ChatGPT to najnowocześniejszy model języka sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI – organizację badawczą zajmującą się rozwojem AI. Generuje wypowiedzi tekstowe na zadane tematy, które są bardzo podobne do ludzkich.
Największą zaletą ChatGPT jest to, że został zbudowany z wykorzystaniem gigantycznej wręcz ilości danych. Właśnie to stoi za sukcesem tego bota i sprawia, że jego odpowiedzi są zgrabne, zbudowane ze zdań złożonych i pięknie opisują pojęcia abstrakcyjne. Czy to wszechstronne narzędzie pozwalające tworzyć chatboty, tłumaczyć i streszczać teksty, znajdzie zastosowanie w branży ubezpieczeniowej?
Zastosowanie modeli AI w ubezpieczeniach
Prawdopodobnie najważniejszym w tej branży zastosowaniem modeli AI, takich jak ChatGPT, jest automatyzacja obsługi klienta. Wykorzystując konwersacyjną AI, firmy mogą tworzyć chatboty kompetentnie odpowiadające na najczęściej zadawane przez klientów pytania, dostarczające informacji o polisach i ułatwiające rozpatrywanie roszczeń. Może to nie tylko zaoszczędzić czas ubezpieczyciela i posiadacza polisy, ale także znacząco podnieść wygodę i efektywność obsługi klienta.
Innym kluczowym dla branży ubezpieczeń zastosowaniem AI jest pomoc przy zawieraniu umów. Zdolność modeli AI do analizowania ogromnych ilości danych i przewidywania ryzyka może pomóc ubezpieczycielom w podejmowaniu bardziej precyzyjnych i świadomych decyzji, podnieść wydajność i rentowność procesów underwritingu. AI może także automatycznie generować polisy dopasowane do potrzeb zgłaszanych przez klientów.
Co więcej, modele AI mogą wesprzeć pracowników w wykrywaniu oszustw i defraudacji. Trenując AI na historycznych danych, można nauczyć ją identyfikacji wzorców działania oszustów i umożliwić badanie podejrzanych roszczeń w czasie rzeczywistym.
Dobry kierunek, ale wciąż ograniczenia
ChatGPT to model tzw. blackbox („czarna skrzynka”), bot typu „pytanie – odpowiedź”, który wygeneruje piękne wypowiedzi, ale zupełnie nie zrozumie, o co został zapytany, ponieważ nie orientuje się w rzeczywistości i nie osadza informacji w kontekście.
Innym problemem ChatGPT jest to, że został wytrenowany na danych pochodzących sprzed 2020 r., nie ma więc dostępu do najświeższych informacji, chociażby o sytuacji związanej z pandemią Covid-19 czy ostatnich zmianach prawnych.
Kolejnym problemem tego modelu AI jest to, że działa na podstawie niezweryfikowanych danych i nie rozumie znaczenia swoich odpowiedzi. W rezultacie może wprowadzać w błąd, dostarczając długich i ładnie napisanych wypowiedzi w dowolnej stylistyce, które będą mylące, nieprecyzyjne, a nawet zawierające fałszywe informacje. Takie przypadki w świecie botów już się zdarzały – jak np. bot Tay, zbudowany przez Microsoft na danych z Twittera, który bardzo szybko zaczął rozpowszechniać rasistowskie treści.
ChatGPT może więc być ciekawą nowinką dla indywidualnych użytkowników oraz pomocą dla twórców treści i marketingowców. Jednak z powodu wymienionych wad bardzo trudno wyobrazić sobie, jakie zastosowanie miałby znaleźć w biznesie.
Jak zatem dostosować modele AI?
Tym, czego brakuje ChatGPT, jest wiedza dziedzinowa – powinien zostać przeszkolony z użyciem zbiorów danych z określonej branży. Firmy potrzebują spersonalizowanych modeli, przeszkolonych w charakterystycznym dla nich języku, korzystających z dostarczonych przez nie danych treningowych (np. prawdziwych transkrypcji rozmów z klientami) oraz bazy wiedzy o katalogu produktów.
By firma miała pewność, że bot będzie rzetelnie odpowiadał zgodnie z ustaloną ścieżką dialogową, miał dostęp do aktualnych informacji i nie będzie rozpowszechniał mylących albo fałszywych treści, model AI powinien spełniać poniższe warunki:
- dane treningowe muszą dotyczyć branży ubezpieczeniowej – mogą to być np. transkrypcje rozmów z klientami i materiały szkoleniowe dla pracowników biur obsługi klienta,
- musi mieć dostęp do wiedzy dziedzinowej, regulaminów i procedur, by być w stanie sam się douczać, gdy pojawiają się nowe regulacje prawne lub do sprzedaży wchodzi nowa polisa,
- musi być zintegrowany z wewnętrznymi systemami firmy, takimi jak baza informacji o klientach, CRM, baza polis i szkód, materiały szkoleniowe.
Modele AI w biznesie muszą odzwierciedlać głosy marek, być ich godnym zaufania rozszerzeniem. Przyszłością sztucznej inteligencji w firmach są boty budowane z myślą o konkretnych zastosowaniach i branżach, wirtualni asystenci pomagający zarówno pracownikom, jak i klientom. Bez tego będą tym, czym obecnie jest ChatGPT – nowinką technologiczną bez szansy na skomercjalizowanie jej na dużą skalę.
Bartosz Baziński
COO i współzałożyciel SentiOne
