ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಗಡಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ವಿಮಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಮರ್ಥ ಅಂಡರ್ ರೈಟರ್, ವಿಮಾಗಣಕ ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳು, ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ತಜ್ಞರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬಹು-ಲೇಯರ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಗ್ರಾಹಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಸಂದರ್ಭ, ಗೌಪ್ಯತೆ (KVKK) ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ವಿಮೆಯು ನಂಬಿಕೆಯ ವೃತ್ತಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಒಪ್ಪಂದದ ಹಿಂದಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬೆಲೆ, ಸರಿಯಾದ ಕವರೇಜ್ ಮತ್ತು ಸಕಾಲಿಕ ಪಾವತಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಟ್ರಸ್ಟ್‌ನ ಮೂಲ; ಅಂಡರ್ ರೈಟರ್ (ಅಪಾಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪರಿಣಿತರು), ವಿಮಾಗಣಕ (ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳು ಮತ್ತು ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ತಜ್ಞರು) ಮತ್ತು ಹಾನಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆದಾರರು (ಹಾನಿಯ ನೈಜತೆ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ತಜ್ಞರು) ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಡೇಟಾ, ನೀತಿ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ AI; ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್) ಈ ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವುದು, ಕ್ಲೈಮ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕ ಪತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಶಾಸನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು. ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಂಡರ್ ರೈಟರ್ ಅಲ್ಲ; ಇದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಒಪ್ಪಂದದ ಪಕ್ಷವೂ ಅಲ್ಲ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ವಿಮಾ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕು, ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ವೃತ್ತಿಪರರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು, ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿಲ್ಲ.

ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ?

ಭಾಷೆ, ಮಾದರಿಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು AI ಯ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ನೂರಾರು ಪುಟಗಳ ತಜ್ಞರ ವರದಿಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವುದು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು, ಮೇಲಾಧಾರ ವಿವರಣೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟಿಗೆ ಸಮರ್ಥನೆ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, AI ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡೆಗಣಿಸದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಲಿ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಲಿ, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಏನಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಹಾನಿಯು ಕವರೇಜ್‌ನಿಂದ ಆವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ವಂಚನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ; "ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೀಗೇ ನಡೆಯುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ತರ್ಕದಿಂದ ಯಾವುದನ್ನೂ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಭ್ರಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ: ಅಂದರೆ, ಇದು ನಿಜವೆಂದು ತೋರುವ ಆದರೆ ಸುಳ್ಳು ಕವರೇಜ್, ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್ ಶಾಸನ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ದರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ರೀತಿಯ ದೋಷವು ಕೇವಲ ಮುದ್ರಣದೋಷವಲ್ಲ; ತಪ್ಪಾದ ನಿರಾಕರಣೆ ಎಂದರೆ ಅನ್ಯಾಯದ ಬೆಲೆ, ಪಾವತಿಸದಿರುವ ಹಾನಿ, ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಂಚನೆಯ ತಪ್ಪಾಗಿ ಆರೋಪಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಗಮನ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕರಡು, ತಜ್ಞರ ಅಭಿಪ್ರಾಯವಲ್ಲ. ಸ್ವೀಕಾರ/ನಿರಾಕರಣೆ, ಬೆಲೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಹಾನಿ ಪಾವತಿ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಶುಲ್ಕಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಹ ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್, ಆಕ್ಚುರಿ, ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಅನುಮೋದನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ಮಾನವನಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; AI ಈ ಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರದೇಶಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು ವಲಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಬೇಕೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರದೇಶ

ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ

ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಟ್ಟ

ಹಸಿರು (ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ)

ಆಂತರಿಕ ತರಬೇತಿ ಮೆಮೊ, ಸಭೆಯ ಸಾರಾಂಶ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಪಠ್ಯ, ಬ್ಲಾಗ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್, ಇಮೇಲ್ ಪ್ರೂಫ್ ರೀಡಿಂಗ್

ಉಚಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ

ತ್ವರಿತ ವಿಮರ್ಶೆ

ಹಳದಿ (ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ)

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾರಾಂಶ, ಹಾನಿ ಫೈಲ್ ಸಾರಾಂಶ, ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿ ಪಠ್ಯ, ಶಾಸನ ಸಾರಾಂಶ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕರಡು

ಕರಡು + ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ

ತಜ್ಞರ ನಿಯಂತ್ರಣ + ನೀತಿ/ಮೂಲ ದೃಢೀಕರಣ

ಕೆಂಪು (ಭದ್ರತೆ/ಅನುಸರಣೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ)

ಸ್ವೀಕಾರ/ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ಧಾರ, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ನಿರ್ಣಯ, ಕವರೇಜ್ ನಿರ್ಧಾರ, ಕ್ಲೈಮ್ ಪಾವತಿ/ನಿರಾಕರಣೆ, ವಂಚನೆ ಆರೋಪ

ಪೂರ್ವ-ಪರದೆ/ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮಾತ್ರ

ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ಹಸಿರು ವಲಯದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿರಿ. ಹಳದಿ ವಲಯದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಕವರೇಜ್, ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ. ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ, AI ಎಂದಿಗೂ ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ.

ಬಹು-ಪದರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಶಿಸ್ತು

ಪರಿಶೀಲನೆಯು "ನಾನು ಅದನ್ನು ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಮುಂದೂಡುವ ವಿಷಯವಲ್ಲ; ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಐದು ಪದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಗ್ಯಾರಂಟಿ, ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆ, ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ದರವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೆ, ನೀತಿ, ಸುಂಕದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಶಾಸನದ ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
2. ಸ್ವತಂತ್ರ ಖಾತೆ. ಪ್ರೀಮಿಯಂ, ಕಳೆಯಬಹುದಾದ, ಕ್ಲೈಮ್ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ನೀವೇ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೇಟ್ ಮಾಡಿ.
3. ಫೈಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಈ ನೈಜ ನೀತಿ, ಈ ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಈ ಕ್ಲೈಮ್‌ನ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದು ನಿಜ, ಈ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು.
4. ತಜ್ಞರ ಕಣ್ಣು. ನಿರ್ಧಾರವು ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್, ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್, ಹಾನಿ ಅಥವಾ ಕಾನೂನಿನ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಳಗೆ ಬಂದರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಂದೇಹವಿದ್ದರೆ, ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ; ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಮನುಷ್ಯನ ಮೇಲಿದೆ.
5. ನಿಮ್ಮ ಗುರುತು ಬಿಡಿ. ಯಾವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾರಿಂದ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ; ಅದನ್ನು ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.

ಸುಳಿವು: "AI ಹೇಳಿದರು" ಸಮರ್ಥನೆಯಲ್ಲ. ವಿಮಾ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಪಾಲಿಸಿ ನಿಯಮಗಳು, ಸುಂಕದ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಶಾಸನ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಅಥವಾ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ. ಈ ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು AI ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ, KVKK ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆ

ವಿಮೆ, ಅದರ ಸ್ವಭಾವದಿಂದ, ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿ, ವಿಳಾಸ, ಆದಾಯ, ಆರೋಗ್ಯ ಇತಿಹಾಸ, ಹಕ್ಕು ದಾಖಲೆಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮಾಹಿತಿ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಯಲ್ಲಿ "ವಿಶೇಷ ಸ್ವಭಾವದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ" ಎಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ; ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: ಈ ಡೇಟಾ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬಹುದೇ? ನಾನು ಬಳಸುವ ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ?

ನೈತಿಕ ಆಯಾಮವು ಅಲ್ಲಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೈತಿಕ ಅಪಾಯಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅನ್ಯಾಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಿಂಗ, ಮೂಲ ಅಥವಾ ನಿವಾಸದ ಪ್ರದೇಶದಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಸಂವಹನ: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಇದೆ ಎಂದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೇಳುವುದು ಅಥವಾ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಬದ್ಧತೆಯಂತೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. AI ಅನ್ನು ಆಂತರಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಿ; ನಿಮ್ಮ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡುವಿನ ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳದ ಅಗ್ನಿಶಾಮಕ ನೀತಿಗಾಗಿ AI ನಿಂದ ಅಪಾಯದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್ ಪಡೆದರು. ಕಟ್ಟಡವು "ಸ್ಪ್ರಿಂಕ್ಲರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್" ಎಂದು AI ಬರೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್ ಪ್ರಿಂಟ್‌ಔಟ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರದಿಗೆ ಮರಳಿದರು: ಕಟ್ಟಡವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಲ್ಲಿನ ರಚನೆಯಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸ್ಪ್ರಿಂಕ್ಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; AI ಇದೇ ರೀತಿಯ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯು ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ರಕ್ಷಣೆ. ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ತಜ್ಞರು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಪ್ರಕರಣದ ಕುರಿತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ ವಿಮೆದಾರರ ಹೆಸರು, ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಲಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಅವರು "52 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಸ್ತ್ರೀ, ಪೂರಕ ಆರೋಗ್ಯ ನೀತಿ, ಯೋಜಿತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ" ನಂತಹ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರು. ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಎಂದಿಗೂ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಮೆದಾರರ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾವು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಹೋಗಲಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಹಸಿರು ವಲಯದಲ್ಲಿ ವೇಗ. ಅದೇ ತಂಡವು ಏಜೆನ್ಸಿ ಚಾನಲ್‌ಗಾಗಿ "ಕಾಣೆಯಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಧಿಸೂಚನೆ" ಇಮೇಲ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಮಿಷನ್ ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯವಾಗಿತ್ತು (ಹಸಿರು ವಲಯ); ಪರಿಣಿತರು AI ನಿಂದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರು, ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಭಾಷೆಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅರ್ಧ ಗಂಟೆಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಐದು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿದರು. ಅವರು ಸರಿಯಾದ ವಲಯವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಕಾರಣ, ಅವರು ಇಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಅವರು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸುವುದು

1. ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಹಸಿರು, ಹಳದಿ ಅಥವಾ ಕೆಂಪು?
2. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. ನಿಜವಾದ ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಪಾಲಿಸಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ.
3. ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಯನ್ನು ನೀಡಿ. ನೀತಿ ಪ್ರಕಾರ, ಫೈಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ.
4. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನದಂತೆ ಅದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಬೇಡಿ.
5. ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಪದರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ. ಮೂಲ, ಖಾತೆ, ಫೈಲ್ ಸಂದರ್ಭ, ತಜ್ಞರು, ಜಾಡಿನ.
6. ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಅದರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು:

ನೀವು ವಿಮಾ ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವುದು, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಲೋಪಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಯಮಗಳು:- ಸ್ವೀಕರಿಸಲು/ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ; ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುತ್ತವೆ. - ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿರದ ಯಾವುದೇ ಖಾತರಿಗಳು, ಷರತ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ದರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ. "ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. - ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಯಾವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್/ಪುಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. - ನೀವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ, "ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿರಬೇಕು" ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ.

2) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಪಾಯದ ಸಾರಾಂಶ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ:[ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪ:1. ಅಪಾಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆ 2. ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳು (ಲೇಖನದ ಮೂಲಕ ಐಟಂ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉಲ್ಲೇಖದೊಂದಿಗೆ)3. ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅಸಂಗತ ಮಾಹಿತಿ 4. ವಿಮಾದಾರರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು; ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಿ.

3) ಪರಿಶೀಲನೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಿಂಟ್‌ಔಟ್ ಅನ್ನು ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್‌ನಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:[ಅಂಟಿಸಿ ಪ್ರಿಂಟ್‌ಔಟ್]ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ, ಕೇಳಿ: ಈ ಕ್ಲೈಮ್ ಯಾವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್/ನೀತಿ ಪದವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ? ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ, ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ "ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ - ದೃಢೀಕರಣ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಡಿಯಲ್ಲಿ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.

4) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹೆಸರು, ID, ದೂರವಾಣಿ, ವಿಳಾಸ, ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ) ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ (ಉದಾ. "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಪುರುಷ, ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿ"). ಕ್ಲಿನಿಕಲ್/ತಾಂತ್ರಿಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕೇ?"

ಸಮಸ್ಯೆ: ಇದು ನೇರ ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ; ಯಾವುದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಮಿತಿಗಳಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳಿಲ್ಲ. ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿದೆ.

ಪ್ರಬಲ: "ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ. ಅನಾಮಧೇಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉಲ್ಲೇಖದೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; ಕಾಣೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹೆಡರ್ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ. ಸ್ವೀಕರಿಸಿ/ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ."

ಇದು ಏಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು: ಪಾತ್ರ, ಗಡಿಗಳು, ಇನ್‌ಪುಟ್, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೂಚಿಸಿದ ಬೋನಸ್ ಅಥವಾ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಔಟ್ಪುಟ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
• ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು. ಹೆಸರು, ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಕೆವಿಕೆಕೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.
• ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದಿಲ್ಲ. "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಶಾಸನವನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ.
• ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು. ಹಸಿರು ವಲಯದ ವೇಗದೊಂದಿಗೆ ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹಸಿರು ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಯಾವುದೇ ಕುರುಹು ಬಿಡಿ. ಯಾವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ; ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರಲು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

AI ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ರೂಪರೇಖೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಪರಿಣಿತನಲ್ಲ. ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ; ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ (ಸ್ವೀಕರಿಸಿ/ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ, ಬೆಲೆ, ಗ್ಯಾರಂಟಿ, ಹಾನಿ, ವಂಚನೆ) AI ಎಂದಿಗೂ ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಐದು-ಪದರದ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಕಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ. ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಕಳೆದ ವಾರದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡಿದ 10 ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. ರೆಡ್ ಝೋನ್‌ನಲ್ಲಿರುವವರಿಗೆ, "ಇಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಕೆಲಸ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು, ಯಾರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಿ. ನಂತರ ನೈಜ (ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆ) ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ #4 ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರ, ಗಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು "ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಡ" ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಐದು-ಪದರದ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಮೂಲದಿಂದ ಗ್ಯಾರಂಟಿ/ಬೆಲೆ/ಕಾನೂನು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ, ಅದರ ಸಮರ್ಥನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.