Panimula sa Artipisyal na Katalinuhan sa Seguro: Mga Hangganan, Pagpapatunay, Pananagutan at Etika

Mga nadagdag:

• Kakayahang tukuyin kung saan ang artificial intelligence ay nakakatipid ng real time sa workflow ng insurance at kung saan ang kritikal na responsibilidad para sa seguridad at pagsunod ay dapat manatili sa karampatang underwriter, actuary at loss adjuster, batay sa antas ng panganib
• Kakayahang magpatupad ng isang multi-layered na disiplina sa pag-verify na sumusubok sa bawat output ng AI laban sa mga tuntunin ng patakaran, naaangkop na batas at independiyenteng kontrol ng eksperto
• Kakayahang kunin ang ugali ng pagpili ng mga ligtas na tool sa mga tuntunin ng pag-anonymize sa konteksto, privacy (KVKK) at etika upang maprotektahan ang personal at pinansyal na data ng customer.

Ang insurance ay isang propesyon ng pagtitiwala na nakikita ang panganib sa likod ng isang kontrata at sinasaklaw ito ng patas na presyo, tamang coverage at napapanahong pagbabayad. Ang pinagmulan ng tiwala na ito; Ang underwriter (ang eksperto na nagsusuri ng panganib at nagpapasya kung tatanggapin ang patakaran), ang actuary (ang eksperto na nagkalkula ng mga premium at mga probisyon na may mga istatistika at probabilidad) at ang damage adjuster (ang ekspertong sumusuri sa katotohanan at halaga ng pinsala) ay nakabatay sa bawat desisyon sa isang data, kondisyon ng patakaran at responsibilidad. Ang artificial intelligence (AI para sa maikli; software na natututo ng mga pattern mula sa data at bumubuo ng teksto, mga talahanayan, mga pag-uuri at rekomendasyon) ay pumasok sa propesyon na ito bilang isang napakalakas na katulong: pagbubuod ng aplikasyon, pagmamarka ng hindi pagkakapare-pareho sa file ng pag-angkin, pagsulat ng liham ng customer, pagpapasimple ng isang legislative text. Ngunit ang artificial intelligence ay hindi isang underwriter; Hindi nito inaako ang responsibilidad, ni nagdadala ng lisensya, ni hindi ito partido sa kontrata. Sa unit na ito, matututunan mo kung saan gagamitin ang artificial intelligence sa negosyo ng insurance, kung saan kailangan mong tumayo at kung paano i-verify ang bawat output. Ang layunin ay gawin kang isang propesyonal na kumokontrol sa artificial intelligence, hindi umaasa dito.

Ano ang magagawa at hindi maaaring gawin ng artificial intelligence sa insurance?

Ang tunay na kapangyarihan ng AI ay upang makagawa ng wika, mga pattern, mga buod at mga balangkas. Ang pagbubuod sa isang daan-daang page na ulat ng eksperto, paglilista ng mga salik ng panganib sa isang application, pagsulat ng collateral na teksto ng pagpapaliwanag, paggawa ng balangkas ng pagbibigay-katwiran para sa isang kahina-hinalang transaksyon, at paggawa ng isang premium na talahanayan na nababasa ay tapos na sa ilang segundo. Sa mga gawaing ito, ang AI ay makakatipid sa iyo ng mga oras at makakatulong sa iyong mahuli ang mga hindi napapansing detalye.

Ang hindi magagawa ng artificial intelligence ay ang paggawa ng desisyon na nangangailangan ng responsibilidad. Kung ang isang aplikasyon ay tatanggapin o tatanggihan, kung ano ang magiging premium, kung ang isang pinsala ay sakop ng saklaw, kung ang isang file ay ituturing na panloloko o hindi; Wala sa mga ito ang maaaring matukoy ng lohika ng "ganito ang karaniwang nangyayari." Nagha-hallucinate ang artificial intelligence dahil natututo ito mula sa text sa internet at sa mga dokumento: ibig sabihin, maaari itong gumawa ng tila totoo ngunit maling coverage, isang gawa-gawang piraso ng batas, o isang hindi tamang premium na rate. Sa insurance, ang ganitong uri ng error ay hindi lamang isang typo; Ang maling pagtanggi ay nangangahulugang isang hindi patas na presyo, pinsala na hindi dapat binayaran, o kahit isang customer na maling inakusahan ng panloloko.

Pansin: Ang output ng AI ay isang draft, hindi isang opinyon ng eksperto. Walang mga kritikal na desisyon sa kaligtasan at pagsunod, gaya ng pagtanggap/pagtanggi, presyo, saklaw, bayad sa pinsala at mga singil sa pandaraya, ang maaaring gawin nang walang kwalipikadong underwriter, actuary, claims adjuster at legal/compliance approval. Ang huling desisyon ay pag-aari ng tao; Hindi pinapalitan ng AI ang pahintulot na ito.

Tatlong rehiyon ayon sa antas ng panganib

Ang pinakapraktikal na paraan upang ligtas na gumamit ng artificial intelligence ay ang hatiin ang bawat gawain sa tatlong zone batay sa antas ng panganib. Ang pagkakaibang ito ay nagbibigay ng mabilis at tumpak na sagot sa tanong na "dapat bang gawin ito ng artificial intelligence?"

Rehiyon

Mga halimbawang gawain

Ang papel ng artificial intelligence

Antas ng pag-verify

Berde (mababa ang panganib)

Panloob na memo ng pagsasanay, buod ng pulong, teksto ng pangkalahatang impormasyon, draft ng blog, pag-proofread ng email

libreng produksyon

Mabilis na pagsusuri

Dilaw (katamtamang panganib)

Buod ng aplikasyon, buod ng file ng pinsala, teksto ng impormasyon ng customer, buod ng batas, draft ng pamamaraan

Draft + proposal

Kontrol ng eksperto + kumpirmasyon ng patakaran/pinagmulan

Pula (security/compliance-critical)

Desisyon sa pagtanggap/pagtanggi, pagpapasiya ng premium, desisyon sa saklaw, pagbabayad/pagtanggi sa claim, akusasyon ng pandaraya

Pre-screen/checklist lang

Kinakailangan ang pag-apruba ng karampatang eksperto at legal/pagsunod kung kinakailangan

Maging mabilis sa green zone. Gamitin ang AI sa yellow zone, ngunit kumpirmahin ang bawat coverage, presyo at regulatory claim. Sa red zone, hindi kailanman ang AI ang may huling say; Ito ay isang tulong lamang na nagpapabilis sa gawain ng eksperto.

Multi-layer na disiplina sa pag-verify

Ang pag-verify ay hindi isang bagay na dapat ipagpaliban sa pag-iisip na "Titingnan ko ito mamaya"; ay bahagi ng daloy ng trabaho. Ang matatag na pag-verify sa insurance ay binubuo ng limang layer:

1. Bumalik sa pinanggalingan. Kung ang artificial intelligence ay nagbigay ng garantiya, pagbubukod, presyo o rate, buksan at kumpirmahin ito sa mga espesyal at pangkalahatang kondisyon ng patakaran, tala ng taripa o naaangkop na batas.
2. Malayang account. Muling kalkulahin ang isang premium, deductible, halaga ng claim o i-rate ang iyong sarili o gamit ang isang na-verify na spreadsheet.
3. Subukan gamit ang konteksto ng file. Ihambing ang claim sa mga tuntunin ng aktwal na patakarang ito, ang customer na ito, at ang claim na ito; Sa pangkalahatan ito ay totoo, maaaring may mali sa file na ito.
4. Matang eksperto. Kung ang desisyon ay nasa loob ng larangan ng underwriting, actuarial, pinsala o batas at may anumang pagdududa, kumunsulta sa isang karampatang eksperto; Ang huling pag-apruba ay nasa tao.
5. Iwanan ang iyong marka. Itala kung aling output ang napatunayan, paano, at kanino; Hayaan itong suriin mamaya.

Hint: "Ang sabi ng AI" ay hindi isang katwiran. Ang katwiran para sa isang desisyon sa seguro ay palaging ang mga tuntunin ng patakaran, tala ng taripa, naaangkop na batas, independiyenteng pagkalkula o karampatang pag-apruba ng eksperto. Tinutulungan ka ng AI na ihanda ang mga katwiran na ito, hindi nito pinapalitan ang mga ito.

Pagkapribado, KVKK at etika

Ang insurance, sa likas na katangian nito, ay nagpoproseso ng napakasensitibong data: impormasyon ng pagkakakilanlan, address, kita, kasaysayan ng kalusugan, mga talaan ng pag-claim, impormasyon sa bangko. Ang ilan sa mga ito ay napapailalim sa pinakamataas na proteksyon bilang "personal na data ng espesyal na kalikasan" sa KVKK (Personal Data Protection Law); Ang data ng kalusugan ay isang tipikal na halimbawa nito. Bago ibigay ang data na ito sa isang cloud-based na AI tool, magtanong ng tatlong tanong: Kailangan ba talaga ang data na ito? Maaari ba itong i-anonymize? Ginagamit ba ng tool na ginagamit ko ang data sa pagsasanay at saan ito iniimbak?

Ang etikal na dimensyon ay hindi nagtatapos doon. Mayroong dalawang partikular na etikal na panganib sa insurance. Ang una ay diskriminasyon at pagkiling: ang artificial intelligence ay maaaring matuto ng mga hindi patas na pattern sa makasaysayang data at di-tuwirang magdiskrimina sa pamamagitan ng mga sensitibong variable gaya ng kasarian, pinagmulan o rehiyon ng paninirahan. Pangalawa, mapanlinlang na komunikasyon: ang pagsasabi sa customer na may garantiyang hindi umiiral o ang pagpapakita ng hindi tiyak na presyo bilang pangako ay parehong etikal at legal na paglabag. Gamitin ang AI bilang isang panloob na tool; Huwag kailanman balewalain ang propesyonal na paghuhusga at katapatan sa pagitan mo at ng customer.

tatlong mini case

Case 1 — May error ang validation. Nakatanggap ang isang underwriter ng buod ng panganib mula sa AI para sa isang patakaran sa sunog sa lugar ng trabaho. Isinulat ng AI ​​na ang gusali ay "reinforced concrete, with a sprinkler system" at nagmungkahi ng mababang panganib. Itinuring ng underwriter ang printout na isang draft at bumalik sa ulat ng pagtatasa: ang gusali ay talagang isang istraktura ng pagmamason at walang mga sprinkler; Ang AI ay gumawa ng hypothesis mula sa mga katulad na file. Kung walang pag-verify, maling mababang premium ang ibibigay at ang kumpanya ay nasa malubhang panganib.

Kaso 2 — Proteksyon ng pagiging kumpidensyal. Ita-type ng isang claims specialist ang pangalan, ID number at diagnosis ng insured habang tinatanong ang artificial intelligence tungkol sa isang kumplikadong kaso ng health insurance. Dahil sa kanyang ugali ng hindi nagpapakilala, pinalitan niya ang mga ito ng mga katumbas na katotohanan tulad ng "52 taong gulang, babae, komplementaryong patakaran sa kalusugan, nakaplanong operasyon." Ang kalidad ng output ay hindi kailanman bumaba, ngunit ang pribadong data ng nakaseguro ay hindi napunta sa anumang ulap.

Case 3 — Bilis sa green zone. Magsusulat ang parehong team ng template ng email na "nawawalang abiso ng dokumento" para sa channel ng ahensya. Ang misyon na ito ay mababa ang panganib (berdeng sona); Ang eksperto ay kumuha ng draft mula sa AI, inangkop ito sa corporate language, at pinutol ang kalahating oras na trabaho sa limang minuto. Dahil alam niya ang tamang zoning, binilisan niya dito, at sa red zone, babagal siya at magbe-verify.

Hakbang-hakbang: Ligtas na pagpapakilala ng AI sa isang gawain

1. Ilagay ang gawain sa rehiyon. Berde, dilaw o pula?
2. Anonymize ang konteksto. I-clear ang totoong pangalan, TR ID, numero ng patakaran at personal na impormasyon.
3. Magbigay ng malinaw na brief. Malinaw na isulat ang uri ng patakaran, mga katangian ng file, patutunguhan at gustong format.
4. Isaalang-alang ang output bilang isang draft. Huwag kailanman gamitin ito tulad ng huling produkto.
5. Ilapat ang mga layer ng pag-verify. Pinagmulan, account, konteksto ng file, eksperto, bakas.
6. Itala ang desisyon at ang pangangatwiran nito.

Apat na maaaring kopyahin na mga template

1) System prompt sa pagtukoy ng mga tungkulin at limitasyon:

Isa kang insurance underwriting assistant. Ang iyong gawain ay ibuod ang dokumento, ilista ang mga kadahilanan ng panganib at markahan ang mga pagkukulang. Mga Panuntunan:- MAGDESISYON tanggapin/tanggihan, premium o coverage; nag-aalok lamang ng mga mungkahi at indikasyon. - Huwag gumawa ng anumang mga garantiya, mga sugnay o mga rate na hindi ka sigurado. Isulat ang "wala sa dokumento". - Sabihin kung saang dokumento/pahina ang bawat paghahabol ay batay sa. - Kung makakita ka ng personal na data, huwag gamitin ito, magbigay ng babala na "dapat hindi nagpapakilala."

2) Prompt ng buod ng panganib sa aplikasyon:

Ibuod ang sumusunod na hindi nakikilalang reference na impormasyon:[paste text]Output format:1. Maikling paglalarawan ng isyu sa panganib2. Mga kilalang kadahilanan ng panganib (aytem ayon sa artikulo, na may sanggunian sa dokumento)3. Hindi kumpleto o hindi pare-parehong impormasyon4. Mga tanong na dapat suriin ng underwriter sa paggawa ng desisyon; magbigay lamang ng buod at indikasyon.

3) Prompt ng checklist ng pag-verify:

Suriin ang sumusunod na draft na printout bilang underwriter:[paste printout]Para sa bawat item, itanong: Anong dokumento/patakaran ng patakaran ang batayan ng claim na ito?Ilista ang mga pahayag na hindi mabe-verify, hypothetical, o maaaring gawa-gawa, sa ilalim ng isang hiwalay na heading na "MAHIHALA - KINAKAILANGAN NG KUMPIRMASYO".

4) Prompt ng helper ng anonymization:

Alisin ang lahat ng personal na data (pangalan, ID, telepono, address, numero ng patakaran, plaka ng lisensya) mula sa teksto sa ibaba at palitan ang mga ito ng mga katumbas na katotohanan (hal. "45 taong gulang, lalaki, patakaran sa seguro"). Panatilihin ang klinikal/teknikal na kahulugan, huwag mag-iwan ng anumang personal na nagpapakilalang impormasyon.

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahina: "Suriin ang application na ito, dapat ba natin itong tanggapin?"

Problema: Humihingi ito sa AI ng direktang desisyon sa red-zone; walang mga sanggunian sa dokumento, walang mga limitasyon at walang mga format. Mayroong mataas na panganib ng mga guni-guni at mga maling desisyon.

Strong: "Kumilos bilang isang underwriting assistant. Ibuod ang hindi nakikilalang aplikasyon; ilista ang mga salik ng panganib na may sanggunian sa dokumento; isulat ang nawawalang impormasyon sa isang hiwalay na header. Gumawa ng desisyon na tanggapin/tanggihan, alisin lamang ang mga tanong na susuriin."

Bakit ito maganda: Malinaw ang tungkulin, mga hangganan, input, format, at inaasahan sa pagpapatunay. Ang output ay isang checkable draft.

Mga karaniwang pagkakamali

• Isinasaalang-alang ang output bilang pangwakas na desisyon. Direktang paglalapat ng bonus o pagtanggap na iminungkahi ng artificial intelligence. Ang output ay palaging isang draft.
• Pag-paste ng personal na data kung ano. Ang pagpapadala ng pangalan, numero ng ID, numero ng patakaran at impormasyong pangkalusugan sa cloud nang hindi nagpapakilala ay isang panganib ng paglabag sa KVKK.
• Hindi bumabalik sa pinanggalingan. Ang pagsasabi ng "sabi ng AI" at hindi tumitingin sa mga tuntunin o batas ng patakaran.
• Pinaghahalo ang rehiyon. Paggawa ng mga desisyon sa red-zone na may bilis na green-zone; o hindi kinakailangang pagbagal sa berdeng negosyo.
• Huwag mag-iwan ng bakas. Hindi naitala kung aling output ang napatunayan at kung paano; upang maging mahina sa kontrol.

Sa buod

Ang AI ay isang makapangyarihang outline at summary tool sa insurance, ngunit hindi ito eksperto. Hatiin ang mga gawain sa berde/dilaw/pulang mga sona; Sa red zone (tanggapin/tanggihan, presyo, garantiya, pinsala, panloloko) AI ay hindi kailanman ang huling say. Ilagay ang bawat output sa pamamagitan ng limang-layer na pag-verify, i-anonymize ang personal na data at itala ang desisyon nang may katwiran. Ang sukdulang responsibilidad ay laging nasa karampatang dalubhasa ng tao.

Gawain ng aplikasyon

Maglista ng 10 gawain na nagawa mo sa iyong unit noong nakaraang linggo. Ilagay ang bawat isa sa berde/dilaw/pulang sona. Para sa mga nasa red zone, sagutin ang tanong na "anong gawaing pre-screening ang maaaring gawin dito ng artificial intelligence, kung sino ang gumagawa ng desisyon" sa isang pangungusap. Pagkatapos ay subukan ang anonymization prompt #4 sa itaas sa isang tunay (ngunit pagsubok) na teksto.

checklist

• [ ] Inilagay ko ang gawain sa berde/dilaw/pulang sona.
• [ ] Hindi ko pinakilala ang konteksto; Na-clear ko ang personal/financial data.
• [ ] Nagdagdag ako ng tungkulin, hangganan at format sa prompt; I instructed "don't decide".
• [ ] Itinuring ko ang output bilang isang draft at inilapat ang limang-layer na pag-verify.
• [ ] Kinumpirma ko ang garantiya/presyo/mga claim sa batas mula sa pinagmulan.
• [ ] Itinala ko ang desisyon, ang katwiran nito at ang taong nag-apruba nito.