ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਏਕੀਕਰਣ: ਵਰਕਫਲੋ, ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਡਿਟ

ਲਾਭ:

• ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਇੱਕ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਬੀਮਾ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ, ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਚੌਕੀਆਂ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੀਮਾ ਕਾਰਜਾਂ (ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ, ਕੀਮਤ, ਦਾਅਵੇ, ਧੋਖਾਧੜੀ, ਸੰਚਾਰ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ) ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ, ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਬੀਮਾ ਵਰਕਫਲੋ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਟੀਚਾ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ AI ਗਤੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਪਰ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਫੈਸਲੇ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਗੂ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ: "AI ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਸਮਰੱਥ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।"

ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਬੀਮਾ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚੱਕਰ ਹੈ: AI ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੱਕਰ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਆਮ ਵਹਾਅ:

1. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ/ਪੇਸ਼ਕਸ਼: AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ ਅਤੇ ਬੋਨਸ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਨੀਤੀ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ: AI ਨਿਰਧਾਰਨ/ਸਾਰਣੀ/ਸਮਰੀ ਡਰਾਫਟ → ਮਾਹਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਕਾਨੂੰਨੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਗਾਹਕ ਸੰਚਾਰ: AI ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ → ਮਾਹਰ ਕਵਰੇਜ/ਕੀਮਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4. ਦਾਅਵੇ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫਾਈਲ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਦਾਅਵੇ ਐਡਜਸਟਰ ਪਾਲਿਸੀ ਨਾਲ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਭੁਗਤਾਨ/ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਧੋਖਾਧੜੀ: AI ਸ਼ੱਕ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ → ਮਾਹਰ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਕਾਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ ਬਿਆਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ: ਚੈਟਬੋਟ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ/ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਮਨੁੱਖੀ ਵਾਧਾ → ਸਮਰੱਥ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਜਦੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਸਥਿਰਾਂਕ ਹਨ: ਅਗਿਆਤਤਾ (ਗੋਪਨੀਯਤਾ), ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (ਸਰੋਤ + ਖਾਤਾ + ਨੀਤੀ), ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡ (ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਿਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ)।

ਸਾਵਧਾਨ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਏਮਬੈੱਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੈਂਕੜੇ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤਯੋਗ ਹਨ।

ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ

ਇੱਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਅਨੁਪਾਲਨ ਨਾਜ਼ੁਕ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ) ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਤ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ: ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ, ਕੀਮਤ, ਕਵਰੇਜ, ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਈਡਿੰਗ ਟੈਕਸਟ। ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ "ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਿਸ ਨੇ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਕਿਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸੀ, ਕਿਸ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ" ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਆਡਿਟ (SEDDK, ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡਿਟ) ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਧਿਕਾਰਾਂ (ਇਤਰਾਜ਼, ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ) ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰੇਕ ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ "ਤਰਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ" ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: "ਫੈਸਲਾ ਇਹ ਆਦਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਡਿਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪੰਜ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਵੈ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਵਾਲ

ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਸਵੈ-ਜਾਂਚ ਕਰੋ:

1. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਕੀ ਮੈਂ ਸਰੋਤ, ਖਾਤੇ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ?
2. ਸਰੋਤ: ਕੀ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼/ਵਿਧਾਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਮਨਘੜਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
3. ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਕੀ ਨਿੱਜੀ/ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਕੀ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ?
4. ਨਿਰਪੱਖਤਾ: ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰੌਕਸੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਕੀ ਇਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
5. ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ: ਕੀ ਇਸ ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ?

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ "ਹਾਂ" ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ

1. ਜ਼ੋਨ ਦੇ ਕੰਮ। ਸਾਰੇ ਯੂਨਿਟ ਮਿਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇ/ਪੀਲੇ/ਲਾਲ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
2. ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ। ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ, ਕੀਮਤ, ਕਵਰੇਜ, ਭੁਗਤਾਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ।
3. ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਮਿਆਰ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਲੀਅਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ, ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4. ਚੌਕੀਆਂ ਰੱਖੋ। ਹਰ ਲਾਲ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ + ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ।
5. ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨੋਟ.
6. ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ. ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡਿਟ ਨਾਲ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਕੇਲਿੰਗ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣਾ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਪੁੰਜ-ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਪੱਤਰਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ, ਕੀਮਤ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਮਾਂਦਰੂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਹੀ ਸੀ। ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ (ਪਹਿਲੇ 20 ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ) ਨੇ ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ; ਇੱਕ ਵਾਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਅੱਖਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਾਰੀ ਪਾਰਟੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਫੈਲ ਜਾਵੇਗੀ.

ਕੇਸ 2 - ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਮੁੱਲ। ਇੱਕ SEDDK/ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡਿਟ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਅਸਵੀਕਾਰ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਯੂਨਿਟ ਨੇ ਨੋਟ ਦਿਖਾਇਆ "ਫੈਸਲਾ ਨੀਤੀ ਕਲਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸੀ। 4.2 ਅਪਵਾਦ; ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ; ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਯੂਨਿਟ ਮੈਨੇਜਰ"। ਫੈਸਲਾ ਬਚਾਅ ਯੋਗ ਨਿਕਲਿਆ। ਟਰੇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, "ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ" ਇੱਕ ਅਸਥਿਰ ਜਵਾਬ ਹੋਵੇਗਾ।

ਕੇਸ 3 - ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਚਲਾਏ ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI-ਉਤਪੰਨ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ: ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਠੀਕ ਸੀ, ਸਰੋਤ ਮੌਜੂਦ ਸੀ, ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਸੀ, ਪਰ "ਨਿਰਪੱਖਤਾ" ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਤਰਕ ਇੱਕ ਗੁਆਂਢੀ ਪ੍ਰੌਕਸੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ। ਜਾਇਜ਼ ਖਤਰੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ. ਪੰਜ-ਸਵਾਲ ਸਵੈ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰੇ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

1) ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ:

ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇੱਕ [ਪਾਲਿਸੀ ਕਿਸਮ] ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ: ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ (ਰੂਪਰੇਖਾ/ਸਾਰਾਂਸ਼), ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ, ਸਮਰੱਥ ਫੈਸਲਾ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਲ ਸਮੱਗਰੀ। ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ (ਸਵੀਕਾਰ/ਅਸਵੀਕਾਰ, ਕੀਮਤ, ਦਾਇਰੇ, ਭੁਗਤਾਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੈਕਸਟ)।

2) ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਪਲੇਸਮੈਂਟ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਸ ਰੱਖੋ: [ਪ੍ਰਵਾਹ] ਹਰ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਪਾਲਣਾ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ + ਤਸਦੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ "ਖਤਰਾ: ਕੋਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਨਹੀਂ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ।

3) ਪੰਜ-ਸਵਾਲ ਸਵੈ-ਜਾਂਚ:

ਪੰਜ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: [ਆਉਟਪੁੱਟ] 1. ਕੀ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? 2. ਕੀ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵਾ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ? 3. ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਅਗਿਆਨੀ ਠੀਕ ਹੈ? 4. ਕੀ ਕੋਈ ਨਿਰਪੱਖਤਾ/ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਜੋਖਮ ਹੈ? 5. ਕੀ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦਿਓ; ਜੇਕਰ ਕੋਈ "ਨਹੀਂ" ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

4) ਯੂਨਿਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਡਰਾਫਟ:

ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: ਟਾਸਕ ਜ਼ੋਨਿੰਗ (ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ), ਲਾਲ-ਜ਼ੋਨ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਿਯਮ, ਗੁਮਨਾਮ ਮਿਆਰ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਨੀਤੀ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ, ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਬੀਮਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।"

ਸਮੱਸਿਆ: ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ; ਕੋਈ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਕੋਈ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨਹੀਂ। ਗਲਤੀ ਸਕੇਲ।

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ; ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ AI ਭੂਮਿਕਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ, ਸਮਰੱਥ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ; ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।"

ਇਹ ਚੰਗਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਗਤੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ; ਹਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਾ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਵਹਾਅ ਕਦਮ

AI ਭੂਮਿਕਾ

ਤਸਦੀਕ

ਯੋਗ ਫੈਸਲਾ

ਅਰਜ਼ੀ/ਪੇਸ਼ਕਸ਼

ਸੰਖੇਪ, ਚਿੰਨ੍ਹ

ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਗਾਈਡ

ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ

ਨੀਤੀ/ਦਸਤਾਵੇਜ਼

ਸਕੈਚ, ਟੇਬਲ

ਸਰੋਤ + ਇਕਸਾਰਤਾ

ਮਾਹਰ + ਕਾਨੂੰਨ

ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ

ਸਰਲੀਕਰਨ

ਨੀਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ

ਨੁਕਸਾਨ

ਸੰਖੇਪ, ਅਸੰਗਤਤਾ

ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਨੀਤੀ ਲਾਈਨ

ਨੁਕਸਾਨ ਐਡਜਸਟਰ

ਧੋਖਾਧੜੀ

ਸ਼ੱਕ ਸੰਕੇਤ

ਸਬੂਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਮਾਹਰ + ਕਾਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ

ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ

ਵਰਗੀਕਰਨ

ਵਾਧਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ

ਯੋਗ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਚੌਕੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ/ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਲਾਲ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨਾ।
• ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। "AI ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ" ਨਾਲ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਣਾ।
• ਪੰਜ ਸਵਾਲ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਵੈ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ.
• ਪੁੰਜ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਬੈਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਇੱਕ ਬੱਗ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਬੈਚ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ।
• ਪਾਲਿਸੀ ਲਿਖਣਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਛੱਡ ਕੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

AI-ਸਮਰਥਿਤ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਬੀਮਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਆਧਾਰ ਚੱਕਰ ਹੈ "AI ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਸਮਰੱਥ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ"। ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ; ਹਰ ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਇੱਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ (ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਸਰੋਤ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ) ਦੇ ਨਾਲ ਸਵੈ-ਜਾਂਚ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਿਸ਼ਨ ਜ਼ੋਨਿੰਗ, ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਨਿਯਮ, ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਟੈਂਡਰਡ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਲ ਲੌਗਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬੀਮੇ ਦਾ ਦਾਅਵਾ)। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੰਬਰ 1 ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੰਬਰ 2 ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਪੁਆਇੰਟ ਰੱਖੋ। ਫਿਰ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੰਬਰ 4 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦੀ ਯੂਨਿਟ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੰਜ #3 ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤਿੰਨ AI ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਨ?

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI/ਤਸਦੀਕ/ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਰੈੱਡ-ਜ਼ੋਨ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਚੌਕੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਟੂਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਉਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੰਜ ਸਵੈ-ਜਾਂਚ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਗੂ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਜਿਉਂਦਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਇੱਕ ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਪਾਰਕ ਬੀਮਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

• ਏ) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਫਲੈਗ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਗਾਈਡ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ✔
• ਬੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ
• C) ਜੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਾਲਿਸੀ ਜਾਰੀ ਕਰੋ।
• ਡੀ) ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ

ਵਰਣਨ: ਜੋਖਮ ਸੰਖੇਪ ਇੱਕ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਸਮਰੱਥ ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਗਾਈਡ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।

2. ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ "ਭਰਮ" ਕਰਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ
• ਅ) ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ
• C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
• D) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਜਮਾਂਦਰੂ, ਆਈਟਮ ਜਾਂ ਦਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਪਰ ਝੂਠੀ ਹੈ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਭੁਲੇਖਾ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਪਰ ਝੂਠੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਕਵਰੇਜ, ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਕਾਨੂੰਨ ਲੇਖ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦਰ)। ਇਸ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਪਾਠ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

3. ਵਾਸਤਵਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ "ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

• A) ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਪਾਲਿਸੀ ਜਾਂ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ✔
• ਅ) ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਦਿਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ?
• C) ਪ੍ਰਤੀ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਔਸਤ ਰਕਮ
• ਡੀ) ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਕੁੱਲ ਸਾਲਾਨਾ ਲਾਭ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਇੱਕ ਦਿੱਤੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਪਾਲਿਸੀ ਜਾਂ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ 45 ਦਾਅਵੇ)। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ (ਪ੍ਰਤੀ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਔਸਤ ਲਾਗਤ) ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

4. ਇੱਕ ਡੈਮੇਜ ਐਡਜਸਟਰ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਕਿ ਕੀ ਕਾਰ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਕਲੇਮ ਫਾਈਲ ਪਾਲਿਸੀ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ "ਢੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਹਾ ਹੈ
• ਅ) ਨੀਤੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਆਮ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਪਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਕੋਪ ਲਾਈਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਹਰ ਵਜੋਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ✔
• C) ਪਾਲਿਸੀ ਦੇ ਪਾਠ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨਾ
• ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਪੱਤਰ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਪੀ ਕਰਨਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਕਵਰੇਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਆਮ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਛੋਟਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ/ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੈ; ਕਵਰੇਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਾਲਿਸੀ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਨ ਦਰ ਲਾਈਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

5. AI ਨੇ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ "ਉੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਜੋਖਮ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਅਗਲਾ ਸਹੀ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਗਾਹਕ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ
• ਅ) ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰੀ ਵਕੀਲ ਦੇ ਦਫਤਰ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ
• ਸੀ) ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ; ਯੋਗ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਸੂਚਨਾ/ਦੋਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ ✔
• ਡੀ) ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਮ ਵਾਂਗ ਫਾਈਲ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਝੰਡਾ ਸ਼ੱਕ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ। ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਸਬੂਤ (ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਮੁਹਾਰਤ, ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ, SBM ਪੁੱਛਗਿੱਛ) ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੋਸ਼/ਸੂਚਨਾ ਕੇਵਲ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਹੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਜੋਖਮ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

6. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੱਤੀ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਟੈਕਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਸਾਰੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ"। ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• A) ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭੇਜਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਾਹਕ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ
• ਅ) "ਸਾਰੇ" ਨੂੰ "ਬਿਲਕੁਲ ਹਰ" ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ
• C) ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰਨਾ
• D) ਨੀਤੀ ਦੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਆਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰਨ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਹੜ੍ਹ, ਡੁੱਬਣ ਜਾਂ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਕਮੀ ਵਰਗੀਆਂ ਅਲਹਿਦਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; "ਸਾਰੇ" ਵਰਗੇ ਸੰਪੂਰਨ ਬਿਆਨ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤ ਉਮੀਦਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਕਵਰੇਜ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਆਮ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੂਰਨ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

7. ਬੀਮੇ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ "ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰੇ" ਦਾ ਜੋਖਮ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

• ਏ) ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਕੇ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਸਿੱਧੇ ਵਿਤਕਰੇ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਚਿਤ ਕੀਮਤ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ✔
• ਅ) ਪੱਖਪਾਤ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ
• C) ਪੱਖਪਾਤ ਸਿਰਫ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ
• D) ਵਿਤਕਰੇ ਦਾ ਖਤਰਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਹਤ ਬੀਮੇ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿੰਗ, ਨਸਲ, ਅਤੇ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੁਆਰਾ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁੱਦਾ ਹੈ; ਕਾਨੂੰਨ ਅਨੁਚਿਤ ਵਿਤਕਰੇ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।

8. ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਕੇਸ ਬਾਰੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋਏ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਸਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਕਿਉਂਕਿ AI ਬਿਹਤਰ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ, ਸਿਰਫ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ✔
• C) ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਤੁਰਕੀ ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਸਿਹਤ/ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਦਰਭ ਅਗਿਆਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ/ਤੱਥੀ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਮਰ 45, ਕਾਰ ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀ, ਇਕਪਾਸੜ ਟੱਕਰ") ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

9. ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ, "ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਾਪਸ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।" ਸਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?

• A) ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਰੱਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
• ਅ) ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
• C) ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜੇ ਸਮਰੱਥ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨੂੰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ✔
• D) ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰਿਫੰਡ ਰਕਮ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਬੇਨਤੀਆਂ ਜਿਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੱਦ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਰਿਫੰਡ ਅਤੇ ਮੁਆਵਜ਼ਾ, ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਚੈਟਬੋਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੌਂਪਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

10. ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਗਾਹਕ ਦਾ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

• ਏ) ਇਹ ਆਮ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
• ਅ) ਇਸ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• C) ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਇਸਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
• D) ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚਤਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਖਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ ✔

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ KVKK ਵਿੱਚ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ" ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚਤਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸਖਤ ਸ਼ਰਤਾਂ (ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਪਵਾਦ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਬੇਕਾਬੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ।

11. ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਸਵੀਕਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਗਾਹਕ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਅਧਿਕਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਐਲਾਨ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ
• ਅ) ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ✔
• C) ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਚਾਹੋ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ
• ਡੀ) ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਤਰਕ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਧਿਕਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।

12. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਨਵੇਂ ਟੈਰਿਫ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਐਕਟਚੂਰੀ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• A) ਸੁਤੰਤਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਵਜੋਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ✔
• ਅ) ਟੈਰਿਫ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
• C) ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ ਅਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ
• ਡੀ) ਕੋਈ ਵੀ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਇਸਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਟੈਰਿਫ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਵਸਥਾ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ; ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ/ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਐਕਟਚੂਰੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

13. "ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਸਟ੍ਰੋਂਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਅੰਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਨੁਕਸਾਨ ਫਾਈਲ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਹੈ?

• A) "ਇਸ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।"
• B) "ਨੁਕਸਾਨ ਐਡਜਸਟਰ ਦੇ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੋ; ਮਿਤੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਫਾਈਲ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ, ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ।" ✔
• C) "ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
• D) "ਫਾਇਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੱਤਰ ਲਿਖੋ।"

ਵਰਣਨ: ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ, ਸੰਦਰਭ, ਇਨਪੁਟ (ਗੁਮਨਾਮ), ਲੋੜੀਂਦਾ ਫਾਰਮੈਟ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬੇਨਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਸ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ" ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ; ਭੂਮਿਕਾ, ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ, ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਰਗੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਆਡਿਟ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

14. ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਗਤੀ ਲਈ ਹਰ ਸੰਭਵ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ
• ਅ) ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ
• C) ਜੋਖਿਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜ਼ੋਨ ਦੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ✔
• ਡੀ) ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ

ਵਰਣਨ: ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜ਼ੋਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਜਾਂਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਡਿਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।