ചാറ്റ്ജിപിടി നമ്മുടെ ലോകത്തെ പിടിച്ചുകുലുക്കിയിട്ട് ഒമ്പത് മാസമായി. ഒരു ദശാബ്ദത്തിലേറെയായി ഇൻഷുറൻസിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റാണ് ഞാൻ. കഴിഞ്ഞ മാസങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് എനിക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ആളുകളിൽ നിന്ന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങൾ എനിക്ക് ലഭിച്ചിട്ടില്ല. അവര് ചോദിക്കുന്നു: എന്താണ് യഥാര് ത്ഥത്തില് AI? അത് നമ്മുടെ വ്യവസായത്തെ എങ്ങനെ മാറ്റും? AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം? ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നമ്മുടെ ജോലി കവർന്നെടുക്കുമോ?

താൽപ്പര്യം കൂടുതലാണ്, പക്ഷേ ആശയക്കുഴപ്പവും ഭയവും അങ്ങനെയാണ്. നിലവിലെ ഇൻഷുറൻസ് വ്യവസായത്തിൽ നിലനിൽക്കുന്ന ആ സമ്മിശ്ര വികാരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതേയുള്ളൂ. മാറ്റത്തിന്റെ വേഗത വളരെ വേഗത്തിലാണ്, അത് നിലനിർത്താൻ പ്രയാസമാണ്.

നല്ല വാർത്ത ഇതാ: കഴിഞ്ഞ വർഷങ്ങളിൽ, ഞങ്ങളുടെ വ്യവസായം ഇതിനകം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരവധി പരിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ വിജയകരമായി വിന്യസിച്ചു. ദൃശ്യമാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇതിനകം തന്നെ ഞങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ വിവിധ ടച്ച് പോയിന്റുകളെ ബാധിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി), ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (എൽഎൽഎം), ജനറേറ്റീവ് എഐ, ജിപിടി (ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിനഡ് ട്രാൻസ്ഫർമേഷൻ) തുടങ്ങിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഒഴികെയുള്ള മറ്റ് പേരുകളിൽ അവ വരാം, പക്ഷേ അവയെല്ലാം എഐ വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഇൻഷുറൻസ് എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള എന്റെ കാഴ്ചപ്പാട് പൊതുവെ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ളതാണ്: പക്വമായ ധാരണയും ശരിയായ നൈപുണ്യവും, തന്ത്രപരമായ കാഴ്ചപ്പാടും ധാർമ്മിക തത്വങ്ങളും സംയോജിപ്പിച്ച്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഒരു മികച്ച ഉത്തേജകമാകും, വെറും ഒരു ദശകത്തിനുള്ളിൽ 100 വർഷത്തെ ഇൻഷുറൻസ് ബിസിനസ്സ് പരിവർത്തനം പ്രാപ്തമാക്കും. ഉപഭോക്താക്കളുടെയും വ്യവസായത്തിന്റെയും വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് അത്തരം പരിവർത്തനം എങ്ങനെ നേടാമെന്ന് ഞാൻ നിർദ്ദേശിക്കട്ടെ.

ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസ് ഉപഭോക്തൃ യാത്രയെ സമ്പന്നമാക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും

ഉപഭോക്താക്കളുടെ ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസ് യാത്രയ്ക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ചെയ്യുമെന്ന് നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം. പാരമ്പര്യ സമ്പ്രദായങ്ങൾ വളരെക്കാലമായി അണ്ടർറൈറ്റിംഗ്, ക്ലെയിം പ്രക്രിയയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. സ്കാൻ ചെയ്ത അല്ലെങ്കിൽ ഫാക്സ് ചെയ്ത ഡോക്യുമെന്റുകൾ വഴി അയയ്ക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കളുടെ വിവരങ്ങളിൽ ഘടനാരഹിതമായ, അതായത് സംഘടിതമല്ലാത്ത ഫ്രീ-ഫോം ടെക്സ്റ്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യ ഭാഷ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യയായ എൻഎൽപി ഉപയോഗിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് ഈ ടെക്സ്റ്റുകളെ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. എൻഎൽപിക്ക് പ്രധാന വിവരങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്താനും അണ്ടർറൈറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ക്ലെയിം പ്രക്രിയയിലേക്ക് നേരിട്ട് മാപ്പ് ചെയ്യാനും കഴിയും.

വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുകയും ക്രോസിംഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് അപേക്ഷകരുടെ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സഹായിക്കുന്നു, ഇത് ഇൻഷുറർമാരെ വ്യവസ്ഥാപിത വിശകലനം നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, അണ്ടർറൈറ്റിംഗ്, ക്ലെയിം പ്രക്രിയകൾ വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കൃത്യവും താങ്ങാനാവുന്നതുമാകുന്നു.

ഇവിടെ അണ്ടർറൈറ്റർമാരും ക്ലെയിം പ്രൊഫഷണലുകളും പരിഭ്രാന്തരാകേണ്ട ആവശ്യമില്ല – ഇതിനർത്ഥം ഞങ്ങൾക്ക് ഇനി മനുഷ്യ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളെ ആവശ്യമില്ലെന്നല്ല. പകരം ശരിയായ അർഥം, അവർക്ക് ഇപ്പോൾ ലളിതമായ അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യാനും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കേസുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും കഴിയും എന്നതാണ്.

ഇൻഷുറൻസ് ഉപഭോക്തൃ ബന്ധങ്ങൾ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യക്തിഗത സാമ്പത്തിക ഉപദേശം, ഇൻഷുറൻസ് ടേം വിദ്യാഭ്യാസം, ക്ലെയിം ഫയലിംഗ് ഉപദേശം, ഓട്ടോമാറ്റിക് അപ്ഡേറ്റുകൾ മുതലായ നിലവിലുള്ള മാനവ അധിഷ്ഠിത സംവേദനാത്മക സേവനങ്ങളെ സഹായിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന എൽഎൽഎം പവർ നൂതന ഉപഭോക്തൃ എൻഗേജ്മെന്റ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ഇൻഷുറർമാർക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

ഇൻഷുറർമാർക്കുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആനുകൂല്യങ്ങളും അവസരങ്ങളും

ഇൻഷുറർമാരുടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് അളക്കാവുന്ന മൂല്യം ചേർക്കാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ആക്ചുവേറിയൽ അനുമാനങ്ങളിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻഷ്വർ ചെയ്ത ഗ്രൂപ്പുകളുടെ മരണനിരക്ക് കൃത്യമായി കണക്കാക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഇൻഷുറർമാരെ സഹായിക്കുന്നു.

ചില ലൈഫ് ഇൻഷുറർമാരും റീ ഇൻഷുറർമാരും നൂതന പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ജീവിതശൈലി മോണിറ്റർ പ്രോഗ്രാമുകൾ, ബയോമെട്രിക് അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങൾ, മരണനിരക്ക് അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, ഉപയോക്താക്കളുടെ ആരോഗ്യം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഭാവിയിലെ ക്ലെയിം അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും പ്രതിരോധ ഉപദേശം നൽകുന്നു.

ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ ക്ലെയിം ലെറ്ററുകൾക്കായുള്ള ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, റീ ഇൻഷുറർമാരും വിതരണക്കാരും പോലുള്ള മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള കരാറുകൾ അന്വേഷിക്കുക, പോർട്ട്ഫോളിയോ പ്രകടന മാനേജുമെന്റിനായി ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുക, റിസ്ക് മോഡലിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവ മറ്റ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഇൻഷുറൻസിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ അപകടസാധ്യതകളും വെല്ലുവിളികളും

ഇൻഷുറർമാർ എന്ന നിലയിൽ, എല്ലാത്തിനും അപകടസാധ്യതകളുണ്ടെന്ന് നമുക്കെല്ലാവർക്കും അറിയാം. എല്ലാത്തിനുമുപരി, അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതും നൽകുന്നതും ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന ബിസിനസ്സാണ്. നാം തിരിച്ചറിയുന്ന അപകടസാധ്യത പലപ്പോഴും വസ്തുതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല, നമ്മുടെ തെറ്റായ ധാരണയിൽ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്നും നമുക്കറിയാം. റിസ്ക് വിദഗ്ധർ എന്ന നിലയിൽ, യഥാർത്ഥ അപകടസാധ്യതകളെ തെറ്റായവയിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള നമ്മുടെ കഴിവ് നാം വഹിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

യഥാർത്ഥ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അപകടസാധ്യതകളിലൊന്ന് ധാർമ്മികതയും പക്ഷപാതവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലെ ധാർമ്മിക പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ആശയക്കുഴപ്പവും ആശങ്കകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള വ്യക്തമായ നിയന്ത്രണങ്ങളോ പ്രക്രിയകളോ ഇന്ന് നമുക്ക് വളരെ കുറവാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ അപേക്ഷകരുടെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുകയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആക്ചുവേറിയൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിലും ഈ തീരുമാനങ്ങളിൽ ചിലത് വിവേചനപരമാണെന്ന് കരുതപ്പെട്ടേക്കാം. ഈ വാദം പുതിയതല്ല, കാരണം ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസ് വ്യവസായം സമാനമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇൻഷ്വർ ചെയ്തവരുടെ അപകടസാധ്യതകളെ തരംതിരിക്കാൻ മരണനിരക്കും രോഗാവസ്ഥ ഡാറ്റയും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പ്രധാന അപകടസാധ്യത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ നിന്നല്ല വരുന്നത്, മറിച്ച് ഇൻഷുറൻസിലെ പക്ഷപാതത്തിന്റെ ശരിയായ നിർവചനങ്ങളും ഭരണവും സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളിയിൽ നിന്നാണ്. ന്യായവും സുതാര്യതയും ഞങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ പ്രധാന തത്വങ്ങളാണ്, പക്ഷേ പുതിയ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഈ പദങ്ങളുടെ അപ് ഡേറ്റുചെയ് ത നിർവചനം ആവശ്യമാണ്.

മറ്റൊരു പ്രധാന അപകടസാധ്യത ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് മനുഷ്യന്റെ തെറ്റുകളിൽ നിന്ന് തെറ്റായി പഠിക്കാൻ കഴിയും, മോശം അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ ഡാറ്റ അറിയാതെ എടുക്കുന്നു. മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മോശം ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുമ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് ശരിയായ തീരുമാനം എടുക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇന്നത്തെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങൾ വളരെ ആകർഷകമായി കാണപ്പെടുന്നതിനാൽ, അവ മനുഷ്യരെപ്പോലെ മികച്ചവരോ മിടുക്കരോ ആണെന്ന് വിശ്വസിച്ച് ഞങ്ങൾ അവയെ വളരെയധികം വിശ്വസിക്കുകയും ഏൽപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ മറക്കരുത്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യ ജോലികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പഠിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം മാത്രമാണ്, മനുഷ്യർ തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നു. നമ്മൾ ഇത് മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും മോശം ഡാറ്റ അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ശരിയായ മാനദണ്ഡം നിശ്ചയിക്കുകയും വേണം.

“സാങ്കേതികവിദ്യ നല്ലതോ ചീത്തയോ അല്ല; ചരിത്രകാരനായ മെൽവിൻ ക്രാൻസ്ബർഗ് നിർവചിച്ച സമൂഹത്തിൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പങ്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആറ് “ക്രാൻസ്ബർഗിന്റെ നിയമങ്ങളിൽ” ആദ്യത്തേതാണ് ഇത്.

ഈ ഉദ്ധരണി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള നിലവിലെ പ്രശ്നങ്ങളെ ശരിയായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മനുഷ്യരാശിയുടെ രക്ഷകനോ തിന്മയോ നിഷ്പക്ഷമോ അല്ല. സമൂഹത്തിന് പ്രയോജനമോ അപകടസാധ്യതയോ ആകാനുള്ള കഴിവ് ഉപകരണത്തിൽ തന്നെയല്ല, മറിച്ച് അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന ആളുകളിൽ അന്തർലീനമായിരിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണിത്. അത് പ്രയോജനകരമായിത്തീരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നാം നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തണം. ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യത്തെയും ധാർമ്മികതയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഞങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ, കൃത്രിമമല്ലാത്ത, ബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച്, ലൈഫ് ഇൻഷുറൻസ് വ്യവസായത്തെ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.