Ieguvumi:
- Spēja atšķirt, kur mākslīgais intelekts ietaupa reālo laiku apdrošināšanas darbplūsmā un kur kritiskā atbildība par drošību un atbilstību jāpaliek kompetentajam apdrošinātājam, aktuāram un zaudējumu regulētājam, pamatojoties uz riska līmeni.
- Spēja ieviest daudzslāņu verifikācijas disciplīnu, kas pārbauda katru AI izvadi saskaņā ar politikas noteikumiem, piemērojamiem tiesību aktiem un neatkarīgu ekspertu kontroli
- Spēja apgūt ieradumu izvēlēties drošus rīkus konteksta anonimizācijas, privātuma (KVKK) un ētikas ziņā, lai aizsargātu klienta personas un finanšu datus.
Apdrošināšana ir uzticības profesija, kas saskata līguma risku un sedz to ar godīgu cenu, pareizu segumu un savlaicīgu samaksu. Šīs uzticības avots; Parakstītājs (eksperts, kurš novērtē risku un pieņem lēmumu par polises pieņemšanu), aktuārs (eksperts, kurš aprēķina prēmijas un uzkrājumus ar statistiku un varbūtību) un zaudējumu regulētājs (eksperts, kurš pārbauda kaitējuma realitāti un apmēru) katru lēmumu pamato ar datiem, polises nosacījumu un atbildību. Mākslīgais intelekts (saīsināti AI; programmatūra, kas apgūst modeļus no datiem un ģenerē tekstu, tabulas, klasifikācijas un ieteikumus) šajā profesijā ienāk kā ļoti spēcīgs palīgs: apkopojot pieteikumu, atzīmējot neatbilstību prasības failā, rakstot klienta vēstuli, vienkāršojot likumdošanas tekstu. Bet mākslīgais intelekts nav parakstītājs; Tā neuzņemas ne atbildību, ne licenci, ne arī tā nav līguma puse. Šajā nodaļā jūs uzzināsiet, kur izmantot mākslīgo intelektu apdrošināšanas biznesā, kur jums jāstāv un kā pārbaudīt katru rezultātu. Mērķis ir padarīt jūs par profesionāli, kas kontrolē mākslīgo intelektu, nevis no tā atkarīgu.
Ko mākslīgais intelekts var un ko nevar darīt apdrošināšanā?
AI patiesais spēks ir radīt valodu, modeļus, kopsavilkumus un kontūras. Simtiem lappušu gara eksperta ziņojuma apkopošana, riska faktoru uzskaitīšana pieteikumā, ķīlas paskaidrojuma teksta rakstīšana, aizdomīga darījuma pamatojuma ietvara izveidošana un piemaksu tabulas padarīšana lasāma – tas viss tiek paveikts dažu sekunžu laikā. Veicot šos uzdevumus, mākslīgais intelekts var ietaupīt stundas un palīdzēt uztvert aizmirstās detaļas.
Tas, ko mākslīgais intelekts nevar izdarīt, ir lēmumu pieņemšana, kas prasa atbildību. vai pieteikums tiks pieņemts vai noraidīts, kāda būs prēmija, vai segums sedz zaudējumus, vai fails tiks uzskatīts par krāpšanu vai nē; Neko no tā nevar noteikt pēc loģikas "tā tas parasti notiek". Mākslīgais intelekts rada halucinācijas, jo tas mācās no teksta internetā un dokumentos: tas var radīt to, kas šķiet īsts, bet nepatiess, izdomāts tiesību akts vai nepareiza piemaksas likme. Apdrošināšanā šāda veida kļūda nav tikai drukas kļūda; Nepatiess noraidījums nozīmē negodīgu cenu, zaudējumus, ko nevajadzēja maksāt, vai pat klienta nepatiesu apsūdzību krāpšanā.
Uzmanību: AI izvade ir melnraksts, nevis eksperta atzinums. Nekādus drošības un atbilstības lēmumus, piemēram, pieņemšanu/noraidīšanu, cenu, segumu, zaudējumu samaksu un maksu par krāpšanu, nevar pieņemt bez kvalificēta parakstītāja, aktuāra, prasību regulētāja un juridiskā/atbilstības apstiprinājuma. Galīgais lēmums pieder cilvēkam; AI neaizstāj šo piekrišanu.
Trīs reģioni atbilstoši riska līmenim
Vispraktiskākais veids, kā droši izmantot mākslīgo intelektu, ir sadalīt katru uzdevumu trīs zonās, pamatojoties uz riska līmeni. Šī atšķirība sniedz ātru un precīzu atbildi uz jautājumu "vai mākslīgajam intelektam tas jādara?"
Reģions
Uzdevumu paraugi
Mākslīgā intelekta loma
Verifikācijas līmenis
Zaļš (zems risks)
Iekšējās apmācības piezīme, sanāksmes kopsavilkums, vispārīgas informācijas teksts, emuāra melnraksts, e-pasta korektūra
bezmaksas ražošana
Ātra apskate
Dzeltens (vidējs risks)
Iesnieguma kopsavilkums, bojājumu lietas kopsavilkums, klienta informācijas teksts, tiesību aktu kopsavilkums, procedūras projekts
Projekts + priekšlikums
Ekspertu kontrole + politikas/avota apstiprinājums
Sarkans (drošībai/atbilstībai kritiski svarīgi)
Lēmums par pieņemšanu/noraidīšanu, prēmiju noteikšana, seguma lēmums, prasības samaksa/noraidīšana, apsūdzība krāpšanā
Tikai pirms ekrāna/kontrolsaraksta
Vajadzības gadījumā nepieciešams kompetents eksperts un juridiskais/atbilstības apstiprinājums
Esiet ātrs zaļajā zonā. Izmantojiet mākslīgo intelektu dzeltenajā zonā, taču apstipriniet katru pārklājumu, cenu un normatīvo prasību. Sarkanajā zonā mākslīgajam intelektam nekad nav gala vārda; Tas ir tikai palīglīdzeklis, kas paātrina eksperta darbu.
Daudzslāņu verifikācijas disciplīna
Pārbaude nav kaut kas tāds, kas jāatliek, domājot "vēlāk pārbaudīšu"; ir daļa no darbplūsmas. Stingra pārbaude apdrošināšanā sastāv no pieciem slāņiem:
- Atgriezties pie avota. Ja mākslīgais intelekts ir devis garantiju, izslēgšanu, cenu vai likmi, atveriet un apstipriniet to polises īpašajos un vispārīgajos nosacījumos, tarifa piezīmē vai piemērojamos tiesību aktos.
- Neatkarīgs konts. Pārrēķiniet prēmiju, pašrisku, prasības summu vai likmi pats vai izmantojot pārbaudītu izklājlapu.
- Pārbaude ar faila kontekstu. Salīdziniet pretenziju ar šīs faktiskās politikas, šī klienta un šīs pretenzijas noteikumiem; Kopumā tā ir taisnība, šajā failā var būt kaut kas nepareizs.
- Eksperta acs. Ja lēmums attiecas uz parakstīšanas, aktuāra, kaitējuma vai tiesību jomu un rodas šaubas, konsultējieties ar kompetentu ekspertu; Galīgais apstiprinājums ir cilvēkam.
- Atstājiet savu zīmi. Ierakstiet, kura produkcija tika apstiprināta, kā un kas to ir apstiprinājis; Ļaujiet to pārbaudīt vēlāk.
Padoms: “AI teica” nav attaisnojums. Apdrošināšanas lēmuma pamatojums vienmēr ir polises nosacījumi, tarifa atzīme, piemērojamie tiesību akti, neatkarīgs aprēķins vai kompetenta eksperta saskaņojums. AI palīdz sagatavot šos pamatojumus, nevis tos aizstāj.
Privātums, KVKK un ētika
Apdrošināšana pēc savas būtības apstrādā ļoti sensitīvus datus: identitātes informāciju, adresi, ienākumus, veselības vēsturi, atlīdzību ierakstus, bankas informāciju. Daži no tiem ir pakļauti visaugstākajai aizsardzībai kā "īpaša rakstura personas dati" KVKK (Personas datu aizsardzības likumā); veselības dati ir tipisks piemērs tam. Pirms nodot šos datus mākoņa AI rīkam, uzdodiet trīs jautājumus: vai šie dati tiešām ir nepieciešami? Vai to var anonimizēt? Vai manis izmantotais rīks izmanto datus apmācībā un kur tos glabā?
Ar to ētiskā dimensija nebeidzas. Apdrošināšanā ir divi specifiski ētiski riski. Pirmā ir diskriminācija un neobjektivitāte: mākslīgais intelekts var apgūt negodīgus modeļus vēsturiskajos datos un diskriminēt netieši, izmantojot jutīgus mainīgos lielumus, piemēram, dzimumu, izcelsmi vai dzīvesvietas reģionu. Otrkārt, maldinoša komunikācija: teikt klientam, ka garantijas nav, vai neskaidras cenas uzrādīšana kā saistības ir gan ētisks, gan juridisks pārkāpums. Izmantojiet AI kā iekšējo rīku; Nekad neignorējiet profesionālo spriedumu un godīgumu starp jums un klientu.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — validācijā tiek konstatēta kļūda. Parakstītājs saņēma riska kopsavilkumu no AI par darba vietas ugunsgrēka politiku. AI rakstīja, ka ēka bija "dzelzsbetona, ar sprinkleru sistēmu", un ierosināja zemu risku. Parakstītājs uzskatīja izdruku par melnrakstu un atgriezās pie novērtējuma ziņojuma: ēka faktiski bija mūra konstrukcija, un tajā nebija smidzinātāju; AI bija izvirzījusi hipotēzi no līdzīgiem failiem. Ja pārbaudes nebūtu, tiktu piešķirtas nepareizi zemas prēmijas un uzņēmums būtu nopietni apdraudēts.
2. gadījums — konfidencialitātes aizsardzība. Atlīdzību lietu speciālists grasījās ierakstīt apdrošinātā vārdu, ID numuru un diagnozi, jautājot mākslīgajam intelektam par sarežģītu veselības apdrošināšanas gadījumu. Pateicoties savam anonimizācijas ieradumam, viņš tos aizstāja ar faktiskajiem ekvivalentiem, piemēram, "52 gadus veca, sieviete, papildu veselības politika, plānota operācija". Izlaiduma kvalitāte nekad nav kritusies, bet apdrošinātā privātie dati nenonāca nevienā mākonī.
3. gadījums — ātruma pārsniegšana zaļajā zonā. Tā pati komanda aģentūras kanālam uzrakstītu e-pasta veidni "paziņojums par trūkstošu dokumentu". Šī misija bija zema riska (zaļā zona); Eksperts paņēma melnrakstu no AI, pielāgoja to korporatīvajai valodai un sagrieza pusstundas darbu piecās minūtēs. Tā kā viņš zināja pareizo zonējumu, viņš šeit paātrinājās, un sarkanajā zonā viņš palēnināja ātrumu un pārbauda.
Soli pa solim: droša AI ieviešana uzdevumā
- Novietojiet uzdevumu reģionā. Zaļa, dzeltena vai sarkana?
- Anonimizēt kontekstu. Notīriet īsto vārdu, TR ID, polises numuru un personisko informāciju.
- Sniedziet skaidru īsu izklāstu. Skaidri uzrakstiet politikas veidu, faila rekvizītus, galamērķi un vēlamo formātu.
- Apsveriet izvadi kā melnrakstu. Nekad neizmantojiet to kā galaproduktu.
- Lietojiet verifikācijas slāņus. Avots, konts, faila konteksts, eksperts, izsekošana.
- Pierakstiet lēmumu un tā pamatojumu.
Četras kopējamas veidnes
1) Sistēmas uzvedne, kas nosaka lomas un ierobežojumus:
Jūs esat apdrošināšanas parakstīšanas asistents. Jūsu uzdevums ir apkopot dokumentu, uzskaitīt riska faktorus un atzīmēt izlaidumus. Noteikumi:- LEMĒ akceptēt/noraidīt, prēmiju vai segumu; piedāvā tikai ieteikumus un norādes. - Neveidojiet nekādas garantijas, klauzulas vai likmes, par kurām neesat pārliecināts. Uzrakstiet "nav dokumentā". - Norādiet, uz kuru dokumentu/lappusi ir balstīta katra prasība. - Ja redzat personas datus, neizmantojiet tos, sniedziet brīdinājumu "jābūt anonimizētam".
2) Lietojumprogrammas riska kopsavilkuma uzvedne:
Apkopojiet šādu anonimizētu atsauces informāciju:[ielīmēt tekstu]Izvades formāts:1. Īss riska problēmas apraksts2. Ievērojami riska faktori (pa rakstam, ar dokumenta atsauci)3. Nepilnīga vai pretrunīga informācija4. Jautājumi, kas apdrošinātājam jāpārbauda lēmumu pieņemšanā; sniedz tikai kopsavilkumu un norādi.
3) Verifikācijas kontrolsaraksta uzvedne:
Pārskatiet šo izdrukas melnrakstu kā parakstītājs:[ielīmējiet izdruku]Katram vienumam jautājiet: uz kādu dokumentu/politikas terminu ir balstīta šī pretenzija? Uzskaitiet paziņojumus, kurus nevar pārbaudīt, ir hipotētiski vai var būt izdomāti, atsevišķā virsrakstā "AIZDODĪGS — NEPIECIEŠAMS APSTIPRINĀJUMS".
4) Anonimizēšanas palīga uzvedne:
Noņemiet visus personas datus (vārds, ID, tālruņa numurs, adrese, polises numurs, numura zīme) no tālāk esošā teksta un aizstājiet tos ar faktiskajiem ekvivalentiem (piemēram, "45 gadus vecs, vīrietis, apdrošināšanas polise"). Saglabājiet klīnisko/tehnisko nozīmi, neatstājiet nekādu personu identificējošu informāciju.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāji: "Novērtējiet šo pieteikumu, vai mums tas jāpieņem?"
Problēma: tas prasa AI tiešu sarkanās zonas lēmumu; bez dokumenta atsaucēm, bez ierobežojumiem un bez formātiem. Pastāv liels halucināciju un nepareizu lēmumu risks.
Spēcīgs: "Rīkojieties kā parakstīšanas asistents. Apkopojiet anonimizēto pieteikumu; uzskaitiet riska faktorus ar atsauci uz dokumentu; ierakstiet trūkstošo informāciju atsevišķā galvenē. Pieņemiet lēmumu par akceptēšanu/noraidīšanu, noņemiet tikai pārbaudāmos jautājumus."
Kāpēc tas ir labi: loma, robežas, ievade, formāts un apstiprināšanas gaidas ir skaidras. Izvade ir pārbaudāms melnraksts.
Biežas kļūdas
- Uzskatot rezultātu par galīgo lēmumu. Mākslīgā intelekta ieteiktā bonusa vai pieņemšanas tieša piemērošana. Izvade vienmēr ir melnraksts.
- Personas datu ielīmēšana tādus, kādi tie ir. Vārda, ID numura, polises numura un veselības informācijas nosūtīšana uz mākoni bez anonimizācijas, var tikt pārkāpta KVKK.
- Neatgriežoties pie avota. Sakot "AI teica" un neskatoties uz politikas noteikumiem vai tiesību aktiem.
- Reģiona jaukšana. Sarkanās zonas lēmumu pieņemšana ar zaļās zonas ātrumu; vai nevajadzīgi bremzēt zaļo biznesu.
- Neatstāj pēdas. Nereģistrē, kura izvade tika apstiprināta un kā; būt neaizsargātam kontrolē.
Rezumējot
AI ir spēcīgs apdrošināšanas izklāsts un kopsavilkuma rīks, taču tas nav eksperts. Sadaliet uzdevumus zaļās/dzeltenās/sarkanās zonās; Sarkanajā zonā (pieņemt/noraidīt, cena, garantija, bojājumi, krāpšana) mākslīgajam intelektam nekad nav galīgā vārda. Veiciet katrai izvadei piecu slāņu verifikāciju, anonimizējiet personas datus un ierakstiet lēmumu ar pamatojumu. Galīgā atbildība vienmēr ir kompetentam cilvēku ekspertam.
Lietojumprogrammas uzdevums
Uzskaitiet 10 uzdevumus, ko esat paveicis savā vienībā pēdējās nedēļas laikā. Novietojiet katru zaļajā/dzeltenajā/sarkanajā zonā. Tiem, kas atrodas sarkanajā zonā, atbildiet vienā teikumā uz jautājumu "kādu priekšpārbaudes darbu šeit var paveikt mākslīgais intelekts, kurš pieņem lēmumu". Pēc tam izmēģiniet iepriekš norādīto 4. anonimizācijas uzvedni īstā (bet pārbaudāmā) tekstā.
kontrolsaraksts
- [ ] Uzdevumu ievietoju zaļajā/dzeltenajā/sarkanajā zonā.
- [ ] Es anonīmu kontekstu; Es notīrīju personas/finanšu datus.
- [ ] Uzvednē pievienoju lomu, robežu un formātu; Es norādīju "neizlemt".
- [ ] Izvadi apstrādāju kā melnrakstu un izmantoju piecu slāņu verifikāciju.
- [ ] Es apstiprināju garantijas/cenas/tiesību aktu prasības no avota.
- [ ] Piefiksēju lēmumu, tā pamatojumu un personu, kas to apstiprināja.