End-to-End Integration: Workflow, Verification at Audit

Mga nadagdag:

• Kakayahang magdisenyo ng isang end-to-end na daloy ng trabaho sa insurance na sinusuportahan ng artificial intelligence, mula sa aplikasyon hanggang sa pagbabayad sa pag-claim
• Kakayahang maglagay ng verification, trail recording at mga checkpoint ng pag-apruba ng tao sa bawat hakbang
• Kakayahang lumikha ng patakaran sa paggamit ng artificial intelligence at checklist sa isang insurance unit

Ipinakita ng mga nakaraang unit kung paano ligtas na gamitin ang AI sa mga indibidwal na gawain sa insurance (underwriting, pagpepresyo, paghahabol, panloloko, komunikasyon, dokumentasyon, serbisyo sa customer, pagiging patas, privacy). Pinagsasama-sama ng panghuling unit na ito ang lahat: paano ka magdidisenyo ng end-to-end na daloy ng trabaho ng insurance mula sa sandaling dumating ang isang aplikasyon para mag-claim ng bayad, na may pag-verify, pag-record ng trail, at pag-apruba ng tao sa bawat hakbang? Ang layunin ay upang pamahalaan ang katotohanan na ang AI ay nagdaragdag ng bilis ngunit maaari ring palakihin ang error: ang isang mahusay na idinisenyong daloy ay gumagamit ng AI bilang isang katulong sa bawat hakbang ngunit ipinagkatiwala ang mga kritikal na desisyon sa tao at ginagawang naa-audit ang lahat. Sa unit na ito, matututunan mo kung paano magdisenyo ng end-to-end flow, maglagay ng mga checkpoint, at gumawa ng naaangkop na patakaran sa paggamit ng AI at checklist sa isang insurance unit.

End-to-end flow: “Ang AI ay gumagawa → human verify → competent decides.”

Sa gitna ng isang malusog na daloy ng trabaho sa seguro ay isang paulit-ulit na ikot: Ang AI ay gumagawa ng isang draft, isang eksperto ang nagve-verify nito, ang eksperto ay gumagawa ng desisyon. Ang cycle na ito ay paulit-ulit sa bawat yugto. Isang karaniwang daloy:

1. Aplikasyon/alok: Binubuod ng AI ang aplikasyon, nagba-flag ng mga salik sa panganib → nagbe-verify ang underwriter → gumagawa ng pagtanggap/pagtanggi at desisyon sa bonus.
2. Pagpapalabas ng patakaran: Mga draft ng detalye/talahanayan/buod ng AI → kinukumpirma ng eksperto ang pagkakapare-pareho at legal na mga salita → mga legal na pagkumpirma.
3. Komunikasyon sa customer: Pinapasimple ng AI ang text → kinukumpirma ng eksperto ang coverage/mga claim sa presyo → naaprubahan ang text.
4. Mga Claim: Binubuod ng Artificial Intelligence ang file, ibinabandera ang hindi pagkakapare-pareho → ang nagsasaayos ng mga claim ay nagbe-verify ng saklaw gamit ang patakaran → gumagawa ng desisyon sa pagbabayad/pagtanggi.
5. Panloloko: Ang AI ay nagpapahiwatig ng hinala → kinukumpirma ng ekspertong ebidensya → kinukumpirma ang legal/pagsunod na pahayag.
6. Serbisyo sa customer: Ang Chatbot ay nag-uuri/nagbibigay-alam → dumami ang tao → ang karampatang kinatawan ay nagresolba kapag nalampasan ang threshold.

May tatlong constant sa bawat hakbang: anonymization (privacy), authentication (source + account + policy), trail record (sino, ano, batay sa kung ano).

Pag-iingat: Ang pag-automate ay nagpapataas ng bilis ngunit pinapataas din ang error. Kung i-embed mo ang hindi na-verify na output ng AI sa stream, maaaring kumalat ang isang error sa daan-daang file. Samakatuwid, ang mga checkpoint ay hindi mapag-usapan.

Mga checkpoint at track recording

Ang checkpoint ay isang lugar sa daloy na nangangailangan ng pag-apruba at pag-verify ng tao bago magpatuloy. Nauuna ang mga checkpoint na inilagay nang maayos sa bawat desisyong kritikal sa seguridad/pagsunod (red zone): pagtanggap/pagtanggi, presyo, coverage, bayad sa pinsala, pag-uulat ng pandaraya, text na may legal na bisa. Ang trace record ay nag-iimbak ng impormasyon "kung anong output ang ginawa, sino ang nag-verify nito, kung ano ang batayan nito, kung sino ang nag-apruba nito" sa bawat hakbang. Ang rekord na ito ay mandatoryo para sa parehong pag-audit (SEDDK, panloob na pag-audit) at mga karapatan ng customer (pagtutol, pag-aaral ng katwiran).

Tip: Magdagdag ng isang linyang "reasoning and approval" na tala sa tabi ng bawat red-zone na desisyon: "Desisyon Ang ugali na ito ay nakakatipid sa iyo sa pag-audit.

Limang mahahalagang tanong sa pagpipigil sa sarili

Bago ka mag-stream ng anumang output ng AI, suriin ito sa sarili gamit ang limang tanong:

1. Pagpapatunay: Nakumpirma ko ba ang output na ito kasama ang pinagmulan, account at patakaran?
2. Pinagmulan: Ang bawat paghahabol ba ay batay sa isang dokumento/batas, o maaari ba itong gawa-gawa?
3. Privacy: Ang personal/pribadong data ba ay hindi nagpapakilala, naaprubahan ba ang tool?
4. Pagkamakatarungan: Ang desisyon ba ay nakabatay sa protektadong tampok o sa proxy nito, maaari ba itong ipaliwanag?
5. Pag-apruba: Nakuha na ba ang karampatang eksperto at kinakailangang pag-apruba para sa desisyong ito sa red-zone?

Kung hindi mo masasagot ang "oo" sa lahat ng limang tanong, hindi dadaloy ang output.

Hakbang-hakbang: Pagtatatag ng patakaran ng AI sa isang unit

1. Mga gawain sa sona. Ilagay ang lahat ng unit mission sa berde/dilaw/pulang sona.
2. Isulat ang mga panuntunan sa red zone. Ang ipinag-uutos na pag-apruba at pagpapatunay ng tao para sa pagtanggap/pagtanggi, presyo, saklaw, pagbabayad, pandaraya, legal na teksto.
3. Itakda ang pamantayan ng anonymization. Aling data ang na-clear at paano, aling tool ang naaprubahan.
4. Maglagay ng mga checkpoint. Pag-verify + pag-apruba bago ang bawat pulang desisyon.
5. Nangangailangan ng pag-record ng bakas. Paalala ng katwiran at pag-apruba sa bawat hakbang.
6. Pagsasanay at pangangasiwa. Sanayin ang team at panatilihing buhay ang patakaran gamit ang regular na self-audit at internal audit.

tatlong mini case

Kaso 1 — Pag-iwas sa error sa pag-scale. Nagsimula na ang isang unit ng mass-producing renewal letter na may artificial intelligence. Sa unang batch, mali ang pag-uugnay ng price sentence sa collateral. Nahuli ng checkpoint (pag-apruba ng eksperto sa unang 20 titik) ang error na ito; Sa sandaling naitama ang template, libu-libong mga titik ang ligtas na ginawa. Kung wala ang checkpoint, kakalat ang error sa buong party.

Case 2 — Halaga ng trace record sa audit. Sa isang pagsusuri sa SEDDK/internal na pag-audit, tinanong ang dahilan para sa isang desisyon sa pagtanggi na suportado ng AI. Ipinakita ng unit ang tala na "ang desisyon ay batay sa policy art. 4.2 exception; kinumpirma ng damage expert; approval unit manager" mula sa trace record. Ang desisyon ay naging mapagtatanggol. Kung walang bakas, "sinabi ng AI" ay magiging isang hindi mapaniniwalaang sagot.

Kaso 3 — Paglalapat ng limang tanong. Sinubukan ng isang underwriter ang isang katwiran sa pagtanggap na binuo ng AI na may limang tanong nang hindi ito pinapagana: OK ang pag-verify, umiral ang source, anonymous ang data, ngunit napansin sa tanong na "pagkamakatarungan" na ang katwiran ay batay sa isang proxy ng kapitbahayan. Pinalitan ang katwiran ng pamantayan ng lehitimong panganib. Ang limang tanong na pagtatasa sa sarili ay nakakuha ng panganib ng diskriminasyon sa dulo.

Apat na makokopya na prompt

1) End-to-end na disenyo ng daloy:

Magbalangkas ng end-to-end na daloy ng trabaho para sa isang [uri ng patakaran] mula sa aplikasyon hanggang sa pag-claim ng pagbabayad. Tukuyin para sa bawat hakbang: tungkulin ng AI (outline/summary), pag-verify ng tao, karampatang gumagawa ng desisyon, checkpoint at nilalaman ng trail. Markahan din ang mga desisyon sa red-zone (tanggapin/tanggihan, presyo, saklaw, pagbabayad, panloloko, legal na text).

2) Paglalagay ng checkpoint:

I-audit ang sumusunod na daloy ng trabaho at maglagay ng mga checkpoint: [flow]Magdagdag ng mandatoryong pag-apruba ng tao + pag-verify bago ang bawat desisyong kritikal sa seguridad/pagsunod. Markahan ang mga nawawalang checkpoint bilang "RISK: no checkpoint" at irekomenda.

3) Limang tanong na self-check:

Suriin ang sumusunod na output ng AI na may limang tanong sa self-audit: [output]1. Nagawa na ba ang pagpapatunay? 2. Nakabatay ba ang bawat claim sa pinagmulan?3. Privacy/anonymization OK? 4. May fairness/proxy risk ba?5. Kinakailangan ba ang karampatang pag-apruba ng eksperto o nakuha na ba ito? Sagutin nang malinaw ang bawat tanong; Kung mayroong "hindi", ipahiwatig na ang output ay HINDI dapat pumasok sa stream.

4) draft ng patakaran sa paggamit ng unit artificial intelligence:

Sumulat ng draft na patakaran sa paggamit ng AI para sa isang insurance unit. Kasama ang: task zoning (berde/dilaw/pula), red-zone na mandatoryong mga panuntunan sa pag-apruba, anonymization standard, aprubadong patakaran sa listahan ng sasakyan, checkpoints, track record obligasyon, pagsasanay at inspeksyon. Sa madaling salita, naaaksyunan ang mga bullet point.

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahina: "I-automate ang buong proseso ng insurance gamit ang artificial intelligence at ito ay bibilis."

Problema: Pag-iiwan sa mga pagpapasya sa red-zone sa automation; walang verification, walang confirmation at walang trace recording. Mga kaliskis ng error.

Malakas: "Magdisenyo ng end-to-end na daloy; tukuyin ang tungkulin ng AI, pag-verify ng tao, karampatang gumagawa ng desisyon, checkpoint, at trail sa bawat hakbang; i-flag ang mga desisyon sa red-zone."

Bakit ito maganda: Ang bilis at seguridad ay magkakasabay; Ang bawat kritikal na desisyon ay nakasalalay sa mga tao at pagpapatunay, ang proseso ay maaaring i-audit.

tsart ng paghahambing

hakbang ng daloy

tungkulin ng AI

pagpapatunay

karampatang desisyon

Application/alok

buod, tanda

Gabay sa underwriting

Underwriter

Patakaran/dokumento

sketch, mesa

Pinagmulan + pagkakapare-pareho

Dalubhasa + batas

Makipag-ugnayan

Pagpapasimple

Pagkumpirma ng patakaran

Pag-apruba ng eksperto

pinsala

Buod, hindi pagkakapare-pareho

Patakaran linya sa linya

Damage adjuster

panloloko

hudyat ng pagdududa

Pagkumpirma ng ebidensya

Eksperto + legal/pagsunod

serbisyo sa customer

Pag-uuri

Escalation threshold

karampatang kinatawan

Mga karaniwang pagkakamali

• Pag-bypass sa checkpoint. Pag-embed ng desisyon sa red-zone sa daloy nang walang pag-verify/pagkumpirma.
• Hindi nag-iingat ng mga track record. Ang pagiging mahina sa pag-audit at pagtutol sa "sabi ng AI."
• Nilaktawan ang limang tanong. Paggamit ng output nang walang pagpipigil sa sarili.
• Hindi sinusuri ang unang batch sa mass production. Pag-scale ng bug sa isang buong batch.
• Pagsusulat ng patakaran at hindi pagpapatupad nito. Iwanan ang panuntunan sa papel at ipaubaya ito sa inisyatiba.

Sa buod

Ang batayan ng end-to-end na daloy ng insurance na suportado ng AI ay ang cycle na "AI produces → human verrifies → competent decision-making". Ang anonymization, verification at trace recording ay pare-pareho sa bawat hakbang; Ang bawat desisyon sa red-zone ay may checkpoint at pag-apruba ng tao. Self-check output na may limang tanong (authentication, source, privacy, fairness, approval). Magtatag ng isang buhay na patakaran para sa isang unit na kinabibilangan ng mission zoning, red-zone rules, anonymization standard, checkpoints, at trail logging. Bumibilis ang artificial intelligence; Ang pangwakas na responsibilidad ay laging nasa karampatang tao.

Gawain ng aplikasyon

Pumili ng end-to-end na daloy para sa iyong unit (hal. insurance claim to claim). Idisenyo ang daloy gamit ang prompt number 1, ilagay ang mga control point na may prompt number 2. Pagkatapos, mag-draft ng isang one-page na unit na patakaran sa AI na may prompt number 4. Panghuli, subukan ang tatlong AI output na ginawa mo noong nakaraang linggo gamit ang limang #3 na tanong: ilan ang angkop para sa pagpasok sa daloy?

checklist

• [ ] Dinisenyo ko ang end-to-end na daloy; Natukoy ko ang tungkulin ng AI/pag-verify/pagpapasya sa bawat hakbang.
• [ ] Naglalagay ako ng checkpoint sa harap ng bawat desisyon ng red-zone.
• [ ] Ipinatupad ko ang pamantayan ng anonymization at na-verify na tool.
• [ ] Nag-iingat ako ng rekord ng pagbibigay-katwiran at pag-apruba sa bawat hakbang.
• [ ] Sinubukan ko ang mga kinalabasan gamit ang limang tanong sa pagsusuri sa sarili.
• [ ] Nag-draft ako ng naaangkop na patakaran ng AI para sa unit.
• [ ] Pinlano kong panatilihing buhay ang patakaran sa pagsasanay at regular na inspeksyon.

Pagsusulit sa Module

1. Nais ng isang underwriter na gumamit ng artificial intelligence upang mabilis na ibuod ang mga panganib ng isang kumplikadong aplikasyon sa komersyal na insurance. Alin ang pinakatamang diskarte?

• A) Paggamit ng AI upang ibuod ang mga dokumento ng aplikasyon at i-flag ang mga kadahilanan ng panganib; Paggawa ng mga desisyon sa pagtanggap/pagtanggi at premium bilang isang karampatang underwriter sa pamamagitan ng pagkumpirma sa gabay sa underwriting at mga kondisyon ng patakaran ✔
• B) Pagproseso ng premium na iminungkahi ng artificial intelligence at ang desisyon sa pagtanggap nang direkta sa patakaran
• C) Kung sinabi ng artificial intelligence na hindi ito delikado, ilabas ang patakaran nang walang anumang iba pang pagsusuri.
• D) Laktawan ang pagtingin sa gabay sa underwriting at pabilisin ang proseso

Paglalarawan: Ang pagbubuod ng peligro ay isang gawain sa pagbalangkas kung saan makapangyarihan ang AI; Gayunpaman, ang pagtanggap/pagtanggi at premium na desisyon ay kritikal para sa seguridad at pagsunod. Maaaring gamitin ang artificial intelligence para sa pre-screening at briefing, ngunit ang desisyon ay dapat gawin ng karampatang underwriter, na kinumpirma ng underwriting guide at mga tuntunin ng patakaran. Hindi pinapalitan ng AI output ang pag-apruba na ito.

2. Ano ang ibig sabihin kapag ang AI ay "nagha-hallucinate" sa isang konteksto ng insurance?

• A) Ang artificial intelligence ay gumagana nang napakabagal at hindi makatugon
• B) Artipisyal na katalinuhan na nag-e-encrypt ng data ng customer
• C) Ang artificial intelligence ay tumutugon lamang sa Ingles
• D) Ang artificial intelligence ay gumagawa ng collateral, item o rate na tila totoo ngunit mali ✔

Paliwanag: Ang guni-guni ay kapag ang artificial intelligence ay gumagawa ng impormasyong mukhang totoo ngunit mali (halimbawa, isang hindi umiiral na saklaw, isang gawa-gawang artikulo ng batas, o isang maling halaga ng premium). Samakatuwid, ang bawat output ay dapat ma-verify gamit ang text ng patakaran at kasalukuyang batas.

3. Ano ang ibig sabihin ng konsepto ng "pagkawala ng dalas" sa actuarial analysis?

• A) Bilang ng mga claim sa bawat patakaran o yunit sa isang partikular na panahon ✔
• B) Ilang araw ang aabutin para mabayaran ang isang claim?
• C) Average na halagang binayaran sa bawat claim
• D) Kabuuang taunang kita ng kumpanya

Paliwanag: Ang dalas ng pag-claim ay ang bilang ng mga claim sa bawat patakaran o yunit sa isang partikular na panahon (hal. 45 na claim bawat taon bawat 1,000 na patakaran). Ginagamit ito kasama ng kalubhaan ng pinsala (average na gastos sa bawat paghahabol) upang matukoy ang inaasahang halaga ng pinsala at samakatuwid ang premium ng panganib.

4. Tinanong ng isang damage adjuster ang artificial intelligence kung ang isang file ng claim sa insurance ng sasakyan ay sakop ng patakaran. Ang artificial intelligence ay "covered," aniya. Ano ang tamang diskarte?

• A) Direktang aprubahan ang pagbabayad dahil sinabi ng artificial intelligence sa loob ng saklaw
• B) Pagkumpirma sa saklaw ng linya sa linya kasama ang mga espesyal at pangkalahatang kondisyon ng patakaran, mga pagbubukod at mga exemption at paggawa ng desisyon bilang isang karampatang eksperto sa pinsala ✔
• C) Nangako ng pagbabayad sa customer nang hindi tinitingnan ang text ng patakaran
• D) Pagkopya ng katwiran ng artificial intelligence sa sulat ng pagtanggi nang eksakto kung ano ito

Paliwanag: Ang desisyon sa saklaw ay nakasalalay sa mga espesyal at pangkalahatang kondisyon ng patakaran, mga pagbubukod at mga pagbubukod. Ang output ng AI ay isang draft/pre-evaluation; Ang desisyon sa saklaw ay dapat gawin ng isang karampatang eksperto sa pinsala, na nagkukumpirma ng linya sa linya kasama ang teksto ng patakaran.

5. Na-flag ng AI ang isang claim file bilang "mataas na panganib sa panloloko." Ano ang susunod na tamang hakbang?

• A) Direktang inaakusahan ang customer ng pandaraya at pagtanggi na magbayad
• B) Awtomatikong iulat ang file sa opisina ng tagausig
• C) Isinasaalang-alang ang senyales bilang isang senyales ng hinala at pagpapatunay nito gamit ang mga dokumento, kadalubhasaan at data; Paggawa ng abiso/pagbintang na may karampatang eksperto at legal na pag-apruba ✔
• D) Huwag pansinin ang karatula at bayaran ang file bilang normal

Paliwanag: Ang bandila ng pandaraya ay isang senyales ng hinala, hindi ebidensya. Dahil sa presumption of innocence, ang signal na ito ay dapat na ma-verify gamit ang ebidensya (dokumento, kadalubhasaan, data consistency, SBM query) at ang akusasyon/notification ay dapat gawin lamang sa karampatang expert at legal/compliance approval. Ang panganib ng mga maling positibo ay maaaring magdulot ng malubhang pinsala sa customer.

6. Ang artificial intelligence ay naghanda ng collateral explanation text na ipapadala sa customer. Ang teksto ay nagsasaad na "lahat ng pinsala sa tubig ay sakop". Ano ang dapat mong gawin?

• A) Ang pagpapadala ng pahayag bilang ay dahil ito ay tila customer friendly
• B) Pinapalitan ang "lahat" ng "ganap na bawat"
• C) Hindi gumagawa ng anumang mga pagsusuri bago ipadala ang text sa customer
• D) Pagkumpirma sa pahayag na may mga pagbubukod at mga eksemsiyon ng patakaran at pagwawasto sa ganap na mga pahayag upang gawin itong tumpak at hindi nakakapanlinlang ✔

Paliwanag: Ang mga patakaran ay kadalasang may mga pagbubukod tulad ng baha, pagbaha o kawalan ng pagpapanatili; Ang mga ganap na pahayag tulad ng "lahat" ay maaaring mapanlinlang at lumikha ng maling mga inaasahan. Ang bawat claim sa pagkakasakop ay dapat kumpirmahin ng mga espesyal at pangkalahatang kondisyon ng patakaran, at ang mga ganap na pahayag ay dapat itama ayon sa mga pagbubukod.

7. Bakit partikular na mahalaga ang panganib ng "bias at diskriminasyon" sa mga modelo ng pagpepresyo sa insurance?

• A) Ang modelo ay maaaring makagawa ng hindi patas na pagpepresyo sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern ng diskriminasyon sa makasaysayang data at paggawa ng hindi direktang diskriminasyon sa pamamagitan ng mga sensitibong variable ✔
• B) Ang bias ay magdudulot lamang ng mabagal na pagtakbo ng modelo
• C) Ang bias ay nakakaapekto lamang sa mga teksto sa marketing, hindi presyo
• D) Ang panganib ng diskriminasyon ay umiiral lamang sa health insurance

Paglalarawan: Ang modelo ng artificial intelligence ay maaaring matuto ng mga pattern ng diskriminasyon sa makasaysayang data at hindi direktang magdiskrimina sa pamamagitan ng mga sensitibo o nauugnay na variable gaya ng kasarian, etnisidad, at rehiyon ng paninirahan. Ito ay parehong etikal at legal na isyu; Ipinagbabawal ng batas ang hindi patas na diskriminasyon at nangangailangan ng pagpepresyo upang maging makatwiran.

8. Isusulat ng isang kinatawan ng customer ang pangalan at numero ng ID ng customer habang nagtatanong sa artificial intelligence tungkol sa isang kumplikadong kaso ng pinsala. Ano ang pinakamahusay na pag-uugali?

• A) Pagsusulat ng lahat ng personal na impormasyon dahil mas mahusay na tumugon ang AI
• B) Pag-anonymize sa konteksto at pagtatanong lamang na may mga katumbas na katotohanan, nang hindi isinulat ang impormasyong nagpapakilala ✔
• C) Ang pagsulat lamang ng pangalan at pagtatago ng Turkish ID ay itinuturing na sapat.
• D) Paghiling sa artificial intelligence na isulat ang data at pagkatapos ay tanggalin ito

Paliwanag: Ang pangalan, TR ID number at impormasyon sa kalusugan/pinsala ay personal at espesyal na data. Dapat na anonymised ang konteksto bago ibigay sa isang tool na nakabatay sa cloud; mga klinikal/factual na katumbas (hal. "edad 45, patakaran sa insurance ng kotse, single-sided collision") nagpapanatili ng pagiging kumpidensyal nang hindi binabawasan ang kalidad ng output.

9. Isang chatbot na sinusuportahan ng artificial intelligence ang nakatanggap ng kahilingan ng customer, "Gusto kong kanselahin ang aking patakaran at ibalik ang aking premium." Alin ang tamang disenyo?

• A) Dapat na agad na iproseso ng chatbot ang pagkansela at refund nang mag-isa
• B) Dapat tanggihan ng chatbot ang kahilingan at isara ang pag-uusap
• C) Dapat na uriin at ipaalam ng chatbot ang kahilingan, ngunit ilipat ang transaksyon na nagreresulta sa pinansyal/legal na mga kahihinatnan sa karampatang kinatawan ng tao ✔
• D) Dapat ipangako ng chatbot ang eksaktong halaga ng refund sa customer

Paliwanag: Ang mga kahilingan na may pinansiyal at legal na kahihinatnan, tulad ng pagkansela, premium na refund at kabayaran, ay mga gawain na hindi kayang tapusin ng chatbot nang mag-isa. Maaaring i-classify ng chatbot ang kahilingan at magbigay ng impormasyon, ngunit dapat italaga ang transaksyon sa isang karampatang ahente ng tao na may escalation threshold.

10. Sa mga tuntunin ng KVKK, sa anong kategorya nabibilang ang data ng kalusugan ng customer ng insurance at ano ang ibig sabihin nito?

• A) Ito ay ordinaryong personal na data, hindi nangangailangan ng karagdagang proteksyon
• B) Hindi ito itinuturing na personal na data dahil nakatago ito sa kompanya ng seguro
• C) Pinoprotektahan lamang kung hiniling ito ng customer
• D) Ito ay personal na data ng espesyal na kalikasan at napapailalim sa pinakamataas na proteksyon at mas mahigpit na mga kondisyon sa pagproseso ✔

Paliwanag: Ang data ng kalusugan ay nasa kategorya ng "espesyal na personal na data" sa KVKK at napapailalim sa pinakamataas na proteksyon; Ang mga mas mahigpit na kundisyon (tahasang pahintulot o mga pagbubukod na itinakda ng batas) ay kinakailangan para sa pagproseso. Ang pagbibigay ng ganitong uri ng data na walang kontrol sa mga tool ng artificial intelligence ay isang seryosong panganib sa paglabag.

11. Sa mga tuntunin ng awtomatikong mga prinsipyo sa paggawa ng desisyon, aling karapatan ng customer ang mauuna para sa isang desisyon sa pagtanggi na ginawa ng artipisyal na katalinuhan lamang?

• A) Ang karapatang hindi ipahayag ang desisyon sa lahat
• B) Ang karapatang tumutol sa desisyon, humiling ng interbensyon ng tao at alamin ang katwiran ✔
• C) Ang karapatang bawasan ang premium hangga't ninanais
• D) Ang karapatang ma-access ang lahat ng data ng kumpanya

Paliwanag: Sa mga desisyon na nakabatay lamang sa awtomatikong pagpoproseso at nakakaapekto sa indibidwal, nauuna ang mga karapatan ng indibidwal na tumutol sa desisyon, humiling ng interbensyon ng tao at malaman ang katwiran para sa desisyon. Samakatuwid, ang kakayahang maipaliwanag at kontrol ng tao ay mahalaga sa mga desisyon na may mataas na epekto.

12. Ano ang dapat gawin ng isang actuary bago ilapat ang bagong taripa na iminungkahi ng artificial intelligence?

• A) Pagsubok sa kalidad ng data, mga pagpapalagay at kasapatan ng premium na may mga independiyenteng kalkulasyon at mga prinsipyo ng actuarial at paggawa ng desisyon bilang isang karampatang actuary ✔
• B) Direktang i-upload ang taripa sa system at i-publish ito
• C) Tinitingnan lamang ang mga presyo ng kakumpitensya at binabalewala ang output ng AI
• D) Hindi gumagawa ng anumang pag-verify dahil lang sa iminungkahi ito ng artificial intelligence

Paliwanag: Ang mga desisyon sa taripa at teknikal na probisyon ay nangangailangan ng responsibilidad sa aktuarial. Output ng artificial intelligence; Dapat itong masuri gamit ang mga independiyenteng kalkulasyon at mga prinsipyo ng actuarial sa mga tuntunin ng kalidad ng data, mga pagpapalagay, mga uso sa dalas ng pinsala/kalubhaan at kasapatan ng premium, at ang huling desisyon ay dapat gawin ng isang karampatang actuary.

13. Ayon sa pagkakaibang "Weak prompt / Strong prompt", alin ang malakas na prompt para sa buod ng damage file?

• A) "Ibuod ang file ng pinsalang ito."
• B) "Kumilos bilang isang assistant ng damage adjuster; ibuod ang sumusunod na hindi nakikilalang file sa pagkakasunud-sunod ng petsa, markahan ang mga nawawala/hindi pare-parehong punto sa isang hiwalay na heading, gumawa ng desisyon sa saklaw, tukuyin ang reference ng dokumento sa bawat item." ✔
• C) "Ikaw ang magpapasya kung ang pagbabayad ay dapat gawin sa file na ito."
• D) "Basahin ang file at sumulat ng liham sa customer na nangangako ng pagbabayad."

Paglalarawan: Napakahusay na prompt; Naglalaman ito ng papel, konteksto, input (anonymized), nais na format, mga limitasyon, at pagtuturo sa pag-verify. Ang isang hindi malinaw na kahilingan tulad ng "ibuod ang file na ito" ay mahina; Ang paglilinaw ng mga hangganan tulad ng tungkulin, kahilingan sa pagpapasya sa saklaw, pagsipi ng pinagmulan at paggawa ng desisyon ay nagpapataas ng auditability ng output.

14. Ano ang pinakapangunahing prinsipyo kapag gumagawa ng patakaran sa paggamit ng artificial intelligence sa isang insurance unit?

• A) Ganap na i-automate ang bawat posibleng desisyon para sa bilis
• B) Magsagawa lamang ng pagpapatunay kapag natanggap ang isang reklamo
• C) Mga gawain sa zone ayon sa antas ng panganib at nangangailangan ng pag-apruba, pag-verify at pagsubaybay ng tao sa mga kritikal na desisyon ✔
• D) Pagsusulat ng patakaran at ipaubaya nang buo ang pagpapatupad nito sa inisyatiba ng mga empleyado

Paglalarawan: Ang batayan ng end-to-end na secure na paggamit ay ang bawat gawain ay na-zone ayon sa antas ng panganib, ang pag-apruba ng tao at mga checkpoint sa pag-verify ay kinakailangan sa mga kritikal na desisyon sa mga tuntunin ng seguridad at pagsunod, at ang buong proseso ay naa-audit sa trace recording. Bumibilis ang artificial intelligence, ngunit nasa tao ang tunay na responsibilidad.