論文の概要: LLMs and Agentic AI in Insurance Decision-Making: Opportunities and Challenges For Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15110v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 22:57:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.115472
- Title: LLMs and Agentic AI in Insurance Decision-Making: Opportunities and Challenges For Africa
- Title（参考訳）: 保険決定におけるLLMとエージェントAI:アフリカへの機会と課題
- Authors: Graham Hill, JingYuan Gong, Thulani Babeli, Moseli Mots'oehli, James Gachomo Wanjiku,
- Abstract要約: 我々は、保険におけるユニークな機会、課題、潜在的な経路を考察し、強調する。
我々は、アフリカの保険市場における重要なギャップを特定し、主要な地域努力、プレイヤー、そしてパートナーシップの機会を強調します。
私たちは、包括的で持続可能で公平なAI戦略とソリューションを作成することを目的とした協力的な取り組みを、アクチュアリー、保険会社、規制当局、および技術リーダーに呼びかけます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we highlight the transformative potential of Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs) and agentic AI, in the insurance sector. We consider and emphasize the unique opportunities, challenges, and potential pathways in insurance amid rapid performance improvements, increased open-source access, decreasing deployment costs, and the complexity of LLM or agentic AI frameworks. To bring it closer to home, we identify critical gaps in the African insurance market and highlight key local efforts, players, and partnership opportunities. Finally, we call upon actuaries, insurers, regulators, and tech leaders to a collaborative effort aimed at creating inclusive, sustainable, and equitable AI strategies and solutions: by and for Africans.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,保険分野における人工知能(AI),特にLarge Language Models(LLM)とエージェントAIの変革の可能性を強調する。
我々は、急速なパフォーマンス改善、オープンソースアクセスの向上、デプロイメントコストの削減、LLMやエージェントAIフレームワークの複雑さの中で、保険のユニークな機会、課題、潜在的な経路について検討し、強調する。
家庭に近づけるために、アフリカの保険市場における重要なギャップを特定し、主要な地域努力、プレイヤー、そしてパートナーシップの機会を強調します。
最後に、アフリカ人による、包括的で持続可能で公平なAI戦略とソリューションを作成することを目的とした、協力的な取り組みについて、アクチュアリー、保険会社、規制当局、技術リーダーに呼びかけます。
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