ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್: ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್

ಲಾಭಗಳು:

• ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ ಕ್ಲೈಮ್ ಪಾವತಿಯವರೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಇನ್ಶುರೆನ್ಸ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಟ್ರಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ವಿಮಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿಮಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಹಿಂದಿನ ಘಟಕಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ (ವಿಮೆಗಾರಿಕೆ, ಬೆಲೆ, ಹಕ್ಕುಗಳು, ವಂಚನೆ, ಸಂವಹನ, ದಾಖಲಾತಿ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ). ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಟ್ರಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಂದ ಕ್ಷಣದಿಂದ ನೀವು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ವಿಮಾ ಕಾರ್ಯದ ಹರಿವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ? AI ವೇಗವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ದೋಷವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ: ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹರಿವು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯಕನಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾನವನಿಗೆ ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಯೂನಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಮಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವು: "AI ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ → ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ → ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರಗಳು."

ಆರೋಗ್ಯಕರ ವಿಮಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಚಕ್ರವಿದೆ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ತಜ್ಞರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ತಜ್ಞರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ಹರಿವು:

1. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್/ಆಫರ್: AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ → ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ → ಸ್ವೀಕಾರ/ತಿರಸ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಬೋನಸ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ನೀತಿ ನೀಡಿಕೆ: AI ವಿವರಣೆ/ಕೋಷ್ಟಕ/ಸಾರಾಂಶ ಕರಡುಗಳು → ತಜ್ಞರು ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪದಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ → ಕಾನೂನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
3. ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನ: AI ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ → ತಜ್ಞರು ಕವರೇಜ್/ಬೆಲೆ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ → ಅನುಮೋದಿತ ಪಠ್ಯ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
4. ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ → ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ → ಪಾವತಿ/ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
5. ವಂಚನೆ: AI ಸಂದೇಹವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ → ಪರಿಣಿತ ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ → ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
6. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ: ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ/ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ → ಮಾನವನ ಹೆಚ್ಚಳ → ಮಿತಿ ಮೀರಿದಾಗ ಸಮರ್ಥ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾನೆ.

ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮೂರು ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳಿವೆ: ಅನಾಮಧೇಯತೆ (ಗೌಪ್ಯತೆ), ದೃಢೀಕರಣ (ಮೂಲ + ಖಾತೆ + ನೀತಿ), ಟ್ರಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಯಾರು, ಏನು, ಯಾವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ).

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಆಟೊಮೇಷನ್ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ದೋಷವನ್ನು ಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸದ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಒಂದು ದೋಷವು ನೂರಾರು ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮಾತುಕತೆಗೆ ಒಳಪಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಹರಿವಿನ ಸ್ಥಳವಾಗಿದ್ದು, ಮುಂದುವರೆಯುವ ಮೊದಲು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸುಸಜ್ಜಿತ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತೆ/ಅನುಸರಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ (ಕೆಂಪು ವಲಯ) ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ: ಸ್ವೀಕಾರ/ನಿರಾಕರಣೆ, ಬೆಲೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಹಾನಿ ಪಾವತಿ, ವಂಚನೆ ವರದಿ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಪಠ್ಯ. ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ "ಯಾವ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಯಾವುದು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದ್ದಾರೆ" ಎಂಬ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ದಾಖಲೆಯು ಆಡಿಟ್ (SEDDK, ಆಂತರಿಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ) ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಹಕ್ಕುಗಳು (ಆಕ್ಷೇಪಣೆ, ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು) ಎರಡಕ್ಕೂ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.

ಸಲಹೆ: ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರದ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಲಿನ "ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ" ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: "ನಿರ್ಣಯ ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆಡಿಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಐದು ಅಗತ್ಯ ಸ್ವಯಂ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ನೀವು ಯಾವುದೇ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:

1. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ನಾನು ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ, ಖಾತೆ ಮತ್ತು ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
2. ಮೂಲ: ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್/ಕಾನೂನನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದೇ?
3. ಗೌಪ್ಯತೆ: ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
4. ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ: ನಿರ್ಧಾರವು ಸಂರಕ್ಷಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಥವಾ ಅದರ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಯೇ, ಅದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
5. ಅನುಮೋದನೆ: ಈ ರೆಡ್-ಝೋನ್ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆಯೇ?

ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ "ಹೌದು" ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಹರಿಯುವುದಿಲ್ಲ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಘಟಕದಲ್ಲಿ AI ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

1. ವಲಯ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ.
2. ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸ್ವೀಕಾರ/ನಿರಾಕರಣೆ, ಬೆಲೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಪಾವತಿ, ವಂಚನೆ, ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಡ್ಡಾಯ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ.
3. ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ, ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ.
4. ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ನಿರ್ಧಾರದ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲನೆ + ಅನುಮೋದನೆ.
5. ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸಮರ್ಥನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ.
6. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ತಂಡಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ದೋಷವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು. ಒಂದು ಘಟಕವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ನವೀಕರಣ ಪತ್ರಗಳನ್ನು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಮೊದಲ ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬೆಲೆ ವಾಕ್ಯವು ಮೇಲಾಧಾರವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ. ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ (ಮೊದಲ 20 ಅಕ್ಷರಗಳ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ) ಈ ದೋಷವನ್ನು ಸೆಳೆಯಿತು; ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಾವಿರಾರು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಯಿತು. ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ದೋಷವು ಇಡೀ ಪಕ್ಷದಾದ್ಯಂತ ಹರಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಜಾಡಿನ ದಾಖಲೆಯ ಮೌಲ್ಯ. SEDDK/ಆಂತರಿಕ ಆಡಿಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ, AI-ಬೆಂಬಲಿತ ನಿರಾಕರಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಕೇಳಲಾಗಿದೆ. ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ನಿಂದ "ನಿರ್ಧಾರವು ನೀತಿ ಕಲೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. 4.2 ವಿನಾಯಿತಿ; ಹಾನಿ ತಜ್ಞರಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ; ಅನುಮೋದನೆ ಘಟಕ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ" ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಘಟಕವು ತೋರಿಸಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರವು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. ಕುರುಹು ಇಲ್ಲದೆ, "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂಬುದು ಅಸಮರ್ಥನೀಯ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್. ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್‌ಗಳು AI-ರಚಿಸಿದ ಸ್ವೀಕಾರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸದೆಯೇ ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರು: ಪರಿಶೀಲನೆ ಸರಿ, ಮೂಲ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ "ನ್ಯಾಯಯುತ" ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಮೇಲೆ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ನೆರೆಹೊರೆಯ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದರು. ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಅಪಾಯದ ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸ್ವಯಂ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೆಳೆಯಿತು.

ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು

1) ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸ:

ಪಾವತಿಯನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ [ನೀತಿ ಪ್ರಕಾರ] ಗಾಗಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ: AI ಪಾತ್ರ (ಔಟ್‌ಲೈನ್/ಸಾರಾಂಶ), ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕ, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಟ್ರಯಲ್ ವಿಷಯ. ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಿ (ಸ್ವೀಕರಿಸಿ/ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ, ಬೆಲೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಪಾವತಿ, ವಂಚನೆ, ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯ).

2) ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ನಿಯೋಜನೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ: [ಫ್ಲೋ] ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತೆ/ಅನುಸರಣೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೊದಲು ಕಡ್ಡಾಯ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ + ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಕಾಣೆಯಾದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು "ರಿಸ್ಕ್: ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ.

3) ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸ್ವಯಂ ಪರಿಶೀಲನೆ:

ಐದು ಸ್ವಯಂ ಆಡಿಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗಿನ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: [ಔಟ್‌ಪುಟ್]1. ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ? 2. ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಮೂಲವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಯೇ?3. ಗೌಪ್ಯತೆ/ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಸರಿಯೇ? 4. ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆ/ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಅಪಾಯವಿದೆಯೇ?5. ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆಯೇ? ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಿ; "ಇಲ್ಲ" ಇದ್ದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಾರದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ.

4) ಘಟಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಕರಡು:

ವಿಮಾ ಘಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಕರಡು AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಕಾರ್ಯ ವಲಯ (ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು), ಕೆಂಪು-ವಲಯ ಕಡ್ಡಾಯ ಅನುಮೋದನೆ ನಿಯಮಗಳು, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಮಾನದಂಡ, ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ ನೀತಿ, ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಬಾಧ್ಯತೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತಪಾಸಣೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಮಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ."

ಸಮಸ್ಯೆ: ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬಿಡುವುದು; ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಯಾವುದೇ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲ. ದೋಷ ಮಾಪಕಗಳು.

ಪ್ರಬಲ: "ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವು; AI ಪಾತ್ರ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕ, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಟ್ರಯಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ; ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ರೆಡ್-ಝೋನ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು."

ಇದು ಏಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು: ವೇಗ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯು ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ; ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರವು ಜನರು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್

ಹರಿವಿನ ಹಂತ

AI ಪಾತ್ರ

ಪರಿಶೀಲನೆ

ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರ

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್/ಆಫರ್

ಸಾರಾಂಶ, ಚಿಹ್ನೆ

ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಅಂಡರ್ ರೈಟರ್

ನೀತಿ/ದಾಖಲೆ

ಸ್ಕೆಚ್, ಟೇಬಲ್

ಮೂಲ + ಸ್ಥಿರತೆ

ತಜ್ಞ + ಕಾನೂನು

ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ

ಸರಳೀಕರಣ

ನೀತಿ ದೃಢೀಕರಣ

ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ

ಹಾನಿ

ಸಾರಾಂಶ, ಅಸಂಗತತೆ

ಸಾಲು ಸಾಲು ನೀತಿ

ಹಾನಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ

ವಂಚನೆ

ಅನುಮಾನ ಸಂಕೇತ

ಪುರಾವೆ ದೃಢೀಕರಣ

ತಜ್ಞರು + ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ

ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ

ವರ್ಗೀಕರಣ

ಏರಿಕೆಯ ಮಿತಿ

ಸಮರ್ಥ ಪ್ರತಿನಿಧಿ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಪರಿಶೀಲನೆ/ದೃಢೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಕೆಂಪು-ವಲಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದು.
• ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲರಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂಬ ಆಕ್ಷೇಪಣೆ.
• ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಸ್ವಯಂ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲದೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಸಾಮೂಹಿಕ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ದೋಷವನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.
• ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದಿರುವುದು. ನಿಯಮವನ್ನು ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಪಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಬಿಡುವುದು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

AI-ಬೆಂಬಲಿತ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವಿಮಾ ಹರಿವಿನ ಆಧಾರವೆಂದರೆ "AI ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ → ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ → ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ". ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ (ದೃಢೀಕರಣ, ಮೂಲ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಅನುಮೋದನೆ) ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಮಿಷನ್ ಝೋನಿಂಗ್, ರೆಡ್-ಝೋನ್ ನಿಯಮಗಳು, ಅನಾಮಧೇಯ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಯಲ್ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಯುನಿಟ್‌ಗಾಗಿ ಜೀವಂತ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಯೂನಿಟ್‌ಗಾಗಿ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವನ್ನು ಆರಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡಲು ವಿಮೆ ಕ್ಲೈಮ್). ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂಖ್ಯೆ 1 ನೊಂದಿಗೆ ಹರಿವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂಖ್ಯೆ 2 ನೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ. ನಂತರ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂಖ್ಯೆ 4 ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಪುಟದ ಘಟಕ AI ನೀತಿಯನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಐದು #3 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಕಳೆದ ವಾರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಮೂರು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಹರಿವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ?

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI/ಪರಿಶೀಲನೆ/ನಿರ್ಧಾರದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ವಲಯದ ನಿರ್ಧಾರದ ಮುಂದೆ ಒಂದು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪರಿಕರ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸಮರ್ಥನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಐದು ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಘಟಕಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ AI ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ತಪಾಸಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿಡಲು ಯೋಜಿಸಿದೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಾಣಿಜ್ಯ ವಿಮಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್ ಬಯಸುತ್ತಾನೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾದಾರರಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರ/ತಿರಸ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಇತರ ತಪಾಸಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ನೀಡಿ.
• ಡಿ) ಅಂಡರ್ರೈಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಅಪಾಯದ ಸಾರಾಂಶವು AI ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರುವ ಕರಡು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ವೀಕಾರ/ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ನಿರ್ಧಾರವು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾದಾರರಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ವಿಮಾದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಈ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

2. ವಿಮಾ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI "ಭ್ರಮೆಗೊಂಡಾಗ" ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮೇಲಾಧಾರ, ವಸ್ತು ಅಥವಾ ದರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಜವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಜವೆಂದು ತೋರುವ ಆದರೆ ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ ಭ್ರಮೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕವರೇಜ್, ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್ ಶಾಸನ ಲೇಖನ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ದರ). ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀತಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಾಸನದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

3. ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ "ನಷ್ಟ ಆವರ್ತನ" ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಅರ್ಥವೇನು?

• A) ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪಾಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಯೂನಿಟ್‌ಗೆ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ✔
• ಬಿ) ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪಾವತಿಸಲು ಎಷ್ಟು ದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
• ಸಿ) ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗೆ ಪಾವತಿಸಿದ ಸರಾಸರಿ ಮೊತ್ತ
• ಡಿ) ಕಂಪನಿಯ ಒಟ್ಟು ವಾರ್ಷಿಕ ಲಾಭ

ವಿವರಣೆ: ಕ್ಲೈಮ್ ಆವರ್ತನವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪಾಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಯೂನಿಟ್‌ಗೆ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ಉದಾ. 1,000 ಪಾಲಿಸಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷಕ್ಕೆ 45 ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು). ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅಪಾಯದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆ (ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗೆ ಸರಾಸರಿ ವೆಚ್ಚ) ಜೊತೆಗೆ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

4. ಕಾರ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಾಲಿಸಿಯು ಆವರಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ಡ್ಯಾಮೇಜ್ ಅಡ್ಜಸ್ಟರ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು "ಆವರಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಹೇಳಿರುವುದರಿಂದ ಪಾವತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಿ
• ಬಿ) ನೀತಿಯ ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಷರತ್ತುಗಳು, ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಲಿನ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಹಾನಿ ತಜ್ಞರಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
• ಸಿ) ಪಾಲಿಸಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೋಡದೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪಾವತಿಯ ಭರವಸೆ
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಪತ್ರಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ನಕಲಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಕವರೇಜ್ ನಿರ್ಧಾರವು ನೀತಿಯ ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಷರತ್ತುಗಳು, ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಒಂದು ಕರಡು/ಪೂರ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದೆ; ಕವರೇಜ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಹಾನಿ ತಜ್ಞರಿಂದ ಮಾಡಬೇಕು, ನೀತಿ ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಾಲಿನ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.

5. AI ಹಕ್ಕುಗಳ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು "ಹೆಚ್ಚಿನ ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯ" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಮುಂದಿನ ಸರಿಯಾದ ಹೆಜ್ಜೆ ಏನು?

• ಎ) ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವಂಚನೆ ಆರೋಪ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸಲು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಪ್ರಾಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಕಚೇರಿಗೆ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಿ
• ಸಿ) ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಅನುಮಾನದ ಸಂಕೇತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ದಾಖಲೆಗಳು, ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು; ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ/ಆರೋಪವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ✔
• ಡಿ) ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ವಂಚನೆ ಧ್ವಜವು ಅನುಮಾನದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ, ಸಾಕ್ಷ್ಯವಲ್ಲ. ಮುಗ್ಧತೆಯ ಊಹೆಯ ಕಾರಣ, ಈ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು (ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್, ಪರಿಣತಿ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ, SBM ಪ್ರಶ್ನೆ) ಮತ್ತು ಆರೋಪ/ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬೇಕು. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಗಂಭೀರ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

6. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ಮೇಲಾಧಾರ ವಿವರಣೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ. ಪಠ್ಯವು "ಎಲ್ಲಾ ನೀರಿನ ಹಾನಿ ಮುಚ್ಚಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಗ್ರಾಹಕ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ
• ಬಿ) "ಎಲ್ಲಾ" ಬದಲಿಗೆ "ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿ"
• ಸಿ) ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದೇ ತಪಾಸಣೆ ಮಾಡದಿರುವುದು
• ಡಿ) ನೀತಿಯ ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ✔

ವಿವರಣೆ: ನೀತಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರವಾಹ, ಮುಳುಗುವಿಕೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕೊರತೆಯಂತಹ ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ; "ಎಲ್ಲಾ" ನಂತಹ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಕವರೇಜ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪಾಲಿಸಿಯ ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಷರತ್ತುಗಳಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು.

7. ವಿಮೆಯಲ್ಲಿನ ಬೆಲೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ "ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯದ" ಅಪಾಯವು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯು ಅನ್ಯಾಯದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ✔
• ಬಿ) ಪಕ್ಷಪಾತವು ಮಾದರಿಯು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಪಕ್ಷಪಾತವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪಠ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಬೆಲೆಯಲ್ಲ
• ಡಿ) ತಾರತಮ್ಯದ ಅಪಾಯವು ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ವಾಸಸ್ಥಳದಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ; ಶಾಸನವು ಅನ್ಯಾಯದ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

8. ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಾನಿ ಪ್ರಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ID ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಲಿದ್ದಾರೆ. ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಏಕೆಂದರೆ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯದೆ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಳುವುದು ✔
• ಸಿ) ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಟರ್ಕಿಶ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಸಾಕು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• D) ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಅಳಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ/ಹಾನಿ ಮಾಹಿತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು; ಕ್ಲಿನಿಕಲ್/ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನತೆಗಳು (ಉದಾ. "ವಯಸ್ಸು 45, ಕಾರು ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿ, ಏಕ-ಬದಿಯ ಘರ್ಷಣೆ") ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡದೆ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುತ್ತದೆ.

9. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದೆ, "ನಾನು ನನ್ನ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನನ್ನ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ." ಸರಿಯಾದ ವಿನ್ಯಾಸ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ರದ್ದತಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಾವತಿಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು
• ಬಿ) ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಮುಚ್ಚಬೇಕು
• C) ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತಿಳಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಆರ್ಥಿಕ/ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬೇಕು ✔
• ಡಿ) ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮರುಪಾವತಿ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡಬೇಕು

ವಿವರಣೆ: ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮರುಪಾವತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದಂತಹ ಹಣಕಾಸಿನ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿನಂತಿಗಳು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಎಕ್ಸಲೇಶನ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ವಹಿವಾಟನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು.

10. KVKK ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ವಿಮಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಯಾವ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?

• ಎ) ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಬಿ) ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿರುವ ಕಾರಣ ಇದನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಗ್ರಾಹಕರು ವಿನಂತಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಡಿ) ಇದು ವಿಶೇಷ ಸ್ವಭಾವದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವು KVKK ಯಲ್ಲಿ "ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ" ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ; ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಷರತ್ತುಗಳು (ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಅಥವಾ ಕಾನೂನಿನಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳು) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ನೀಡುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.

11. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ತತ್ವಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಿದ ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಯಾವ ಹಕ್ಕು ಮುಂಚೂಣಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ?

• ಎ) ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಘೋಷಿಸದಿರುವ ಹಕ್ಕು
• ಬಿ) ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿರೋಧಿಸುವ ಹಕ್ಕು, ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ ✔
• ಸಿ) ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಹಕ್ಕು
• ಡಿ) ಕಂಪನಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಹಕ್ಕು

ವಿವರಣೆ: ಕೇವಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಕೋರಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮುಂಚೂಣಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

12. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೂಚಿಸಿದ ಹೊಸ ಸುಂಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ವಿಮಾಗಣಕ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಸಮರ್ಪಕತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾಗಣಕವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
• ಬಿ) ಸುಂಕವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ
• ಸಿ) ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು
• D) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೂಚಿಸಿದ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಸುಂಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿಬಂಧನೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉತ್ಪಾದನೆ; ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಊಹೆಗಳು, ಹಾನಿ ಆವರ್ತನ/ತೀವ್ರತೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಸಮರ್ಪಕತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾಗಣಕದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

13. "ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಸ್ಟ್ರಾಂಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಕಾರ, ಹಾನಿಯ ಫೈಲ್ ಸಾರಾಂಶಕ್ಕೆ ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಯಾವುದು?

• ಎ) "ಈ ಹಾನಿಯ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ."
• ಬಿ) "ಹಾನಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ; ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ದಿನಾಂಕದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶಿರೋನಾಮೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ/ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಸ್ಕೋಪ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿ ಐಟಂನಲ್ಲಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ." ✔
• ಸಿ) "ಈ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾವತಿ ಮಾಡಬೇಕೆ ಎಂದು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ."
• ಡಿ) "ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪಾವತಿ ಭರವಸೆಯ ಪತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ."

ವಿವರಣೆ: ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್; ಇದು ಪಾತ್ರ, ಸಂದರ್ಭ, ಇನ್‌ಪುಟ್ (ಅನಾಮಧೇಯ), ಬಯಸಿದ ಸ್ವರೂಪ, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. "ಈ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ" ನಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿನಂತಿಯು ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ; ಪಾತ್ರ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ ನಿರ್ಧಾರ ವಿನಂತಿ, ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುವಿಕೆಯಂತಹ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

14. ವಿಮಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವ ಯಾವುದು?

• ಎ) ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ
• ಬಿ) ದೂರು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಡೆಸುವುದು
• ಸಿ) ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಲಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ✔
• ಡಿ) ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಉಪಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಬಿಡುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಲಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮಾನವನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.