論文の概要: Foundations and Architectures of Artificial Intelligence for Motor Insurance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18508v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 05:30:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.971023
- Title: Foundations and Architectures of Artificial Intelligence for Motor Insurance
- Title（参考訳）: 自動車保険のための人工知能の基礎と構造
- Authors: Teerapong Panboonyuen,
- Abstract要約: Handbookは、自動車保険のための人工知能の基礎とアーキテクチャを体系的に扱う。
認識、マルチモーダル推論、生産インフラを、自動車のリスク評価とクレーム処理のための凝集型インテリジェンススタックに統一する、垂直統合AIパラダイムを形式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This handbook presents a systematic treatment of the foundations and architectures of artificial intelligence for motor insurance, grounded in large-scale real-world deployment. It formalizes a vertically integrated AI paradigm that unifies perception, multimodal reasoning, and production infrastructure into a cohesive intelligence stack for automotive risk assessment and claims processing. At its core, the handbook develops domain-adapted transformer architectures for structured visual understanding, relational vehicle representation learning, and multimodal document intelligence, enabling end-to-end automation of vehicle damage analysis, claims evaluation, and underwriting workflows. These components are composed into a scalable pipeline operating under practical constraints observed in nationwide motor insurance systems in Thailand. Beyond model design, the handbook emphasizes the co-evolution of learning algorithms and MLOps practices, establishing a principled framework for translating modern artificial intelligence into reliable, production-grade systems in high-stakes industrial environments.
- Abstract（参考訳）: このハンドブックは、大規模な実世界の展開を基盤とした、自動車保険のための人工知能の基礎とアーキテクチャを体系的に扱う。
認識、マルチモーダル推論、生産インフラを、自動車のリスク評価とクレーム処理のための凝集型インテリジェンススタックに統一する、垂直統合AIパラダイムを形式化する。
ハンドブックの中核となるのは、構造化された視覚的理解、リレーショナル車両表現学習、マルチモーダル文書インテリジェンスのためのドメイン適応トランスフォーマーアーキテクチャで、車両損傷解析、クレーム評価、ワークフローのエンドツーエンド自動化を可能にする。
これらの部品は、タイの全国的な自動車保険システムで観測される実用的な制約の下で運用されるスケーラブルなパイプラインで構成されている。
モデルデザイン以外にも、このハンドブックは学習アルゴリズムとMLOpsの実践の共進化を強調し、現代の人工知能を高い産業環境における信頼性の高いプロダクショングレードシステムに変換するための原則的なフレームワークを確立している。
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