ಲಾಭಗಳು:
- ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಅಂತಿಮ ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ವರದಿಯವರೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಶಿಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವೃತ್ತಿಯು ಹೇಗೆ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಒಬ್ಬರ ಸ್ವಂತ ಕೌಶಲ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ವಿಮಾಗಣಕವು AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ "ಕಳೆದ ವರ್ಷ ನಮ್ಮ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದ ನಷ್ಟದ ಆವರ್ತನೆಷ್ಟು?" ನೀತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸದೆ. ಅವನು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಯಾವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉದಾಹರಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಭ್ರಮೆ: ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್
- ಸಿ) ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ
- ಡಿ) ಮರಣ ಸುಧಾರಣೆ
ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಭ್ರಮೆಯಾಗಿದೆ: ನಿರರ್ಗಳವಾದ ಆದರೆ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರದ ಔಟ್ಪುಟ್. ಆವರ್ತನದಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕು.
2. ಹಾನಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ "ಆವರ್ತನ" ಮತ್ತು "ತೀವ್ರತೆ" ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೇನು?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಶಾಸನವು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಜೀವ ವಿಮೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಒಟ್ಟು ಹಾನಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಸಾಕು.
ವಿವರಣೆ: ಹಾನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ಆವರ್ತನ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಾನಿಯ ಮೊತ್ತ (ತೀವ್ರತೆ) ವಿಭಿನ್ನ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಟ್ಟು ಹಾನಿ (ಅಪಾಯ ಪ್ರೀಮಿಯಂ) ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಎರಡನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
3. IBNR ಸಮಾನ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮರುಪಾವತಿಗಾಗಿ ಕಾನೂನು ನಿಧಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಉಂಟಾದ ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ವರದಿ ಮಾಡದ ಹಾನಿಗಳಿಗೆ ನಿಬಂಧನೆ ✔
- ಸಿ) ಮರುವಿಮಾದಾರರಿಂದ ಪಡೆಯಬೇಕಾದ ಕಮಿಷನ್
- ಡಿ) ಪಾವತಿಸಿದ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ ಹಾನಿಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ
ವಿವರಣೆ: IBNR (ಇನ್ಕರ್ಡ್ ಆದರೆ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ) ಎಂಬುದು ಸಂಭವಿಸಿದ ಆದರೆ ಕಂಪನಿಗೆ ಇನ್ನೂ ವರದಿ ಮಾಡದಿರುವ ಹಾನಿಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ವೆಚ್ಚಕ್ಕಾಗಿ ಮೀಸಲಿಡಲಾಗಿದೆ. ಚೈನ್ ಲ್ಯಾಡರ್ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಇದನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
4. ಚೈನ್-ಲ್ಯಾಡರ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ "ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಂಶ" ದ ಬಳಕೆ ಏನು?
- ಎ) ಹಣದುಬ್ಬರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಪಾಲಿಸಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಬಂಡವಾಳದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಒಂದು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಅವಧಿಯಿಂದ ಮುಂದಿನ ಅವಧಿಗೆ ಸಂಚಿತ ಹಾನಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ದರವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅಂತಿಮ ಹಾನಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ✔
ವಿವರಣೆ: ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಅಂಶವು ಹಾನಿಯ ಅವಧಿಯ ಸಂಚಿತ ಹಾನಿಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಒಂದು ವರ್ಷದಿಂದ ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅಪಕ್ವ ಹಂತಗಳ ಅಂತಿಮ ಹಾನಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
5. GLM (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿ) ಅನ್ನು ವಿಮಾಗಣಕಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಗುಣಾಂಕಗಳು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರಣ, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮೇಲಿನ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು ✔
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
- D) ಏಕೆಂದರೆ ಶಾಸನವು GLM ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: GLM ಪ್ರೀಮಿಯಂನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಗುಣಾಂಕಗಳು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲವು; ಶಾಸನ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
6. ಮರಣ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ qx ಮೌಲ್ಯವು ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) x ವಯಸ್ಸಿನ ವ್ಯಕ್ತಿ ಒಂದು ವರ್ಷದೊಳಗೆ ಸಾಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ✔
- ಬಿ) x ವಯಸ್ಸಿನವರೆಗೆ ಪಾವತಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಪ್ರೀಮಿಯಂ
- ಸಿ) x-ವರ್ಷದ ವರ್ಷಾಶನದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯ
- ಡಿ) ತಾಂತ್ರಿಕ ಬಡ್ಡಿ ದರ
ವಿವರಣೆ: qx ಎನ್ನುವುದು x ವಯಸ್ಸನ್ನು ತಲುಪಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಒಂದು ವರ್ಷದೊಳಗೆ ಸಾಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಜೀವ ವಿಮೆ ಮತ್ತು ನಿವೃತ್ತಿ ಖಾತೆಗಳ ಮೂಲ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ; ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು px = 1 - qx ನಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
7. ವರ್ಷಾಶನ ಖಾತೆಯಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬಡ್ಡಿ (ರಿಯಾಯಿತಿ) ದರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಭವಿಷ್ಯದ ಪಾವತಿಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಇದು ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಇದು ಮರಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ರಿಯಾಯಿತಿ ದರವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಪಾವತಿಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಹಣದ ಸಮಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಡ್ಡಿ ಊಹೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
8. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ "ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ" ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು
- ಸಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ
- D) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬೆರೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ✔
ವಿವರಣೆ: ದತ್ತಾಂಶ ಸೋರಿಕೆಯು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೇರಿಯಬಲ್). ಇದು ಕೃತಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
9. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಮಾಗಣಕಕ್ಕೆ ಏನನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಂದೇ ಮತ್ತು ನಿಖರ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೋಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಸಿ) ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಡಿ) ಶಾಸನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತಾನೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಂದು ಬಿಂದುಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ (ಉದಾ. ಬಾಲ ಅಪಾಯ, 99.5% ಮಟ್ಟ) ವೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಬಲ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
10. SCR (ಸಾಲ್ವೆನ್ಸಿ ಕ್ಯಾಪಿಟಲ್ ರಿಕ್ವೈರ್ಮೆಂಟ್) ಎಂದರೆ ಸಾಲ್ವೆನ್ಸಿ II ರ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಏನು?
- ಎ) ಒಟ್ಟು ವಾರ್ಷಿಕ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಆದಾಯ
- ಬಿ) ಪಾವತಿಸಿದ ಹಾನಿಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ
- C) 99.5% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವರ್ಷದ ನಷ್ಟವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಬಂಡವಾಳದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ✔
- ಡಿ) ಮರುವಿಮೆ ಕಮಿಷನ್ ದರ
ವಿವರಣೆ: SCR ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪನಿಯು 99.5% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವರ್ಷದೊಳಗೆ ತನ್ನ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಬಂಡವಾಳದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ (ಸರಿಸುಮಾರು 200 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ). ಇದು ವಿಮಾದಾರನ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ.
11. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಬೆಲೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ "ಪರೋಕ್ಷ ತಾರತಮ್ಯ" ಹೇಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ?
- A) ನಿಷೇಧಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅದೇ ತಾರತಮ್ಯದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಕಡಿಮೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿಯಿಂದ ನಿಷೇಧಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು (ಉದಾ. ಜನಾಂಗೀಯತೆ) ತೆಗೆದುಹಾಕಿದರೂ, ಬಲವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಬದಲಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ (ಉದಾ. ನೆರೆಹೊರೆ/ಜಿಪ್ ಕೋಡ್) ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅದೇ ತಾರತಮ್ಯದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪರೋಕ್ಷ ತಾರತಮ್ಯಕ್ಕಾಗಿಯೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
12. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಮ್ಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಮೂಲಭೂತ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಡೇಟಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಬಿ) ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಸಾಕು
- ಸಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಯಾವುದೇ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು
- ಡಿ) ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ, ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ/ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ✔
ವಿವರಣೆ: ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾವನ್ನು (TR ID, ಹೆಸರು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್) ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು; ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. KVKK ಗೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
13. ಬೋರ್ನ್ಹ್ಯೂಟರ್-ಫರ್ಗುಸನ್ (ಬಿಎಫ್) ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಚೈನ್ ಲ್ಯಾಡರ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ವಿಮಾಗಣಕವು ಅಪಕ್ವ (ಹೊಸ) ಹಾನಿಯ ಅವಧಿಗಳಿಗೆ ಬಿಎಫ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಬಿಎಫ್ ಕಾನೂನಿನಿಂದ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ BF ಗೆ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಹೊಸ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ, ಚೈನ್ ಲ್ಯಾಡರ್ ಅಂಶಗಳು ಬಹಳ ಬಾಷ್ಪಶೀಲವಾಗುತ್ತವೆ; ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿ ದರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು BF ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಚೈನ್ ಲ್ಯಾಡರ್ ಜೀವ ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಹೊಸ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಹಾನಿ ಸಂಭವಿಸುವುದರಿಂದ, ಸರಪಳಿ ಏಣಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಂಶಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಏರಿಳಿತಗಳಿಗೆ ಬಾಷ್ಪಶೀಲವಾಗುತ್ತವೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಷ್ಟದ ದರ (ಪ್ರಿಯಾರಿ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು BF ಈ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
14. ವಿಮಾಗಣಕವು AI-ರಚಿಸಿದ ಮೀಸಲು ಖಾತೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಹಿ ಮಾಡಿದರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಕಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಿದರೆ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
- ಎ) ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ವಿಮಾಗಣಕದಲ್ಲಿದೆ; ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಪ್ರಿಂಟ್ಔಟ್ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಯಾವಾಗಲೂ ತಪ್ಪಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಾರದು
- ಸಿ) ನಿಯಂತ್ರಕವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಿದೆ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಹಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ; ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆ, ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅಂಕಿ ಅಂಶಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಹಿ ಮಾಡುವ ವಿಮಾಗಣಕರದ್ದಾಗಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವುದು ಸಹಿ ಮಾಡದ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವಷ್ಟು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ/ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ.