Lợi nhuận:
- Có thể phân biệt vị trí nào trong quy trình tính toán bảo hiểm (chuẩn bị dữ liệu, tạo mã, soạn thảo báo cáo, giải thích kịch bản) trí tuệ nhân tạo tiết kiệm thời gian thực và tại sao các quyết định như phí bảo hiểm/dự phòng/vốn lại được giao cho chuyên gia tính toán có thẩm quyền, tùy thuộc vào mức độ rủi ro nhiệm vụ.
- Khả năng áp dụng một nguyên tắc xác minh từng đầu ra AI thông qua các bước liên kết nó với nguồn thủ tục, tính toán lại độc lập và kiểm tra nó bằng lý luận tính toán.
- Ẩn danh chính sách, dữ liệu thiệt hại và sức khỏe trong phạm vi KVKK/quyền riêng tư và tạo thói quen chọn phương tiện an toàn không sử dụng dữ liệu trong đào tạo mô hình
Trong một công ty bảo hiểm hoặc hưu trí, hàng trăm con số tương lai được đưa ra mỗi tháng: chúng ta nên trả bao nhiêu phí bảo hiểm cho nhóm hợp đồng này? bao nhiêu thiệt hại trong quá khứ vẫn chưa được báo cáo; Giá trị lương hưu mà chúng ta sẽ trả trong 30 năm tới là bao nhiêu? Nếu một năm tồi tệ ập đến, liệu công ty có tồn tại được không? Nghề có thể trả lời tất cả những câu hỏi này là chuyên gia tính toán. Chuyên gia tính toán là chuyên gia đo lường, định giá và báo cáo rủi ro bảo hiểm và hưu trí bằng cách sử dụng xác suất, số liệu thống kê và toán tài chính; Mỗi con số nó tạo ra đều ảnh hưởng trực tiếp đến cân bằng tài chính của công ty, quyền của người được bảo hiểm và niềm tin của kiểm toán viên. Đây là lúc trí tuệ nhân tạo phát huy tác dụng.
Trí tuệ nhân tạo (AI hoặc viết tắt là AI—các hệ thống máy tính có thể tạo văn bản, viết mã, nhận dạng mẫu và tóm tắt dữ liệu giống như con người) giảm các phần lặp đi lặp lại và tốn thời gian của công việc tính toán tính toán chỉ còn vài phút: viết mã làm sạch dữ liệu, dịch một tài khoản sang Python, soạn thảo một báo cáo chuyên gia tính toán, giải thích một phân bố phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản. Tuy nhiên, AI tương tự cũng có thể tạo ra một con số đáng tin cậy chẳng hạn như "tần suất thiệt hại của bạn là 8 phần trăm" mà không bao giờ nhìn thấy dữ liệu của bạn. Bài đầu tiên của mô-đun này không phải là phần giới thiệu phần mềm; Mục đích của nó là làm rõ nơi nào nên đưa AI vào hoạt động kinh doanh tính toán của bạn và nơi nào không nên đặt nó.
Hãy trình bày nguyên tắc cơ bản ngay từ đầu: Trí tuệ nhân tạo là trợ lý chứ không phải chuyên gia tính toán. Trách nhiệm và phê duyệt cuối cùng đối với các quyết định quan trọng về tài chính như phí bảo hiểm, dự phòng (dự trữ), vốn và nợ phải trả thuộc về cơ quan tính toán có thẩm quyền, được chỉ định và ủy quyền. Đầu ra AI chưa được xác minh cũng có rủi ro như một báo cáo chuyên gia tính toán chưa được ký.
Các lớp kinh doanh tính toán bảo hiểm và vị trí của AI
Việc tách công việc tính toán thành ba lớp giúp đặt AI chính xác dễ dàng hơn. Lớp kỹ thuật/tính toán là nơi tạo ra số lượng: xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, kế toán phí bảo hiểm và dự trữ. Lớp lý luận là nơi diễn giải con số: nên chọn giả định nào, hệ số cải tiến nào cần sửa theo cách thủ công, mức độ tin cậy của chúng tôi đối với ước tính đó. Lớp trách nhiệm là nơi tạo ra chữ ký: báo cáo được gửi đến cơ quan quản lý, quyết định được trình lên ban quản lý, chuyên gia tính toán là chủ sở hữu hợp pháp của kết quả. AI rất mạnh ở lớp đầu tiên, chỉ hỗ trợ ở lớp thứ hai, còn ở lớp thứ ba thì không.
Hãy xác định một vài thuật ngữ cơ bản ngay từ đầu. Phí bảo hiểm là mức giá mà người được bảo hiểm phải trả để đổi lấy rủi ro. Thiệt hại (yêu cầu bồi thường) là thiệt hại mà người được bảo hiểm phải gánh chịu và được công ty chi trả. Dự phòng/dự trữ là số tiền được dành riêng hôm nay cho các khoản phải trả trong tương lai. Trách nhiệm pháp lý là giá trị hiện tại của khoản nợ trong tương lai của công ty đối với các chủ hợp đồng. Mức độ rủi ro là đơn vị đo lường mức độ rủi ro (ví dụ: một chiếc xe được bảo hiểm trong một năm = 1 xe-năm). Chúng tôi sẽ giải thích từng khái niệm này trong các phần sau; Hiện tại, hãy biết điều này: AI cung cấp cho bạn bản thiết kế, mã và phân tích cho tất cả các khái niệm này, nhưng bạn đưa ra vấn đề và chữ ký cuối cùng.
Bảng sau đây tóm tắt vai trò và mức độ rủi ro của AI theo nhiệm vụ:
Nhiệm vụ
Vai trò của AI
Mức độ rủi ro
Ai phê duyệt
Làm sạch/mã hóa dữ liệu
trình tạo mã
thấp
Chuyên gia tính toán/phân tích dữ liệu
Dự thảo báo cáo và tóm tắt
máy phát điện phác thảo
thấp
chuyên gia tính toán
Mô tả phương thức/phân phối
hướng dẫn, tổng hợp
thấp
chuyên gia tính toán
Mô hình mức độ nghiêm trọng tần số thiệt hại
Xây dựng mô hình, phác thảo
trung bình
chuyên gia tính toán cao cấp
IBNR / tài khoản dự trữ
hối phiếu tài khoản
cao
Chuyên gia tính toán có trách nhiệm
Giá cả/giá cước
phác thảo mô hình
cao
Định giá + tính tuân thủ
Vốn (SCR)/nợ phải trả
đầu vào phụ trợ
rất cao
Bổ nhiệm chuyên gia tính toán + quản lý
Hãy ghi nhớ một dòng trong bảng này: khi rủi ro tăng lên, vai trò của AI sẽ giảm đi và phê duyệt chuyên gia tính toán sẽ tăng lên.
Tại sao "xác minh" là trọng tâm của doanh nghiệp này
Các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo có vẻ tự tin vào câu trả lời của mình nhưng có thể họ không chắc chắn. Trong ngôn ngữ kỹ thuật, điều này được gọi là ảo giác: đó là sự bịa đặt của mô hình về thông tin không tồn tại trong một câu trôi chảy, giống như thể nó là sự thật. Đối với một chuyên gia tính toán, đây là một cái bẫy chết người. Mô hình có thể đưa ra một con số cho bạn chẳng hạn như "tỷ lệ lỗ/phí bù của danh mục đầu tư này là 72%"; Tuy nhiên, anh ta chưa bao giờ xem dữ liệu của bạn và con số này hoàn toàn là bịa đặt. Hoặc anh ta có thể nói tên của bảng tỷ lệ tử vong là "TRH-2020"; Tuy nhiên, không có bảng như vậy. Vì anh ấy nói cả hai với mức độ trôi chảy như nhau nên điều duy nhất phân biệt đúng và sai là kiến thức tính toán và thói quen xác minh của bạn.
Kỷ luật xác minh bao gồm ba bước:
- Liên kết với phương pháp và nguồn: Dựa vào dữ liệu của riêng bạn và các nguồn chính thức để lấy số, chứ không phải bộ nhớ của AI. Lấy bản tóm tắt AI làm điểm khởi đầu cho các công thức, bản phân phối và các bài viết quy định; sau đó xác nhận từ các nguồn tính toán tiêu chuẩn (sách giáo khoa, văn bản pháp lý, thủ tục tổ chức). Sử dụng AI để diễn giải dữ liệu chứ không phải để ghi nhớ nó.
- Tính toán lại độc lập: Kiểm tra độc lập mọi kết quả bằng số, hệ số và tỷ lệ mà AI tạo ra. Tự tái tạo giá trị hiện tại, hệ số tăng trưởng, tổng số hoặc bằng bảng tính đã được xác minh.
- Kiểm tra bằng phán đoán chuyên gia tính toán: Kiểm tra bằng con mắt chuyên môn xem liệu kết quả đầu ra có mâu thuẫn với thực tế thực tế hay không (hành vi danh mục đầu tư, lạm phát, luật pháp, kinh nghiệm trong quá khứ). "Tại sao hệ số này lại là 1,45 mà không phải 1,05?" Luôn đặt câu hỏi.
Lưu ý: Việc ký vào số liệu dự trữ hoặc biểu phí bảo hiểm do AI tạo ra mà không xác minh nó cũng giống như xuất bản một báo cáo chuyên gia tính toán chưa được ký. Chỉ vì đầu ra trơn tru và có trật tự là không chính xác.
Quyền riêng tư: dữ liệu chính sách và thiệt hại là dữ liệu riêng tư
Dữ liệu chính sách và khiếu nại bao gồm thông tin nhận dạng, liên hệ, sức khỏe và tài chính. Một số trong số này là các danh mục dữ liệu cá nhân đặc biệt trong phạm vi của KVKK (Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân) ở Türkiye và GDPR ở Châu Âu; Đặc biệt, thông tin chẩn đoán trong bảo hiểm sức khỏe và nhân thọ được bảo vệ ở mức cao nhất. Việc dán tên, số TR ID, số hợp đồng bảo hiểm và chẩn đoán của người được bảo hiểm lên phương tiện AI công cộng là vi phạm nghiêm trọng. Độ nhạy tương tự cũng áp dụng cho dữ liệu danh mục đầu tư là bí mật thương mại (bảng phí bảo hiểm, phân bổ tổn thất, điều kiện tái bảo hiểm).
Quy tắc rất đơn giản: ẩn danh dữ liệu và không chia sẻ những dữ liệu không cần thiết. "Nam 54 tuổi, tiền sử bệnh tim" thay vì "Ahmet Yılmaz, 54 tuổi, chính sách 2024-88213, nhồi máu cơ tim"; Chia sẻ các bảng được nhóm/tóm tắt thay vì các bản ghi riêng lẻ. Hầu hết các phân tích tính toán được thực hiện với dữ liệu đã tổng hợp sẵn (nhóm tuổi, loại bảo hiểm, năm phát triển); Điều này vừa bảo vệ tính bảo mật vừa đơn giản hóa việc phân tích. Nếu có thể, hãy chọn các công cụ của công ty có thỏa thuận xử lý dữ liệu và không sử dụng dữ liệu của bạn trong đào tạo mô hình.
Mẹo: Trong công việc tính toán, AI thường được cung cấp một bảng tóm tắt/tổng hợp thay vì một bản ghi thô. Một bảng như "bảng 3: nhóm tuổi × phạm vi bảo hiểm × thiệt hại trung bình" không có dữ liệu cá nhân nhưng có mọi thứ cần thiết để phân tích.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Sử dụng an toàn và hiệu quả. Một trợ lý chuyên gia tính toán sẽ dành 2 ngày để làm sạch thủ công 40.000 dòng dữ liệu khiếu nại. Anh giải thích cấu trúc dữ liệu (tên cột, ví dụ 5 hàng ẩn danh) cho AI và yêu cầu mã dọn dẹp Python. AI tạo ra bản nháp mã trong 15 phút; Chuyên gia tính toán đọc từng dòng mã, sửa hai lỗi logic (những thiệt hại tiêu cực phải được kiểm tra riêng thay vì xóa) và chạy nó trên dữ liệu của chính anh ta. Thời lượng: nửa ngày thay vì 2 ngày. AI viết mã, chuyên gia tính toán kiểm tra và chạy nó.
Trường hợp 2 - Bẫy số chưa được xác minh. Một nhân viên hỏi YZ, "Tỷ lệ kết hợp của chi nhánh bảo hiểm của chúng tôi là bao nhiêu?" AI tự tin đưa ra con số "khoảng 104%" dù không có quyền truy cập vào bất kỳ dữ liệu nào. Nhân viên đưa điều này vào bài thuyết trình với ban lãnh đạo của mình; tỷ lệ thực tế là 97 phần trăm. Sự khác biệt dẫn đến một chi nhánh có lợi nhuận bị coi là thua lỗ và quyết định tăng giá không chính xác. Lỗi: Đang chờ chỉ báo từ AI mà không cung cấp dữ liệu cho nó.
Trường hợp 3 - Vi phạm bí mật. Một chuyên gia tính toán đã tải một Excel chứa tên đầy đủ, ID và bản khai sức khỏe của người đăng ký bảo hiểm nhân thọ vào một công cụ AI công khai và nói rằng "hãy gắn cờ những rủi ro". Dữ liệu được chuyển đến máy chủ bên ngoài; Một đánh giá về KVKK và rủi ro danh tiếng đã phát sinh. Cách đúng đắn là xóa tên và ID và chỉ chia sẻ độ tuổi, giới tính, số tiền bảo hiểm và các yếu tố rủi ro ẩn danh.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Hãy cho chúng tôi biết tần suất thua lỗ của danh mục đầu tư của chúng tôi trong năm nay và mức phí bảo hiểm phù hợp.
Tuyên bố này là thiếu sót: AI không được cung cấp dữ liệu nên nó chỉ có thể trả lời câu hỏi về "tần số" và "cao cấp" bằng những con số bịa đặt. Chi nhánh nào, thời kỳ nào, tiếp xúc gì đều rõ ràng.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý phân tích hỗ trợ chuyên gia tính toán. Nhiệm vụ: Giúp tôi giải thích bảng tổng hợp BẤT CỨ BẤT CỨ bên dưới. Dữ liệu (bảo hiểm, 2024, không tỉnh/tên):- Mức độ tiếp xúc: 12.400 xe-năm- Số lượng yêu cầu bồi thường: 1.612- Tổng số yêu cầu bồi thường đã thanh toán: 48.900.000 TLI muốn:1) Tìm tần suất thiệt hại (số lượng/lần tiếp xúc) và tính trung bình mức độ nghiêm trọng của thiệt hại, hiển thị công thức.2) Tính toán phần bù rủi ro (tần suất × mức độ nghiêm trọng).3) Viết các bước trung gian để tôi có thể xác minh từng số một cách thủ công. Đừng bịa đặt; Chỉ cần sử dụng những con số tôi đã cung cấp cho bạn. Nếu có gì thiếu sót, hãy hỏi.
Yêu cầu này mạnh mẽ vì nó cung cấp dữ liệu ẩn danh, yêu cầu công thức, yêu cầu các bước trung gian và cấm việc giả tạo.
Những lỗi thường gặp
- Hỏi số mà không đưa ra dữ liệu. AI không có danh mục đầu tư của bạn trong bộ nhớ của nó; Mọi con số anh ta đưa ra đều là giả. Đầu tiên hãy cung cấp dữ liệu ẩn danh, sau đó yêu cầu một tài khoản.
- Ký đầu ra mà không cần xác minh nó. Một biểu đồ linh hoạt và có trật tự không có nghĩa là nó chính xác. Tái tạo từng số một cách độc lập.
- Dán dữ liệu cá nhân ở dạng thô. Tên, số ID, số chính sách và chẩn đoán không bao giờ được chia sẻ. Ẩn danh và sử dụng tổng hợp.
- Để AI chọn phương pháp và không đặt câu hỏi về nó. "Tôi nên sử dụng phương pháp nào?" Câu trả lời cho câu hỏi là một gợi ý; sự lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào phán quyết và luật pháp tính toán.
- Nhầm AI với một nguồn luật pháp. Mô hình có thể tạo nên các điều luật và tên bảng. Xác nhận từ văn bản chính thức.
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo là trợ thủ đắc lực giúp tăng tốc các phần kỹ thuật và lặp đi lặp lại của công việc tính toán; viết mã, tạo bản nháp, giải thích. Nhưng trách nhiệm về các quyết định về phí bảo hiểm, dự phòng, vốn và trách nhiệm pháp lý thuộc về chuyên gia tính toán có thẩm quyền. Mỗi đầu ra được xác thực thông qua ba bước: liên kết với phương pháp/nguồn, tính toán lại độc lập, kiểm tra bằng lý luận tính toán. Dữ liệu luôn được ẩn danh và không được chia sẻ khi không cần thiết. Đầu ra AI chưa được xác minh cũng có rủi ro như một báo cáo chưa được ký.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một chi nhánh nơi bạn làm việc (hoặc đảm nhận). Chuẩn bị một bảng nhỏ tổng hợp và ẩn danh hoàn toàn cho nhánh này (mức độ tiếp xúc, số lượng yêu cầu bồi thường, tổng thiệt hại). Điều chỉnh "Lời nhắc mạnh mẽ" ở trên cho phù hợp với bảng của riêng bạn và đưa nó vào công cụ AI. Tính toán lại tần suất lợi nhuận, mức độ nghiêm trọng và phí bảo hiểm rủi ro theo cách thủ công (bằng máy tính) và so sánh với kết quả của AI. Nếu bạn tìm thấy sự khác biệt, hãy lưu ý tại sao.
danh sách kiểm tra
- [ ] Dữ liệu tôi cung cấp cho AI có ẩn danh và tổng hợp không? Có thông tin cá nhân/riêng tư nào không?
- [ ] Tôi đã tính toán lại từng kết quả số một cách độc lập chưa?
- [ ] Tôi có lấy lựa chọn phương pháp/giả định làm gợi ý và tự mình quyết định không?
- [ ] Tôi đã xác nhận luật và bảng tham chiếu từ nguồn chính thức chưa?
- [ ] Tôi có biết liệu công cụ tôi sử dụng có sử dụng dữ liệu trong đào tạo mô hình không?
- [ ] Đây có phải là bản nháp hay tôi đã vô tình coi nó là bản cuối cùng?