Lợi nhuận:
- Khả năng phân biệt nơi nào trí tuệ nhân tạo tiết kiệm thời gian thực trong quy trình bảo hiểm và nơi nào trách nhiệm quan trọng về bảo mật và tuân thủ phải thuộc về người bảo lãnh, chuyên gia tính toán và người điều chỉnh tổn thất có thẩm quyền, dựa trên mức độ rủi ro
- Khả năng triển khai kỷ luật xác minh nhiều lớp để kiểm tra từng đầu ra AI dựa trên các điều khoản chính sách, luật hiện hành và kiểm soát của chuyên gia độc lập
- Khả năng hình thành thói quen lựa chọn các công cụ an toàn về mặt ẩn danh bối cảnh, quyền riêng tư (KVKK) và đạo đức để bảo vệ dữ liệu cá nhân và tài chính của khách hàng.
Bảo hiểm là một nghề tin cậy nhìn thấy rủi ro đằng sau hợp đồng và bảo hiểm nó với mức giá hợp lý, phạm vi bảo hiểm chính xác và thanh toán kịp thời. Nguồn gốc của sự tin tưởng này; Người bảo lãnh (chuyên gia đánh giá rủi ro và quyết định có chấp nhận hợp đồng bảo hiểm hay không), chuyên gia tính toán (chuyên gia tính toán phí bảo hiểm và các khoản dự phòng bằng số liệu thống kê và xác suất) và người điều chỉnh thiệt hại (chuyên gia kiểm tra thực tế và mức độ thiệt hại) đưa ra từng quyết định dựa trên dữ liệu, điều kiện hợp đồng và trách nhiệm. Trí tuệ nhân tạo (gọi tắt là AI; phần mềm học các mẫu từ dữ liệu và tạo văn bản, bảng biểu, phân loại và đề xuất) bước vào nghề này như một trợ lý đắc lực: tóm tắt ứng dụng, đánh dấu điểm không nhất quán trong hồ sơ yêu cầu bồi thường, viết thư cho khách hàng, đơn giản hóa văn bản lập pháp. Nhưng trí tuệ nhân tạo không phải là người bảo lãnh; Nó không chịu trách nhiệm, cũng không có giấy phép, cũng không phải là một bên của hợp đồng. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu nơi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh bảo hiểm, nơi bạn cần đứng và cách xác minh từng đầu ra. Mục đích là giúp bạn trở thành chuyên gia điều khiển trí tuệ nhân tạo chứ không phụ thuộc vào nó.
Trí tuệ nhân tạo có thể làm gì và không thể làm gì trong bảo hiểm?
Sức mạnh thực sự của AI là tạo ra ngôn ngữ, mô hình, tóm tắt và dàn ý. Tóm tắt một báo cáo chuyên gia dài hàng trăm trang, liệt kê các yếu tố rủi ro trong ứng dụng, viết văn bản giải thích tài sản thế chấp, tạo khuôn khổ biện minh cho một giao dịch đáng ngờ và tạo bảng cao cấp có thể đọc được, tất cả đều được thực hiện trong vài giây. Trong những nhiệm vụ này, AI có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ và giúp bạn nắm bắt được những chi tiết bị bỏ qua.
Điều trí tuệ nhân tạo không thể làm được là đưa ra quyết định đòi hỏi trách nhiệm. Liệu đơn đăng ký sẽ được chấp nhận hay bị từ chối, phí bảo hiểm sẽ là bao nhiêu, liệu thiệt hại có được bảo hiểm chi trả hay không, liệu hồ sơ có bị coi là gian lận hay không; Không ai trong số này có thể được xác định bằng logic "đây là cách nó thường xảy ra." Trí tuệ nhân tạo gây ảo giác vì nó học từ văn bản trên internet và trong các tài liệu: nghĩa là, nó có thể tạo ra những gì có vẻ là tin thật nhưng sai, một đoạn luật bịa đặt hoặc tỷ lệ phí bảo hiểm không chính xác. Trong bảo hiểm, loại lỗi này không chỉ là lỗi đánh máy; Từ chối sai có nghĩa là mức giá không công bằng, thiệt hại đáng lẽ không được thanh toán hoặc thậm chí khách hàng bị cáo buộc gian lận.
Lưu ý: Kết quả đầu ra của AI là bản nháp, không phải ý kiến chuyên gia. Không có quyết định quan trọng nào về an toàn và tuân thủ, chẳng hạn như chấp nhận/từ chối, giá cả, bảo hiểm, thanh toán thiệt hại và phí gian lận, có thể được đưa ra nếu không có người bảo lãnh, chuyên gia tính toán, người điều chỉnh yêu cầu bồi thường và phê duyệt pháp lý/tuân thủ đủ năng lực. Quyết định cuối cùng thuộc về con người; AI không thay thế sự đồng ý này.
Ba vùng theo mức độ rủi ro
Cách thiết thực nhất để sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách an toàn là chia mỗi nhiệm vụ thành ba vùng dựa trên mức độ rủi ro. Sự khác biệt này đưa ra câu trả lời nhanh chóng và chính xác cho câu hỏi “trí tuệ nhân tạo có nên làm điều này không?”
Vùng
Nhiệm vụ mẫu
Vai trò của trí tuệ nhân tạo
Mức độ xác minh
Xanh (rủi ro thấp)
Bản ghi nhớ đào tạo nội bộ, tóm tắt cuộc họp, văn bản thông tin chung, bản nháp blog, hiệu đính email
sản xuất miễn phí
Đánh giá nhanh
Vàng (rủi ro trung bình)
Tóm tắt hồ sơ, tóm tắt hồ sơ thiệt hại, văn bản thông tin khách hàng, tóm tắt pháp luật, dự thảo thủ tục
Dự thảo + đề xuất
Kiểm soát của chuyên gia + xác nhận chính sách/nguồn
Màu đỏ (bảo mật/tuân thủ quan trọng)
Quyết định chấp nhận/từ chối, xác định phí bảo hiểm, quyết định bảo hiểm, thanh toán/từ chối yêu cầu bồi thường, cáo buộc gian lận
Chỉ sàng lọc trước/danh sách kiểm tra
Cần có chuyên gia có thẩm quyền và phê duyệt pháp lý/tuân thủ nếu cần thiết
Hãy nhanh chóng trong vùng màu xanh lá cây. Sử dụng AI trong vùng màu vàng, nhưng hãy xác nhận mọi yêu cầu về phạm vi bảo hiểm, giá cả và quy định. Trong vùng màu đỏ, AI không bao giờ có tiếng nói cuối cùng; Nó chỉ đơn thuần là một sự trợ giúp giúp tăng tốc công việc của chuyên gia.
Kỷ luật xác minh nhiều lớp
Việc xác minh không phải là việc có thể trì hoãn với suy nghĩ "Tôi sẽ kiểm tra nó sau"; là một phần của quy trình làm việc. Xác minh mạnh mẽ trong bảo hiểm bao gồm năm lớp:
- Trở về nguồn. Nếu trí tuệ nhân tạo đã đưa ra sự đảm bảo, loại trừ, giá cả hoặc tỷ giá, hãy mở và xác nhận nó trong các điều kiện đặc biệt và chung của chính sách, biểu giá hoặc luật hiện hành.
- Tài khoản độc lập. Tự tính toán lại phí bảo hiểm, khoản khấu trừ, số tiền yêu cầu hoặc đánh giá hoặc bằng bảng tính đã được xác minh.
- Kiểm tra với ngữ cảnh tập tin. So sánh khiếu nại với các điều khoản của chính sách thực tế này, khách hàng này và khiếu nại này; Nói chung là đúng, có thể file này có gì đó sai sót.
- Mắt chuyên gia. Nếu quyết định thuộc lĩnh vực bảo lãnh phát hành, tính toán bảo hiểm, thiệt hại hoặc pháp luật và có bất kỳ nghi ngờ nào, hãy tham khảo ý kiến chuyên gia có thẩm quyền; Sự chấp thuận cuối cùng thuộc về con người.
- Để lại dấu ấn của bạn. Ghi lại đầu ra nào đã được xác thực, bằng cách nào và bởi ai; Hãy để nó được kiểm tra sau.
Gợi ý: “AI đã nói” không phải là lời biện minh. Cơ sở cho một quyết định bảo hiểm luôn là các điều khoản hợp đồng, biểu phí, luật pháp hiện hành, tính toán độc lập hoặc phê duyệt của chuyên gia có thẩm quyền. AI giúp bạn chuẩn bị những lời biện minh này, nó không thay thế chúng.
Quyền riêng tư, KVKK và đạo đức
Về bản chất, bảo hiểm xử lý dữ liệu rất nhạy cảm: thông tin nhận dạng, địa chỉ, thu nhập, lịch sử sức khỏe, hồ sơ yêu cầu bồi thường, thông tin ngân hàng. Một số trong số này được bảo vệ ở mức cao nhất là "dữ liệu cá nhân có tính chất đặc biệt" trong KVKK (Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân); dữ liệu sức khỏe là một ví dụ điển hình cho điều này. Trước khi cung cấp dữ liệu này cho công cụ AI dựa trên đám mây, hãy đặt ba câu hỏi: Dữ liệu này có thực sự cần thiết không? Nó có thể được ẩn danh? Công cụ tôi sử dụng có sử dụng dữ liệu trong quá trình đào tạo không và nó lưu trữ dữ liệu đó ở đâu?
Chiều kích đạo đức không kết thúc ở đó. Có hai rủi ro đạo đức cụ thể trong bảo hiểm. Đầu tiên là sự phân biệt đối xử và thiên vị: trí tuệ nhân tạo có thể tìm hiểu các mô hình không công bằng trong dữ liệu lịch sử và phân biệt đối xử gián tiếp thông qua các biến số nhạy cảm như giới tính, nguồn gốc hoặc khu vực cư trú. Thứ hai, truyền đạt sai lệch: nói với khách hàng rằng không có sự đảm bảo nào tồn tại hoặc đưa ra một mức giá không chắc chắn như một cam kết là vi phạm cả đạo đức và pháp lý. Sử dụng AI làm công cụ nội bộ; Đừng bao giờ bỏ qua sự đánh giá chuyên môn và sự trung thực giữa bạn và khách hàng.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Xác thực gặp lỗi. Một nhà bảo lãnh đã nhận được bản tóm tắt rủi ro từ AI về chính sách cứu hỏa tại nơi làm việc. AI viết rằng tòa nhà là "bê tông cốt thép, có hệ thống phun nước" và cho thấy rủi ro thấp. Người bảo lãnh coi bản in là bản nháp và quay lại báo cáo thẩm định: tòa nhà thực sự là một công trình xây dựng và không có vòi phun nước; AI đã tạo ra một giả thuyết từ các tập tin tương tự. Nếu không có xác minh, phí bảo hiểm thấp không chính xác sẽ được đưa ra và công ty sẽ gặp rủi ro nghiêm trọng.
Trường hợp 2 - Bảo vệ bí mật. Một chuyên gia yêu cầu bồi thường chuẩn bị nhập tên, số ID và chẩn đoán của người được bảo hiểm trong khi hỏi trí tuệ nhân tạo về một trường hợp bảo hiểm y tế phức tạp. Nhờ thói quen giấu tên, ông đã thay thế chúng bằng những từ tương đương thực tế như “52 tuổi, nữ, chính sách y tế bổ sung, phẫu thuật theo kế hoạch”. Chất lượng đầu ra không bao giờ giảm, nhưng dữ liệu riêng tư của người được bảo hiểm không chuyển sang bất kỳ đám mây nào.
Trường hợp 3 - Chạy quá tốc độ trong vùng xanh. Nhóm tương tự sẽ viết mẫu email "thông báo tài liệu bị thiếu" cho kênh đại lý. Nhiệm vụ này có rủi ro thấp (vùng xanh); Chuyên gia này lấy bản nháp từ AI, điều chỉnh nó theo ngôn ngữ của công ty và cắt công việc kéo dài nửa giờ xuống còn 5 phút. Vì biết khoanh vùng chính xác nên anh tăng tốc ở đây, đến vùng đỏ anh sẽ giảm tốc độ và xác minh.
Từng bước: Đưa AI vào một nhiệm vụ một cách an toàn
- Đặt nhiệm vụ trong khu vực. Xanh, vàng hay đỏ?
- Ẩn danh bối cảnh. Xóa tên thật, TR ID, số hợp đồng và thông tin cá nhân.
- Đưa ra một bản tóm tắt rõ ràng. Viết rõ ràng loại chính sách, thuộc tính tệp, đích và định dạng mong muốn.
- Hãy coi đầu ra là một bản nháp. Không bao giờ sử dụng nó như sản phẩm cuối cùng.
- Áp dụng các lớp xác minh. Nguồn, tài khoản, bối cảnh tập tin, chuyên gia, dấu vết.
- Ghi lại quyết định và lý do của nó.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Lời nhắc hệ thống xác định vai trò và giới hạn:
Bạn là trợ lý bảo lãnh bảo hiểm. Nhiệm vụ của bạn là tóm tắt tài liệu, liệt kê các yếu tố rủi ro và đánh dấu những thiếu sót. Quy tắc:- QUYẾT ĐỊNH chấp nhận/từ chối, phí bảo hiểm hoặc bảo hiểm; chỉ đưa ra gợi ý và chỉ dẫn. - Không bịa đặt bất kỳ sự đảm bảo, điều khoản hoặc tỷ giá nào mà bạn không chắc chắn. Viết "không có trong tài liệu". - Nêu rõ mỗi khiếu nại dựa trên tài liệu/trang nào. - Nếu thấy dữ liệu cá nhân thì không sử dụng, đưa ra cảnh báo "phải ẩn danh".
2) Lời nhắc tóm tắt rủi ro ứng dụng:
Tóm tắt thông tin tham khảo ẩn danh sau:[dán văn bản]Định dạng đầu ra:1. Mô tả ngắn gọn về vấn đề rủi ro2. Các yếu tố rủi ro nổi bật (theo từng mục, có tài liệu tham khảo)3. Thông tin không đầy đủ hoặc không nhất quán4. Các câu hỏi mà người bảo lãnh nên kiểm tra Ra quyết định; chỉ cung cấp tóm tắt và chỉ dẫn.
3) Lời nhắc danh sách kiểm tra xác minh:
Xem lại bản in dự thảo sau đây với tư cách là người bảo lãnh:[dán bản in]Đối với mỗi mục, hãy hỏi: Yêu cầu bồi thường này dựa trên tài liệu/thuật ngữ chính sách nào?Liệt kê các tuyên bố không thể xác minh được, mang tính giả thuyết hoặc có thể bịa đặt, dưới một tiêu đề riêng biệt "ĐÁNG NGỜ - YÊU CẦU XÁC NHẬN".
4) Lời nhắc trợ giúp ẩn danh:
Xóa tất cả dữ liệu cá nhân (tên, ID, điện thoại, địa chỉ, số hợp đồng, biển số xe) khỏi văn bản bên dưới và thay thế chúng bằng thông tin thực tế tương đương (ví dụ: "45 tuổi, nam, hợp đồng bảo hiểm"). Duy trì ý nghĩa lâm sàng/kỹ thuật, không để lại bất kỳ thông tin nhận dạng cá nhân nào.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: "Đánh giá ứng dụng này, chúng ta có nên chấp nhận nó không?"
Vấn đề: Nó yêu cầu AI đưa ra quyết định trực tiếp về vùng đỏ; không có tài liệu tham khảo, không có giới hạn và không có định dạng. Có nguy cơ cao bị ảo giác và đưa ra quyết định sai lầm.
Strong: "Làm trợ lý bảo lãnh. Tóm tắt đơn đăng ký ẩn danh; liệt kê các yếu tố rủi ro có tham chiếu tài liệu; ghi thông tin còn thiếu vào một tiêu đề riêng. Đưa ra quyết định chấp nhận/từ chối, chỉ loại bỏ các câu hỏi cần kiểm tra."
Tại sao nó tốt: Vai trò, ranh giới, đầu vào, định dạng và kỳ vọng xác thực đều rõ ràng. Đầu ra là một bản nháp có thể kiểm tra được.
Những lỗi thường gặp
- Xem xét đầu ra là quyết định cuối cùng. Áp dụng trực tiếp tiền thưởng hoặc sự chấp nhận do trí tuệ nhân tạo đề xuất. Đầu ra luôn là bản nháp.
- Dán dữ liệu cá nhân như cũ. Gửi tên, số ID, số chính sách và thông tin sức khỏe lên đám mây mà không ẩn danh là có nguy cơ vi phạm KVKK.
- Không trở về nguồn. Nói "AI đã nói như vậy" và không xem xét các điều khoản chính sách hoặc pháp luật.
- Trộn lẫn khu vực. Đưa ra quyết định vùng đỏ với tốc độ vùng xanh; hoặc làm chậm lại hoạt động kinh doanh xanh một cách không cần thiết.
- Không để lại dấu vết. Không ghi lại đầu ra nào đã được xác thực và xác thực như thế nào; dễ bị tổn thương trong tầm kiểm soát.
Tóm lại
AI là một công cụ phác thảo và tóm tắt mạnh mẽ trong bảo hiểm, nhưng nó không phải là một chuyên gia. Chia nhiệm vụ thành các vùng xanh/vàng/đỏ; Trong vùng màu đỏ (chấp nhận/từ chối, giá cả, bảo đảm, thiệt hại, gian lận) AI không bao giờ có tiếng nói cuối cùng. Đặt từng đầu ra thông qua xác minh năm lớp, ẩn danh dữ liệu cá nhân và ghi lại quyết định có căn cứ. Trách nhiệm cuối cùng luôn thuộc về chuyên gia con người có năng lực.
Nhiệm vụ ứng dụng
Liệt kê 10 nhiệm vụ bạn đã thực hiện trong đơn vị của mình trong tuần qua. Đặt từng cái vào vùng xanh/vàng/đỏ. Với những người nằm trong vùng đỏ, hãy trả lời câu hỏi “trí tuệ nhân tạo ở đây có thể sàng lọc trước công việc gì, ai quyết định” bằng một câu. Sau đó thử lời nhắc ẩn danh số 4 ở trên trên một văn bản thực (nhưng đang thử nghiệm).
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đặt nhiệm vụ ở vùng xanh/vàng/đỏ.
- [ ] Tôi đã ẩn danh bối cảnh; Tôi đã xóa dữ liệu cá nhân/tài chính.
- [ ] Tôi đã thêm vai trò, ranh giới và định dạng vào lời nhắc; Tôi đã hướng dẫn "không quyết định".
- [ ] Tôi coi kết quả đầu ra là bản nháp và áp dụng xác minh năm lớp.
- [ ] Tôi đã xác nhận các tuyên bố về bảo đảm/giá cả/luật pháp từ nguồn.
- [ ] Tôi đã ghi lại quyết định, căn cứ và người phê duyệt.