Tích hợp từ đầu đến cuối: Quy trình làm việc, xác minh và kiểm tra — Trí tuệ nhân tạo trong bảo hiểm

Lợi nhuận:

Khả năng thiết kế quy trình làm việc bảo hiểm toàn diện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, từ ứng dụng đến thanh toán yêu cầu bồi thường
Khả năng đặt điểm xác minh, ghi lại dấu vết và kiểm tra phê duyệt của con người ở mỗi bước
Khả năng tạo chính sách và danh sách kiểm tra sử dụng trí tuệ nhân tạo trong đơn vị bảo hiểm

Các đơn vị trước đây đã chỉ ra cách sử dụng AI một cách an toàn trong các nhiệm vụ bảo hiểm cá nhân (bảo lãnh, định giá, yêu cầu bồi thường, gian lận, liên lạc, lập tài liệu, dịch vụ khách hàng, tính công bằng, quyền riêng tư). Phần cuối cùng này tập hợp tất cả lại với nhau: làm cách nào để bạn thiết kế quy trình làm việc bảo hiểm từ đầu đến cuối kể từ thời điểm có đơn đăng ký đến yêu cầu thanh toán, với quá trình xác minh, ghi lại dấu vết và phê duyệt của con người ở mỗi bước? Mục tiêu là để quản lý thực tế rằng AI tăng tốc độ nhưng cũng có thể mở rộng quy mô lỗi: một quy trình được thiết kế tốt sử dụng AI làm trợ lý ở mọi bước nhưng giao phó các quyết định quan trọng cho con người và khiến mọi thứ đều có thể kiểm tra được. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách thiết kế quy trình từ đầu đến cuối, đặt các điểm kiểm tra cũng như tạo danh sách kiểm tra và chính sách sử dụng AI hiện hành trong một đơn vị bảo hiểm.

Luồng từ đầu đến cuối: “AI tạo ra → xác minh của con người → quyết định có thẩm quyền.”

Trọng tâm của quy trình làm việc bảo hiểm lành mạnh là một chu trình lặp đi lặp lại: AI tạo ra bản nháp, chuyên gia xác minh nó, chuyên gia đưa ra quyết định. Chu kỳ này được lặp lại ở mỗi giai đoạn. Một dòng chảy điển hình:

Đơn đăng ký/đề nghị: AI tóm tắt đơn đăng ký, đánh dấu các yếu tố rủi ro → nhà bảo lãnh xác minh → đưa ra quyết định chấp nhận/từ chối và thưởng.
Ban hành chính sách: Đặc tả/bảng/dự thảo tóm tắt AI → chuyên gia xác nhận tính nhất quán và từ ngữ pháp lý → xác nhận pháp lý.
Giao tiếp với khách hàng: AI đơn giản hóa văn bản → chuyên gia xác nhận mức độ phù hợp/yêu cầu về giá → văn bản được phê duyệt sẽ đi.
Khiếu nại: Trí tuệ nhân tạo tóm tắt tệp, đánh dấu sự không nhất quán → người điều chỉnh khiếu nại xác minh mức độ phù hợp với chính sách → đưa ra quyết định thanh toán/từ chối.
Gian lận: AI phát tín hiệu nghi ngờ → xác nhận bằng bằng chứng chuyên môn → xác nhận tuyên bố pháp lý/tuân thủ.
Dịch vụ khách hàng: Chatbot phân loại/thông báo → báo cáo của con người → đại diện có thẩm quyền giải quyết khi vượt quá ngưỡng.

Có ba hằng số ở mỗi bước: ẩn danh (quyền riêng tư), xác thực (nguồn + tài khoản + chính sách), bản ghi theo dõi (ai, cái gì, dựa trên cái gì).

Thận trọng: Tự động hóa tăng tốc độ nhưng cũng tăng tỷ lệ lỗi. Nếu bạn nhúng đầu ra AI chưa được xác minh vào luồng, một lỗi duy nhất có thể lây lan trên hàng trăm tệp. Do đó, điểm kiểm tra là không thể thương lượng.

Điểm kiểm tra và ghi lại đường đi

Điểm kiểm tra là một vị trí trong quy trình cần có sự phê duyệt và xác minh của con người trước khi tiếp tục. Các điểm kiểm tra được đặt đúng chỗ trước mọi quyết định quan trọng về bảo mật/tuân thủ (vùng màu đỏ): chấp nhận/từ chối, giá cả, phạm vi bảo hiểm, thanh toán thiệt hại, báo cáo gian lận, văn bản ràng buộc về mặt pháp lý. Bản ghi theo dõi lưu trữ thông tin "đầu ra nào được tạo ra, ai đã xác minh nó, nó dựa trên cái gì, ai đã phê duyệt" ở mỗi bước. Hồ sơ này là bắt buộc đối với cả kiểm toán (SEDDK, kiểm toán nội bộ) và quyền của khách hàng (phản đối, tìm hiểu lý do giải thích).

Mẹo: Thêm ghi chú một dòng "lý luận và phê duyệt" bên cạnh mỗi quyết định trong vùng đỏ: "Quyết định Thói quen này giúp bạn tiết kiệm trong việc kiểm tra.

Năm câu hỏi thiết yếu về khả năng tự kiểm soát

Trước khi bạn phát trực tuyến bất kỳ đầu ra AI nào, hãy tự kiểm tra nó bằng năm câu hỏi:

Xác thực: Tôi đã xác nhận đầu ra này với nguồn, tài khoản và chính sách chưa?
Nguồn: Mỗi khiếu nại có dựa trên một tài liệu/luật pháp hay nó có thể được bịa đặt?
Quyền riêng tư: Dữ liệu cá nhân/riêng tư có được ẩn danh không, công cụ này có được phê duyệt không?
Tính công bằng: Quyết định này có dựa trên tính năng được bảo vệ hoặc proxy của nó không, có thể giải thích được không?
Phê duyệt: Đã có chuyên gia có thẩm quyền và phê duyệt cần thiết cho quyết định vùng đỏ này chưa?

Nếu bạn không thể trả lời “có” cho cả năm câu hỏi thì kết quả đầu ra sẽ không trôi chảy.

Từng bước: Thiết lập chính sách AI trong đơn vị

Nhiệm vụ khu vực. Đặt tất cả các nhiệm vụ của đơn vị trong vùng xanh/vàng/đỏ.
Viết ra các quy tắc vùng đỏ. Sự phê duyệt và xác minh bắt buộc của con người đối với việc chấp nhận/từ chối, giá cả, phạm vi bảo hiểm, thanh toán, gian lận, văn bản pháp lý.
Đặt tiêu chuẩn ẩn danh. Dữ liệu nào được xóa và làm thế nào, công cụ nào được phê duyệt.
Đặt các điểm kiểm tra. Xác minh + phê duyệt trước mỗi quyết định đỏ.
Yêu cầu ghi lại dấu vết. Ghi chú giải thích và phê duyệt ở mỗi bước.
Đào tạo và giám sát. Đào tạo nhóm và duy trì chính sách bằng cách tự kiểm tra và kiểm toán nội bộ thường xuyên.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Tránh lỗi chia tỷ lệ. Một đơn vị đã bắt đầu sản xuất hàng loạt thư gia hạn bằng trí tuệ nhân tạo. Ở đợt đầu tiên, bảng giá đã liên kết sai tài sản thế chấp. Trạm kiểm tra (chuyên gia phê duyệt 20 chữ cái đầu tiên) đã mắc lỗi này; Sau khi sửa mẫu, hàng nghìn chữ cái đã được tạo ra một cách an toàn. Nếu không có trạm kiểm soát, lỗi sẽ lan rộng ra toàn bộ nhóm.

Trường hợp 2 - Giá trị của hồ sơ theo dõi trong kiểm toán. Trong đánh giá kiểm toán nội bộ/SEDDK, lý do đưa ra quyết định từ chối do AI hỗ trợ đã được hỏi. Đơn vị đưa ra ghi chú "quyết định dựa trên chính sách điều 4.2 ngoại lệ; được xác nhận bởi chuyên gia thiệt hại; quản lý đơn vị phê duyệt" từ hồ sơ theo dõi. Quyết định này hóa ra có thể bảo vệ được. Nếu không có dấu vết, “AI đã nói như vậy” sẽ là câu trả lời không thể chấp nhận được.

Trường hợp 3 - Áp dụng năm câu hỏi. Một nhà bảo lãnh đã thử nghiệm cơ sở chấp nhận do AI tạo ra với năm câu hỏi mà không chạy nó: xác minh là ổn, nguồn tồn tại, dữ liệu ẩn danh, nhưng lưu ý rằng ở câu hỏi "công bằng" rằng lý do căn cứ dựa trên proxy cục bộ. Thay thế sự biện minh bằng tiêu chí rủi ro chính đáng. Phần tự đánh giá gồm 5 câu hỏi cuối cùng có nguy cơ bị phân biệt đối xử.

Bốn lời nhắc có thể sao chép

1) Thiết kế luồng từ đầu đến cuối:

Phác thảo quy trình làm việc toàn diện cho [loại chính sách] từ đơn đăng ký đến yêu cầu thanh toán. Chỉ định cho từng bước: vai trò của AI (phác thảo/tóm tắt), xác minh của con người, người ra quyết định có thẩm quyền, nội dung điểm kiểm tra và dấu vết. Đồng thời đánh dấu các quyết định vùng đỏ (chấp nhận/từ chối, giá cả, phạm vi, thanh toán, gian lận, văn bản pháp lý).

2) Vị trí điểm kiểm tra:

Kiểm tra quy trình làm việc sau đây và đặt các điểm kiểm tra: [flow]Thêm phê duyệt bắt buộc của con người + xác minh trước mỗi quyết định quan trọng về bảo mật/tuân thủ. Đánh dấu các điểm kiểm tra bị thiếu là "RỦI RO: không có điểm kiểm tra" và đề xuất.

3) Tự kiểm tra năm câu hỏi:

Đánh giá kết quả đầu ra AI sau đây bằng năm câu hỏi tự kiểm tra: [đầu ra]1. Việc xác minh đã được thực hiện chưa? 2. Mỗi tuyên bố có dựa trên nguồn không?3. Quyền riêng tư/ẩn danh được không? 4. Có rủi ro công bằng/ủy quyền không?5. Có cần phải có sự chấp thuận của chuyên gia có thẩm quyền hay không? Trả lời rõ ràng từng câu hỏi; Nếu có "không", hãy chỉ ra rằng đầu ra KHÔNG được đưa vào luồng.

4) Dự thảo chính sách sử dụng trí tuệ nhân tạo của đơn vị:

Viết dự thảo chính sách sử dụng AI cho một đơn vị bảo hiểm. Bao gồm: phân vùng nhiệm vụ (xanh/vàng/đỏ), quy tắc phê duyệt bắt buộc vùng đỏ, tiêu chuẩn ẩn danh, chính sách danh sách xe đã được phê duyệt, trạm kiểm soát, nghĩa vụ hồ sơ theo dõi, đào tạo và kiểm tra. Nói tóm lại, các gạch đầu dòng có thể hành động được.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Tự động hóa toàn bộ quy trình bảo hiểm bằng trí tuệ nhân tạo và nó sẽ tăng tốc.”

Vấn đề: Để các quyết định vùng đỏ được tự động hóa; không xác minh, không xác nhận và không ghi lại dấu vết. Thang lỗi.

Mạnh: “Thiết kế quy trình từ đầu đến cuối; chỉ định vai trò AI, xác minh con người, người ra quyết định có thẩm quyền, điểm kiểm tra và theo dõi ở mỗi bước; gắn cờ các quyết định trong vùng đỏ.”

Tại sao nó tốt: Tốc độ và bảo mật đi đôi với nhau; Mọi quyết định quan trọng đều phụ thuộc vào con người và việc xác minh, quá trình này có thể được kiểm tra.

biểu đồ so sánh

bước dòng chảy

vai trò AI

xác minh

quyết định có thẩm quyền

Ứng dụng/đề nghị

tóm tắt, ký tên

Hướng dẫn bảo lãnh

Người bảo lãnh

Chính sách/tài liệu

phác thảo, bảng

Nguồn + tính nhất quán

Chuyên gia + pháp luật

Liên hệ

Đơn giản hóa

Xác nhận chính sách

Sự chấp thuận của chuyên gia

thiệt hại

Tóm tắt, mâu thuẫn

Chính sách từng dòng

Bộ điều chỉnh thiệt hại

gian lận

tín hiệu nghi ngờ

Xác nhận bằng chứng

Chuyên gia + pháp lý/tuân thủ

dịch vụ khách hàng

Phân loại

Ngưỡng leo thang

đại diện có thẩm quyền

Những lỗi thường gặp

Vượt qua trạm kiểm soát. Nhúng quyết định vùng đỏ vào quy trình mà không cần xác minh/xác nhận.
Không theo dõi hồ sơ. Dễ bị tổn thương trong kiểm toán và phản đối với “AI đã nói như vậy”.
Bỏ qua năm câu hỏi. Sử dụng đầu ra mà không tự chủ.
Không kiểm tra lô đầu tiên trong sản xuất hàng loạt. Chia tỷ lệ lỗi thành toàn bộ lô.
Viết chính sách và không thực hiện nó. Để lại quy định trên giấy và để nó tự chủ động.

Tóm lại

Cơ sở của luồng bảo hiểm đầu cuối được AI hỗ trợ là chu trình "AI tạo ra → xác minh của con người → ra quyết định có thẩm quyền". Việc ẩn danh, xác minh và ghi lại dấu vết được thực hiện liên tục ở mọi bước; Mọi quyết định trong vùng đỏ đều có điểm kiểm tra và sự chấp thuận của con người. Tự kiểm tra đầu ra với năm câu hỏi (xác thực, nguồn, quyền riêng tư, tính công bằng, phê duyệt). Thiết lập chính sách sinh hoạt cho một đơn vị bao gồm phân vùng nhiệm vụ, quy tắc vùng đỏ, tiêu chuẩn ẩn danh, trạm kiểm soát và ghi nhật ký đường mòn. Trí tuệ nhân tạo tăng tốc; Trách nhiệm cuối cùng luôn thuộc về người có thẩm quyền.

Nhiệm vụ ứng dụng

Chọn quy trình từ đầu đến cuối cho đơn vị của bạn (ví dụ: yêu cầu bồi thường bảo hiểm). Thiết kế quy trình với lời nhắc số 1, đặt các điểm kiểm soát tại lời nhắc số 2. Sau đó, soạn thảo chính sách AI đơn vị dài một trang với lời nhắc số 4. Cuối cùng, kiểm tra ba kết quả đầu ra AI mà bạn đã tạo ra trong tuần trước với năm câu hỏi số 3: có bao nhiêu câu hỏi phù hợp để tham gia quy trình?

danh sách kiểm tra

[ ] Tôi đã thiết kế quy trình từ đầu đến cuối; Tôi đã xác định vai trò AI/xác minh/quyết định ở mỗi bước.
[ ] Tôi đặt một trạm kiểm soát trước mỗi quyết định trong vùng đỏ.
[ ] Tôi đã triển khai tiêu chuẩn công cụ ẩn danh và xác minh.
[ ] Tôi đã lưu giữ hồ sơ giải trình và phê duyệt ở mỗi bước.
[ ] Tôi đã kiểm tra kết quả bằng năm câu hỏi tự kiểm tra.
[ ] Tôi đã soạn thảo chính sách AI áp dụng cho đơn vị.
[ ] Tôi dự định duy trì chính sách này bằng việc đào tạo và kiểm tra thường xuyên.

Thi học phần

1. Nhà bảo lãnh muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo để tóm tắt nhanh chóng các rủi ro của một đơn bảo hiểm thương mại phức tạp. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

A) Sử dụng AI để tóm tắt hồ sơ ứng dụng và cảnh báo các yếu tố rủi ro; Đưa ra các quyết định chấp nhận/từ chối và phí bảo hiểm với tư cách là nhà bảo lãnh có thẩm quyền bằng cách xác nhận với hướng dẫn bảo lãnh phát hành và các điều kiện chính sách ✔
B) Xử lý phí bảo hiểm do trí tuệ nhân tạo đề xuất và quyết định chấp nhận trực tiếp vào chính sách
C) Nếu trí tuệ nhân tạo cho biết nó không có rủi ro, hãy ban hành chính sách mà không có bất kỳ kiểm tra nào khác.
D) Bỏ qua việc xem hướng dẫn bảo lãnh và đẩy nhanh quá trình

Mô tả: Tóm tắt rủi ro là một nhiệm vụ soạn thảo trong đó AI rất mạnh mẽ; Tuy nhiên, quyết định chấp nhận/từ chối và phí bảo hiểm là rất quan trọng đối với tính bảo mật và tuân thủ. Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để sàng lọc trước và tóm tắt, nhưng quyết định phải được đưa ra bởi người bảo lãnh có thẩm quyền, được xác nhận bởi hướng dẫn bảo lãnh và các điều khoản chính sách. Đầu ra AI không thay thế sự phê duyệt này.

2. AI “gây ảo giác” trong bối cảnh bảo hiểm có nghĩa là gì?

A) Trí tuệ nhân tạo hoạt động rất chậm và không thể phản hồi
B) Trí tuệ nhân tạo mã hóa dữ liệu khách hàng
C) Trí tuệ nhân tạo chỉ phản hồi bằng tiếng Anh
D) Trí tuệ nhân tạo tạo ra tài sản thế chấp, vật phẩm hoặc tỷ giá có vẻ như thật nhưng lại sai ✔

Giải thích: Ảo giác là khi trí tuệ nhân tạo tạo ra thông tin có vẻ như thật nhưng lại sai (ví dụ: phạm vi bảo hiểm không tồn tại, một bài viết luật bịa đặt hoặc tỷ lệ phí bảo hiểm không chính xác). Vì vậy, mỗi đầu ra phải được kiểm chứng bằng văn bản chính sách và pháp luật hiện hành.

3. Khái niệm “tần số tổn thất” trong phân tích tính toán bảo hiểm có ý nghĩa gì?

A) Số lượng yêu cầu bồi thường cho mỗi chính sách hoặc đơn vị trong một khoảng thời gian nhất định ✔
B) Mất bao nhiêu ngày để yêu cầu thanh toán?
C) Số tiền trung bình được trả cho mỗi yêu cầu
D) Tổng lợi nhuận hàng năm của công ty

Giải thích: Tần suất yêu cầu bồi thường là số lượng yêu cầu bồi thường cho mỗi hợp đồng hoặc đơn vị trong một khoảng thời gian nhất định (ví dụ: 45 yêu cầu bồi thường mỗi năm trên 1.000 hợp đồng). Nó được sử dụng cùng với mức độ nghiêm trọng của thiệt hại (chi phí trung bình cho mỗi yêu cầu bồi thường) để xác định chi phí thiệt hại dự kiến và do đó xác định phí bảo hiểm rủi ro.

4. Người điều chỉnh thiệt hại đã hỏi trí tuệ nhân tạo liệu hồ sơ yêu cầu bảo hiểm ô tô có được bảo hiểm theo hợp đồng hay không. Ông nói, trí tuệ nhân tạo được “bảo vệ”. Cách tiếp cận đúng đắn là gì?

A) Phê duyệt thanh toán trực tiếp vì trí tuệ nhân tạo cho biết trong phạm vi
B) Xác nhận từng phạm vi với các điều kiện đặc biệt và chung của chính sách, các trường hợp ngoại lệ và miễn trừ và đưa ra quyết định với tư cách là chuyên gia thiệt hại có thẩm quyền ✔
C) Hứa thanh toán cho khách hàng mà không cần xem văn bản chính sách
D) Sao chép lời giải thích của trí tuệ nhân tạo vào thư từ chối đúng như thực tế

Giải thích: Quyết định bảo hiểm phụ thuộc vào các điều kiện đặc biệt và chung của hợp đồng, các trường hợp loại trừ và miễn trừ. Đầu ra AI là bản nháp/đánh giá trước; Quyết định bảo hiểm phải được đưa ra bởi chuyên gia về thiệt hại có thẩm quyền, xác nhận từng dòng trong văn bản chính sách.

5. AI đã gắn cờ hồ sơ yêu cầu bồi thường là "rủi ro gian lận cao". Bước đúng đắn tiếp theo là gì?

A) Trực tiếp tố cáo khách hàng lừa đảo và từ chối thanh toán
B) Tự động báo cáo hồ sơ cho cơ quan công tố
C) Xem dấu hiệu là dấu hiệu nghi ngờ và xác minh bằng tài liệu, kiến thức, dữ liệu; Thông báo/cáo buộc với chuyên gia có thẩm quyền và được pháp luật chấp thuận ✔
D) Bỏ qua dấu và nộp hồ sơ như bình thường

Giải thích: Cờ lừa đảo là tín hiệu nghi ngờ, không phải bằng chứng. Do suy đoán vô tội, tín hiệu này phải được xác minh bằng bằng chứng (tài liệu, chuyên môn, tính nhất quán của dữ liệu, truy vấn SBM) và việc buộc tội/thông báo chỉ được thực hiện khi có chuyên gia có thẩm quyền và phê duyệt pháp lý/tuân thủ. Nguy cơ dương tính giả có thể gây tổn hại nghiêm trọng cho khách hàng.

6. Trí tuệ nhân tạo đã chuẩn bị văn bản giải thích tài sản thế chấp để gửi cho khách hàng. Văn bản nêu rõ "tất cả thiệt hại do nước gây ra đều được bảo hiểm". Bạn nên làm gì?

A) Gửi tuyên bố như vậy vì nó có vẻ thân thiện với khách hàng
B) Thay thế “tất cả” bằng “hoàn toàn mọi”
C) Không thực hiện bất kỳ kiểm tra nào trước khi gửi tin nhắn cho khách hàng
D) Xác nhận tuyên bố với các trường hợp ngoại lệ, miễn trừ của chính sách và sửa lại các tuyên bố tuyệt đối để chính xác và không gây nhầm lẫn ✔

Giải thích: Các chính sách thường có những điểm loại trừ như lũ lụt, ngập lụt hoặc thiếu bảo trì; Những câu nói tuyệt đối như “tất cả” có thể gây hiểu lầm và tạo ra những kỳ vọng sai lầm. Mỗi yêu cầu bảo hiểm phải được xác nhận theo các điều kiện chung và đặc biệt của hợp đồng, đồng thời các tuyên bố tuyệt đối phải được sửa chữa theo các trường hợp ngoại lệ.

7. Tại sao rủi ro “thiên vị và phân biệt đối xử” lại đặc biệt quan trọng trong các mô hình định giá trong bảo hiểm?

A) Mô hình có thể tạo ra mức giá không công bằng bằng cách tìm hiểu các mô hình phân biệt đối xử trong dữ liệu lịch sử và thực hiện phân biệt đối xử gián tiếp thông qua các biến nhạy cảm ✔
B) Độ lệch sẽ chỉ khiến mô hình chạy chậm
C) Thành kiến chỉ ảnh hưởng đến văn bản tiếp thị chứ không ảnh hưởng đến giá cả
D) Nguy cơ phân biệt đối xử chỉ tồn tại trong bảo hiểm y tế

Mô tả: Mô hình trí tuệ nhân tạo có thể tìm hiểu các mô hình phân biệt đối xử trong dữ liệu lịch sử và phân biệt gián tiếp thông qua các biến số nhạy cảm hoặc có liên quan như giới tính, dân tộc và khu vực cư trú. Đây vừa là vấn đề đạo đức vừa là vấn đề pháp lý; Pháp luật nghiêm cấm sự phân biệt đối xử không công bằng và yêu cầu việc định giá phải hợp lý.

8. Một đại diện khách hàng chuẩn bị ghi tên và số CMND của khách hàng trong khi hỏi trí tuệ nhân tạo về một trường hợp thiệt hại phức tạp. Hành vi tốt nhất là gì?

A) Viết ra tất cả thông tin cá nhân vì AI phản hồi tốt hơn
B) Ẩn danh bối cảnh và chỉ hỏi với những thông tin thực tế tương đương mà không ghi lại thông tin nhận dạng ✔
C) Chỉ cần viết tên và giấu ID Thổ Nhĩ Kỳ là đủ.
D) Yêu cầu trí tuệ nhân tạo ghi dữ liệu rồi xóa

Giải thích: Tên, số TR ID và thông tin sức khỏe/thiệt hại là dữ liệu cá nhân và đặc biệt. Ngữ cảnh phải được ẩn danh trước khi được cung cấp cho công cụ dựa trên đám mây; tương đương lâm sàng/thực tế (ví dụ: "tuổi 45, hợp đồng bảo hiểm ô tô, va chạm một phía") bảo toàn tính bảo mật mà không làm giảm chất lượng đầu ra.

9. Chatbot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo đã nhận được yêu cầu của khách hàng: "Tôi muốn hủy hợp đồng và nhận lại phí bảo hiểm". Đâu là thiết kế đúng?

A) Chatbot sẽ tự xử lý việc hủy và hoàn tiền ngay lập tức
B) Chatbot sẽ từ chối yêu cầu và kết thúc cuộc trò chuyện
C) Chatbot phải phân loại và thông báo yêu cầu, nhưng chuyển giao dịch dẫn đến hậu quả tài chính/pháp lý cho người đại diện có thẩm quyền của con người ✔
D) Chatbot phải hứa số tiền hoàn lại chính xác cho khách hàng

Giải thích: Các yêu cầu có hậu quả về tài chính và pháp lý, chẳng hạn như hủy bỏ, hoàn trả phí bảo hiểm và bồi thường, là những nhiệm vụ mà chatbot không thể tự mình thực hiện. Chatbot có thể phân loại yêu cầu và cung cấp thông tin, nhưng phải ủy quyền giao dịch cho một tác nhân con người có thẩm quyền với ngưỡng leo thang.

10. Xét về KVKK, dữ liệu sức khỏe của khách hàng bảo hiểm thuộc loại nào và điều này có nghĩa là gì?

A) Đó là dữ liệu cá nhân thông thường, không cần bảo vệ bổ sung
B) Nó không được coi là dữ liệu cá nhân vì nó được lưu giữ trong công ty bảo hiểm
C) Chỉ được bảo vệ nếu khách hàng yêu cầu
D) Đó là dữ liệu cá nhân có tính chất đặc biệt và được bảo vệ ở mức cao nhất cũng như các điều kiện xử lý nghiêm ngặt hơn ✔

Giải thích: Dữ liệu sức khỏe thuộc danh mục “dữ liệu cá nhân đặc biệt” trong KVKK và được bảo vệ ở mức cao nhất; Cần có các điều kiện chặt chẽ hơn (sự đồng ý rõ ràng hoặc các trường hợp ngoại lệ do pháp luật quy định) để xử lý. Việc cung cấp loại dữ liệu không được kiểm soát này cho các công cụ trí tuệ nhân tạo là một nguy cơ vi phạm nghiêm trọng.

11. Xét về nguyên tắc ra quyết định tự động, quyền nào của khách hàng được đặt lên hàng đầu đối với quyết định từ chối chỉ do trí tuệ nhân tạo đưa ra?

A) Quyền không công bố quyết định
B) Quyền phản đối quyết định, yêu cầu con người can thiệp và tìm hiểu lý do ✔
C) Quyền giảm phí bảo hiểm theo ý muốn
D) Quyền truy cập tất cả dữ liệu của công ty

Giải thích: Trong các quyết định chỉ dựa trên quá trình xử lý tự động và ảnh hưởng đến cá nhân, cá nhân có quyền phản đối quyết định đó, yêu cầu sự can thiệp của con người và tìm hiểu lý do căn bản cho quyết định đó. Do đó, khả năng giải thích và kiểm soát của con người là rất cần thiết trong các quyết định có tác động lớn.

12. Chuyên gia tính toán nên làm gì trước khi áp dụng biểu giá mới do trí tuệ nhân tạo đề xuất?

A) Kiểm tra chất lượng dữ liệu, các giả định và tính thỏa đáng của phí bảo hiểm bằng các tính toán độc lập và nguyên tắc tính toán, đồng thời đưa ra quyết định với tư cách là chuyên gia tính toán có thẩm quyền ✔
B) Tải biểu giá trực tiếp lên hệ thống và công bố
C) Chỉ nhìn vào giá của đối thủ cạnh tranh và bỏ qua sản lượng AI
D) Không thực hiện bất kỳ xác minh nào chỉ vì trí tuệ nhân tạo gợi ý

Giải thích: Các quyết định về thuế quan và cung cấp kỹ thuật đòi hỏi phải có trách nhiệm tính toán. Sản lượng trí tuệ nhân tạo; Nó phải được kiểm tra bằng các tính toán độc lập và các nguyên tắc tính toán về chất lượng dữ liệu, các giả định, xu hướng tần suất/mức độ nghiêm trọng của thiệt hại và tính thỏa đáng của phí bảo hiểm và quyết định cuối cùng phải được đưa ra bởi chuyên gia tính toán có thẩm quyền.

13. Theo cách phân biệt "Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh", dấu nhắc nào là dấu nhắc mạnh cho bản tóm tắt tệp hư hỏng?

A) "Tóm tắt hồ sơ thiệt hại này."
B) “Làm trợ lý giám định thiệt hại; tổng hợp hồ sơ ẩn danh sau theo thứ tự ngày tháng, đánh dấu những điểm còn thiếu/không thống nhất thành tiêu đề riêng, quyết định phạm vi, ghi rõ tài liệu tham khảo trong từng mục.” ✔
C) "Bạn quyết định có nên thực hiện thanh toán trong tệp này hay không."
D) “Đọc hồ sơ và viết thư cho khách hàng hứa thanh toán.”

Mô tả: Lời nhắc mạnh mẽ; Nó chứa vai trò, bối cảnh, đầu vào (ẩn danh), định dạng mong muốn, giới hạn và hướng dẫn xác minh. Yêu cầu mơ hồ như "tóm tắt tệp này" là yếu; Việc làm rõ các ranh giới như vai trò, yêu cầu quyết định phạm vi, trích dẫn nguồn và ra quyết định sẽ làm tăng khả năng kiểm toán đầu ra.

14. Nguyên tắc cơ bản nhất khi xây dựng chính sách sử dụng trí tuệ nhân tạo ở đơn vị bảo hiểm là gì?

A) Tự động hóa hoàn toàn mọi quyết định có thể về tốc độ
B) Chỉ tiến hành xác minh khi nhận được khiếu nại
C) Phân vùng nhiệm vụ theo mức độ rủi ro và cần có sự phê duyệt, xác minh và ghi lại dấu vết của con người trong các quyết định quan trọng ✔
D) Viết chính sách và để việc thực hiện nó hoàn toàn theo sáng kiến của nhân viên

Mô tả: Cơ sở của việc sử dụng an toàn từ đầu đến cuối là mỗi nhiệm vụ được phân vùng theo mức độ rủi ro, cần có các điểm kiểm tra xác minh và phê duyệt của con người trong các quyết định quan trọng về mặt bảo mật và tuân thủ, đồng thời toàn bộ quy trình có thể được kiểm tra bằng tính năng ghi dấu vết. Trí tuệ nhân tạo tăng tốc nhưng trách nhiệm cuối cùng thuộc về con người.