Perché Microsoft Copilot (e altre AI generiche) rappresentano un rischio per la responsabilità civile nel settore delle assicurazioni commerciali
Ulme Wennberg
CTO
Perché Copilot non risponde alle aspettative
La maggior parte dei broker digitali proverà prima o poi Microsoft Copilot o ChatGPT per semplificare l'analisi delle polizze. Caricherà un documento, porrà alcune domande e otterrà una sintesi redatta alla perfezione.
Nel tentativo di verificare i risultati, giungerà alla conclusione che l'intelligenza artificiale non è idonea al settore assicurativo.
La valutazione del risultato è corretta, ma la causa identificata è errata. I modelli LLM (Large Language Model) generici falliscono nel segmento delle medie imprese poiché trattano una polizza di 100 pagine come una semplice sequenza di testo. Per un'IA generica, una polizza non è altro che un testo narrativo.
La trappola della "fluidità"
Gli strumenti generici sono progettati per la fluidità del testo, non per l'analisi assicurativa. Riscontrano difficoltà con l'architettura fondamentale di una polizza:
Il problema della gerarchia. Non distinguono intrinsecamente tra una Definizione, un'Esclusione e una Condizione.
Il divario delle appendici di polizza (Endorsement). Se un'appendice a pagina 90 deroga a un limite a pagina 5, l'intelligenza artificiale generica non lo rileva. Manca della logica di "riferimento incrociato" necessaria per monitorare l'interazione tra le diverse parti di un contratto.
Rischio di allucinazione. Questo è il problema principale. Un'IA generica è progettata per mantenere coerente l'esposizione. Se non riesce a trovare un limite, potrebbe inventarlo o presumere l'esistenza di una clausola "standard" al solo scopo di completare la frase.
Questo è il motivo per cui i segmenti non standardizzati, come il middle market e le grandi coperture commerciali, richiedono un'IA sviluppata specificamente per questo scopo.
Il differenziale di Vantel
Quando abbiamo creato Vantel, non ci siamo limitati a inserire un "wrapper" attorno a un chatbot. Abbiamo sviluppato un motore engineered specificamente per l'analisi assicurativa.
Mappatura dei dati. Mappiamo innanzitutto i contratti su strutture dati specifiche per il settore assicurativo.
Rilevamento del rischio silente. Identifichiamo quando una polizza non si esprime su un rischio. Nel settore assicurativo, il silenzio non è una semplice omissione, bensì una potenziale scopertura.
Verifica delle fonti. Operiamo in un ambiente a zero allucinazioni. Ogni singolo dato estratto da Vantel è interattivo e rimanda direttamente alla riga esatta del documento PDF originario.
Nelle assicurazioni commerciali, un'IA "quasi sempre corretta" rappresenta una passività. È necessario uno strumento progettato appositamente per le complessità di questa professione.
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