ஆதாயங்கள்:
- செயற்கை நுண்ணறிவின் துணையுடன் Solvency II, SCR/MCR (மூலதனத் தேவை) மற்றும் தொழில்நுட்ப வழங்கல் கருத்துகளின் மூன்று தூண்களை சுருக்கி விளக்குவதற்கான திறன்
- செயற்கை நுண்ணறிவுடன் மாதிரி சரிபார்ப்பு, பின்பரிசோதனை, உணர்திறன் பகுப்பாய்வு மற்றும் சுயாதீன மதிப்பாய்வு படிகளை உள்ளமைக்கும் திறன்
- செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது சரிபார்க்கப்பட வேண்டிய ஒரு மாதிரி என்பதையும், மூலதனக் கணக்கிற்கான இறுதிப் பொறுப்பு நியமிக்கப்பட்ட ஆக்சுவரி மற்றும் நிர்வாகத்திடம் உள்ளது என்பதையும் புரிந்து கொள்ளும் திறன்.
ஒரு காப்பீட்டு நிறுவனம் அது விற்கும் ஒவ்வொரு பாலிசியிலும் பல தசாப்தங்களாக நீடிக்கும் வாக்குறுதிகளை அளிக்கிறது. இந்த வாக்குறுதிகளை நிறைவேற்றுவதற்கு, அது போதுமான ஏற்பாடுகளை ஒதுக்குவது மட்டுமல்லாமல், மோசமான சூழ்நிலைகளுக்கு எதிராக போதுமான மூலதனத்தையும் பராமரிக்க வேண்டும். மூலதனம் என்பது ஒரு நிறுவனத்தின் இடையகமாகும், இது எதிர்பாராத இழப்புகளை உறிஞ்சி, அதன் நிதி நிலைத்தன்மையின் அளவீடு ஆகும். ஐரோப்பாவிலும் பெரும்பாலும் துர்க்கியேவிலும் இந்த பின்னடைவை ஒழுங்குபடுத்தும் கட்டமைப்பானது Solvency II ஆகும். இந்த யூனிட்டில், சால்வென்சி II, மூலதனத் தேவை (SCR/MCR) மற்றும் மாடல் சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றின் தர்க்கத்தை நாங்கள் உள்ளடக்குவோம், இது ஆக்சுரியலின் மிகவும் முதிர்ந்த துறைகளில் ஒன்றாகும்; இந்தத் துறையில் AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதைப் பார்ப்போம் - ஏன் AI என்பது சரிபார்க்கப்பட வேண்டிய ஒரு மாதிரி.
ஆரம்பத்திலிருந்தே உங்களுக்கு நினைவூட்டுவோம்: ஒரு நிறுவனம் வாழுமா இல்லையா என்பதை மூலதனப் போதுமான கணக்கீடு தீர்மானிக்கிறது; கட்டுப்பாட்டாளர், கடன் மதிப்பீட்டு முகவர் மற்றும் பாலிசிதாரர்களின் நம்பிக்கை இதைப் பொறுத்தது. இந்த பகுதியில், AI சுருக்கங்கள், குறியீடுகள் மற்றும் வரைவுகளை உருவாக்குகிறது; ஆனால் மூலதனப் புள்ளிவிவரத்திற்கான இறுதிப் பொறுப்பு நியமிக்கப்பட்ட ஆக்சுவரி மற்றும் நிர்வாகத்திடம் உள்ளது, மேலும் ஒவ்வொரு மாதிரியும் - AI உட்பட - சுயாதீன சரிபார்ப்புக்கு உட்படுத்தப்பட வேண்டும்.
சால்வென்சி II இன் மூன்று தூண்கள்
Solvency II மூன்று "தூண்களில்" கட்டப்பட்டுள்ளது. நெடுவரிசை 1 — அளவுத் தேவைகள்: தொழில்நுட்ப ஏற்பாடுகள் மற்றும் மூலதனத் தேவைகள் எவ்வாறு கணக்கிடப்படும் என்பதை வரையறுக்கிறது. இங்கு இரண்டு வாசல்கள் உள்ளன. SCR (சொல்வென்சி கேபிடல் தேவை): 200 ஆண்டுகளுக்கு ஒருமுறை நிகழும் மோசமான சூழ்நிலையில் கூட, ஒரு வருடத்திற்குள் 99.5 சதவிகித நம்பிக்கை அளவில் நிறுவனம் தனது கடமைகளைச் சந்திக்க வைத்திருக்க வேண்டிய மூலதனமாகும். MCR (குறைந்தபட்ச மூலதனத் தேவை) என்பது உரிமம் ஆபத்தில் இருக்கும் அதற்குக் கீழே உள்ள முழுமையான குறைந்த வரம்பாகும். தூண் 2 — ஆளுகை மற்றும் இடர் மேலாண்மை: உள் கட்டுப்பாடு, இடர் மேலாண்மை அமைப்பு மற்றும் சொந்த இடர் மதிப்பீடு (ORSA) ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. தூண் 3 - வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் அறிக்கையிடல்: பொதுமக்கள் மற்றும் கட்டுப்பாட்டாளருக்கான வெளிப்படுத்தல் கடமைகள்.
SCR ஐ இரண்டு வழிகளில் கணக்கிடலாம். நிலையான சூத்திரம்: ரெகுலேட்டரால் வரையறுக்கப்பட்ட ஆயத்த ஆபத்து தொகுதிகள் மற்றும் அளவுருக்கள். உள் மாதிரி: நிறுவனத்தின் சொந்த வளர்ந்த, ஒழுங்குமுறை-அங்கீகரிக்கப்பட்ட மாதிரி (பொதுவாக மான்டே கார்லோ அடிப்படையிலானது). உள் மாதிரிகள் மிகவும் துல்லியமானவை, ஆனால் மிகவும் சுமையான சரிபார்ப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு செயல்முறை தேவைப்படுகிறது. Türkiye இல் உள்ள ஒழுங்குமுறை ஆணையம் SEDDK (காப்பீடு மற்றும் தனியார் ஓய்வூதிய ஒழுங்குமுறை மற்றும் மேற்பார்வை நிறுவனம்) மற்றும் சட்டம் படிப்படியாக Solvency II கொள்கைகளுக்கு மாறுகிறது.
பின்வரும் அட்டவணை முக்கிய கருத்துகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:
கருத்து
பொருள்
முக்கியமான புள்ளி
தொழில்நுட்ப பதில்
பொறுப்புகளின் தற்போதைய மதிப்பு
சிறந்த யூகம் + ஆபத்து வரம்பு
SCR
99.5% நம்பிக்கையுடன் 1 ஆண்டு இழப்பு மூலதனம்
முக்கிய தகுதி அளவுகோல்
எம்.சி.ஆர்
முழுமையான குறைந்தபட்ச மூலதனம்
ஆறு = உரிம ஆபத்து
ORSA
நிறுவனத்தின் சொந்த இடர் மதிப்பீடு
தூண் 2, நிர்வாக பொறுப்பு
கடனளிப்பு விகிதம்
ஈக்விட்டி / SCR
100%க்கு மேல் = போதுமானது
தொழில்நுட்ப பதில்: சிறந்த மதிப்பீடு மற்றும் ஆபத்து வரம்பு
Solvency II இல், தொழில்நுட்ப ஏற்பாடு இரண்டு பகுதிகளைக் கொண்டுள்ளது. சிறந்த மதிப்பீடு: அனைத்து எதிர்கால பணப்புழக்கங்களின் எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்பு, நிகழ்தகவு-எடையிடப்பட்ட மற்றும் தள்ளுபடி - இது ஒரு பாரபட்சமற்ற மதிப்பீடு பழமைவாத அல்லது நம்பிக்கையற்றது. ரிஸ்க் மார்ஜின்: நிச்சயமற்ற தன்மையைப் பெற்றால் மற்றொரு நிறுவனம் கோரும் கூடுதல் தாங்கல்; உங்கள் சிறந்த யூகத்திற்கு சேர்க்கப்பட்டது. இந்த வேறுபாடு அலகு 3 இல் உள்ள கொடுப்பனவு கணக்கீட்டில் நேரடியாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது: சங்கிலி ஏணி அல்லது BF மூலம் நீங்கள் கண்டறிந்த சிறந்த மதிப்பீட்டிற்கு, நீங்கள் மேக்/பூட்ஸ்ட்ராப் மூலம் அளவிடும் நிச்சயமற்ற தன்மையிலிருந்து பெறப்பட்ட ஆபத்து வரம்பு சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. இந்த கூறுகளை விளக்கவும் கணக்கியல் குறியீட்டை உருவாக்கவும் AI உதவுகிறது.
உதவிக்குறிப்பு: "சொல்வென்சி ரேட் 160 சதவீதம்" போன்ற எண்ணை சொந்தமாக படிக்க வேண்டாம். இந்த விகிதம் என்ன அனுமானங்களுடன் (வட்டி, இறப்பு, பேரழிவு சூழ்நிலை) கணக்கிடப்படுகிறது மற்றும் எவ்வளவு அழுத்தத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது என்று கேளுங்கள்; நன்றாக இருக்கும் ஒரு விகிதம் மோசமான அனுமானங்களின் விளைவாக இருக்கலாம்.
மாதிரி சரிபார்ப்பு: AI உட்பட ஒவ்வொரு மாதிரியும் சரிபார்க்கப்பட்டது
ஆக்சுவேரியலின் மிகவும் முதிர்ந்த துறைகளில் ஒன்று மாதிரி சரிபார்ப்பு ஆகும். எந்த மாதிரியும் - GLM அல்ல, மான்டே கார்லோ அல்ல, AI கருவி அல்ல - சரிபார்ப்பு இல்லாமல் நம்ப முடியாது. சரிபார்ப்பு பல கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது. பின்பரிசோதனை: மாதிரியின் கடந்தகால கணிப்புகளை உண்மையான முடிவுகளுடன் ஒப்பிடுதல்; மாதிரி தொடர்ந்து குறைத்து மதிப்பிடுகிறது அல்லது மிகைப்படுத்தினால் (சார்பு), ஒரு சிக்கல் உள்ளது. உணர்திறன் பகுப்பாய்வு: உள்ளீட்டு அனுமானங்களை மாற்றுதல் மற்றும் வெளியீடு எவ்வளவு மாறுகிறது என்பதைப் பார்ப்பது; அதிக உணர்திறன் கொண்ட மாதிரி உடையக்கூடியது. தரப்படுத்தல்: முடிவை மாற்று முறை அல்லது தொழில்துறை தரவுகளுடன் ஒப்பிடுதல். சுயாதீன மதிப்பாய்வு: மாதிரியை உருவாக்கிய நபரைத் தவிர வேறு ஒரு தகுதி வாய்ந்த ஆக்சுவரி மூலம் தணிக்கை. சால்வன்சி II இந்த சுதந்திரத்திற்கு வெளிப்படையாக அழைப்பு விடுக்கிறது.
இங்கே ஒரு முக்கியமான புள்ளி உள்ளது: AI தானே ஒரு மாதிரி மற்றும் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். ஒரு மொழி மாதிரி உருவாக்கும் குறியீடு, கணக்கீடு அல்லது பரிந்துரை ஆகியவை GLM போன்றே பின்பரிசோதனை, உணர்வு மற்றும் சுயாதீன மதிப்பாய்வுக்கு உட்படுத்தப்பட வேண்டும். மேலும், AI ஒரு பதிலை எவ்வாறு உருவாக்குகிறது என்பது பெரும்பாலும் வெளிப்படையானது அல்ல (கருப்பு பெட்டி); சரிபார்ப்பின் அடிப்படையில் இதை மிகவும் உன்னிப்பாகக் கையாள வேண்டும். சரிபார்ப்பு செயல்முறையை கட்டமைக்க நீங்கள் AI ஐப் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் சரிபார்ப்பையே AI க்கு வழங்க முடியாது - அது ஒரு ஆர்வத்தின் முரண்பாடாக இருக்கும்.
எச்சரிக்கை: "எனது மாதிரியை சரிபார்த்து சரிபார்க்கவும்" என்று AI கூறுவது, ஒரு மாணவனை தனது சொந்த தேர்வை படிக்க வைப்பது போன்றது. சரிபார்ப்பு ஒரு சுயாதீனமான மற்றும் திறமையான நபரால் ஆவணப்படுத்தல் மூலம் செய்யப்படுகிறது. சரிபார்ப்பு பட்டியல்கள் மற்றும் சோதனைக் குறியீட்டை உருவாக்க மட்டுமே AI உதவும்.
தீர்வு மற்றும் சரிபார்ப்பில் AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது
1) கருத்துச் சுருக்கம் மற்றும் வணிக மொழியில் மொழிபெயர்ப்பு:
உங்கள் பங்கு: செயல் பயிற்சி உதவியாளர். SCR, MCR, தொழில்நுட்ப பதில் (சிறந்த மதிப்பீடு + ஆபத்து வரம்பு), கடனுதவி விகிதம், நிலையான சூத்திரம் மற்றும் உள் மாதிரி, ORSA ஆகிய 6 உருப்படிகளில் உதவி பொது மேலாளரிடம் Solvency II ஐ விளக்கவும். ஒவ்வொரு பொருளையும் ஒரு வாக்கியத்தில், எளிய மொழியில் எழுதுங்கள். எண்களை உருவாக்க வேண்டாம்; வெறும் கருத்துக்களை விளக்கவும்.
2) சரிபார்ப்பு சரிபார்ப்பு பட்டியல்:
நான் Solvency II இன் கீழ் ஒரு முன்பதிவு மாதிரியை சரிபார்க்கிறேன். மாதிரி சரிபார்ப்பு பட்டியலை எனக்குக் கொடுங்கள்: - பின்பரிசோதனை படிகள் - உணர்திறன் பகுப்பாய்விற்கான மாற்றத்திற்கான அனுமானங்கள் - தரப்படுத்தல் விருப்பங்கள் - சுயாதீன மதிப்பாய்வுக்கான கேள்விகள் இது ஒரு கட்டமைப்பாக இருக்கட்டும்; நான் முடிவு செய்து மதிப்பீடு செய்வேன்.
3) பேக்டெஸ்ட் குறியீடு:
Python இல் ஒரு பின்பரிசோதனை குறியீட்டை எழுதவும் (கருத்துகளுடன்): உள்ளீடு: ஒவ்வொரு காலகட்டத்திற்கும் முன்னறிவிக்கப்பட்ட பதில் மற்றும் பின்னர் உணரப்பட்ட மதிப்பு. 1) முன்னறிவிப்பு - ஒவ்வொரு காலகட்டத்திற்கும் உண்மையான சார்பு கணக்கிட. 2) சராசரி விலகல் மற்றும் அதன் திசையைப் புகாரளிக்கவும் (இது தொடர்ந்து குறைவாக/அதிகமாக உள்ளதா). 3) ஒரு எளிய புள்ளியியல் அடையாள சோதனையை பரிந்துரைக்கவும். முடிவை விளக்குவேன்; நான் தரவை வழங்குகிறேன்.
4) கடனீட்டு விகித சூழ்நிலை:
எனது பங்கு 320M, எனது SCR 200M. எனது கடனளிப்பு விகிதத்தைக் கணக்கிடுங்கள். பிறகு, அழுத்தத்தின் கீழ் SCR 250M ஆக அதிகரித்தால், புதிய விகிதத்தைக் கணக்கிடுங்கள். இரண்டு சந்தர்ப்பங்களிலும், விகிதம் போதுமானதா (100% வாசல்) என்பதைப் பற்றி கருத்து தெரிவிக்கவும். நான் கொடுத்த எண்களை மட்டும் பயன்படுத்துங்கள்.
பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்
பலவீனமான உடனடி:
எனது மூலதனத் தேவையைக் கணக்கிட்டு, எனது மாதிரி சரியானதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
இரண்டு பிழைகள்: தரவு இல்லை மற்றும் முறை இல்லை; மேலும், AI ஐ "உறுதிப்படுத்து" என்று கூறுவது சரிபார்ப்பை செல்லாததாக்குகிறது.
சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:
உங்கள் பங்கு: செயல்நிலை சரிபார்ப்பு உதவியாளர். பணி A: கடன் விகித கணக்கீடு - பங்கு 320M, SCR 200M; விகிதத்தைக் கண்டுபிடித்து, 100% வரம்பின் அடிப்படையில் அதை விளக்கவும். பணி B: இந்த முன்பதிவு மாதிரியை சுயாதீனமாக சரிபார்க்க ஒரு சரிபார்ப்புப் பட்டியல் மற்றும் பேக்டெஸ்ட் குறியீடு வரைவை வழங்கவும். குறிப்பு: நீங்கள் மாதிரியை சரிபார்க்க மாட்டீர்கள்; ஒரு சுயாதீன ஆக்சுவரி சரிபார்ப்பைச் செய்யும். நீங்கள் கேட்பதற்கான கட்டமைப்பு, குறியீடு மற்றும் கேள்விகளை உருவாக்குகிறீர்கள். எண்களை உருவாக்க வேண்டாம்.
மூன்று சிறிய வழக்குகள்
வழக்கு 1 - பலவீனமான அனுமானத்துடன் நல்ல விகிதம். ஒரு நிறுவனத்தின் கடன்தொகை விகிதம் 180 சதவீதமாகத் தோன்றி நிர்வாகம் தளர்த்தப்பட்டது. சுயாதீன மதிப்பாய்வு விகிதம் மிகவும் நம்பிக்கையான வட்டி விகிதம் மற்றும் குறைந்த பேரழிவு சூழ்நிலையில் கணக்கிடப்பட்டது என்று காட்டியது; யதார்த்தமான அனுமானங்களுடன், விகிதம் 115 சதவீதமாகக் குறைந்தது. பாடம்: முரண்பாடுகள் அவற்றின் அடிப்படையிலான அனுமானங்களைப் போலவே சிறப்பாக இருக்கும். அனுமான மாற்றத்தின் தாக்கத்தை AI விரைவாக மீண்டும் கணக்கிட்டது; ஒரு சுயாதீன செயற்பொறியாளர் மதிப்பீட்டை மேற்கொண்டார்.
வழக்கு 2 - முறையான விலகல். ஒரு மாதிரியின் பின்பரிசோதனையானது தொடர்ந்து மூன்று ஆண்டுகளுக்கு சராசரியாக 8 சதவிகிதம் வழங்குவதைக் குறைத்து மதிப்பிடுவதைக் கண்டறிந்தது. தனிப்பட்ட ஆண்டுகள் "ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடியவை" என்று தோன்றின, ஆனால் ஒரே திசையில் தொடர்ந்து விலகுவது சார்புக்கான அறிகுறியாகும். மாதிரி பரிணாம காரணி தேர்வு சரி செய்யப்பட்டது. AI ஆனது பேக்டெஸ்ட் குறியீடு மற்றும் விலகல் வரைபடத்தை உருவாக்கியது; ஆக்சுவரி வடிவத்தை விளக்கியது.
வழக்கு 3 - AI க்கு அவுட்சோர்சிங் சரிபார்ப்பின் பொறி. ஒரு உதவியாளர் AIயிடம் "இந்த உள் மாதிரியானது Solvency II உடன் இணங்குகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்"; AI ஒரு சரளமான "கிடைக்கிறது" உரையை உருவாக்கியது. ஆனால் AI உண்மையில் மாதிரியின் தரவு அல்லது அனுமானங்களை ஆய்வு செய்யவில்லை; இது ஒரு முகப்பு உறுதிப்படுத்தல், உண்மையான உறுதிப்படுத்தல் அல்ல. சுயேச்சையான செயற்பொறியாளர் நுழைந்தபோது, இரண்டு தீவிரமான அனுமானப் பிழைகள் கண்டறியப்பட்டன. பாடம்: சரிபார்ப்பு மனித பொறுப்பு; AI அதை எடுத்துக்கொள்ள முடியாது.
பொதுவான தவறுகள்
- ஊகங்கள் இல்லாமல் கடனளிப்பு விகிதத்தைப் படித்தல். ஒரு நல்ல விகிதம் மோசமான அனுமானங்களின் விளைவாக இருக்கலாம்; கீழே உள்ள அனுமானங்களைக் கேள்வி கேட்கவும்.
- தனிப்பட்ட ஆண்டுகளைப் பார்த்து முறையான சார்புகளைக் காணவில்லை. ஒரே திசையில் தொடர்ந்து சிறிய விலகல் தீவிர சார்புடைய அறிகுறியாகும்.
- AI ஆல் சரிபார்ப்பு செய்யப்பட்டு அங்கீகரிக்கப்பட்டது. இது ஆர்வம் மற்றும் தோற்ற ஒப்புதலின் முரண்பாடு; சரிபார்ப்பு சுயாதீன மனிதனால் செய்யப்படுகிறது.
- ரிஸ்க் மார்ஜின் மூலம் சிறந்த யூகத்தைக் குழப்புகிறது. இரண்டும் தனித்தனி கூறுகள்; ரிஸ்க் மார்ஜின் ஒரு நிச்சயமற்ற தாங்கல் மற்றும் முன்னறிவிப்பில் சேர்க்கப்படவில்லை.
- AI வெளியீட்டை உண்மையானது போல் பயன்படுத்துதல், சரிபார்க்கப்படாத மாதிரியாக அல்ல. AI என்பதும் ஒரு மாதிரி; பின்பரிசோதனை, உணர்திறன் மற்றும் சுயாதீனமான கட்டுப்பாட்டிற்கு உட்படுத்தப்பட வேண்டும்.
சுருக்கமாக
காப்பீட்டு நிறுவனங்களின் நிதி மீள்திறனை சல்வென்சி II ஒழுங்குபடுத்துகிறது; அதன் மூன்று தூண்கள் அளவு தேவைகள், நிர்வாகம் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை. SCR என்பது ஒரு வருடத்தின் இழப்பை 99.5 சதவிகித நம்பிக்கையுடன் ஈடுசெய்யும் மூலதனம், MCR என்பது முழுமையான குறைந்தபட்சம்; தொழில்நுட்ப ஏற்பாடு சிறந்த மதிப்பீடு மற்றும் ஆபத்து வரம்பு ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. மாதிரி சரிபார்ப்பு - பேக்டெஸ்டிங், சென்டிமென்ட், தரப்படுத்தல், சுயாதீன மதிப்பாய்வு - இது AI உட்பட ஒவ்வொரு மாடலையும் நம்புவதற்கு முன் செல்ல வேண்டிய ஒழுக்கமாகும். AI கருத்து சுருக்கங்கள், குறியீடு மற்றும் சரிபார்ப்பு பட்டியல்களை உருவாக்குகிறது; ஆனால் மூலதனப் புள்ளிவிவரத்திற்கான பொறுப்பு நியமிக்கப்பட்ட ஆக்சுவரி மற்றும் நிர்வாகத்திடம் உள்ளது, சரிபார்ப்பு சுயாதீன மனிதனுக்கு சொந்தமானது, மேலும் AI "அங்கீகரி" என்று சொல்வது உண்மையான சரிபார்ப்புக்கு மாற்றாக இல்லை.
விண்ணப்ப பணி
அநாமதேய புள்ளிவிவரங்களுடன் (ஈக்விட்டி மற்றும் எஸ்சிஆர்) ஒரு சல்வன்சி ரேஷியோ காட்சியை அமைக்கவும். (அ) விகிதத்தைக் கணக்கிட்டு, அழுத்தத்தின் கீழ் அதை மீண்டும் கணக்கிடும்படி, (ஆ) முன்பதிவு மாதிரிக்கான சரிபார்ப்பு சரிபார்ப்புப் பட்டியல் மற்றும் பேக்டெஸ்ட் குறியீடு வரைவை உருவாக்க AIயிடம் கேளுங்கள். விகிதத்தை கைமுறையாக சரிபார்க்கவும். "எனது மாதிரியை சரிபார்க்க" மற்றும் அதன் பதிலை விமர்சன ரீதியாக மதிப்பீடு செய்யும்படி AI ஐ உணர்வுபூர்வமாகக் கேட்கவும்: அது உண்மையில் எதைக் கட்டுப்படுத்தியது, எதைக் கட்டுப்படுத்தவில்லை?
சரிபார்ப்பு பட்டியல்
- [ ] அடிப்படை அனுமானங்களை கேள்விக்குள்ளாக்கும் கடன் விகிதத்தை நான் படித்தேனா?
- [ ] நான் முறையான சார்பு மற்றும் தனிப்பட்ட ஆண்டுகளை பின் சோதனையில் தேடியுள்ளேனா?
- [ ] நான் ஒரு சுதந்திரமான மற்றும் திறமையான மனிதரிடம் சரிபார்ப்பை விட்டுவிட்டேனா அல்லது அதை AI க்கு வழங்கவில்லையா?
- [ ] நான் சிறந்த மதிப்பீடு மற்றும் இடர் வரம்பை சரியாக ஒதுக்கியுள்ளேனா?
- AI வெளியீட்டை சரிபார்க்க வேண்டிய மாதிரியாக நான் கருதியுள்ளேனா?
- [ ] மூலதனத்தின் இறுதிப் பொறுப்பு நியமிக்கப்பட்ட ஆக்சுவரியையே சார்ந்தது என்பதை நான் நிலைநிறுத்தியிருக்கிறேனா?