收益：
- 能够利用人工智能快速、一致地生成保单摘要、覆盖范围表、报价规格和内部程序文件
- 能够验证根据一般条件和立法生成的每份文件中的保证、例外情况和法律声明
- 能够理解合同文本中具有法律约束力的声明需要法律/合规性批准。
保险是一项纸质（或今天的数字文档）密集型业务。政策流程；它需要制作报价规格、覆盖范围表、保单摘要、附录（保单中的后续变更文件）、内部程序文件和许多标准信件。这些文件必须一致、准确并符合法律；因为保证表中的错误或规范中的不正确陈述会产生直接的法律后果。人工智能（生成结构化、一致的文本和表格的软件）极大地减轻了这种文档负担：起草投标规范、准备覆盖范围表、生成政策摘要、编写内部程序。但这里的关键区别是：人工智能生成文档的格式和大纲；人工智能生成文档的格式和大纲；人工智能生成文档的格式和大纲。具有法律约束力的声明由一般条件、立法和法律/合规性批准决定。在本单元中，您将学习如何使用人工智能快速且一致地生成文档，如何验证每项保证和法律声明，以及为什么合同语言需要法律批准。
人工智能在文档中做什么
人工智能在这些文档任务中表现强劲：
- 投标规范：将所需的保证、限制和条件起草成结构化规范草案。
- 覆盖范围表：将分散的覆盖范围/限制/豁免信息转变为可读、一致的表格。
- 保单摘要：总结长期保单的主要承保范围、除外情况和重要条款。
- 内部程序/工作流程文档：以书面形式记录流程的步骤、职责和控制点。
这项工作的大部分内容都是关于一致性和形式；在这里，人工智能既快速又减少了人为错误（例如忘记在表中写下保证）。但是，每个文件中都有两种类型的声明：(1) 信息/正式声明，(2) 具有法律约束力的合同声明。第一个是黄色区域，第二个是红色区域。
注意：合同文本中的承保范围、排除情况、责任和权利声明具有法律约束力。在未经一般条件和立法确认且未获得法律/合规批准的情况下，不得发布这些内容。
一致性和验证
文档中最常见的问题是不一致：报价中写为 500,000 TL 的限额，在保单中却是 450,000 TL，并且承保表中的保证不在文本中。人工智能既可以产生也可以捕捉这些不一致之处。因此，它有两种使用方式：生成文档并通过将生成的文档与源进行比较来检查一致性。但最终的确认总是属于人；特别是，数字（限制、豁免、溢价）和法律声明均从来源处单独验证。
提示：生成抵押品表后，告诉AI“将此表与源文本进行比较，列出缺失/多余/冲突的抵押品。”然后从源头一一确认数字。双重检查大大减少了文档错误。
一步一步：人工智能驱动的文档
- 收集资源。相关保证、限制、豁免、一般/特殊条件和立法参考。
- 定义模板和格式。企业模板、标题、表格结构。
- 制作草稿。请求结构化格式的规范草案/表格/摘要。
- 完成一致性检查。将生成的文档与来源进行比较并标记任何矛盾。
- 手动验证数字和法律声明。验证来源的限制、豁免和约束性声明。
- 获得法律/合规批准。批准合同语言和具有法律约束力的措辞；然后发布并版本。
三个迷你箱子
情况 1 — 限制差异。人工智能为工作场所一揽子政策生成了一份覆盖表。专家将该表与源报价进行了对比：报价中“业务中断”承保限额为750,000 TL，表中为570,000 TL；人工智能错误地引用了这个数字。手动确认发现了这个错误；防止发布具有不正确限制的保单。
案例 2——虚构的立法参考。在一份内部程序文件中，AI写了一个精确的参考：“根据SEDDK Circular 2021/14......”合规专家检查：在可用来源中没有这样的通告编号；他编造了人工智能参考资料。该参考已被实际的现行法规所取代。伪造的监管参考资料将使该文件容易受到审计。
案例 3 — 通过一致的摘要节省时间。团队将创建 40 页组合保单的 1 页摘要，以提供给客户。人工智能将关键保证、排除情况和重要术语提炼成连贯的摘要；专家确认并证实，排除是完整的，没有夸大保证。半天的工作减少到一个小时，包括检查。
四个可复制的提示
1) 投标规格草案：
您是一名保险文件助理。根据以下承保范围、限制和条件信息生成结构化提案规范草案：[承保范围、限制、豁免、特殊条件] 标题：承保信息（保留空间）、保证和限制（表格）、例外、豁免、特殊条件。不要添加源代码中没有的任何保证。对于具有法律约束力的声明，请注明“需要法律批准”。
2）覆盖表制作：
将以下分散的抵押品信息变成一个连贯的表格：[信息]列：抵押品名称|范围（简要）|限制|豁免 |注意/例外。添加源代码中没有的行，跳过源代码中的行。逐字引用数字。
3）文件一致性检查：
下面是源文本和由其生成的文档。来源：[粘贴] 生成的文档：[粘贴]任务：比较两个文档。列出缺失、过多或冲突的承保范围/限制/豁免/条件。特别要检查数字是否完全相同。
4) 政策概要（针对客户）：
以下政策为客户生成 1 页摘要： [政策文本]内容：主要保证、重要排除、豁免、重要条件/期限。隐藏异常、夸大覆盖范围、使用绝对表达式。这是一个总结；添加注释，表明绑定文本是策略本身。
弱提示/强提示
弱：“为该保单编写规范和覆盖范围表，并添加法律声明。”
问题：给AI留下具有法律约束力的声明；缺乏来源、一致性和法律批准。伪造物质和不正确限值的风险。
Güçlü：“根据以下保证/限制信息生成结构化草案规范和表格；不要添加来源中没有的保证，逐字引用数字，为具有法律约束力的声明留下“需要法律批准”注释。”
为什么它好：人工智能的形式和轮廓，人类的法律内容和批准；可以检查一致性。
对比图
文件
人工智能
人工确认
需要批准
报价规格
概要/格式
抵押品+数量
法律表述→法律
附属表
布局
一对一
—
政策概要
草案
异常完整性
—
内部程序
草案
加工精度
监管参考→合规性
合同文本
草稿格式
—
约束性短语 → 法律强制
常见错误
- 没有确认数字。接受人工智能传达的限制和豁免；错误的号码被转移到保单中。
- 使用虚构的立法参考。未经验证就写下不存在的通函/文章编号。
- 未经法律批准发布法律声明。不使具有约束力的合同语言受到专家/法律的控制。
- 绕过一致性检查。没有看到报价、表格和政策之间的矛盾。
- 不是版本控制。没有记录哪个文件以哪个版本发布和批准。
总之
人工智能快速、一致地生成规范、覆盖表、政策摘要和内部程序草案；但它没有具体说明具有法律约束力的声明。检查每份文件与来源的一致性；手动确认数字（限制、豁免、溢价）和监管参考；获得合同语言和约束性措辞的法律/合规批准。形式和轮廓在人工智能，法律内容和最终责任在人。
应用任务
根据提示号 2 的保单的（匿名）承保信息生成承保表。然后，使用提示号 3，将该表与源进行比较并发现不一致之处；然后从源头一一确认数字。有多少不一致的地方？此外，制定内部程序草案并检查其中的每项立法参考是否真实。
清单
- [ ] 我从来源收集了保证、限制和条件。
- [ ] 我使用公司模板和格式制作了稿件。
- [ ] 我让 AI 执行了一致性检查。
- [ ] 我手动确认了所有号码（限额/豁免/保费）。
- [ ] 我已验证监管参考资料的真实性。
- [ ] 我已收到具有法律约束力的声明的法律/合规批准。
- [ ] 我对文档进行了版本控制并批准发布。