論文の概要: Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09690v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 11:45:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 12:40:28.454303
• Title: Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration
• Title（参考訳）: 保険用GPT-4V(イジョン)のハーネス化:予備探査
• Authors: Chenwei Lin, Hanjia Lyu, Jiebo Luo, Xian Xu,
• Abstract要約: 保険には、テキスト、画像、ビデオなど、その運用プロセスにおけるさまざまなデータフォームが含まれる。 GPT-4Vは、保険関連のタスクにおいて顕著な能力を示し、マルチモーダルコンテンツの堅牢な理解を示す。 しかし、GPT-4Vは、詳細なリスク評価と損失評価に苦慮し、画像理解における幻覚に悩まされ、異なる言語に対する可変サポートを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.36387171207314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of Large Multimodal Models (LMMs) marks a significant milestone in the development of artificial intelligence. Insurance, as a vast and complex discipline, involves a wide variety of data forms in its operational processes, including text, images, and videos, thereby giving rise to diverse multimodal tasks. Despite this, there has been limited systematic exploration of multimodal tasks specific to insurance, nor a thorough investigation into how LMMs can address these challenges. In this paper, we explore GPT-4V's capabilities in the insurance domain. We categorize multimodal tasks by focusing primarily on visual aspects based on types of insurance (e.g., auto, household/commercial property, health, and agricultural insurance) and insurance stages (e.g., risk assessment, risk monitoring, and claims processing). Our experiment reveals that GPT-4V exhibits remarkable abilities in insurance-related tasks, demonstrating not only a robust understanding of multimodal content in the insurance domain but also a comprehensive knowledge of insurance scenarios. However, there are notable shortcomings: GPT-4V struggles with detailed risk rating and loss assessment, suffers from hallucination in image understanding, and shows variable support for different languages. Through this work, we aim to bridge the insurance domain with cutting-edge LMM technology, facilitate interdisciplinary exchange and development, and provide a foundation for the continued advancement and evolution of future research endeavors.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の出現は、人工知能の発展において重要なマイルストーンとなる。 保険は、広範かつ複雑な規律として、テキスト、画像、ビデオなど、その運用プロセスにおけるさまざまなデータ形式を伴い、多様なマルチモーダルタスクを生み出します。 それにもかかわらず、保険に特化したマルチモーダルタスクの体系的な探索や、LMMがこれらの課題にどう対処できるかの徹底的な調査は限られている。 本稿では,保険分野におけるGPT-4Vの能力について考察する。 リスク評価,リスク監視,クレーム処理など,保険の種類(自動車,家計・商業財産,健康,農業保険など)と保険段階(リスク評価,リスク監視,クレーム処理など)に基づいて,視覚的側面に着目したマルチモーダルタスクを分類する。 本実験により,GPT-4Vは,保険領域におけるマルチモーダルコンテンツに対する堅牢な理解だけでなく,保険シナリオに関する包括的知識も示している。 GPT-4Vは、詳細なリスク評価と損失評価に苦慮し、画像理解における幻覚に悩まされ、異なる言語に対する多様なサポートを示す。 本研究は,保険ドメインを最先端のLMM技術で橋渡しし,学際交流と発展を促進することを目的として,今後の研究努力の継続と発展の基盤を提供する。

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