ആക്ച്വറിയൽ സയൻസിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, ആധികാരികത, സ്വകാര്യത

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആക്ച്വറിയൽ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ (ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, കോഡ് സൃഷ്ടിക്കൽ, റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, സാഹചര്യ വ്യാഖ്യാനം) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നുവെന്നും ടാസ്‌ക് റിസ്ക് ലെവലിനെ ആശ്രയിച്ച് പ്രീമിയം/പ്രൊവിഷൻ/മൂലധനം പോലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ യോഗ്യതയുള്ള ആക്ച്വറിക്ക് വിടുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
• ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടും പ്രൊസീജറൽ സോഴ്‌സുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുക, സ്വതന്ത്രമായി വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടൽ, ആക്ച്വറിയൽ റീസണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• KVKK/സ്വകാര്യതയുടെ പരിധിയിൽ നയം, കേടുപാടുകൾ, ആരോഗ്യ ഡാറ്റ എന്നിവ അജ്ഞാതമാക്കുകയും മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത സുരക്ഷിത വാഹനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ശീലം നേടുകയും ചെയ്യുക

ഒരു ഇൻഷുറൻസ് അല്ലെങ്കിൽ പെൻഷൻ കമ്പനിയിൽ, ഓരോ മാസവും നൂറുകണക്കിന് ഭാവി നമ്പറുകൾ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു: ഈ ഗ്രൂപ്പ് പോളിസികൾക്ക് എത്ര പ്രീമിയം നൽകണം? എത്രത്തോളം മുൻകാല നാശനഷ്ടങ്ങൾ ഇതുവരെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടില്ല; 30 വർഷത്തിനുള്ളിൽ നമ്മൾ നൽകുന്ന പെൻഷൻ്റെ മൂല്യം എന്താണ്? ഒരു മോശം വർഷം വന്നാൽ, കമ്പനി നിലനിൽക്കുമോ? ഈ ചോദ്യങ്ങൾക്കെല്ലാം ഉത്തരം നൽകുന്ന തൊഴിൽ ആക്ച്വറി ആണ്. പ്രോബബിലിറ്റി, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ഫിനാൻഷ്യൽ മാത്തമാറ്റിക്സ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻഷുറൻസ്, റിട്ടയർമെൻ്റ് അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവ അളക്കുകയും വില നൽകുകയും റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റാണ് ആക്ച്വറി; അത് നിർമ്മിക്കുന്ന ഓരോ കണക്കും ഒരു കമ്പനിയുടെ സാമ്പത്തിക ബാലൻസ്, ഇൻഷ്വർ ചെയ്തയാളുടെ അവകാശങ്ങൾ, ഒരു ഓഡിറ്ററുടെ വിശ്വാസ്യത എന്നിവയെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു. ഇവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പ്രസക്തി.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI, അല്ലെങ്കിൽ AI, ഹ്രസ്വമായ കംപ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കാനും, കോഡ് എഴുതാനും, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, മനുഷ്യരെപ്പോലെ ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാനും കഴിയും) ആക്ച്വറിയൽ ജോലിയുടെ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും സമയമെടുക്കുന്നതുമായ ഭാഗങ്ങൾ മിനിറ്റുകളായി കുറയ്ക്കുന്നു: ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് കോഡ് എഴുതുക, ഒരു അക്കൗണ്ട് പൈത്തണിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക, ഒരു ആക്ച്വറി റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുക, ഭാഷയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിതരണം വിശദീകരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഒരിക്കലും കാണാതെ തന്നെ "നിങ്ങളുടെ കേടുപാടുകളുടെ ആവൃത്തി 8 ശതമാനമാണ്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ആത്മവിശ്വാസമുള്ള നമ്പർ ഉണ്ടാക്കാനും ഇതേ AI-ക്ക് കഴിയും. ഈ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ ആദ്യ യൂണിറ്റ് ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആമുഖമല്ല; നിങ്ങളുടെ ആക്ച്വറിയൽ ബിസിനസ്സിൽ AI എവിടെ സ്ഥാപിക്കണമെന്നും എവിടെ വയ്ക്കരുതെന്നും വ്യക്തമാക്കുക എന്നതാണ് ഇതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം.

നമുക്ക് ആദ്യം മുതൽ അടിസ്ഥാന തത്വം നിരത്താം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു സഹായിയാണ്, ഒരു ആക്ച്വറിയല്ല. പ്രീമിയങ്ങൾ, വ്യവസ്ഥകൾ (കരുതലുകൾ), മൂലധനം, ബാധ്യതകൾ തുടങ്ങിയ സാമ്പത്തിക-നിർണ്ണായക തീരുമാനങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തവും അന്തിമ അംഗീകാരവും യോഗ്യതയുള്ളതും നിയുക്തവും അംഗീകൃതവുമായ ഒപ്പിട്ട ആക്ച്വറിയുടേതാണ്. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒപ്പിടാത്ത ആക്ച്വറി റിപ്പോർട്ട് പോലെ അപകടകരമാണ്.

ആക്ച്വറിയൽ ബിസിനസിൻ്റെ പാളികളും AI-യുടെ സ്ഥലവും

ആക്ച്വറിയൽ വർക്ക് മൂന്ന് ലെയറുകളായി വേർതിരിക്കുന്നത് AI ശരിയായി സ്ഥാപിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. സാങ്കേതിക/കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലെയറാണ് നമ്പർ ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്നത്: ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, മോഡൽ ബിൽഡിംഗ്, പ്രീമിയം, റിസർവ് അക്കൗണ്ടിംഗ്. സംഖ്യയെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നിടത്താണ് ന്യായവാദ പാളി: ഏത് അനുമാനമാണ് തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്, ഏത് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഘടകം സ്വമേധയാ ശരിയാക്കണം, ആ എസ്റ്റിമേറ്റിൽ ഞങ്ങൾക്ക് എത്രത്തോളം വിശ്വാസമുണ്ട്. ഉത്തരവാദിത്ത പാളിയാണ് ഒപ്പ് ഉണ്ടാക്കുന്നത്: റിപ്പോർട്ട് റെഗുലേറ്ററിലേക്ക് പോകുന്നു, തീരുമാനം മാനേജ്മെൻ്റിന് സമർപ്പിക്കുന്നു, ഫലങ്ങളുടെ നിയമപരമായ ഉടമയാണ് ആക്ച്വറി. ആദ്യ ലെയറിൽ AI വളരെ ശക്തമാണ്, രണ്ടാമത്തേതിൽ സഹായകമാണ്, മൂന്നാമത്തേതിൽ തീരെയില്ല.

നമുക്ക് ആദ്യം മുതൽ കുറച്ച് അടിസ്ഥാന നിബന്ധനകൾ നിർവചിക്കാം. അപകടസാധ്യതയ്ക്ക് പകരമായി ഇൻഷ്വർ ചെയ്തയാൾ നൽകുന്ന വിലയാണ് പ്രീമിയം. ഇൻഷ്വർ ചെയ്തയാൾ അനുഭവിച്ച നാശനഷ്ടമാണ് നാശനഷ്ടം (ക്ലെയിം). ഭാവിയിൽ അടയ്‌ക്കേണ്ട ക്ലെയിമുകൾക്കായി ഇന്ന് നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്ന പണമാണ് പ്രൊവിഷൻ/റിസർവ്. പോളിസി ഉടമകൾക്കുള്ള കമ്പനിയുടെ ഭാവി കടത്തിൻ്റെ ഇപ്പോഴത്തെ മൂല്യമാണ് ബാധ്യത. അപകടസാധ്യതയുടെ അളവ് അളക്കുന്ന യൂണിറ്റാണ് എക്സ്പോഷർ (ഉദാ. ഒരു വർഷത്തേക്ക് ഇൻഷ്വർ ചെയ്ത വാഹനം = 1 വാഹന വർഷം). ഇനിപ്പറയുന്ന യൂണിറ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ ഈ ആശയങ്ങൾ ഓരോന്നായി വിശദീകരിക്കും; ഇപ്പോൾ, ഇത് അറിയുക: ഈ എല്ലാ ആശയങ്ങൾക്കുമുള്ള ബ്ലൂപ്രിൻ്റ്, കോഡ്, വിശകലനം എന്നിവ AI നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു, എന്നാൽ നിങ്ങൾ അന്തിമ ലക്കവും ഒപ്പും ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ദൗത്യം അനുസരിച്ച് AI-യുടെ റോളും അപകടസാധ്യത നിലയും ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക സംഗ്രഹിക്കുന്നു:

അന്വേഷണം

AI യുടെ പങ്ക്

റിസ്ക് ലെവൽ

ആർ അംഗീകരിക്കുന്നു

ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് / കോഡിംഗ്

കോഡ് ജനറേറ്റർ

താഴ്ന്ന

ആക്ച്വറി / ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്

റിപ്പോർട്ടും സംഗ്രഹ ഡ്രാഫ്റ്റും

സ്കെച്ച് ജനറേറ്റർ

താഴ്ന്ന

ആക്ച്വറി

വിതരണം/രീതി വിവരണം

ട്യൂട്ടോറിയൽ, സംഗ്രഹം

താഴ്ന്ന

ആക്ച്വറി

നാശത്തിൻ്റെ ആവൃത്തി-തീവ്രത മോഡൽ

മോഡൽ ബിൽഡർ, ഡ്രാഫ്റ്റ്

ഇടത്തരം

മുതിർന്ന ആക്ച്വറി

IBNR / റിസർവ് അക്കൗണ്ട്

അക്കൗണ്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ്

ഉയർന്നത്

ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ആക്ച്വറി

വിലനിർണ്ണയം / താരിഫ്

മോഡൽ സ്കെച്ച്

ഉയർന്നത്

വിലനിർണ്ണയ ആക്ച്വറി + പാലിക്കൽ

മൂലധനം (SCR) / ബാധ്യത

സഹായ ഇൻപുട്ട്

വളരെ ഉയർന്നത്

നിയമിത ആക്ച്വറി + മാനേജ്മെൻ്റ്

ഈ പട്ടികയിലെ ഒരു വരി ഓർക്കുക: അപകടസാധ്യത വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, AI-യുടെ പങ്ക് ചുരുങ്ങുകയും ആക്ച്വറിയൽ അംഗീകാരം വളരുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് "സ്ഥിരീകരണം" ഈ ബിസിനസിൻ്റെ ഹൃദയം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഭാഷാ മോഡലുകൾ അവരുടെ ഉത്തരത്തിൽ ആത്മവിശ്വാസം തോന്നുന്നു, പക്ഷേ അവർക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കില്ല. സാങ്കേതിക ഭാഷയിൽ, ഇതിനെ ഹാലുസിനേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു: നിലവിലില്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ ഒരു ഒഴുക്കുള്ള വാക്യത്തിൽ, അത് ശരിയാണെന്ന മട്ടിൽ മോഡലിൻ്റെ കെട്ടിച്ചമച്ചതാണ്. ഒരു ആക്ച്വറിയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഇതൊരു മാരകമായ കെണിയാണ്. "ഈ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ നഷ്ടം/പ്രീമിയം അനുപാതം 72 ശതമാനമാണ്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു നമ്പർ മോഡൽ നിങ്ങൾക്കായി സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം; എന്നിരുന്നാലും, അവൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കണ്ടിട്ടില്ല, ഈ നമ്പർ പൂർണ്ണമായും നിർമ്മിച്ചതാണ്. അല്ലെങ്കിൽ അയാൾ മരണനിരക്ക് പട്ടികയുടെ പേര് "TRH-2020" എന്ന് പറഞ്ഞേക്കാം; എന്നിരുന്നാലും, അത്തരമൊരു പട്ടിക ഇല്ല. അവൻ രണ്ടും ഒരേ ഒഴുക്കോടെ പറയുന്നതിനാൽ, ശരിയും തെറ്റും വേർതിരിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ അറിവും സ്ഥിരീകരണ ശീലവുമാണ്.

സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:

1. രീതിയിലേക്കും ഉറവിടത്തിലേക്കും ലിങ്ക്: നമ്പറുകൾക്കായി നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയെയും ഔദ്യോഗിക ഉറവിടങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുക, AI-യുടെ മെമ്മറിയല്ല. സൂത്രവാക്യങ്ങൾ, വിതരണങ്ങൾ, നിയന്ത്രണ ലേഖനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ആരംഭ പോയിൻ്റായി AI സംഗ്രഹം എടുക്കുക; തുടർന്ന് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആക്ച്വറിയൽ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുക (പാഠപുസ്തകം, നിയമനിർമ്മാണ പാഠം, സ്ഥാപന നടപടിക്രമം). ഡാറ്റയെ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക, അത് ഓർമ്മിക്കരുത്.
2. സ്വതന്ത്രമായി വീണ്ടും കണക്കാക്കുക: AI ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന എല്ലാ സംഖ്യാ ഫലങ്ങളും ഗുണകവും അനുപാതവും സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുക. നിലവിലെ മൂല്യം, വളർച്ചാ ഘടകം, മൊത്തത്തിൽ സ്വയം അല്ലെങ്കിൽ പരിശോധിച്ച സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പുനർനിർമ്മിക്കുക.
3. ആക്ച്വറിയൽ വിധിയോടെയുള്ള പരിശോധന: ഔട്ട്‌പുട്ട് ഭൂമിയിലെ വസ്‌തുതകൾക്ക് വിരുദ്ധമാണോ (പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പെരുമാറ്റം, പണപ്പെരുപ്പം, നിയമനിർമ്മാണം, മുൻകാല അനുഭവം). "എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ ഘടകം 1.05 അല്ല 1.45 ആയി വന്നത്?" എപ്പോഴും ചോദ്യം ചോദിക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കുക: പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ AI നിർമ്മിച്ച ഒരു റിസർവ് ഫിഗർ അല്ലെങ്കിൽ പ്രീമിയം ഷെഡ്യൂൾ ഒപ്പിടുന്നത് ഒരു ഒപ്പിടാത്ത ആക്ച്വറി റിപ്പോർട്ട് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. ഔട്ട്‌പുട്ട് മിനുസമാർന്നതും ചിട്ടയായതും കൃത്യമല്ലാത്തതിനാൽ.

സ്വകാര്യത: നയവും കേടുപാടുകളും സംബന്ധിച്ച ഡാറ്റ സ്വകാര്യ ഡാറ്റയാണ്

നയത്തിലും ക്ലെയിം ഡാറ്റയിലും ഐഡൻ്റിറ്റി, കോൺടാക്റ്റ്, ആരോഗ്യം, സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇവയിൽ ചിലത് ടർക്കിയിലെ കെവികെകെ (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമം), യൂറോപ്പിലെ ജിഡിപിആർ എന്നിവയുടെ പരിധിയിലുള്ള വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യേക വിഭാഗങ്ങളാണ്; പ്രത്യേകിച്ചും, ആരോഗ്യ, ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസിലെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വിവരങ്ങൾ ഉയർന്ന പരിരക്ഷയ്ക്ക് വിധേയമാണ്. ഇൻഷ്വർ ചെയ്തയാളുടെ പേര്, ടിആർ ഐഡി നമ്പർ, പോളിസി നമ്പർ, രോഗനിർണയം എന്നിവ പൊതു AI വാഹനത്തിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് ഗുരുതരമായ ലംഘനമാണ്. വ്യാപാര രഹസ്യങ്ങളായ (പ്രീമിയം പട്ടികകൾ, നഷ്ട വിതരണങ്ങൾ, റീഇൻഷുറൻസ് വ്യവസ്ഥകൾ) പോർട്ട്ഫോളിയോ ഡാറ്റയ്ക്കും ഇതേ സംവേദനക്ഷമത ബാധകമാണ്.

നിയമം ലളിതമാണ്: ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക, അനാവശ്യമായി പങ്കിടരുത്. "അഹ്മെത് യിൽമാസ്, 54, പോളിസി 2024-88213, മയോകാർഡിയൽ ഇൻഫ്രാക്ഷൻ" എന്നതിന് പകരം "54 വയസ്സുള്ള പുരുഷൻ, ഹൃദ്രോഗത്തിൻ്റെ ചരിത്രം"; വ്യക്തിഗത റെക്കോർഡുകൾക്ക് പകരം ഗ്രൂപ്പുചെയ്‌ത/സംഗ്രഹിച്ച പട്ടികകൾ പങ്കിടുക. ഇതിനകം സമാഹരിച്ച ഡാറ്റ (പ്രായം, കവറേജ് തരം, വികസന വർഷം) ഉപയോഗിച്ചാണ് മിക്ക ആക്ച്വറിയൽ വിശകലനം നടത്തുന്നത്; ഇത് രഹസ്യസ്വഭാവം സംരക്ഷിക്കുകയും വിശകലനം ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സാധ്യമെങ്കിൽ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാറുള്ള കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കൂടാതെ മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കരുത്.

നുറുങ്ങ്: ആക്ച്വറിയൽ വർക്കിൽ, AI-ക്ക് പലപ്പോഴും ഒരു അസംസ്‌കൃത റെക്കോർഡിന് പകരം ഒരു സംഗ്രഹം/അഗ്രഗേറ്റ് ടേബിളാണ് നൽകിയിരിക്കുന്നത്. "പട്ടിക 3: പ്രായപരിധി × കവറേജ് × ശരാശരി കേടുപാടുകൾ" പോലെയുള്ള ഒരു പട്ടികയിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയില്ല, എന്നാൽ വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ എല്ലാം.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സുരക്ഷിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഉപയോഗം. ക്ലെയിം ഡാറ്റയുടെ 40,000 ലൈനുകൾ സ്വമേധയാ വൃത്തിയാക്കാൻ ഒരു അസിസ്റ്റൻ്റ് ആക്ച്വറി 2 ദിവസം ചെലവഴിക്കും. അദ്ദേഹം ഡാറ്റയുടെ ഘടന (നിരയുടെ പേരുകൾ, ഉദാഹരണം 5 അജ്ഞാത വരികൾ) AI-യോട് വിശദീകരിക്കുകയും ഒരു പൈത്തൺ ക്ലീനപ്പ് കോഡ് ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തു. AI 15 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ കോഡിൻ്റെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കി; ആക്ച്വറി കോഡ് ലൈൻ വരിയായി വായിച്ചു, രണ്ട് ലോജിക് പിശകുകൾ പരിഹരിച്ചു (നെഗറ്റീവ് നാശനഷ്ടങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നതിന് പകരം പ്രത്യേകം പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്), കൂടാതെ അത് സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. ദൈർഘ്യം: 2 ദിവസത്തിന് പകരം പകുതി ദിവസം. AI കോഡ് എഴുതി, ആക്ച്വറി അത് പരിശോധിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചു.

കേസ് 2 - സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത നമ്പർ ട്രാപ്പ്. ഒരു ജീവനക്കാരൻ YZ-നോട് ചോദിച്ചു, "നമ്മുടെ ഇൻഷുറൻസ് ബ്രാഞ്ചിൻ്റെ സംയോജിത അനുപാതം എന്താണ്?" ഒരു ഡാറ്റയിലേക്കും ആക്‌സസ് ഇല്ലെങ്കിലും AI ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ "ഏകദേശം 104 ശതമാനം" നൽകി. ജീവനക്കാരൻ തൻ്റെ മാനേജ്മെൻ്റ് അവതരണത്തിൽ ഇത് ഇട്ടു; യഥാർത്ഥ നിരക്ക് 97 ശതമാനമായിരുന്നു. ഈ വ്യത്യാസം ലാഭകരമായ ഒരു ശാഖയെ നഷ്ടമായും തെറ്റായ വില വർദ്ധന തീരുമാനമായും ചിത്രീകരിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചു. പിശക്: ഡാറ്റ നൽകാതെ AI-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു സൂചകത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്നു.

കേസ് 3 - രഹസ്യാത്മകതയുടെ ലംഘനം. ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസ് അപേക്ഷകരുടെ മുഴുവൻ പേരും ഐഡിയും ആരോഗ്യ പ്രഖ്യാപനവും അടങ്ങിയ ഒരു എക്സൽ ഒരു ആക്ച്വറി ഒരു പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുകയും "അപകടസാധ്യതയുള്ളവയെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക" എന്ന് പറയുകയും ചെയ്തു. ഡാറ്റ ഒരു ബാഹ്യ സെർവറിലേക്ക് പോയി; ഒരു കെവികെകെ അവലോകനവും പ്രശസ്തി അപകടവും ഉയർന്നു. പേരും ഐഡിയും നീക്കം ചെയ്ത് പ്രായം, ലിംഗഭേദം, കവറേജ് തുക, അജ്ഞാത അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ മാത്രം പങ്കിടുക എന്നതായിരുന്നു ശരിയായ മാർഗം.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ വർഷത്തെ ഞങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയുടെ നഷ്ടത്തിൻ്റെ ആവൃത്തിയും ഉചിതമായ പ്രീമിയവും ഞങ്ങളോട് പറയുക.

ഈ ക്ലെയിം പിഴവുള്ളതാണ്: AI-ക്ക് ഡാറ്റയൊന്നും നൽകിയിട്ടില്ല, അതിനാൽ അതിന് "ഫ്രീക്വൻസി", "പ്രീമിയം" എന്നീ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിത നമ്പറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയൂ. ഏത് ശാഖ, ഏത് കാലഘട്ടം, ഏത് എക്സ്പോഷർ വ്യക്തമാണ്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: ഒരു ആക്ച്വറിയെ സഹായിക്കുന്ന വിശകലന അസിസ്റ്റൻ്റ്. ടാസ്‌ക്: ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത മൊത്തത്തിലുള്ള പട്ടിക വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കൂ. ഡാറ്റ (ഇൻഷുറൻസ്, 2024, പ്രവിശ്യ/പേരില്ല):- എക്‌സ്‌പോഷർ: 12,400 വാഹന-വർഷങ്ങൾ- ക്ലെയിമുകളുടെ എണ്ണം: 1,612- മൊത്തം ക്ലെയിമുകൾ കണ്ടെത്തുക: 480,90 ആവൃത്തി: 01 അടച്ച ക്ലെയിമുകളുടെ ആവൃത്തി: 0 കേടുപാടുകൾ (നമ്പർ/എക്‌സ്‌പോഷർ) കൂടാതെ ശരാശരി നാശത്തിൻ്റെ തീവ്രത കണക്കാക്കുക, ഫോർമുല കാണിക്കുക.2) റിസ്ക് പ്രീമിയം കണക്കാക്കുക (ഫ്രീക്വൻസി × തീവ്രത).3) ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾ എഴുതുക, അങ്ങനെ എനിക്ക് ഓരോ നമ്പറും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.കാര്യങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കരുത്; ഞാൻ തന്ന നമ്പറുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. എന്തെങ്കിലും വിട്ടുപോയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ചോദിക്കുക.

ഈ അഭ്യർത്ഥന ശക്തമാണ്, കാരണം ഇത് അജ്ഞാതമായി ഡാറ്റ നൽകുന്നു, ഫോർമുലകൾ ആവശ്യമാണ്, ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്, ഫാബ്രിക്കേഷൻ നിരോധിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഡാറ്റ നൽകാതെ നമ്പറുകൾ ചോദിക്കുന്നു. AI-യുടെ മെമ്മറിയിൽ നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഇല്ല; അവൻ നൽകുന്ന ഓരോ നമ്പറും വ്യാജമാണ്. ആദ്യം അജ്ഞാത ഡാറ്റ നൽകുക, തുടർന്ന് ഒരു അക്കൗണ്ട് ആവശ്യപ്പെടുക.
• പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ ഔട്ട്പുട്ട് ഒപ്പിടുന്നു. ഒരു ദ്രവരൂപത്തിലുള്ളതും ക്രമമുള്ളതുമായ ചാർട്ട് അത് കൃത്യമാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല. ഓരോ സംഖ്യയും സ്വതന്ത്രമായി പുനർനിർമ്മിക്കുക.
• വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അതിൻ്റെ റോ രൂപത്തിൽ ഒട്ടിക്കുന്നു. പേര്, ഐഡി നമ്പർ, പോളിസി നമ്പർ, രോഗനിർണയം എന്നിവ ഒരിക്കലും പങ്കിടില്ല. അജ്ഞാതമാക്കുകയും അഗ്രഗേറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക.
• AI-യെ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും അതിനെ ചോദ്യം ചെയ്യാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. "ഞാൻ ഏത് രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?" ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം ഒരു നിർദ്ദേശമാണ്; അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് യഥാർത്ഥ വിധിയിലും നിയമനിർമ്മാണത്തിലുമാണ്.
• നിയമനിർമ്മാണത്തിൻ്റെ ഉറവിടമായി AI തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. മോഡലിന് നിയമനിർമ്മാണ ലേഖനങ്ങളും പട്ടികയുടെ പേരുകളും നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഔദ്യോഗിക വാചകത്തിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

ആക്ച്വറിയൽ ജോലിയുടെ സാങ്കേതികവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതുമായ ഭാഗങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ സഹായിയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്; കോഡ് എഴുതുന്നു, ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, വിശദീകരിക്കുന്നു. എന്നാൽ പ്രീമിയം, പ്രൊവിഷൻ, മൂലധനം, ബാധ്യതാ തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഉത്തരവാദിത്തം യോഗ്യതയുള്ള ആക്ച്വറിക്കാണ്. ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയാണ് സാധൂകരിക്കുന്നത്: രീതി/ഉറവിടവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക, സ്വതന്ത്രമായി വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, ആക്ച്വറിയൽ റീസണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. ഡാറ്റ എല്ലായ്‌പ്പോഴും അജ്ഞാതമാക്കുകയും അനാവശ്യമായി പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നില്ല. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒപ്പിടാത്ത റിപ്പോർട്ട് പോലെ അപകടകരമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ ജോലി ചെയ്യുന്ന ഒരു ബ്രാഞ്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (അല്ലെങ്കിൽ അനുമാനിക്കുക). ഈ ബ്രാഞ്ചിനായി പൂർണ്ണമായും അജ്ഞാതവും സമാഹരിച്ചതുമായ ഒരു മിനി ടേബിൾ തയ്യാറാക്കുക (എക്‌സ്‌പോഷർ, ക്ലെയിമുകളുടെ എണ്ണം, മൊത്തം കേടുപാടുകൾ). മുകളിലെ "പവർഫുൾ പ്രോംപ്റ്റ്" നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടേബിളിലേക്ക് അഡാപ്റ്റ് ചെയ്ത് ഒരു AI ടൂളിലേക്ക് നൽകുക. റിട്ടേൺ ഫ്രീക്വൻസി, തീവ്രത, റിസ്ക് പ്രീമിയം എന്നിവ സ്വമേധയാ വീണ്ടും കണക്കാക്കുക (ഒരു കാൽക്കുലേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച്) AI-യുടെ ഫലവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. നിങ്ങൾ ഒരു വ്യത്യാസം കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ AI-ക്ക് നൽകുന്ന ഡാറ്റ അജ്ഞാതവും സമാഹരിച്ചതുമാണോ? എന്തെങ്കിലും വ്യക്തിഗത/സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഓരോ സംഖ്യാ ഔട്ട്പുട്ടും സ്വതന്ത്രമായി വീണ്ടും കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ രീതി/അനുമാനം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ഒരു നിർദ്ദേശമായി എടുത്ത് അത് സ്വയം തീരുമാനിച്ചോ?
• [ ] ഔദ്യോഗിക ഉറവിടത്തിൽ നിന്നുള്ള നിയമനിർമ്മാണവും പട്ടിക റഫറൻസുകളും ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണം മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് എനിക്കറിയാമോ?
• [ ] ഈ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാണോ, അതോ അബദ്ധത്തിൽ ഞാൻ ഇത് അന്തിമമായി പരിഗണിച്ചോ?