此外，所使用的人工智能不应该是一个完全的黑匣子，而其决策应该始终是透明的、可理解的、可解释的和可验证的。人工智能应该只准备决策和评估；最终的评估和行动应该留给我们人类。
自2021年底以来，安联德国越来越多地使用人工智能来监管轻微的自伤机动车事故损害。人工智能用于处理综合索赔，并在最初几周的测试中已经证明了自己。从 10 月到 2021 年底左右，安联自动检查了约 30,000 份索赔。理赔内容全面、复杂性低，一天之内完全自动理赔。客户可以将智能手机拍摄的损坏图像发送给保险公司，人工智能将计算修复费用。根据客户的要求，在发生简单损坏的情况下，可以立即转移金额，无需人工干预。更复杂的案件将转发给人类案件工作者。到目前为止，Nürnberger Versicherung 仅使用人工智能来检测未遂欺诈行为。
结论
人工智能无疑有潜力从根本上改变保险公司的理赔方式。通过自动 医疗保险线索电子邮件列表 化和提高效率，保险公司可以更快地响应索赔并为客户提供更好的服务。此外，人工智能分析的准确性可以实现公平、透明的索赔解决。人工智能对于保险公司及其客户来说可以成为一笔巨大的资产，尤其是在理赔方面，而且在产品建议、确定购买概率和分析客户满意度方面也是如此。
人工智能无法取代人类，但可以提供强有力的支持。然而，使用人工智能时应始终谨慎，因为它不能提供 100% 的可靠性。因此，所提供的结果只能作为准备，然后由人们进行评估。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。在第二部分中，我想继续我的上一篇博客文章，介绍通过 R 使用 Aleph Alpha Luminous 进行自动文本摘要。这次是关于技术方面的问题，例如摘要范围的规范、及时的工程和质量因素，因为摘要不仅仅是摘要。一个简单的例子：当医生要求提供患者档案的摘要时，他并不是指为书所写的摘要。这里有必要扩展解决方案的替代方案，以便最好地满足要求。
法学硕士总结时面临的挑战
假设输入是干净的数字化文本格式，不易因各种中间过程而出现错误，则会出现以下挑战：
挑战 描述
上下文长度 法学硕士倾向于更好地利用文本输入（=上下文）开头或结尾的内容，而不是中间的内容。即，高上下文输入会带来性能损失的风险。
经济因素 成本乘数是及时发出指令和持续处理摘要文本。