論文の概要: Introducing Axlerod: An LLM-based Chatbot for Assisting Independent Insurance Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09715v1
- Date: Wed, 24 Dec 2025 15:31:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.692137
- Title: Introducing Axlerod: An LLM-based Chatbot for Assisting Independent Insurance Agents
- Title（参考訳）: 独立保険代理店支援のためのLCM型チャットボット「Axlerod」の紹介
- Authors: Adam Bradley, John Hastings, Khandaker Mamun Ahmed,
- Abstract要約: 保険業界は人工知能(AI)技術の導入を通じてパラダイムシフトを行っている。
本稿では,独立保険業者の業務効率向上を目的としたAIを活用した対話インタフェースであるAxlerodの設計,実装,実証評価について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659608
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The insurance industry is undergoing a paradigm shift through the adoption of artificial intelligence (AI) technologies, particularly in the realm of intelligent conversational agents. Chatbots have evolved into sophisticated AI-driven systems capable of automating complex workflows, including policy recommendation and claims triage, while simultaneously enabling dynamic, context-aware user engagement. This paper presents the design, implementation, and empirical evaluation of Axlerod, an AI-powered conversational interface designed to improve the operational efficiency of independent insurance agents. Leveraging natural language processing (NLP), retrieval-augmented generation (RAG), and domain-specific knowledge integration, Axlerod demonstrates robust capabilities in parsing user intent, accessing structured policy databases, and delivering real-time, contextually relevant responses. Experimental results underscore Axlerod's effectiveness, achieving an overall accuracy of 93.18% in policy retrieval tasks while reducing the average search time by 2.42 seconds. This work contributes to the growing body of research on enterprise-grade AI applications in insurtech, with a particular focus on agent-assistive rather than consumer-facing architectures.
- Abstract（参考訳）: 保険業界は、人工知能(AI)技術の導入、特にインテリジェントな会話エージェントの領域におけるパラダイムシフトを実行している。
チャットボットは、ポリシーレコメンデーションやクレームトリアージを含む複雑なワークフローを自動化すると同時に、動的でコンテキスト対応のユーザエンゲージメントを可能にする、高度なAI駆動システムへと進化してきた。
本稿では,独立保険業者の業務効率向上を目的としたAIを活用した対話インタフェースであるAxlerodの設計,実装,実証評価について述べる。
自然言語処理(NLP)、検索拡張生成(RAG)、ドメイン固有の知識統合を活用して、Axlerodは、ユーザの意図を解析し、構造化されたポリシーデータベースにアクセスし、リアルタイムでコンテキストに関連のある応答を提供する、堅牢な機能を示している。
実験の結果、Axlerodの有効性を裏付け、ポリシー検索タスクの全体的な精度は93.18%であり、平均検索時間を2.42秒短縮した。
この研究は、インシュルテックにおけるエンタープライズグレードのAIアプリケーションに関する研究の活発化に寄与し、特に消費者向けアーキテクチャよりもエージェントアシストに重点を置いている。
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