ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ (ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ, ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ, ವರದಿ ಕರಡು ರಚನೆ, ಸನ್ನಿವೇಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಪ್ರೀಮಿಯಂ/ನಿಬಂಧನೆ/ಬಂಡವಾಳದಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾಗಣಕಕ್ಕೆ ಏಕೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು.
• KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ನೀತಿ, ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ವಿಮೆ ಅಥವಾ ಪಿಂಚಣಿ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ನೂರಾರು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಈ ಗುಂಪಿನ ಪಾಲಿಸಿಗಳಿಗೆ ನಾವು ಎಷ್ಟು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪಾವತಿಸಬೇಕು? ಎಷ್ಟು ಹಿಂದಿನ ಹಾನಿ ಇನ್ನೂ ವರದಿಯಾಗಿಲ್ಲ; ಇಂದು ನಾವು 30 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಸುವ ಪಿಂಚಣಿಗಳ ಮೌಲ್ಯ ಎಷ್ಟು? ಕೆಟ್ಟ ವರ್ಷ ಬಂದರೆ ಕಂಪನಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆಯೇ? ಈ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ವೃತ್ತಿಯು ಆಕ್ಚುರಿ ಆಗಿದೆ. ವಿಮಾಗಣಕವು ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಗಣಿತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಮೆ ಮತ್ತು ನಿವೃತ್ತಿಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ, ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಣಿತ; ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಕಂಪನಿಯ ಹಣಕಾಸಿನ ಸಮತೋಲನ, ವಿಮೆದಾರರ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ನಂಬಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI, ಅಥವಾ AI ಕಿರು-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಕೋಡ್ ಬರೆಯಬಹುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಬಹುದು) ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಕೆಲಸದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಸೇವಿಸುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದು, ಖಾತೆಯನ್ನು ಪೈಥಾನ್‌ಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು, ಆಕ್ಚುರಿ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದೇ AI ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡದೆಯೇ "ನಿಮ್ಮ ಹಾನಿ ಆವರ್ತನವು 8 ಪ್ರತಿಶತ" ನಂತಹ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಘಟಕವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಚಯವಲ್ಲ; ನಿಮ್ಮ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮೂಲ ತತ್ವವನ್ನು ರೂಪಿಸೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಮಾಗಣಕವಲ್ಲ. ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳು, ನಿಬಂಧನೆಗಳು (ಮೀಸಲು), ಬಂಡವಾಳ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಳಂತಹ ಹಣಕಾಸು-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ, ನೇಮಕಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಸಹಿ ಮಾಡುವ ವಿಮಾಗಣಕಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ಆಕ್ಚುರಿ ವರದಿಯಂತೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವ್ಯವಹಾರದ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು AI ಸ್ಥಳ

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು ಪದರಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದರಿಂದ AI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ/ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲೇಯರ್ ಎಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಮಾದರಿ ಕಟ್ಟಡ, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮತ್ತು ಮೀಸಲು ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ. ತಾರ್ಕಿಕ ಪದರವು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ: ಯಾವ ಊಹೆಯನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕು, ಯಾವ ಸುಧಾರಣೆಯ ಅಂಶವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು, ಆ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ನಾವು ಎಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಪದರವು ಅಲ್ಲಿ ಸಹಿ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ: ವರದಿಯು ನಿಯಂತ್ರಕಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಮಾಗಣಕವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕಾನೂನು ಮಾಲೀಕರು. AI ಮೊದಲ ಪದರದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂರನೆಯದರಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.

ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ. ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಎಂದರೆ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿ ವಿಮೆದಾರರು ಪಾವತಿಸಿದ ಬೆಲೆ. ಹಾನಿ (ಹಕ್ಕು) ಎಂದರೆ ವಿಮೆದಾರರು ಅನುಭವಿಸಿದ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯಿಂದ ಪಾವತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಬಂಧನೆ/ಮೀಸಲು ಎಂದರೆ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಇಂದು ಮೀಸಲಿಟ್ಟ ಹಣ. ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ಪಾಲಿಸಿದಾರರಿಗೆ ಕಂಪನಿಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಾಲದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಸರ್ ಎನ್ನುವುದು ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಘಟಕವಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ಒಂದು ವರ್ಷಕ್ಕೆ ವಿಮೆ ಮಾಡಲಾದ ವಾಹನ = 1 ವಾಹನ-ವರ್ಷ). ನಾವು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ; ಸದ್ಯಕ್ಕೆ, ಇದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ: ಈ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ AI ನಿಮಗೆ ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಅಂತಿಮ ಸಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಹಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮಿಷನ್ ಮೂಲಕ AI ನ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

ಅನ್ವೇಷಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ

ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ

ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ / ಕೋಡಿಂಗ್

ಕೋಡ್ ಜನರೇಟರ್

ಕಡಿಮೆ

ಆಕ್ಚುರಿ / ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ

ವರದಿ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಕರಡು

ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್

ಕಡಿಮೆ

ವಿಮಾಗಣಕ

ವಿತರಣೆ/ವಿಧಾನದ ವಿವರಣೆ

ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್, ಸಾರಾಂಶ

ಕಡಿಮೆ

ವಿಮಾಗಣಕ

ಹಾನಿ ಆವರ್ತನ-ತೀವ್ರತೆಯ ಮಾದರಿ

ಮಾದರಿ ಬಿಲ್ಡರ್, ಡ್ರಾಫ್ಟ್

ಮಧ್ಯಮ

ಹಿರಿಯ ಆಕ್ಚುರಿ

IBNR / ಮೀಸಲು ಖಾತೆ

ಖಾತೆಯ ಕರಡು

ಹೆಚ್ಚು

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಆಕ್ಚುರಿ

ಬೆಲೆ / ಸುಂಕ

ಮಾದರಿ ಸ್ಕೆಚ್

ಹೆಚ್ಚು

ಬೆಲೆ ಆಕ್ಚುರಿ + ಅನುಸರಣೆ

ಬಂಡವಾಳ (SCR) / ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಸಹಾಯಕ ಇನ್ಪುಟ್

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ಆಕ್ಚುರಿ + ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನೇಮಿಸಲಾಗಿದೆ

ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅನುಮೋದನೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.

"ಪರಿಶೀಲನೆ" ಏಕೆ ಈ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ತೋರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದು ನಿರರ್ಗಳ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ, ಅದು ನಿಜವೆಂಬಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ವಿಮಾಗಣಕರಿಗೆ, ಇದು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಬಲೆಯಾಗಿದೆ. "ಈ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊದ ನಷ್ಟ/ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನುಪಾತವು 72 ಪ್ರತಿಶತ" ಎಂಬಂತಹ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಯು ನಿಮಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಥವಾ ಅವರು ಮರಣ ಕೋಷ್ಟಕದ ಹೆಸರನ್ನು "TRH-2020" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಟೇಬಲ್ ಇಲ್ಲ. ಅವನು ಎರಡನ್ನೂ ಸಮಾನ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದರಿಂದ, ಸರಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ವಾಸ್ತವಿಕ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಭ್ಯಾಸ.

ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್: ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರಿ, AI ನ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲ. ಸೂತ್ರಗಳು, ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಲೇಖನಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ AI ಸಂಕಲನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ; ನಂತರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಿ (ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕ, ಶಾಸನ ಪಠ್ಯ, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ). ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಲ.
2. ಸ್ವತಂತ್ರ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ: AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ, ಗುಣಾಂಕ ಮತ್ತು ಅನುಪಾತವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯ, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಅಂಶ, ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ನೀವೇ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಿ.
3. ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಜಡ್ಜ್‌ಮೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನೆಲದ ಮೇಲಿನ ಸತ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಣಿತ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ (ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ ನಡವಳಿಕೆ, ಹಣದುಬ್ಬರ, ಶಾಸನ, ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವ). "ಈ ಅಂಶವು 1.45 ಆಗಿ ಏಕೆ ಹೊರಬಂದಿತು ಮತ್ತು 1.05 ಅಲ್ಲ?" ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಗಮನ: ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ AI ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮೀಸಲು ಅಂಕಿ ಅಥವಾ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವುದು ಸಹಿ ಮಾಡದ ಆಕ್ಚುರಿ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದಂತೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ನಯವಾದ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ನೀತಿ ಮತ್ತು ಹಾನಿ ಡೇಟಾ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ

ನೀತಿ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳ ಡೇಟಾವು ಗುರುತು, ಸಂಪರ್ಕ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು Türkiye ನಲ್ಲಿ KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಮತ್ತು ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ GDPR ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ವಿಶೇಷ ವರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ; ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಮೆಯಲ್ಲಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾಹಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ವಾಹನದಲ್ಲಿ ವಿಮಾದಾರರ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಪಾಲಿಸಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳಾದ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ (ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ನಷ್ಟ ವಿತರಣೆಗಳು, ಮರುವಿಮೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು).

ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. "54 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಪುರುಷ, ಹೃದ್ರೋಗದ ಇತಿಹಾಸ" ಬದಲಿಗೆ "ಅಹ್ಮೆತ್ ಯೆಲ್ಮಾಜ್, 54, ನೀತಿ 2024-88213, ಹೃದಯ ಸ್ನಾಯುವಿನ ಊತಕ ಸಾವು"; ವೈಯಕ್ತಿಕ ದಾಖಲೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ/ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ವಯಸ್ಸು, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವರ್ಷ); ಇದು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.

ಸಲಹೆ: ವಾಸ್ತವಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಗೆ ಕಚ್ಚಾ ದಾಖಲೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಾರಾಂಶ/ಒಟ್ಟು ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಕೋಷ್ಟಕ 3: ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪು × ಕವರೇಜ್ × ಸರಾಸರಿ ಹಾನಿ" ನಂತಹ ಟೇಬಲ್ ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆ. ಸಹಾಯಕ ವಿಮಾಗಣಕವು 40,000 ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು 2 ದಿನಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ. ಅವರು AI ಗೆ ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯನ್ನು (ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳು, ಉದಾಹರಣೆ 5 ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾಲುಗಳು) ವಿವರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಕ್ಲೀನಪ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕೇಳಿದರು. AI 15 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡ್‌ನ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು; ವಿಮಾಗಣಕವು ಕೋಡ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ಓದುತ್ತದೆ, ಎರಡು ತರ್ಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿತು (ಋಣಾತ್ಮಕ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಬದಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು), ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿತು. ಅವಧಿ: 2 ದಿನಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಅರ್ಧ ದಿನ. AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆದಿದೆ, ಆಕ್ಚುರಿ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಓಡಿಸಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಪ್. ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು YZ ಅನ್ನು ಕೇಳಿದರು, "ನಮ್ಮ ವಿಮಾ ಶಾಖೆಯ ಸಂಯೋಜಿತ ಅನುಪಾತ ಏನು?" ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ "ಸುಮಾರು 104 ಪ್ರತಿಶತ" ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಉದ್ಯೋಗಿ ಇದನ್ನು ತನ್ನ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದ್ದಾನೆ; ನಿಜವಾದ ದರವು 97 ಪ್ರತಿಶತ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಲಾಭದಾಯಕ ಶಾಖೆಯನ್ನು ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಬೆಲೆ ಹೆಚ್ಚಳದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು. ದೋಷ: AI ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದೆಯೇ ಸೂಚಕಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಜೀವ ವಿಮಾ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರು, ಐಡಿ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಘೋಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ವಿಮಾಗಣಕವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು "ಅಪಾಯಕಾರಿಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ. ಡೇಟಾವು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಯಿತು; KVKK ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ಅಪಾಯವು ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು. ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಐಡಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮೊತ್ತ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ವರ್ಷ ನಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊದ ನಷ್ಟದ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.

ಈ ಹಕ್ಕು ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ: AI ಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು "ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ" ಮತ್ತು "ಪ್ರೀಮಿಯಂ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿರ್ಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಯಾವ ಶಾಖೆ, ಯಾವ ಅವಧಿ, ಯಾವ ಮಾನ್ಯತೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಹಾಯಕರು ವಿಮಾಗಣಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಒಟ್ಟು ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ನನಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾ (ವಿಮೆ, 2024, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಂತ್ಯ/ಹೆಸರು):- ಮಾನ್ಯತೆ: 12,400 ವಾಹನ-ವರ್ಷಗಳು- ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ: 1,612- ಒಟ್ಟು ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು: 4800 ಪಾವತಿಸಿದ ಆವರ್ತನ: 0 ಬೇಕು ಪಾವತಿಸಿದ ಹಕ್ಕುಗಳು ಹಾನಿ (ಸಂಖ್ಯೆ/ಮಾನ್ಯತೆ) ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ, ಸೂತ್ರವನ್ನು ತೋರಿಸಿ. 2) ಅಪಾಯದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ (ಆವರ್ತನ × ತೀವ್ರತೆ).3) ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಇದರಿಂದ ನಾನು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಿದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಏನಾದರೂ ಕಾಣೆ ಇದ್ದರೆ, ಕೇಳಿ.

ಈ ವಿನಂತಿಯು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸೂತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಡೇಟಾ ನೀಡದೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. AI ತನ್ನ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಅವನು ಕೊಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಂಬರ್ ನಕಲಿ. ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ, ನಂತರ ಖಾತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ.
• ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ದ್ರವ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದ ಚಾರ್ಟ್ ಇದು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಿ.
• ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸುವುದು. ಹೆಸರು, ID ಸಂಖ್ಯೆ, ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಮುಚ್ಚಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು AI ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. "ನಾನು ಯಾವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ; ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆಯು ವಾಸ್ತವಿಕ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಶಾಸನದ ಮೇಲೆ ನಿಂತಿದೆ.
• AI ಅನ್ನು ಶಾಸನದ ಮೂಲವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಯು ಶಾಸನ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಕೆಲಸದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತದೆ, ಕರಡುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪ್ರೀಮಿಯಂ, ನಿಬಂಧನೆ, ಬಂಡವಾಳ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಮರ್ಥ ವಿಮಾಗಣಕರದ್ದಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ವಿಧಾನ/ಮೂಲಕ್ಕೆ ಬಂಧಿಸುವುದು, ಸ್ವತಂತ್ರ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ವಾಸ್ತವಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ವರದಿಯಂತೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಶಾಖೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ (ಅಥವಾ ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ). ಈ ಶಾಖೆಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಮಿನಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ (ಮಾನ್ಯತೆ, ಹಕ್ಕುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಒಟ್ಟು ಹಾನಿ). ಮೇಲಿನ "ಪವರ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಅಳವಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡಿ. ರಿಟರ್ನ್ ಆವರ್ತನ, ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ (ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು AI ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ನೀವು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು AI ಗೆ ನೀಡುವ ಡೇಟಾವು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ? ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಇದೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ವಿಧಾನ/ಊಹೆಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಲಹೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ನಾನೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಬಳಸುವ ಉಪಕರಣವು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?
• [ ] ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ನಾನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಅಂತಿಮ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?