Kunstig intelligens i risikovurdering og underwriting-støtte

Gevinster:

• Evne til å evaluere beviskvaliteten og grensen for produksjonen mens du oppsummerer applikasjons-, erklærings- og ekspertisedataene med kunstig intelligens og merker risikofaktorene
• Evne til å kryssvalidere kunstig intelligens-utgang med policyvilkår og garantiveiledning i aksept, avvisning, tilleggspremie og unntaksbeslutninger
• Å kunne forstå at det endelige ansvaret for forsikringsbeslutningen ligger hos den kompetente forsikringsgiveren og at forbudet mot diskriminering må overholdes.

Underwriting er hjertet av forsikring: det er jobben med å vurdere risikoen ved en søknad og bestemme seg for å godta (eller avvise) forsikringen på hvilke vilkår, med hvilken dekning og til hvilken premie. Når Underwriteren (den kompetente eksperten som tar denne avgjørelsen) ser på en søknad, ser han faktisk etter et svar på et spørsmål: "Er det rettferdig og bærekraftig for selskapet å påta seg denne risikoen, til denne prisen, med denne garantien?" For å svare på dette spørsmålet er det nødvendig å lese søknadsskjemaet, den forsikredes erklæring, ekspertrapporten, tidligere skaderegistreringer og bransjedata sammen. Kunstig intelligens (programvare som lærer mønstre fra data og produserer tekst og sammendrag) lindrer denne byrden med å "lese og oppsummere mange dokumenter sammen". Men vær forsiktig: kunstig intelligens oppsummerer risikoen, den påtar seg ikke risikoen. Aksept, avvisning, tilleggsbonus og unntaksavgjørelser bærer alltid signaturen til den kompetente forsikringsgiveren. I denne enheten lærer du hvordan du trygt kan bruke kunstig intelligens ved forsikringsdesk, hvordan du måler bevisverdien av produksjonen og hvordan du opprettholder ikke-diskriminering.

Hvor kommer kunstig intelligens til nytte ved forsikring?

En underwriting-fil er ofte rotete: skjemaer i forskjellige formater, håndfylte erklæringer, lange takseringsrapporter, tabeller. Det er her kunstig intelligens er på sitt sterkeste. Det fremskynder trygt følgende oppgaver:

• Dokumentoppsummering: Redusere en ti-siders kompetanserapport på arbeidsplassen til en halvsides risikooppsummering punkt for punkt.
• Risikofaktormerking: Oppføring av bemerkelsesverdige punkter som "Bygningen er 45 år gammel, taket er av tre, det er et drivstoffdepot i nærheten."
• Påvisning av manglende/inkonsistente opplysninger: For å avdekke motsetningen mellom byggeår oppgitt i søknaden og årstall i sakkyndig rapport.
• Generere kontrollspørsmål: Opprette en liste over manglende informasjon som Underwriteren vil spørre kunden eller byrået om.

Det kunstig intelligens ikke gjør er å prise risikoen og ta akseptbeslutningen. Setningen "Denne risikoen er akseptabel" eller "premien bør økes med 20 %" er en garantibeslutning; Den bør være basert på garantiveiledningen (selskapets interne dokument som definerer akseptreglene), tariffnotatet og de generelle vilkårene for policyen. Kunstig intelligens kan utarbeide denne avgjørelsen, men det er den kompetente garantisten som tar avgjørelsen og signerer begrunnelsen.

Oppmerksomhet: Avgjørelsen om premie, dekning eller aksept foreslått av kunstig intelligens er en spådom, ikke en dom. Ingen anbefaling vil bli inkludert i policyen uten kryssverifisering med garantiveiledningen og policyvilkårene.

Evaluering av beviskvaliteten til resultatet

Når AI flagger en risikofaktor, er det et krav; ikke bevis. En god forsikringsgiver gjennomgår hvert krav med tre spørsmål:

1. Hvilket dokument er denne påstanden basert på? Hvis den kunstige intelligensen sa "brannrisikoen er høy", hvilken ekspertobservasjon hentet den dette fra? Hvis det ikke er noen kilde, kan det være gjort opp.
2. Tilhører kravet denne filen eller er det en generell antagelse? AI legger noen ganger til generell informasjon som "på disse typer arbeidsplasser, vanligvis ..."; Den generelle sannheten er kanskje ikke gyldig i denne filen.
3. Kan påstanden bekreftes? Bygningens alder kan bekreftes fra skjøtet, og skadehistorikken kan bekreftes fra SBM-forespørselen (Insurance Information and Monitoring Center). Ikke bruk et krav som ikke kan fremmes som grunnlag for en avgjørelse.

Tips: Ta alltid med følgende setning i ledeteksten: "angi dokumentet/siden som hvert krav er basert på." En påstand som unnlater å sitere kilder går til toppen av bekreftelseslisten din.

Trinn for trinn: Kunstig intelligens-støttet underwriting-flyt

1. Anonymiser kontekst. Fjern søkerens navn, ID-nummer, polisenummer og kontaktinformasjon; erstatte faktisk ekvivalent.
2. Last opp dokumenter og be om et sammendrag. Trekk ut risikoproblemet, fremtredende faktorer og mangler med dokumentreferanse.
3. Gjør dine risikofaktorer til en sjekkliste. Gjør hvert element merket av den kunstige intelligensen til et spørsmål som skal bekreftes.
4. Kryssverifiser med underwritingsguiden. Sjekk håndboken for akseptkriterier, kapasitetsgrenser og obligatoriske unntak.
5. Beregn premien uavhengig. Gjør dine egne beregninger med tariffnotat og teknisk premietabell; Aldri direkte ta nummeret gitt av kunstig intelligens.
6. Skriv ned avgjørelsen og dens begrunnelse. Registrer din aksept/avvisning/tilleggspremie/unntaksbeslutning, og oppgi regelen den er basert på.

tre minisaker

Tilfelle 1 - Å fange inkonsekvensen. Byggeverdien oppgitt i en boligpakkesøknad var 2 400 000 TL, og i takstrapporten var den 3 900 000 TL. I sin oppsummering la AI disse to tallene side om side og advarte om at "verdiutsagnet er inkonsekvent." Takket være denne advarselen innså Underwriteren risikoen for underforsikring (proporsjonal betaling i tilfelle skade dersom bygningen er forsikret under dens reelle verdi) og utarbeidet et tilbud basert på riktig verdi. AI tok ikke avgjørelsen; gjorde inkonsekvensen synlig.

Sak 2 — Nektelse av å gjøre opp. I en fraktforsikringsfil skrev AI en nøyaktig sats som sa "standard 0,15% fraktforsikringssats gjelder for varen." Underwriter åpnet tariffnotatet: det var ingen slik fast sats for denne vareklassen og ruten; Den kunstige intelligensen hadde utgjort prisen. Underwriter gjorde sin egen renteberegning; Resultatet ble 0,28 %. Uten den uavhengige kontoen ville premien være sterkt underutnyttet.

Sak 3 – Diskrimineringsfelle. I en flåteapplikasjon for nyttekjøretøy foreslo kunstig intelligens sjåfører "ekstra bonus fordi nabolaget de bor i er risikabelt." Underwriter benektet dette: bostedsregion kan være en proxy-variabel assosiert med beskyttede egenskaper som etnisitet, noe som skaper indirekte diskriminering. Bonusen var basert på legitime, forsvarlige kriterier som sjåførenes faktiske kravhistorikk og kjøreprofil.

Fire kopierbare spørsmål

1) Søknadsrisikosammendrag:

Du er en kommersiell forsikringsforsikringsassistent. Oppsummer følgende anonymiserte søknads- og vurderingstekst:[lim inn tekst]Output:1. Risikoproblem (kort)2. Fremtredende risikofaktorer (artikkel for artikkel, dokument/sidereferanse i hver)3. Ufullstendig eller inkonsekvent informasjon4. Spørsmål forsikringsgiveren vil stille klienten/byrået SOM GJØR en aksept/avvisning eller bonusbeslutning. Ikke gjør opp prisen du ikke er sikker på; Skriv "ikke i dokumentet".

2) Krysssjekk med Underwriting-veiledningen:

Nedenfor er en risikosammendrag og de relevante artiklene i vår underwriting-guide. Risikosammendrag: [lim inn]Retningslinjer: [lim inn]Oppgave: Match hver risikofaktor i sammendraget med den relevante retningslinjen. Merk under egen overskrift de punktene som krever obligatorisk unntak, tilleggsvilkår eller kapasitetsgrense i henhold til retningslinjen. Jeg bestemmer meg; du bare matcher.

3) Manglende dokument og inkonsekvensnettleser:

Skann for motsigelser eller utelatelser blant dokumentene i følgende søknadsmappe: [lim inn dokumenter]Se etter konsistens, spesielt på følgende områder: verdierklæring, byggeår/produksjonsår, tiltenkt bruk, adresse, skadehistorikk. Vis de motstridende tallene side om side og skriv ned hvilket dokument de kommer fra.

4) Utkast til beslutningsbegrunnelse (etter verifisering):

UTSLAG til en begrunnelse for garantibeslutning basert på følgende verifiserte informasjon: [verifiserte risikofaktorer, anvendt regel, beregnet premie] Tone: formell, tydelig, ikke-diskriminerende. Baser avgjørelsen på legitime risikokriterier; ikke bruk beskyttede attributter (kjønn, opprinnelse, nabolag osv.). Dette er et utkast; Den endelige avgjørelsen og signaturen tilhører underwriteren.

Svak forespørsel / Sterk forespørsel

Svak: "Beregn passende premie for denne søknaden og fortell oss om vi bør godta den."

Problem: En direkte beslutning om rød sone (bonus + aksept) er forespurt. Siden kunstig intelligens ikke kjenner tariffer, utgjør den prisene; ingen kilde, ingen grense og ingen verifisering.

Sterk: "Oppfør deg som en underwriting-assistent. Oppsummer den anonymiserte søknaden med dokumentreferanser, fremhev risikofaktorer og mangler. Ikke ta en bonus- eller akseptbeslutning; bare skriv opp spørsmålene du skal sjekke."

Hvorfor det er bra: Oppgaven holdes i den gule sonen, produksjonen kan revideres, beslutningen forblir hos garantisten.

sammenligningsdiagram

Quest

Gjør kunstig intelligens det?

Hvem bestemmer?

verifisering

Dokumentsammendrag

Ja (utkast)

Underwriter leser

Dokumentreferanse

Risikofaktormerking

Ja (anbefaling)

Underwriter bekrefter

Kildedokument

Deteksjon av manglende/inkonsekvens

Ja

Underwriter vurderer

interdokumentar

premium konto

nei

Aktuar/forsikringsgiver

Tariffnota, uavhengig konto

Aksept/avvisningsvedtak

nei

kompetent underwriter

Veiledning + polisevilkår

Vanlige feil

• Direkte ved å bruke bonusen gitt av kunstig intelligens. En modell som ikke kjenner taksten utgjør prisene; Beregn alltid premien uavhengig.
• Aksepterer risikofaktoren uten kilde. Ikke spørre hvilken sakkyndig observasjon "høy brannrisiko"-påstanden er basert på.
• Diskriminering med en surrogatvariabel. Bruk av ytterligere bonusforslag basert på nabolag, navn eller opprinnelse uten å stille spørsmål.
• Forveksler generell informasjon med faktafil. Tenker at uttrykket "På slike arbeidsplasser vanligvis..." hører til denne filen.
• Registrering av vedtaket uten begrunnelse. Å ikke kunne svare på spørsmålet "hvilken regel stolte du på?" under tilsynet.

Oppsummert

Ved forsikring oppsummerer kunstig intelligens dokumentet, flagger risikofaktoren, fanger opp utelatelser og inkonsekvenser og genererer et kontrollspørsmål; men det priser ikke risikoen og tar en akseptbeslutning. Filtrer hver utgang for kilde, filkontekst og verifiserbarhet; beregne premien uavhengig; Ta beslutningen om aksept/avvisning basert på garantiveiledningen og policyvilkårene. Opprettholde forbudet mot diskriminering: Avgjørelsen må være basert på legitime, forklarbare risikokriterier. Det endelige ansvaret ligger hos den kompetente underwriteren.

Søknadsoppgave

Få en ekte (men for testformål, anonymisert) referansefil. Lag en risikosammendrag med ledetekst nummer 1 ovenfor. Prøv deretter å finne kilden til hver risikofaktor flagget av AI i dokumentet: hvor mange har et reelt dokumentgrunnlag, hvor mange er antakelser? Legg merke til resultatene i en tabell og skriv ned hva du gjorde for "ikke-kildekrav".

sjekkliste

• [ ] Jeg anonymiserte søknadskonteksten.
• [ ] Jeg ba om risikosammendraget med dokumentreferanse; Jeg instruerte "ikke bestem deg".
• [ ] Jeg bekreftet kilden til hver risikofaktor i dokumentet.
• [ ] Jeg beregnet premien uavhengig med takstseddelen.
• [ ] Jeg tok avgjørelsen om aksept/avvisning basert på garantiveiledningen og policyvilkårene.
• [ ] Jeg har luket ut de diskriminerende/surrogatvariabelforslagene og basert dem på legitime kriterier.
• [ ] Jeg registrerte avgjørelsen og dens begrunnelse.