Trí tuệ nhân tạo trong đánh giá rủi ro và hỗ trợ bảo lãnh phát hành

Lợi nhuận:

• Khả năng đánh giá chất lượng bằng chứng và giới hạn đầu ra đồng thời tóm tắt dữ liệu ứng dụng, khai báo, giám định bằng trí tuệ nhân tạo và đánh dấu các yếu tố rủi ro
• Khả năng xác thực chéo đầu ra trí tuệ nhân tạo với các điều khoản chính sách và hướng dẫn bảo lãnh trong việc chấp nhận, từ chối, các quyết định về phí bảo hiểm bổ sung và ngoại lệ
• Có thể hiểu rằng trách nhiệm cuối cùng đối với quyết định bảo lãnh thuộc về người bảo lãnh có thẩm quyền và phải tuân thủ việc cấm phân biệt đối xử.

Bảo lãnh phát hành là trái tim của bảo hiểm: đó là công việc đánh giá rủi ro của đơn đăng ký và quyết định chấp nhận (hoặc từ chối) hợp đồng theo những điều khoản nào, với phạm vi bảo hiểm nào và mức phí bảo hiểm nào. Khi Người bảo lãnh (chuyên gia có thẩm quyền đưa ra quyết định này) xem xét đơn đăng ký, anh ta thực sự đang tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi: "Có công bằng và bền vững không khi công ty chấp nhận rủi ro này, ở mức giá này, với sự đảm bảo này?" Để trả lời câu hỏi này, cần phải đọc đơn đăng ký, lời khai của người được bảo hiểm, báo cáo của chuyên gia, hồ sơ thiệt hại trong quá khứ và dữ liệu ngành cùng nhau. Trí tuệ nhân tạo (phần mềm học các mẫu từ dữ liệu và tạo ra văn bản và tóm tắt) giảm bớt gánh nặng "đọc và tóm tắt nhiều tài liệu cùng nhau". Nhưng hãy cẩn thận: trí tuệ nhân tạo tóm tắt rủi ro, nó không thừa nhận rủi ro. Các quyết định chấp nhận, từ chối, thưởng bổ sung, ngoại lệ luôn có chữ ký của tổ chức bảo lãnh có thẩm quyền. Trong phần này, bạn sẽ học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách an toàn tại phòng bảo lãnh, cách đo lường giá trị bằng chứng của kết quả đầu ra và cách duy trì tình trạng không phân biệt đối xử.

Trí tuệ nhân tạo có ích ở đâu trong việc bảo lãnh phát hành?

Hồ sơ bảo lãnh phát hành thường lộn xộn: các biểu mẫu ở nhiều định dạng khác nhau, các tờ khai viết tay, các báo cáo thẩm định dài, các bảng biểu. Đây là nơi trí tuệ nhân tạo phát huy tác dụng mạnh nhất. Nó tăng tốc một cách an toàn các tác vụ sau:

• Tóm tắt tài liệu: Giảm bản báo cáo chuyên môn dài 10 trang tại nơi làm việc xuống còn nửa trang, tóm tắt rủi ro theo từng mục.
• Đánh dấu yếu tố rủi ro: Liệt kê những điểm đáng chú ý như “Tòa nhà 45 năm tuổi, mái gỗ, gần đó có kho nhiên liệu”.
• Phát hiện thông tin thiếu/không nhất quán: Phát hiện sự mâu thuẫn giữa năm xây dựng khai báo trong đơn và năm trong báo cáo chuyên môn.
• Tạo câu hỏi kiểm soát: Tạo danh sách thông tin còn thiếu mà Người bảo lãnh sẽ hỏi khách hàng hoặc đại lý.

Điều mà trí tuệ nhân tạo không làm là định giá rủi ro và đưa ra quyết định chấp nhận. Câu “Rủi ro này có thể chấp nhận được” hoặc “phí bảo hiểm nên tăng thêm 20%” là quyết định bảo lãnh phát hành; Nó phải dựa trên hướng dẫn bảo lãnh phát hành (tài liệu nội bộ của công ty xác định các quy tắc chấp nhận), biểu giá và các điều kiện chung của chính sách. Trí tuệ nhân tạo có thể soạn thảo quyết định này, nhưng chính người bảo lãnh có thẩm quyền mới là người đưa ra quyết định và ký lý do.

Lưu ý: Quyết định về phí bảo hiểm, bảo hiểm hoặc chấp nhận được đề xuất bởi trí tuệ nhân tạo là một dự đoán, không phải là một phán quyết. Sẽ không có khuyến nghị nào được đưa vào chính sách nếu không có xác minh chéo với hướng dẫn bảo lãnh phát hành và các điều khoản chính sách.

Đánh giá chất lượng bằng chứng của đầu ra

Khi AI gắn cờ một yếu tố rủi ro, đó là một yêu cầu; không phải bằng chứng. Một nhà bảo lãnh phát hành tốt sẽ sàng lọc từng yêu cầu bồi thường bằng ba câu hỏi:

1. Tuyên bố này dựa trên tài liệu nào? Nếu trí tuệ nhân tạo cho biết "nguy cơ cháy nổ rất cao" thì nó rút ra điều này từ quan sát nào của chuyên gia? Nếu không có nguồn thì có thể bịa đặt.
2. Tuyên bố có thuộc về tệp này hay nó là một giả định chung? AI đôi khi thêm những thông tin chung chung như “thường ở những nơi làm việc như thế này…”; Sự thật chung có thể không hợp lệ trong tập tin này.
3. Yêu cầu bồi thường có thể được xác minh? Tuổi của tòa nhà có thể được xác nhận từ chứng thư quyền sở hữu và lịch sử thiệt hại có thể được xác nhận từ truy vấn SBM (Trung tâm giám sát và thông tin bảo hiểm). Không sử dụng yêu cầu bồi thường không thể đưa ra làm cơ sở cho quyết định.

Mẹo: Luôn đưa câu sau vào lời nhắc: "nêu rõ tài liệu/trang làm cơ sở cho mỗi yêu cầu bồi thường". Tuyên bố không trích dẫn nguồn sẽ được đưa lên đầu danh sách xác minh của bạn.

Từng bước: Quy trình bảo lãnh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo

1. Ẩn danh bối cảnh. Xóa tên, số ID, số chính sách và thông tin liên hệ của người nộp đơn; thay thế tương đương thực tế.
2. Tải lên tài liệu và yêu cầu một bản tóm tắt. Trích xuất vấn đề rủi ro, các yếu tố nổi bật và thiếu sót bằng tài liệu tham khảo.
3. Biến các yếu tố rủi ro của bạn thành một danh sách kiểm tra. Biến mỗi mục được trí tuệ nhân tạo đánh dấu thành một câu hỏi cần xác nhận.
4. Xác minh chéo với hướng dẫn bảo lãnh. Kiểm tra hướng dẫn sử dụng để biết các tiêu chí chấp nhận, giới hạn dung lượng và các loại trừ bắt buộc.
5. Tính phí bảo hiểm một cách độc lập. Hãy tự tính toán với biểu thuế và bảng phí bảo hiểm kỹ thuật; Đừng bao giờ trực tiếp lấy con số do trí tuệ nhân tạo đưa ra.
6. Viết ra quyết định và lý do của nó. Ghi lại quyết định chấp nhận/từ chối/phí bổ sung/ngoại lệ của bạn, nêu rõ quy tắc làm cơ sở cho quyết định đó.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Nắm bắt được sự không nhất quán. Giá trị tòa nhà được khai báo trong đơn chính sách gói nhà ở là 2.400.000 TL, và trong báo cáo thẩm định là 3.900.000 TL. Trong bản tóm tắt của mình, AI đã đặt hai con số này cạnh nhau và cảnh báo rằng “tuyên bố giá trị không nhất quán”. Nhờ cảnh báo này, Người bảo lãnh nhận ra rủi ro bảo hiểm dưới mức (thanh toán theo tỷ lệ trong trường hợp bị hư hại nếu tòa nhà được bảo hiểm dưới giá trị thực) và chuẩn bị đề nghị dựa trên giá trị chính xác. AI đã không đưa ra quyết định; đã làm lộ rõ ​​sự không nhất quán.

Trường hợp 2 - Từ chối làm lành. Trong hồ sơ bảo hiểm vận chuyển, AI đã viết một tỷ lệ chính xác cho biết “tỷ lệ bảo hiểm vận chuyển hàng hóa tiêu chuẩn 0,15% áp dụng cho hàng hóa”. Người bảo lãnh đã mở phiếu thuế: không có mức giá cố định như vậy cho loại hàng hóa và tuyến đường này; Trí tuệ nhân tạo đã tạo nên tỷ lệ. Người bảo lãnh đã tính toán tỷ lệ của riêng mình; Kết quả là 0,28%. Nếu không có tài khoản độc lập, phí bảo hiểm sẽ không được sử dụng đúng mức.

Trường hợp 3 - Bẫy phân biệt đối xử. Trong một ứng dụng đội xe thương mại, trí tuệ nhân tạo gợi ý cho người lái xe “tiền thưởng bổ sung vì khu vực họ sống có nhiều rủi ro”. Người bảo lãnh đã phủ nhận điều này: khu vực cư trú có thể là một biến đại diện liên quan đến các đặc điểm được bảo vệ như dân tộc, tạo ra sự phân biệt đối xử gián tiếp. Phần thưởng được dựa trên các tiêu chí hợp pháp, chính đáng như lịch sử yêu cầu thực tế của người lái xe và hồ sơ lái xe.

Bốn lời nhắc có thể sao chép

1) Tóm tắt rủi ro ứng dụng:

Bạn là trợ lý bảo lãnh bảo hiểm thương mại. Tóm tắt văn bản đánh giá và ứng dụng ẩn danh sau:[dán văn bản]Đầu ra:1. Vấn đề rủi ro (tóm tắt)2. Các yếu tố rủi ro nổi bật (từng bài viết, tài liệu/trang tham khảo trong mỗi bài)3. Thông tin không đầy đủ hoặc không nhất quán4. Các câu hỏi mà người bảo lãnh sẽ hỏi khách hàng/đại lý ĐƯA RA quyết định chấp nhận/từ chối hoặc thưởng. Đừng tạo ra tỷ lệ mà bạn không chắc chắn; Viết "không có trong tài liệu".

2) Kiểm tra chéo với hướng dẫn Bảo lãnh:

Dưới đây là bản tóm tắt rủi ro và các bài viết liên quan trong hướng dẫn bảo lãnh phát hành của chúng tôi. Tóm tắt rủi ro: [dán]Hướng dẫn: [dán]Nhiệm vụ: Ghép từng yếu tố rủi ro trong bản tóm tắt với mục hướng dẫn có liên quan. Đánh dấu dưới tiêu đề riêng những điểm yêu cầu ngoại lệ bắt buộc, điều kiện bổ sung hoặc giới hạn năng lực theo hướng dẫn. Tôi sẽ quyết định; bạn chỉ cần phù hợp.

3) Thiếu tài liệu và trình duyệt không nhất quán:

Quét tìm những mâu thuẫn hoặc thiếu sót giữa các tài liệu trong tệp đơn sau: [dán tài liệu]Tìm kiếm sự thống nhất, đặc biệt trong các lĩnh vực sau: kê khai giá trị, năm xây dựng/sản xuất, mục đích sử dụng, địa chỉ, lịch sử hư hỏng. Hiển thị các số xung đột cạnh nhau và viết ra chúng đến từ tài liệu nào.

4) Căn cứ dự thảo quyết định (sau khi thẩm tra):

BẢN DỰ THẢO lý do đưa ra quyết định bảo lãnh phát hành dựa trên thông tin đã được xác minh sau: [các yếu tố rủi ro đã được xác minh, quy tắc áp dụng, phí bảo hiểm được tính toán] Giọng điệu: trang trọng, rõ ràng, không phân biệt đối xử. Căn cứ quyết định dựa trên tiêu chí rủi ro chính đáng; không sử dụng các thuộc tính được bảo vệ (giới tính, nguồn gốc, khu vực lân cận, v.v.). Đây là bản nháp; Quyết định và chữ ký cuối cùng thuộc về người bảo lãnh.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: "Tính toán mức phí bảo hiểm phù hợp cho ứng dụng này và cho chúng tôi biết liệu chúng tôi có nên chấp nhận nó hay không."

Vấn đề: Yêu cầu đưa ra quyết định trực tiếp trong vùng đỏ (tiền thưởng + chấp nhận). Vì trí tuệ nhân tạo không biết thuế quan nên nó tạo nên giá cước; không có nguồn, không có giới hạn và không có xác minh.

Strong: "Hành động như một trợ lý bảo lãnh. Tóm tắt ứng dụng ẩn danh bằng tài liệu tham khảo, nêu bật các yếu tố rủi ro và thiếu sót. Đừng đưa ra quyết định thưởng hay chấp nhận; chỉ liệt kê các câu hỏi để kiểm tra."

Tại sao nó tốt: Nhiệm vụ được giữ trong vùng màu vàng, đầu ra có thể kiểm tra được, quyết định vẫn thuộc về người bảo lãnh.

biểu đồ so sánh

Nhiệm vụ

Trí tuệ nhân tạo có làm được điều đó không?

Ai quyết định?

xác minh

Tóm tắt tài liệu

Có (dự thảo)

Người bảo lãnh đọc

Tài liệu tham khảo

Đánh dấu yếu tố rủi ro

Có (khuyến nghị)

Người bảo lãnh xác nhận

Tài liệu nguồn

Phát hiện thiếu/không nhất quán

Có

Người bảo lãnh đánh giá

liên tài liệu

tài khoản trả phí

không

Chuyên gia tính toán/bảo lãnh phát hành

Phiếu thuế, tài khoản độc lập

Quyết định chấp nhận/từ chối

không

người bảo lãnh có thẩm quyền

Hướng dẫn + điều khoản chính sách

Những lỗi thường gặp

• Trực tiếp sử dụng tiền thưởng do trí tuệ nhân tạo đưa ra. Một người mẫu không biết biểu giá sẽ tạo nên mức giá; Luôn tính phí bảo hiểm một cách độc lập.
• Chấp nhận yếu tố rủi ro không có nguồn gốc. Không hỏi quan sát của chuyên gia mà tuyên bố "nguy cơ cháy cao" dựa trên cơ sở nào.
• Phân biệt đối xử với một biến thay thế. Áp dụng các đề xuất thưởng bổ sung dựa trên khu phố, tên hoặc nguồn gốc mà không cần thắc mắc.
• Nhầm thông tin chung với tập tin thực tế. Nghĩ rằng cụm từ "Ở những nơi làm việc như vậy thường..." thuộc về tập tin này.
• Ghi lại quyết định mà không có lý do chính đáng. Không thể trả lời câu hỏi "bạn đã dựa vào quy tắc nào?" trong quá trình kiểm toán.

Tóm lại

Trong bảo lãnh phát hành, trí tuệ nhân tạo tóm tắt tài liệu, gắn cờ yếu tố rủi ro, phát hiện những thiếu sót và mâu thuẫn, đồng thời tạo ra câu hỏi kiểm soát; nhưng nó không đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định chấp nhận. Lọc từng đầu ra để tìm nguồn, ngữ cảnh tệp và khả năng xác minh; tính toán phí bảo hiểm một cách độc lập; Đưa ra quyết định chấp nhận/từ chối dựa trên hướng dẫn bảo lãnh phát hành và các điều khoản chính sách. Duy trì việc cấm phân biệt đối xử: quyết định phải dựa trên các tiêu chí rủi ro hợp pháp, có thể giải thích được. Trách nhiệm cuối cùng thuộc về người bảo lãnh có thẩm quyền.

Nhiệm vụ ứng dụng

Nhận tệp tham chiếu thực (nhưng dành cho mục đích thử nghiệm, ẩn danh). Tạo một bản tóm tắt rủi ro với lời nhắc số 1 ở trên. Sau đó thử tìm nguồn gốc của từng yếu tố rủi ro được AI gắn cờ trong tài liệu: bao nhiêu có cơ sở tài liệu thực, bao nhiêu là giả định? Lưu ý các kết quả vào bảng và viết ra những gì bạn đã làm đối với “các khiếu nại không có nguồn gốc”.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi đã ẩn danh bối cảnh ứng dụng.
• [ ] Tôi đã yêu cầu bản tóm tắt rủi ro kèm theo tài liệu tham khảo; Tôi đã hướng dẫn "không quyết định".
• [ ] Tôi đã xác nhận nguồn gốc của từng yếu tố rủi ro trong tài liệu.
• [ ] Tôi đã tính phí bảo hiểm một cách độc lập với phiếu thuế.
• [ ] Tôi đã đưa ra quyết định chấp nhận/từ chối dựa trên hướng dẫn bảo lãnh và các điều khoản chính sách.
• [ ] Tôi đã loại bỏ những đề xuất mang tính phân biệt đối xử/thay thế và dựa trên các tiêu chí hợp pháp.
• [ ] Tôi đã ghi lại quyết định và lý do đưa ra.