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即可。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。
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. 识别部分违反承保指引的风险
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 玻利维亚 whatsapp 数据 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
怀疑论者喜欢认为新一代人工智能也会犯错误，但我认为我已经充分解释了这种情况也会发生在高压下的承保人身上。毕竟，智力并不意味着绝对正确，而只是抽象、逻辑和理性思考的能力。与公司中的所有其他员工一样，必须根据四眼原则根据工作结果的重要性来使用人工智能。
结论不仅可以实现效率和质量的巨大提升，使承销商能够更加专注于其无法自动化的工作领域，例如进行谈判、获取新客户和加强现有客户关系。更重要的是，自动数据提取将揭示保险业最后的数据宝库。这使得有针对性的投资组合管理和积累评估成为可能，提高了工业部门统计风险评估的可能性，并首次允许对整个投资组合的特定风险敞口进行临时检查，例如由于以下原因导致的业务中断的覆盖范围：在发生大流行病例时，员工会出现集体疾病，这是阿德索在新冠疫情发生后经常提出的要求。
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