ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਵਰਕਫਲੋ (ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ) ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ/ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨ/ਪੂੰਜੀ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਕਿਉਂ ਸਮਰੱਥ ਐਕਚੂਰੀ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ, ਸੁਤੰਤਰ ਪੁਨਰਗਣਨਾ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਤਰਕ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਨੀਤੀ, ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਜਾਂ ਪੈਨਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਸੈਂਕੜੇ ਭਵਿੱਖੀ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਦੇ ਇਸ ਸਮੂਹ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਅਦਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਪਿਛਲੇ ਕਿੰਨੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਅਜੇ ਤੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਅੱਜ 30 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪੈਨਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਕੀ ਮੁੱਲ ਦੇਵਾਂਗੇ? ਜੇ ਮਾੜਾ ਸਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਬਚੇਗੀ? ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪੇਸ਼ਾ ਐਕਚੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਕਚੁਅਰੀ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਗਣਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਕੀਮਤਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਅੰਕੜਾ ਜੋ ਇਹ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਸੰਤੁਲਨ, ਇੱਕ ਬੀਮਾਯੁਕਤ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡੀਟਰ ਦੇ ਟਰੱਸਟ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ.

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ AI ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਅਸਲ ਕੰਮ ਦੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ, ਇੱਕ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਅਸਲ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹੀ AI ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੰਖਿਆ ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਤੁਹਾਡੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 8 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ" ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ।

ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਐਕਚੁਰੀ ਨਹੀਂ। ਵਿੱਤੀ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ, ਪ੍ਰਬੰਧ (ਰਿਜ਼ਰਵ), ਪੂੰਜੀ ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥ, ਨਿਯੁਕਤ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਐਕਚੁਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।

ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ AI ਦਾ ਸਥਾਨ

ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ/ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੰਬਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਅਤੇ ਰਿਜ਼ਰਵ ਅਕਾਉਂਟਿੰਗ। ਤਰਕ ਦੀ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਕਿਹੜੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਸੁਧਾਰ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹਾਂ। ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਰਿਪੋਰਟ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਨੂੰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਕਚੂਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਦੂਜੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ।

ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਉਹ ਕੀਮਤ ਹੈ ਜੋ ਬੀਮੇ ਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਜੋਖਮ ਦੇ ਬਦਲੇ ਅਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ (ਦਾਅਵਾ) ਉਹ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬੀਮੇ ਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਝੱਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਅਦਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨ/ਰਿਜ਼ਰਵ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਯੋਗ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਅੱਜ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਪੈਸਾ ਹੈ। ਦੇਣਦਾਰੀ ਪਾਲਿਸੀਧਾਰਕਾਂ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁੱਲ ਹੈ। ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਉਹ ਇਕਾਈ ਹੈ ਜੋ ਜੋਖਮ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਬੀਮੇ ਵਾਲਾ ਵਾਹਨ = 1 ਵਾਹਨ-ਸਾਲ)। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮਝਾਵਾਂਗੇ; ਹੁਣ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਣੋ: AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਈ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ, ਕੋਡ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਮ ਮੁੱਦਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਕੌਣ ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ / ਕੋਡਿੰਗ

ਕੋਡ ਜਨਰੇਟਰ

ਘੱਟ

ਐਕਟਚੂਰੀ / ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ

ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਡਰਾਫਟ

ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ

ਘੱਟ

ਐਕਚੁਰੀ

ਵੰਡ/ਵਿਧੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ

ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਸੰਖੇਪ

ਘੱਟ

ਐਕਚੁਰੀ

ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ-ਤੀਬਰਤਾ ਮਾਡਲ

ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਰ, ਡਰਾਫਟ

ਮੱਧਮ

ਸੀਨੀਅਰ ਐਕਟਚੂਰੀ

IBNR / ਰਿਜ਼ਰਵ ਖਾਤਾ

ਖਾਤਾ ਡਰਾਫਟ

ਉੱਚ

ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਅਮਲੀ

ਕੀਮਤ / ਟੈਰਿਫ

ਮਾਡਲ ਸਕੈਚ

ਉੱਚ

ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਨ + ਪਾਲਣਾ

ਪੂੰਜੀ (SCR) / ਦੇਣਦਾਰੀ

ਸਹਾਇਕ ਇੰਪੁੱਟ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਐਕਟਚੂਰੀ + ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ

ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।

"ਪੁਸ਼ਟੀ" ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਨਾ ਹੋਣ। ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਣਿਤ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਕਟਚੂਰੀ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਰੂ ਜਾਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਸ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਘਾਟਾ/ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਅਨੁਪਾਤ 72 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ"; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨੰਬਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜਾਂ ਉਹ ਮੌਤ ਦਰ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਨਾਮ "TRH-2020" ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਸਾਰਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇਕੋ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਅਸਲ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਆਦਤ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ: ਨੰਬਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ AI ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ 'ਤੇ। AI ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਫਾਰਮੂਲੇ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਲਓ; ਫਿਰ ਮਿਆਰੀ ਅਸਲ ਸਰੋਤਾਂ (ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ, ਵਿਧਾਨਕ ਪਾਠ, ਸੰਸਥਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨਹੀਂ।
2. ਸੁਤੰਤਰ ਮੁੜ ਗਣਨਾ: ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜੇ, ਗੁਣਾਂਕ, ਅਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁੱਲ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਕ, ਕੁੱਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
3. ਵਾਸਤਵਿਕ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਅੱਖ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜ਼ਮੀਨੀ ਤੱਥਾਂ (ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਵਹਾਰ, ਮਹਿੰਗਾਈ, ਵਿਧਾਨ, ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਭਵ) ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। "ਇਹ ਫੈਕਟਰ 1.45 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਆਇਆ ਅਤੇ 1.05 ਨਹੀਂ?" ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ.

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਇੱਕ ਰਿਜ਼ਰਵ ਅੰਕੜੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਅਨੁਸੂਚੀ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨਾ ਬਿਨਾਂ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਐਕਚੁਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਹੈ, ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਨ

ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ, ਸੰਪਰਕ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਯੂਰੋਪ ਵਿੱਚ Türkiye ਅਤੇ GDPR ਵਿੱਚ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਹਨ; ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਬੀਮੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ AI ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਬੀਮੇ ਵਾਲੇ ਦਾ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਚਿਪਕਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਉਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼ ਹਨ (ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਟੇਬਲ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵੰਡ, ਪੁਨਰ-ਬੀਮਾ ਸਥਿਤੀਆਂ)।

ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰੋ। "ਅਹਮੇਤ ਯਿਲਮਾਜ਼, 54, ਪਾਲਿਸੀ 2024-88213, ਮਾਇਓਕਾਰਡੀਅਲ ਇਨਫਾਰਕਸ਼ਨ" ਦੀ ਬਜਾਏ "54-ਸਾਲਾ ਪੁਰਸ਼, ਦਿਲ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ"; ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮੂਹਬੱਧ/ਸੰਖੇਪ ਟੇਬਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ (ਉਮਰ ਸਮੂਹ, ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਾਲ) ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਸੰਕੇਤ: ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਕੱਚੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ/ਸਮੁੱਚੀ ਸਾਰਣੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। "ਸਾਰਣੀ 3: ਉਮਰ ਸਮੂਹ × ਕਵਰੇਜ × ਔਸਤ ਨੁਕਸਾਨ" ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਐਕਟਚੂਰੀ 40,000 ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 2 ਦਿਨ ਬਿਤਾਏਗਾ। ਉਸਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ (ਕਾਲਮ ਨਾਮ, ਉਦਾਹਰਨ 5 ਅਗਿਆਤ ਕਤਾਰਾਂ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਕਲੀਨਅਪ ਕੋਡ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਏਆਈ ਨੇ 15 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ; ਐਕਟਚੂਰੀ ਨੇ ਕੋਡ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਿਆ, ਦੋ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ (ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ), ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ। ਮਿਆਦ: 2 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅੱਧਾ ਦਿਨ। ਏਆਈ ਨੇ ਕੋਡ ਲਿਖਿਆ, ਐਕਚੁਅਰੀ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਚਲਾਇਆ।

ਕੇਸ 2 - ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰ ਟ੍ਰੈਪ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ, "ਸਾਡੀ ਬੀਮਾ ਸ਼ਾਖਾ ਦਾ ਸੰਯੁਕਤ ਅਨੁਪਾਤ ਕੀ ਹੈ?" ਏਆਈ ਨੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ "ਲਗਭਗ 104 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ" ਦਾ ਨੰਬਰ ਦਿੱਤਾ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ; ਅਸਲ ਦਰ 97 ਫੀਸਦੀ ਸੀ। ਅੰਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸ਼ਾਖਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਕੀਮਤ ਵਾਧੇ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ। ਤਰੁੱਟੀ: AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੂਚਕ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਐਕਚੁਅਰੀ ਨੇ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਬੀਮਾ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਘੋਸ਼ਣਾ ਇੱਕ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਾ "ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।" ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਚਲਾ ਗਿਆ; ਇੱਕ KVKK ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਵੱਕਾਰ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਰਕਮ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਸੀ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਸਾਲ ਸਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੀ ਘਾਟੇ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੱਸੋ।

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਸਿਰਫ "ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ" ਅਤੇ "ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ" ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਬਣਾਏ-ਅੱਪ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਹੜੀ ਸ਼ਾਖਾ, ਕਿਹੜੀ ਮਿਆਦ, ਕਿਹੜਾ ਐਕਸਪੋਜਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹਾਇਕ ਇੱਕ ਐਕਟਚੂਰੀ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਅਗਿਆਤ ਸਮੁੱਚੀ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ (ਬੀਮਾ, 2024, ਕੋਈ ਸੂਬਾ/ਨਾਮ ਨਹੀਂ):- ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ: 12,400 ਵਾਹਨ-ਸਾਲ- ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ: 1,612- ਕੁੱਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ: 0,08 ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਨੁਕਸਾਨ: 0,40,08 ਦਾ ਕੁੱਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। (ਨੰਬਰ/ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ) ਅਤੇ ਔਸਤ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਿਖਾਓ। 2) ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ (ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ × ਤੀਬਰਤਾ)। ਬੱਸ ਉਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਜੇ ਕੁਝ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੁੱਛੋ.

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗੁਮਨਾਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨਘੜਤ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਦਿੱਤੇ ਨੰਬਰ ਮੰਗੇ। AI ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਹ ਜੋ ਵੀ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਫਰਜ਼ੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਖਾਤੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ।
• ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨਾ। ਤਰਲ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਚਾਰਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
• ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ। ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਦੇ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
• AI ਨੂੰ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣਨ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਨਾ ਕਰਨਾ। "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਤਰੀਕਾ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਚੋਣ ਵਾਸਤਵਿਕ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਸਰੋਤ ਲਈ AI ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ। ਮਾਡਲ ਵਿਧਾਨ ਦੇ ਲੇਖ ਅਤੇ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਨਾਮ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਐਕਚੁਰੀਅਲ ਕੰਮ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ, ਪ੍ਰਾਵਧਾਨ, ਪੂੰਜੀ ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਮਰੱਥ ਐਕਟਚੂਰੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਵਿਧੀ/ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹੋ, ਸੁਤੰਤਰ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਵਾਸਤਵਿਕ ਤਰਕ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਗਿਆਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜਾ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ)। ਇਸ ਬ੍ਰਾਂਚ (ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਕੁੱਲ ਨੁਕਸਾਨ) ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਮਿੰਨੀ ਟੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ "ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਿਓ। ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਤੀਬਰਤਾ, ​​ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦੀ ਦਸਤੀ (ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨਾਲ) ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਉਂ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ/ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਵਿਧੀ/ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਖੁਦ ਕੀਤਾ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਟੂਲ ਮੈਂ ਵਰਤਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਮੈਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਮੰਨਿਆ ਹੈ?