Korea Database

与其他工具一样，生成式人工智能在保险领域的成本效益可能会受到限制因素的影响。其中最突出的是缺乏透明度、潜在偏见、时间限制、人机平衡以及缺乏信任。

透明度
透明度
尽管 genAI 模型具有很高的预测准确性和分析能力，但其显著成果的实现方式却是一个“黑匣子”。在保险业，所有决策都应该清晰、有理有据且可解释，因此专家和客户可能都不愿意依赖人工智能。

偏见
偏见
根据提供给公司生成式人工智能模型的训练数据的质量，它可以 纳米比亚电报号码 产生不完全公正的判断。这被称为“算法偏见”，数据中存在的微妙偏见被模型无意中延续。在保险业，genAI 偏见可能导致保单定价不平衡、歧视或不公平的索赔决定。

人工监督和时间限制
人工监督和时间限制
没有哪项技术是完美的，对于生成式人工智能来说尤其如此，因为它仍然相对较新。到目前为止，保险专业人士在采用该技术方面迈出了非常谨慎的第一步。这意味着人工智能模型需要花费很长时间在试点项目上进行测试，并完全由专家监督。虽然这是一项必要的措施，但人力和财力资源最终会陷入僵局，而不是提高生产力和提高公司的投资回报率。

信任与适当性
信任与适当性
由于上述所有因素，保险公司对生成式人工智能缺乏一定的信任。在这个领域，利用人类对文化和情境适应性的敏感性至关重要——这是人工智能无法复制的。这就是为什么许多企业担心由于人工智能整合不佳而导致投诉、声誉受损或监管行动，而不愿接受它。

阅读有关GenAI 的风险和监管问题的更多信息

机遇：促进保险流程 机遇：促进保险流程 承保
技能娴熟、经验丰富的承保人是一种高价值的稀缺资源。借助生成式人工智能，尤其是法学硕士 (LLM) 提供承保支持，可以解决这一人才短缺问题。