AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面:
此外,AI 不仅在保险领域发挥作用,在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业,生成式 AI 代表着重大飞跃,与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式 AI 可以创造全新的内容,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革,预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。
“Denser_Summary”:“本文探讨了人工智能如何提升保险服务的价值链。报道指出,AI的医疗大模型与真人医生的治疗方案达到了96%的一致性。保险销售是基于信任的交易,其中用户体验和满意度是信任累积的关键。未来,GPT可以被视为业务人员的个人助理,帮助他们更专业地为用户提供服务。"密度级别2:“Missing_Entities”:“服务体验设计;用户目标与方案桥梁;服务内容与方案“,“Denser_Summary”:“文章探究AI如何深化保险服务链的价值。AI医疗大模型与真医生治疗策略有96%相似。信任建立在用户满意的体验上,GPT被认为是业务助手。服务体验设计和用户目标是关键,要实现用户财务需求与保险商品的双赢,还需用AI设计服务链,提供优质服务内容和方案。"密度等级3:“Missing_Entities”:“在线、远程服务体验;用户分类不应标签化;数字化运营服务体系“,“Denser_Summary”:“AI可优化保险服务链,如医疗模型展示了96%的准确性。信任从优质体验中建立,而GPT成为业务的协助者。在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系是改善用户体验的核心。结合用户目标和服务设计,AI为保险服务提供双赢策略。"密度级别4:“Missing_Entities”:“用户心理状态;路径设计用户分类;保险营销员现实需求“,“Denser_Summary”:“此文评估AI在加强保险价值链中的作用,强调医疗大模型96%的匹配度。建立信任需高质体验,GPT作为业务支援。关键在于线上服务体验,独特的用户分类方法,和数字化服务体系。考虑用户心理状态和路径设计,与保险营销员的实际需求相结合,确保双赢策略。"密度等级5:
我们今天正站在这个转折点上。直到现在,医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的,更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在,我们正处于一个革命的起点,[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健,它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。(关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战,我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题;并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。)[heading4]但现在,我们正处于一个革命的起点,AI正在使生物制药和医疗保健产业化,并且它被应用到从药物设计和诊
原文地址:https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者:Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间:2023年4月19日译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史,它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型(LLMs)通过生成式人工智能,代表着一次重大的飞跃,正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能可以创造全新的内容。这种能力,结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力,可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。与其他平台转变——如互联网、移动设备、云计算——不同,在这些转变中金融服务行业的采用速度较慢,在这里,我们预计最优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。