Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) позволяет повысить производительность, оптимизировать и автоматизировать различные процессы страховых компаний, а также улучшить качество обслуживания клиентов. Системы на базе алгоритмов машинного обучения, обработки естественных языков и анализа данных позволяют существенно снизить риски, вероятности мошенничества, давать качественные прогнозы, автоматизировать и ускорить процесс получения данных для принятия различных решений Благодаря таким системам растет скорость обработки заявок, а также уровень персонализации страховых продуктов. Технологии искусственного интеллекта используются в том числе для более качественной сегментации клиентов, выделения безубыточных клиентов и как инструмент привлечения аудитории, интересующейся новыми технологиями.

• Анализ рисков.
  Внедрение технологий искусственного интеллекта позволяет прогнозировать мошенничество, наступление страхового случая, находить аномалии а также выявлять претендентов на высокие затраты (high-cost claimants)
• Поведенческий анализ.
  Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать огромное количество различных параметров и персонализировать предложения в зависимости от поведения и потребностей конкретного клиента
• Сегментация клиентской базы.
  Алгоритмы машинного обучения позволяют более точно и качественно сегментировать клиентскую базу, выделяя различные категории клиентов
• ИИ в Каско и ДМС. Каско – крупнейший сегмент в выручке страховых компаний в России. Внедрение технологий искусственного интеллекта позволяют по манере вождения определить вероятность попадания в ДТП. Развитием страхования автотранспорта может стать передача данных из модулей ЭРА-Глонасс, устанавливаемых повсеместно, в ИТ-инфраструктуру РСА. Данные автоматических систем анализа дорожного движения, также могут стать источником информации для страховых компаний. Другое направление российской страховой отрасли, в которой можно использовать ИИ – это добровольное медицинское страхование (ДМС). На основе больших медицинских данных и причинно-следственных связей можно предлагать гибкий индивидуальный тариф для физических лиц.
• Структурированное извлечение данных из документов (Named Entity Recognition)
  Технология NER (Named Entity Recognition) — «распознавание именованных сущностей» позволяет извлекать информацию из различных источников, например, контактные данные, геолокацию, определенные слова и характеристики объектов, любую специфическую информацию. За одной задачей NER, на самом деле, стоит две: 1) обнаружить, что какая-то последовательность слов — это именованная сущность; 2) понять, к какому классу (имя человека, название организации, локация, время и т.п.) эта именованная сущность относится.
• Вопросно-ответная система с использованием коллекции документов, RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  Локальный аналог ChatGPT по специализированной документной базе. Разрабатываем, используя "generic" LLM, обученную на большом массиве данных и дополняя решение поиском по базе знаний, специфичной для определенного домена. Подходит, например, если необходима система помощи для работы с внутренней базой знаний компании. В качестве документной базы могут быть различные типы информации, не только текст. Можно в базу добавить картинки, звук и таблицы. Как отдельный пункт можно добавить RAG с использованием интернет браузера (вместо коллекции документов - интернет). Пример - BingChat.
• Специализированные диалоговые агенты / чат боты (ChatGPT )
  Finetuning LLM модели, когда необходима модификация поведения или стиля ответов для специализированной области знаний. RLHF для адаптирования модели к человеческим предпочтениям. Примером может быть система генерации доменов, где, предположим, мы собрали много человеческого фидбека о том, какой домен из сгенерированных лучше, и на таком наборе данных сделали Reinforcement learning from human feedback). В целом тема очень популярная и широко используемая, в Яндексе, например, мы так делали для адаптирования переводов под человеческие предпочтения
• Чат Боты с поддержкой базы знаний (knowledge graph), способные вносить знания в нее, и использовать информацию выходящую за рамки контекстного окна
  В случае, если дополнительно необходимо вносить фактические знания в граф, чтобы помнить долгосрочные зависимости и легко восстанавливать историю. Кроме того, составление такого графа может быть полезно для персонализированного анализа для каждого пользователя (можно имплементировать рекомендательную систему)
• Суммаризация
  Выделение нужной информации из больших текстов и неструктурированных документов в компактный вид, резюме, краткое содержание, выделение основных тем, положений и смысла. В качестве примеров – сервис для генерирования краткого содержания по субтитрам из ютуб видео или сервис для автоматического составления meeting notes после важной видеоконференции
• Персонализированный copilot
  Помощник, который помогает писать не только программный код, но и техническую документацию, контракты, договоры и т.д.. Аналог AI помощников, например в Notion, Todoist, и, вероятно, скоро появится в многих других приложениях. Можно использовать таких помощников для более быстрого написания специализированных текстов (в том числе и кода).
• Автоматический перевод
  Может быть частью сервиса. Например, для банковского приложения можно облегчить жизнь своему call-центру. В него могут приходить вопросы на разных языках и разного уровня структуризации. Можно комбинировать с пунктами 2, 5, 6, 7, 9 для создания такого сервиса эффективно. Дополнительно можно сделать модели перевода с любых языков
• Классификация документов
  Любой анализ текста, классификация по тематике, выделение сущностей, тегов, анализ тональности, стилю, проверка документов на соответствие определенным параметрам. В частности, такие системы используются для анализа ответов операторов колцентра (вежливо, грубо), отзывов и кометариев к статьям (положительный, отрицательный, нейтральный)

И многое другое. По любым вопросам и предложениям пишите нам.