論文の概要: Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18942v1
- Date: Sun, 22 Jun 2025 19:36:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.304333
- Title: Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT
- Title（参考訳）: アクチュアリ科学における生成AIの先進的応用:ChatGPT以外のケーススタディ
- Authors: Simon Hatzesberger, Iris Nonneman,
- Abstract要約: 本稿では,4つのケーススタディで示される,ジェネレーティブAI(GenAI)がアクチュアリ科学に与える影響を実証する。
最初のケーススタディでは、構造化されていないテキストデータから重要な特徴を引き出すことにより、LLM(Large Language Models)がクレームコスト予測をどのように改善するかを示す。
第2のケーススタディでは、GenAIの概念であるRetrieval-Augmented Generationを用いて、市場比較の自動化について検討している。
第3のケーススタディでは、自動車の損傷タイプを分類し、文脈情報を抽出する、微調整可能なLCMの能力を強調している。
第4のケーススタディでは、与えられたデータセットからデータを自律的に分析し、生成するマルチエージェントシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article demonstrates the transformative impact of Generative AI (GenAI) on actuarial science, illustrated by four implemented case studies. It begins with a historical overview of AI, tracing its evolution from early neural networks to modern GenAI technologies. The first case study shows how Large Language Models (LLMs) improve claims cost prediction by deriving significant features from unstructured textual data, significantly reducing prediction errors in the underlying machine learning task. In the second case study, we explore the automation of market comparisons using the GenAI concept of Retrieval-Augmented Generation to identify and process relevant information from documents. A third case study highlights the capabilities of fine-tuned vision-enabled LLMs in classifying car damage types and extracting contextual information. The fourth case study presents a multi-agent system that autonomously analyzes data from a given dataset and generates a corresponding report detailing the key findings. In addition to these case studies, we outline further potential applications of GenAI in the insurance industry, such as the automation of claims processing and fraud detection, and the verification of document compliance with internal or external policies. Finally, we discuss challenges and considerations associated with the use of GenAI, covering regulatory issues, ethical concerns, and technical limitations, among others.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,4つのケーススタディで示される,ジェネレーティブAI(GenAI)のアクチュエータ科学への影響を実証する。
それはAIの歴史的概要から始まり、初期のニューラルネットワークから現代のGenAI技術への進化を辿る。
最初のケーススタディでは、Large Language Models (LLMs) が非構造化テキストデータから重要な特徴を導き出し、基礎となる機械学習タスクにおける予測エラーを著しく低減することで、クレームコストの予測を改善する方法を示している。
第2のケーススタディでは,GenAIの概念であるRetrieval-Augmented Generationを用いて,文書から関連する情報を識別・処理する市場比較の自動化について検討する。
第3のケーススタディでは、自動車の損傷タイプを分類し、文脈情報を抽出する、微調整可能なLCMの能力を強調している。
第4のケーススタディでは、与えられたデータセットからデータを自律的に分析し、主要な発見を詳述した対応するレポートを生成するマルチエージェントシステムを提案する。
これらのケーススタディに加えて、クレーム処理の自動化や不正検出の自動化、内部・外部政策による文書コンプライアンスの検証など、保険業界におけるGenAIのさらなる応用の可能性について概説する。
最後に、規制問題、倫理的懸念、技術的な制約など、GenAIの使用に関連する課題と考察について論じる。
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