对于世界各地的组织而言，利用人工智 和保险法学硕 能在 2024 年具有了新的意义。自一年多前推出 ChatGPT 以来，组织已准备好利用生成式人工智能 (GenAI) 和大型语言模型 (LLM) 提供的机会。对于保险公司而言，GenAI 的前景正在推动竞争格局，但将这些新功能付诸实践的途径需要超越传统人工智能的考虑。
生成式人工智能进军保险业
保险行业对人工智能并不陌生，人工智能已成为预测分析的一项必不可少的技术，与流程自动化等其他关键技术推动者并驾齐驱。GenAI 和 LLM 功能提供了新的生产力和创造潜力，可以显著改变这些收益。
然而，拥抱 GenAI 和 LLM 并非没有挑战。全球保 和保险法学硕 险公司安联 (Allianz) 最近发表的一篇文章提到了 GenAI 在保险领域的巨大市场潜力——到 2027 年将达到 320 亿美元——但也承认了其局限性：“我们认为 LLM 在一般语言任务中表现非常好，但它们尚未设计用于我们在保险中使用的特定技术语言，例如保单措辞的法律分析或索赔处理。GenAI 模型需要进一步训练和定制，以适应我们行业的语言、数据和流程。”
从对安全性和可靠性
的担忧到克服采用障碍，保险公司在充分利用这些变革工具的潜力的过程中面临着一系列障碍。随着法规开始成型，保险公司将需要在许多方面为 GenAI 功能做好准备：
- 获得安全集成 GenAI 功能所需的技术技能和专业知识
- 培训、软件更新方面的投资以及维护和扩展的持续成本
- 经过严格的测试和验证，确保 LLM 性能达到甚至超越人类准确度基准
- 了解所需的复杂性、数据量和准确度水平的不同 AI 技术
- 保护客户隐私、安全数据和确保无偏见见解准确性的措施
- 确保数据保护和人工智能的使用符合相关行业政策
GenAI 保险购买指南
这就是我们创建“终极买家指南：保险业中的生成式人工智能和法学硕士”的原因。它旨在成为一份路线图，帮助保险公司自信而清晰地驾驭复杂的生成式人工智能和法学硕士领域。
以下是您可以学到的内容：
- 了解障碍：我们深入研究阻碍安全利用 GenAI 和 LLM 的障碍、这些挑战为何重要以及如何克服它们。
- 为采用挑战做好准备：从专业技能要求到数据治理问题，我们阐明了保险公司在将生成式 AI 和 LLM 整合到其运营中时需要注意的采用挑战。
- 确定最佳用例：发现将 GenAI 应用于保险流程的最有前景的用例，并了解它们如何以及在何处推动创新和效率。
- 选择正确的人工智能方法：最后，我们强调为什么实施人工智能的方法很重要，以及它如何在实现成功的结果方面发挥重要作用。