인격적 인공지능(Agentive AI)과 수집 확장 모델의 직관적 기관 보험 심사
인공 지능(AI)은 특히 구조화되지 않은 문서, 다양한 데이터 원천, 규제된 결정 워크플로가 필요하는 영역에서 actuaries의 실무를 재편하고 있습니다. actuaries는 지금까지의 전통적인 규칙 기반 자동화부터 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 다중 에이전트 '이기적인' 시스템까지 다양한 설계 공간을 마주하고 있습니다. 이 시스템은 계획, 검색, 도구 호출, 반영
인공지능의 설계 공간
이 시스템은 계획, 검색, 도구 호출, 반성과 같은 기능을 갖고 있습니다. 이러한 새롭게 등장하는 아키텍처가 투명성, 감사성, 인적 개입 통제와 같은 보험 전문가들의 우선순위에 어떻게 지원할 수 있는지 조사하는 연구가 진행되고 있습니다. 또한, 이 연구는 직통 결정을 중심으로 한 직통 결정 과정을 지원하는 방법에 대해 연구하고 있습니다. 연구를 구체화하기 위해, 작은 상업용 소유자 정책의 직통 서명에 대한 에이전트 인공지능 프레임워크를 개발하고 분석했습니다. 또한, 실제적인 실험 환경을 구축하고 세 가지 서명 파이프라인을 비교했습니다: (i) 단일 대규모 언어 모델 기준선, (ii) 무지한 검색 증강 생성 시스템, (iii) 다중 에이전트 에이전트 검색 증강 생성 파이프라인이 특정 검색, 제3자 데이터 확인, 명시적 다단계 규칙 평가를 결합합니다. 에이전트 시스템은 전반적으로 가장 좋았으며, 다단계 및 정보 누락 시나리오에서 가장 큰 성과를 거두었습니다. 구조화된 검색 및 반성은 모델이 지원되지 않는 직통 결정을 피할 수 있도록 도왔습니다. 이러한 연구 결과는 보험 산업에서 인공지능의 활용 가능성을 보여주고 있습니다.함께 읽으면 좋은 기사
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