临时再保险中的人工智能——自动文字处理作为承保的突破

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suchona.kani.z
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临时再保险中的人工智能——自动文字处理作为承保的突破

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通过临时再保险,风险承担者可以自由决定是否接受或拒绝风险;对风险进行单独审查和评估,并单独设计合同。当然,对于隔壁的独栋住宅来说,如此复杂的程序并不值得,但大型跨国公司也需要保险。该领域的风险非常高,所需的专业知识也非常特殊,以至于大多数主要保险公司都会避开这项业务,并将其留给再保险公司或高度专业化的工业保险公司。

对我来说,在那里工作的团队是保险界最多元化的团队之一。为了能够评估各种主要工业风险,聘请了行业专家 - 因此核物理学家坐在网络安全专家和采矿工程师旁边的午餐桌上并不罕见。然后,这些专家进行承保,这意味着他们评估自己公司面临的风险,并在此基础上谈判保险合同,包括保费。

工作流程——AI如何支持?
合同通常每年重新谈判一次,每个承销商都有永久客户(账户)。在重新谈判之前,他或她会收到与风险相关的数据,例如当前财产和业务中断价值以及被保险人个人营业场所的技术报告。承保人检查信息,然后有机会进行各 医疗保险线索电子邮件列表 种调整,使风险状况可以接受再保险。例如,您可以在合同中加入除外责任和次级限额、增加保费、仅承担部分风险等等。然后他们与公司或中介经纪公司协商这些变更,并最终签署或拒绝风险。

问题是信息量很大。承销商通常管理 20 个或更多账户,其中许多拥有两位数的营业地点;每个营业地点都有一份或多份技术性很强的报告,其中通常包含 80 多页的文本。此外,大多数合同在年底续签,因此所有账户都必须立即评估。其结果是,信息材料往往只能浏览一下,而忽略了重要信息。在极端情况下,再保险公司实际上已排除了一些风险。

这正是AI的优势所在。风险报告可以自动处理——用例多种多样。可以导出风险评级,创建风险矩阵,并提取关键数据,例如可能的最大损失(平均损失金额)和最大可预见损失(最大可能损失金额,通常基于场景)以进行进一步的关税分类,仅举几例。

以下是我目前所知的用例的完整列表:

1. 风险评级的提取
2. 风险矩阵的形成
3. 可能最大损失和最大可预见损失的形成
4. 提取地理坐标以检测累积风险
5. 违反承保指引的部分风险识别
6. 与往年报告的比较,按时间线呈现风险质量
7. 将有价值的数据标准化提取为数据库格式以供进一步处理
技术上发生了什么变化——为什么人工智能现在可以处理这样的文本?
到目前为止,自动文字处理有一定的局限性;需要大量技术上相似的文本(批量大小)来训练人工智能。承保的情况并非如此,因为不同受保行业的风险报告差异很大;石油钻井平台的风险报告在技术上与火箭发射或核电站的风险报告有根本的不同。更现代的解决方案已经带来了广泛的“世界知识”。这意味着人工智能已经接受过很好的训练来理解不同的文本。现在她只需要学习各种专业。结果,批量大小显着减小,并且在即使使用相对少量的训练文本也可以取得相当大的成功的范围内。
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