Integravimas nuo galo iki galo: darbo eiga, tikrinimas ir auditas

Pelnas:

• Galimybė sukurti visapusišką draudimo darbo eigą, palaikomą dirbtinio intelekto, nuo paraiškos iki ieškinio mokėjimo
• Galimybė kiekviename žingsnyje nustatyti patikrinimo, pėdsakų įrašymo ir žmogaus patvirtinimo patikros taškus
• Gebėjimas sudaryti dirbtinio intelekto naudojimo politiką ir kontrolinį sąrašą draudimo padalinyje

Ankstesni padaliniai parodė, kaip saugiai naudoti dirbtinį intelektą atliekant individualias draudimo užduotis (rizikavimas, kainodara, pretenzijos, sukčiavimas, bendravimas, dokumentacija, klientų aptarnavimas, sąžiningumas, privatumas). Šiame paskutiniame skyriuje viskas sujungiama: kaip sukurti visapusišką draudimo darbo eigą nuo tada, kai gaunama paraiška dėl mokėjimo, su patikrinimu, pėdsakų registravimu ir žmogaus patvirtinimu kiekviename žingsnyje? Tikslas yra suvaldyti faktą, kad dirbtinis intelektas padidina greitį, bet taip pat gali sumažinti klaidų skaičių: gerai suplanuotas srautas AI naudoja kaip pagalbininką kiekviename žingsnyje, tačiau svarbius sprendimus paveda žmogui ir viską paverčia tikrinamu. Šiame skyriuje sužinosite, kaip sukurti srautą nuo galo iki galo, išdėstyti kontrolinius taškus ir sukurti taikomą AI naudojimo politiką bei kontrolinį sąrašą draudimo skyriuje.

Srautas nuo galo iki galo: „AI gamina → žmogus patikrina → kompetentingas nusprendžia.

Sveikos draudimo darbo eigos esmė yra pasikartojantis ciklas: AI parengia juodraštį, ekspertas jį patikrina, o ekspertas priima sprendimą. Šis ciklas kartojamas kiekviename etape. Tipiškas srautas:

1. Paraiška / pasiūlymas: AI apibendrina paraišką, pažymi rizikos veiksnius → draudikas patikrina → priima sprendimą dėl priėmimo / atmetimo ir premijos.
2. Politikos išdavimas: AI specifikacija / lentelė / santraukų projektai → ekspertas patvirtina nuoseklumą ir teisinę formuluotę → teisinis patvirtinimas.
3. Bendravimas su klientais: AI supaprastina tekstą → ekspertas patvirtina aprėpties / kainos pretenzijas → patvirtintas tekstas.
4. Pretenzijos: dirbtinis intelektas apibendrina failą, pažymi nenuoseklumą → pretenzijų reguliuotojas patikrina, ar taikoma politika → priima sprendimą dėl mokėjimo / atmetimo.
5. Sukčiavimas: AI signalizuoja apie įtarimą → patvirtina ekspertų įrodymais → patvirtina teisinį / atitikties pareiškimą.
6. Klientų aptarnavimas: „Chatbot“ klasifikuoja / informuoja → perkeltas žmogus → kompetentingas atstovas sprendžia, kai viršijamas slenkstis.

Kiekviename žingsnyje yra trys konstantos: anonimiškumas (privatumas), autentifikavimas (šaltinis + paskyra + politika), pėdsakų įrašas (kas, kas, pagal ką).

Atsargiai: automatika padidina greitį, bet taip pat sumažina klaidą. Jei į srautą įterpsite nepatvirtintą AI išvestį, viena klaida gali išplisti šimtuose failų. Todėl dėl patikrinimo punktų negalima derėtis.

Kontroliniai taškai ir trasos įrašymas

Patikrinimo taškas yra srauto vieta, kuriai prieš tęsiant reikia žmogaus patvirtinimo ir patikrinimo. Gerai išdėstyti patikros punktai priimami prieš kiekvieną saugumo / atitikties kritinį (raudonosios zonos) sprendimą: priėmimas / atmetimas, kaina, padengimas, žalos atlyginimas, pranešimas apie sukčiavimą, teisiškai įpareigojantis tekstas. Sekimo įrašas kiekviename žingsnyje saugo informaciją „kokia produkcija buvo pagaminta, kas ją patikrino, kuo ji buvo pagrįsta, kas ją patvirtino“. Šis įrašas yra privalomas tiek auditui (SDK, vidaus auditas), tiek kliento teisėms (prieštaravimas, pagrindimo išmokimas).

Patarimas: prie kiekvieno raudonosios zonos sprendimo pridėkite vienos eilutės pastabą „samprotavimas ir patvirtinimas“: „Sprendimas Šis įprotis sutaupo jūsų audito metu.

Penki esminiai savikontrolės klausimai

Prieš transliuodami bet kokią AI išvestį, patikrinkite ją penkiais klausimais:

1. Patvirtinimas: ar patvirtinau šią išvestį šaltiniu, paskyra ir politika?
2. Šaltinis: ar kiekvienas ieškinys grindžiamas dokumentu/teisės aktu, ar jis gali būti išgalvotas?
3. Privatumas: ar asmens / privatūs duomenys anonimizuoti, ar įrankis patvirtintas?
4. Sąžiningumas: ar sprendimas pagrįstas saugoma funkcija arba jos įgaliotuoju serveriu, ar tai galima paaiškinti?
5. Patvirtinimas: ar šiam sprendimui dėl raudonosios zonos buvo gautas kompetentingas ekspertas ir reikalingas patvirtinimas?

Jei negalite atsakyti „taip“ į visus penkis klausimus, išvestis nebus siunčiama.

Žingsnis po žingsnio: AI politikos nustatymas padalinyje

1. Zonos užduotys. Padėkite visas padalinio misijas į žalią / geltoną / raudoną zoną.
2. Užsirašykite raudonosios zonos taisykles. Privalomas žmogaus patvirtinimas ir patvirtinimas dėl priėmimo / atmetimo, kainos, aprėpties, mokėjimo, sukčiavimo, teisinio teksto.
3. Nustatyti anonimiškumo standartą. Kokie duomenys ir kaip išvalomi, koks įrankis patvirtinamas.
4. Padėkite kontrolinius punktus. Patikrinimas + patvirtinimas prieš kiekvieną raudoną sprendimą.
5. Reikalauti pėdsakų įrašymo. Pateisinimas ir patvirtinimas kiekviename žingsnyje.
6. Mokymas ir supervizija. Apmokykite komandą ir išlaikykite politiką reguliariai atlikdami savikontrolę ir vidaus auditą.

trys mini dėklai

1 atvejis – mastelio klaidos išvengimas. Vienas padalinys pradėjo masiškai gaminti atnaujinimo laiškus su dirbtiniu intelektu. Pirmoje partijoje kainos sakinyje buvo neteisingai susietas užstatas. Patikrinimo taškas (ekspertinis pirmųjų 20 raidžių patvirtinimas) užfiksavo šią klaidą; Kai šablonas buvo pataisytas, tūkstančiai raidžių buvo saugiai pagaminta. Be patikros punkto klaida išplistų visoje partijoje.

2 atvejis – pėdsakų įrašo vertė audite. Atliekant SEDDK / vidaus audito peržiūrą, buvo klausiama, kodėl buvo priimtas AI palaikomas atmetimo sprendimas. Padalinys rodė pastabą „Sprendimas buvo pagrįstas politikos 4.2 straipsnio išimtimi; patvirtino žalos ekspertas; patvirtinimo skyriaus vadovas“ iš pėdsakų įrašo. Sprendimas pasirodė pagrįstas. Be pėdsakų „tai pasakė AI“ būtų nepagrįstas atsakymas.

3 atvejis. Penkių klausimų taikymas. Draudikas išbandė dirbtinio intelekto sugeneruotą priėmimo pagrindimą penkiais klausimais jo nepaleidęs: patikrinimas buvo gerai, šaltinis buvo, duomenys buvo anonimiški, tačiau „teisingumo“ klausime pastebėjo, kad loginis pagrindas buvo pagrįstas kaimynystės įgaliotuoju serveriu. Pateisinimą pakeitė teisėtos rizikos kriterijumi. Penkių klausimų savęs įvertinimo pabaigoje iškilo diskriminacijos rizika.

Keturi nukopijuoti raginimai

1) Srauto dizainas nuo galo iki galo:

Nurodykite visą darbo eigą [politikos tipas] nuo paraiškos iki paraiškos mokėjimo. Kiekvienam žingsniui nurodykite: AI vaidmenį (metras / santrauka), žmogaus patikrinimą, kompetentingą sprendimų priėmėją, patikros tašką ir pėdsakų turinį. Taip pat pažymėkite raudonos zonos sprendimus (priimti / atmesti, kaina, apimtis, mokėjimas, sukčiavimas, teisinis tekstas).

2) Kontrolinio taško išdėstymas:

Patikrinkite šią darbo eigą ir nustatykite kontrolinius taškus: [srautas]Pridėkite privalomą žmogaus patvirtinimą + patikrinimą prieš kiekvieną saugumo / atitikties kritinį sprendimą. Trūkstamus kontrolinius punktus pažymėkite kaip „RIZIKA: nėra kontrolinio punkto“ ir rekomenduokite.

3) Penkių klausimų savikontrolė:

Įvertinkite šią AI išvestį penkiais savikontrolės klausimais: [išvestis]1. Ar patikrinimas atliktas? 2. Ar kiekvienas teiginys grindžiamas šaltiniu?3. Privatumas / anonimiškumas gerai? 4. Ar yra sąžiningumo / įgaliotinio rizika?5. Ar reikalingas kompetentingo eksperto leidimas, ar jis gautas? Aiškiai atsakykite į kiekvieną klausimą; Jei yra „ne“, nurodykite, kad išvestis NETURI patekti į srautą.

4) Dirbtinio intelekto naudojimo politikos projektas:

Parašykite draudimo vieneto AI naudojimo politikos projektą. Apima: užduočių skirstymą į zonas (žalia/geltona/raudona), raudonos zonos privalomo patvirtinimo taisykles, anonimiškumo standartą, patvirtintą transporto priemonių sąrašo politiką, patikros punktus, įsipareigojimą atlikti įrašus, mokymus ir patikrą. Trumpai tariant, veiksmingi taškai.

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: „Automatizuokite visą draudimo procesą naudodami dirbtinį intelektą ir tai paspartės“.

Problema: Raudonosios zonos sprendimų palikimas automatizavimui; jokio patikrinimo, jokio patvirtinimo ir jokių pėdsakų įrašymo. Klaidų svarstyklės.

Stiprus: „Sukurkite srautą nuo galo iki galo; kiekviename žingsnyje nurodykite AI vaidmenį, žmogaus patikrinimą, kompetentingą sprendimų priėmėją, kontrolinį tašką ir seką; pažymėkite raudonosios zonos sprendimus“.

Kodėl tai gerai: greitis ir saugumas eina kartu; Kiekvienas kritinis sprendimas priklauso nuo žmonių ir patikrinimo, procesas gali būti audituojamas.

palyginimo diagrama

srauto žingsnis

AI vaidmuo

patikrinimas

kompetentingas sprendimas

Paraiška/pasiūlymas

santrauka, ženklas

Draudimo vadovas

Draudikas

Politika/dokumentas

eskizas, lentelė

Šaltinis + nuoseklumas

Ekspertas + teisė

Susisiekite

Supaprastinimas

Politikos patvirtinimas

Eksperto patvirtinimas

žalą

Santrauka, nenuoseklumas

Politika eilutė po eilutės

Žalos reguliatorius

sukčiavimas

abejonių signalas

Įrodymų patvirtinimas

Ekspertas + teisinis/atitikimas

klientų aptarnavimas

Klasifikacija

Eskalavimo slenkstis

kompetentingas atstovas

Dažnos klaidos

• Aplenkiant patikros punktą. Raudonosios zonos sprendimo įterpimas į srautą be patikrinimo / patvirtinimo.
• Nevedęs įrašų apie keliones. Buvimas pažeidžiamas atliekant auditą ir prieštaravimas „AI taip pasakė“.
• Penkių klausimų praleidimas. Išvesties naudojimas be savikontrolės.
• Netikrinama pirmosios masinės gamybos partijos. Klaidos padidinimas iki visos partijos.
• Politikos rašymas ir jos neįgyvendinimas. Palikti taisyklę popieriuje ir palikti iniciatyvai.

Apibendrinant

DI palaikomo visiško draudimo srauto pagrindas yra ciklas „AI gamina → žmogus patikrina → kompetentingas sprendimų priėmimas“. Anonimizavimas, tikrinimas ir pėdsakų įrašymas yra pastovūs kiekviename žingsnyje; Kiekvienas raudonosios zonos sprendimas turi kontrolinį tašką ir žmogaus pritarimą. Savarankiškai patikrinkite išvestį su penkiais klausimais (autentifikavimas, šaltinis, privatumas, sąžiningumas, patvirtinimas). Sukurkite padalinio gyvenimo politiką, apimančią misijos zonavimą, raudonosios zonos taisykles, anonimiškumo standartą, patikros taškus ir pėdsakų registravimą. Dirbtinis intelektas pagreitėja; Galutinė atsakomybė visada tenka kompetentingam asmeniui.

Taikymo užduotis

Pasirinkite savo padalinio srautą nuo galo iki galo (pvz., draudimo pretenzija į pretenziją). Suprojektuokite srautą su eilutės numeriu 1, padėkite valdymo taškus su eilutės numeriu 2. Tada sudarykite vieno puslapio vieneto AI politiką su eilutės numeriu 4. Galiausiai išbandykite tris AI išvestis, kurias sukūrėte praėjusią savaitę, su penkiais #3 klausimais: kiek jų buvo tinkama įvesti srautą?

kontrolinis sąrašas

• [ ] Sukūriau srautą nuo galo iki galo; Kiekviename žingsnyje nustatiau AI / tikrinimo / sprendimo vaidmenį.
• [ ] Prieš kiekvieną sprendimą dėl raudonosios zonos pastatau kontrolinį tašką.
• [ ] Įdiegiau anonimiškumo ir patikrinto įrankio standartą.
• [ ] Kiekviename žingsnyje registravau pagrindimą ir patvirtinimą.
• [ ] Išbandžiau rezultatus su penkiais savitikros klausimais.
• [ ] Paruošiau įrenginiui taikomą AI politiką.
• [ ] Planavau, kad politika būtų gyva, mokydamasis ir reguliariai tikrindamas.

Modulio egzaminas

1. Draudikas nori naudoti dirbtinį intelektą, kad greitai apibendrintų sudėtingos komercinės draudimo programos riziką. Kuris metodas yra teisingiausias?

• A) AI naudojimas paraiškos dokumentams apibendrinti ir rizikos veiksniams pažymėti; Priimti/atmesti ir priemokos sprendimus kaip kompetentingas draudikas, patvirtinantis draudimo vadovu ir politikos sąlygomis ✔
• B) Dirbtinio intelekto pasiūlytos premijos ir priėmimo sprendimo įtraukimas tiesiai į politiką
• C) Jei dirbtinis intelektas sako, kad tai nerizikinga, išleiskite politiką be jokių kitų patikrinimų.
• D) Nežiūrėkite draudimo vadovo ir paspartinkite procesą

Aprašymas: Rizikos apibendrinimas yra juodraščio užduotis, kai dirbtinis intelektas yra galingas; Tačiau sprendimas dėl priėmimo / atmetimo ir aukščiausios kokybės yra labai svarbus saugumui ir atitikčiai. Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas išankstinei patikrai ir instruktažai, tačiau sprendimą turėtų priimti kompetentingas draudikas, patvirtintas draudimo vadove ir politikos sąlygomis. AI išvestis nepakeičia šio patvirtinimo.

2. Ką reiškia, kai DI „haliucinuoja“ draudimo kontekste?

• A) Dirbtinis intelektas veikia labai lėtai ir negali reaguoti
• B) Dirbtinis intelektas, šifruojantis klientų duomenis
• C) Dirbtinis intelektas atsako tik angliškai
• D) Dirbtinis intelektas sukuria užstatą, daiktą ar kursą, kuris atrodo tikras, bet yra klaidingas ✔

Paaiškinimas: Haliucinacija yra tada, kai dirbtinis intelektas sukuria informaciją, kuri atrodo tikra, bet klaidinga (pavyzdžiui, neegzistuojanti aprėptis, išgalvotas teisės akto straipsnis arba neteisingas priemokos tarifas). Todėl kiekvienas rezultatas turi būti patikrintas pagal politikos tekstą ir galiojančius teisės aktus.

3. Ką aktuarinėje analizėje reiškia sąvoka „nuostolių dažnis“?

• A) Pretenzijų skaičius vienam polisui ar vienetui per tam tikrą laikotarpį ✔
• B) Kiek dienų užtrunka ieškinio apmokėjimas?
• C) Vidutinė suma, sumokėta už vieną pretenziją
• D) Bendras metinis įmonės pelnas

Paaiškinimas: pretenzijų dažnumas – tai pretenzijų skaičius vienam polisui arba vienetui per tam tikrą laikotarpį (pvz., 45 pretenzijos per metus 1 000 polisų). Jis naudojamas kartu su žalos sunkumu (vidutinėmis išlaidomis už ieškinį), siekiant nustatyti tikėtiną žalos kainą, taigi ir rizikos premiją.

4. Žalos reguliuotojas paklausė dirbtinio intelekto, ar draudimo polisas apima automobilio draudimo ieškinio bylą. Dirbtinis intelektas yra „uždengtas“, - sakė jis. Koks yra teisingas požiūris?

• A) Patvirtinkite mokėjimą tiesiogiai, nes dirbtinis intelektas pasakė, kad tai neviršija
• B) Taikymo srities patvirtinimas pagal specialias ir bendrąsias poliso sąlygas, išimtis ir išimtis ir sprendimo priėmimas kaip kompetentingas žalos ekspertas ✔
• C) mokėjimo pažadėjimas klientui nežiūrint į politikos tekstą
• D) Dirbtinio intelekto pagrindimo nukopijavimas į atmetimo laišką tiksliai tokį, koks jis yra

Paaiškinimas: sprendimas dėl draudimo priklauso nuo specialių ir bendrųjų poliso sąlygų, išimčių ir išimčių. AI išvestis yra juodraštis / išankstinis įvertinimas; Sprendimą dėl draudimo turi priimti kompetentingas žalos ekspertas, patvirtinantis politikos tekstą.

5. AI pažymėjo pretenzijų failą kaip „didelę sukčiavimo riziką“. Koks yra kitas teisingas žingsnis?

• A) Tiesioginis kliento kaltinimas sukčiavimu ir atsisakymas mokėti
• B) Automatiškai pranešti apie bylą prokuratūrai
• C) Ženklo vertinimas įtarimo signalu ir jo patikrinimas dokumentais, ekspertize ir duomenimis; Pranešimo/kaltinimo pateikimas su kompetentingu ekspertu ir teisiniu patvirtinimu ✔
• D) Nepaisykite ženklo ir mokėkite už failą kaip įprasta

Paaiškinimas: sukčiavimo vėliavėlė yra įtarimo signalas, o ne įrodymas. Dėl nekaltumo prezumpcijos šis signalas turi būti patikrintas įrodymais (dokumentu, ekspertize, duomenų nuoseklumu, SBM užklausa), o kaltinimas/pranešimas turi būti pateiktas tik gavus kompetentingo eksperto ir teisinį/atitikties patvirtinimą. Klaidingų teigiamų rezultatų rizika gali sukelti rimtą žalą klientui.

6. Dirbtinis intelektas parengė papildomą paaiškinimo tekstą, kuris buvo išsiųstas klientui. Tekste teigiama, kad „visa vandens žala padengta“. Ką daryti?

• A) Siųsti pareiškimą tokį, koks yra, nes jis atrodo draugiškas klientui
• B) "visų" pakeitimas į "absoliučiai kiekvieną"
• C) Neatlikti jokių patikrinimų prieš išsiųsdami tekstą klientui
• D) Teiginio patvirtinimas su politikos išimtimis ir išimtimis ir absoliučių teiginių pataisymas, kad jis būtų tikslus ir neklaidintų ✔

Paaiškinimas: politika dažnai turi išimčių, pvz., potvynių, potvynių ar priežiūros nebuvimo; Absoliutūs teiginiai, tokie kaip „visi“, gali būti klaidinantys ir sukurti klaidingus lūkesčius. Kiekvienas draudimo reikalavimas turi būti patvirtintas specialiosiomis ir bendromis poliso sąlygomis, o absoliutūs teiginiai turi būti koreguojami pagal išimtis.

7. Kodėl „šališkumo ir diskriminacijos“ rizika yra ypač svarbi draudimo kainodaros modeliuose?

• A) Modelis gali sukurti nesąžiningą kainodarą, nes išmoksta diskriminacinių istorinių duomenų modelių ir daroma netiesioginė diskriminacija dėl jautrių kintamųjų ✔
• B) Dėl šališkumo modelis veiks tik lėtai
• C) Šališkumas veikia tik rinkodaros tekstus, o ne kainą
• D) Diskriminacijos rizika egzistuoja tik sveikatos draudimo srityje

Aprašymas: dirbtinio intelekto modelis gali išmokti diskriminacinius istorinių duomenų modelius ir netiesiogiai diskriminuoti per jautrius ar susijusius kintamuosius, tokius kaip lytis, etninė kilmė ir gyvenamasis regionas. Tai ir etinis, ir teisinis klausimas; Teisės aktai draudžia nesąžiningą diskriminaciją ir reikalauja, kad kainos būtų pateisinamos.

8. Kliento atstovas ruošiasi užrašyti kliento vardą, pavardę ir ID numerį, klausdamas dirbtinio intelekto apie sudėtingą žalos atvejį. Koks elgesys yra geriausias?

• A) Užsirašykite visą asmeninę informaciją, nes AI reaguoja geriau
• B) Konteksto anoniminimas ir klausimas tik su faktiniais atitikmenimis, neužrašant identifikuojančios informacijos ✔
• C) Pakanka tik parašyti vardą ir paslėpti Turkijos ID.
• D) Paprašyti dirbtinio intelekto įrašyti duomenis ir tada juos ištrinti

Paaiškinimas: Vardas, pavardė, TR ID numeris ir informacija apie sveikatą/žalą yra asmens ir specialūs duomenys. Kontekstas turi būti anonimizuotas prieš suteikiant jį debesies pagrindu veikiančiam įrankiui; klinikiniai / faktiniai atitikmenys (pvz., „amžius 45 m., automobilio draudimas, vienpusis susidūrimas“) išsaugo konfidencialumą, nesumažinant išvesties kokybės.

9. Dirbtinio intelekto palaikomas pokalbių robotas gavo kliento prašymą: „Noriu atšaukti savo polisą ir susigrąžinti priemoką“. Kuris yra teisingas dizainas?

• A) Pokalbių robotas turėtų akimirksniu pats apdoroti atšaukimą ir grąžinti pinigus
• B) Pokalbių robotas turėtų atmesti užklausą ir uždaryti pokalbį
• C) Pokalbių robotas turėtų įslaptinti ir informuoti užklausą, bet perduoti operaciją, dėl kurios atsiranda finansinių / teisinių pasekmių, kompetentingam žmogaus atstovui ✔
• D) Pokalbių robotas turi pažadėti klientui tikslią grąžinamą sumą

Paaiškinimas: užklausos, turinčios finansinių ir teisinių pasekmių, pvz., atšaukimas, priemokos grąžinimas ir kompensacija, yra užduotys, kurių pokalbių robotas negali atlikti pats. Pokalbių robotas gali klasifikuoti užklausą ir pateikti informaciją, tačiau turi perduoti operaciją kompetentingam žmogaus agentui, turinčiam eskalavimo slenkstį.

10. Kalbant apie KVKK, kokiai kategorijai priklauso draudimo kliento sveikatos duomenys ir ką tai reiškia?

• A) Tai įprasti asmens duomenys, kuriems nereikia papildomos apsaugos
• B) Tai nelaikomi asmens duomenimis, nes yra saugomi draudimo bendrovėje
• C) Apsaugota tik tuo atveju, jei klientas to reikalauja
• D) Tai yra ypatingo pobūdžio asmens duomenys, kuriems taikomos aukščiausios apsaugos ir griežtesnės tvarkymo sąlygos ✔

Paaiškinimas: Sveikatos duomenys yra KVKK „specialių asmens duomenų“ kategorijoje ir jiems taikoma aukščiausia apsauga; Tvarkymui reikalingos griežtesnės sąlygos (aiškus sutikimas arba įstatyme numatytos išimtys). Nekontroliuojamų tokio tipo duomenų suteikimas dirbtinio intelekto įrankiams yra rimta pažeidimo rizika.

11. Kalbant apie automatinio sprendimų priėmimo principus, kokia užsakovo teisė iškyla dėl vien dirbtinio intelekto priimto atmetimo sprendimo?

• A) Teisė iš viso neskelbti sprendimo
• B) Teisė nesutikti su sprendimu, prašyti žmogaus įsikišimo ir sužinoti pagrindimą ✔
• C) Teisė sumažinti priemoką tiek, kiek pageidaujama
• D) Teisė susipažinti su visais įmonės duomenimis

Paaiškinimas: priimant sprendimus, kurie yra pagrįsti tik automatizuotu apdorojimu ir turi įtakos asmeniui, išryškėja asmens teisės nesutikti su sprendimu, prašyti žmogaus įsikišimo ir sužinoti sprendimo pagrindimą. Todėl aiškinamumas ir žmogaus kontrolė yra būtini priimant didelio poveikio sprendimus.

12. Ką turėtų daryti aktuaras, prieš taikydamas naują dirbtinio intelekto pasiūlytą tarifą?

• A) Duomenų kokybės, prielaidų ir priemokos adekvatumo tikrinimas nepriklausomais skaičiavimais ir aktuariniais principais ir sprendimo priėmimas kaip kompetentingas aktuaras ✔
• B) Įkelkite tarifą tiesiai į sistemą ir paskelbkite
• C) Žiūrėti tik į konkurentų kainas ir ignoruoti AI išvestį
• D) Neatlikti jokio patikrinimo tik todėl, kad dirbtinis intelektas tai pasiūlė

Paaiškinimas: priimant sprendimus dėl tarifų ir techninio atidėjinio reikalaujama aktuarinės atsakomybės. Dirbtinio intelekto produkcija; Jis turėtų būti išbandytas naudojant nepriklausomus skaičiavimus ir aktuarinius principus, susijusius su duomenų kokybe, prielaidomis, žalos dažnio / sunkumo tendencijomis ir priemokos adekvatumu, o galutinį sprendimą turėtų priimti kompetentingas aktuaras.

13. Pagal skirtumą „Silpna raginimas / Stiprus raginimas“ yra stiprus raginimas pateikti žalos failo suvestinę?

• A) „Apibendrinkite šį žalos failą“.
• B) „Veikti kaip žalos koregavimo padėjėjas; apibendrinkite toliau pateiktą anoniminį failą datos tvarka, pažymėkite trūkstamus / nenuoseklius taškus atskiroje antraštėje, priimkite sprendimą dėl apimties, nurodykite dokumento nuorodą kiekviename elemente. ✔
• C) „Jūs nuspręsite, ar reikia atlikti mokėjimą šioje byloje“.
• D) "Perskaitykite failą ir parašykite laišką klientui, pažadėdami sumokėti."

Aprašymas: Galingas raginimas; Jame yra vaidmuo, kontekstas, įvestis (anonimizuota), norimas formatas, apribojimai ir patvirtinimo instrukcija. Neaiški užklausa, pvz., „sutraukti šį failą“, yra silpna; Ribų, pvz., vaidmens, taikymo srities sprendimo užklausa, šaltinio citavimas ir sprendimų priėmimas, išaiškinimas padidina rezultato audituojamumą.

14. Koks yra pagrindinis principas kuriant dirbtinio intelekto naudojimo draudimo padalinyje polisą?

• A) Visiškai automatizuokite visus galimus sprendimus dėl greičio
• B) Atlikite patikrinimą tik tada, kai gaunate skundą
• C) Zonos užduotys pagal rizikos lygį ir reikalaujančios žmogaus patvirtinimo, patikrinimo ir pėdsakų registravimo priimant svarbius sprendimus ✔
• D) Politikos rašymas ir jos įgyvendinimas paliekamas tik darbuotojų iniciatyvai

Aprašymas: Visapusiško saugaus naudojimo pagrindas yra tai, kad kiekviena užduotis yra suskirstyta į zonas pagal rizikos lygį, priimant svarbius sprendimus, susijusius su saugumu ir atitiktimi, reikalingi žmogaus patvirtinimo ir patikros taškai, o visas procesas gali būti tikrinamas naudojant pėdsakų įrašymą. Dirbtinis intelektas įsibėgėja, tačiau didžiausia atsakomybė tenka žmogui.