Phần 3: Triển khai AI tạo sinh trong Bảo hiểm - Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu
 |
| Phần 3: Triển khai AI tạo sinh (Gen AI) trong ngành bảo hiểm |
Hi vọng sau khi quý vị nhìn thấy tiềm năng to lớn và 3 trường hợp ứng dụng phổ biến nhất của AI tạo sinh (GenAI) trong ngành bảo hiểm, và lường trước một số thách thức, khó khăn, thì quý vị đã sẵn sàng cho việc triển khai.
Lời khuyên cho các lãnh đạo ngành bảo hiểm cũng khá giống như lời khuyên mà chuyên trang Chuyendoi.so đã gửi tới trước đó cho các lãnh đạo nói chung, và cho ngành ngân hàng nói riêng.
Hãy bắt đầu để tích luỹ kinh nghiệm
Hiện nay, việc tạo ra những mô hình AI tạo sinh tùy chỉnh đẳng cấp nhất vẫn thuộc phạm vi của các công ty chuyên nghiệp. Tuy nhiên, tốc độ phát triển nhanh chóng và các công bố nghiên cứu thường xuyên đang làm cho việc điều chỉnh và mở rộng các mô hình hiện có hoặc phát triển mô hình riêng của họ ngày càng trở nên dễ dàng hơn đối với các công ty không chuyên, và trong các ngành khác nhau. Mặc dù việc áp dụng rộng rãi AI tạo sinh trong kinh doanh có thể còn cần vài năm nữa, nhưng tích lũy kinh nghiệm với những mô hình sáng tạo này là điều cần thiết để duy trì khả năng cạnh tranh trong một môi trường đang phát triển nhanh chóng.
Bằng cách bắt đầu hành trình AI tạo sinh của bạn ngay bây giờ và triển khai các trường hợp sử dụng ban đầu, công ty của bạn có thể đứng đầu trong lĩnh vực công nghệ chuyển đổi này. Việc thành lập các dự án tiêu biểu cho AI tạo sinh sử dụng dữ liệu không nhạy cảm mang lại giá trị kinh doanh cụ thể không chỉ nâng cao nhận thức trong tổ chức, mà còn nuôi dưỡng một tư duy đồng tạo AI trong toàn công ty.
Hãy trau dồi kiến thức, không ngừng học hỏi về AI (trí tuệ nhân tạo), AI tạo sinh (GenAI) và kinh nghiệm trong ngành.
Dù cách học của bạn là gì, thì từ cấp lãnh đạo cao nhất của tổ chức, bạn cũng nên bắt đầu đọc, tìm hiểu, tích luỹ, trau dồi kiến thức, trao đổi, chia sẻ trong nội bộ hoặc bên ngoài trong cộng đồng của mình.
Ví dụ một số tài liệu bạn có thể đọc thêm:
- Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI) là gì?
- Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu - Ngành bảo hiểm
1 - Các cơ hội chính/ 3 trường hợp ứng dụng phổ biến
2 - Các thách thức
3 - Kế hoạch bắt đầu - Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm.
- Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
Phần 2: Các phương án triển khai AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 3: Xác định các rủi ro của AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Có cần bổ nhiệm CAIO (Giám đốc Cấp cao về AI)?
- Gartner Dự báo 10 Công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2024 và xa hơn
- Xu hướng 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo
Tổ chức thảo luận (workshop)
Đội ngũ lãnh đạo cũng nên có các workshop (hội thảo) đề bàn bạc, thống nhất, đặc biệt là khả năng ứng dụng cụ thể, chiến lược về AI và AI tạo sinh, lộ trình áp dụng để giải quyết các bài toán đặc thù của doanh nghiệp mình. Có thể bạn không cần bổ nhiệm CAIO nhưng việc có được các lãnh đạo dẫn dắt thay đổi này vẫn rất cần thiết.
Hãy tham khảo các công cụ và bảng đánh giá nếu có thể để các trao đổi này hiệu quả hơn.
Bắt đầu nhỏ và chú ý tới phần dữ liệu sử dụng
Sự thành công của AI tạo sinh trong bảo hiểm phụ thuộc vào thông tin cơ sở của nó. Dữ liệu chất lượng tốt là an toàn, liên quan và rất phù hợp với nhiệm vụ cụ thể. Việc xây dựng các hệ thống sử dụng các nguồn đúng đắn giúp đảm bảo tính đáng tin cậy và hiệu quả, từ đơn giản hóa đánh giá rủi ro và xử lý khiếu nại đến nâng cao khả năng ra quyết định kinh doanh thời gian thực.
Để bắt đầu hành trình AI của bạn, bạn nên bắt đầu từ những thứ nhỏ. Hãy xem xét dữ liệu hiện có, tạo ra các trường hợp sử dụng cụ thể và học hỏi từ các dự án thử nghiệm. Hãy xây dựng các đối tác bổ sung với các công ty công nghệ trong hệ sinh thái để tăng cường chuyên môn và mở ra cơ hội đổi mới / chuyển đổi số mới. Sau đó, khi đã sẵn sàng, hãy áp dụng những bài học đó để mở rộng quy mô bằng cách tích hợp các sáng kiến thành công với các hệ thống được xây dựng trên dữ liệu chất lượng cao.
(phần cuối và hết.)
Nguồn tham khảo:
- AI in insurance: generative AI use cases and key considerations: https://www.zuehlke.com/en/insights/ai-in-insurance
- The importance of data quality for generative AI in insurance: https://www.zuehlke.com/en/insights/the-importance-of-data-quality-for-generative-ai-in-insurance
Có thể bạn quan tâm?
Các ví dụ chuyển đổi số trong ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm
- Hành trình chuyển đổi số mạnh mẽ từ thị trường bảo hiểm Trung Quốc
- Ping An Insurance (Bảo hiểm Bình An) và Hành trình số hóa tiên phong ở Trung Quốc
- Zhong An (bảo hiểm Trung An): nền tảng sinh ra cho chuyển đổi số ngành bảo hiểm Trung Quốc
- Insurtech (Công nghệ bảo hiểm): Định nghĩa, phân loại, xu hướng, và tác động tới các đơn vị bảo hiểm trong ngành
- Một số ví dụ về các công ty bảo hiểm chuyển đổi số và insurtech khác trên toàn cầu
Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu
A - Ngành ngân hàng (banking)
1 - Giá trị, các cơ hội chính và ứng dụng chủ đạo
3 - Mở rộng quy mô ứng dụng AI Tạo sinh (GenAI)
B - Ngành bảo hiểm
Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm.
- Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 2: Các phương án triển khai AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 3: Xác định các rủi ro của AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Có cần bổ nhiệm CAIO (Giám đốc Cấp cao về AI)?
- Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)
- Gartner Dự báo 10 Công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2024 và xa hơn
- Xu hướng 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo
Nhận xét