Neschopnost odpovědět na otázku "na jaké pravidlo jste spoléhali?" během auditu.

V souhrnu

Umělá inteligence při upisování shrne dokument, označí rizikový faktor, zachytí opomenutí a nekonzistence a vygeneruje kontrolní otázku; ale neoceňuje riziko a neučiní rozhodnutí o přijetí. Filtrujte každý výstup podle zdroje, kontextu souboru a ověřitelnosti; nezávisle vypočítat pojistné; Udělejte rozhodnutí o přijetí/odmítnutí na základě průvodce upisováním a zásadami. Zachovat zákaz diskriminace: rozhodnutí musí být založeno na legitimních a vysvětlitelných kritériích rizik. Konečnou odpovědnost nese kompetentní upisovatel.

Aplikační úkol

Získejte skutečný (ale pro testovací účely anonymizovaný) referenční soubor. Vytvořte přehled rizik s výzvou číslo 1 výše. Pak zkuste najít zdroj každého rizikového faktoru označeného AI v dokumentu: kolik z nich má skutečný základ dokumentu, kolik jsou předpoklady? Poznamenejte si výsledky do tabulky a zapište si, co jste udělali pro „nezdrojované nároky“.

kontrolní seznam

[ ] Anonymizoval jsem kontext aplikace.
[ ] Požádal jsem o shrnutí rizik s odkazem na dokument; Dal jsem pokyn "nerozhodovat se".
[ ] Potvrdil jsem zdroj každého rizikového faktoru v dokumentu.
[ ] Pojistné jsem vypočítal samostatně s poznámkou k tarifu.
[ ] Rozhodnutí o přijetí/odmítnutí jsem učinil na základě průvodce upisováním a zásadami.
[ ] Odstranil jsem návrhy diskriminačních/náhradních proměnných a založil je na legitimních kritériích.
[ ] Rozhodnutí a jeho odůvodnění jsem zaznamenal.