Monday, November 29, 2021
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यहां बताया गया है कि कैसे यह बीमा खिलाड़ी AI को भरोसेमंद बनाने की योजना बना रहा है, IT News, ET CIO

बीमा क्षेत्र अब कागजी प्रक्रिया नहीं रह गया है। हर दूसरी कंपनी और क्षेत्र की तरह, बीमा ने भी डिजिटलीकरण की लहर की सवारी करने के लिए अपना रास्ता तैयार कर लिया है और अब सवारी करने का रास्ता बना रहा है लहर। यह सुनने में जितना आकर्षक लगे, हम एआई की चुनौतियों को नहीं भूल सकते। और सबसे चर्चित में से एक है एल्गोरिथम को भरोसेमंद बनाना।

ETCIO के साथ बातचीत में, अयान दे, मुख्य तकनीकी अधिकारी, एक्साइड लाइफ इंश्योरेंस, इस बारे में बात करता है कि उनकी कंपनी पूर्वाग्रह मुक्त और भरोसेमंद एआई एल्गोरिदम बनाने की दिशा में कैसे काम कर रही है।

“एआई मॉडल में विश्वास बनाने में आमतौर पर समय लगता है। हमने ऐतिहासिक डेटा से मान्यताओं को निकालकर और उन्हें मॉडल में फीड करके प्रक्रिया शुरू की। इसके बाद हम कुछ पायलट चरणों में चले गए जहां एमएल एल्गोरिदम को बढ़ाने के लिए सिस्टम को उत्पादन डेटा खिलाया गया था, और वर्तमान में, हम इन मॉडलों को सभी उपयोगकर्ता डेटा तक विस्तारित करने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। यह अंततः धारणा आधार का विस्तार करेगा और इन एआई मॉडलों के परिणाम में अधिक विश्वास पैदा करेगा, ”उन्होंने समझाया।

एआई को लागू करने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक विश्वास है। एक विशिष्ट खंड के प्रति तरजीही व्यवहार, या तो संकीर्ण प्रशिक्षण डेटा या दुर्भावनापूर्ण इरादे के कारण से इंकार नहीं किया जा सकता है।

डे ने उल्लेख किया कि एक्साइड लाइफ उपयोगकर्ता को निर्णय लेने में सहायता करने के लिए एक अंडरराइटिंग अनुशंसा को प्रोजेक्ट करने के लिए एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा तदनुसार मॉडल में वापस प्रवाहित होता है और एआई के मानवीय मूल्यों को मजबूत करता है। इसके अतिरिक्त, किसी भी संभावित पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए डेटा की गुणवत्ता पर भी पर्याप्त प्रोत्साहन है।

“शुरुआती दिनों के दौरान सिस्टम से सभी एआई पूर्वाग्रह को दूर करना आम तौर पर एक चुनौती है। एल्गोरिथम पूर्वाग्रह एक आवश्यक बुराई है जो हमारे प्रशिक्षण मॉडल को समय के साथ विकसित होने में भी मदद करती है। जिस तरह से हमने संभावित पूर्वाग्रह की पहचान करना शुरू किया है, वह है एमएल सिस्टम और मानव उपयोगकर्ताओं दोनों को समान नमूना डेटा खिलाना। उत्तरोत्तर, इन नमूनों में अधिक डेटा निर्णय बिंदु जोड़े जाते हैं, ”उन्होंने कहा।

जिस बिंदु पर मनुष्य गलतियाँ करना शुरू करते हैं, वह तकनीकी नेताओं के लिए निगरानी का प्रारंभिक बिंदु है एल्गोरिथम पूर्वाग्रह. एक्साइड लाइफ इस रणनीति को पूरी तरह से ठीक कर रही है क्योंकि कंपनी अधिक जटिल एआई/एमएल मॉडल पेश कर रही है।

डिजिटल लहर पर सवार होने के बाद, एक्साइड लाइफ के एआई और एमएल मॉडल अपने आंतरिक और बाहरी दोनों हितधारकों के लिए मूल्य प्रदान करते हैं। ग्राहकों के दृष्टिकोण से, उन्हें भेजे गए सभी संचार अत्यधिक व्यक्तिगत होते हैं – चाहे वह ईमेल, एसएमएस या व्हाट्सएप संदेश हो, चाहे उसका तरीका या चैनल कुछ भी हो। इसने नए व्यवसाय और मौजूदा ग्राहकों दोनों के अनुरोधों पर प्रसंस्करण समय में भारी कमी को सक्षम किया है। अपने ग्राहकों को सही समय पर सही व्यक्तिगत संदेश देने के लिए एक्साइड के लिए अपने मॉडलों में विश्वास बनाना महत्वपूर्ण हो गया है।

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