Vall Herard、コンプライアンスソフトウェアベンダーのCEO saifr、NAICモデル法と州の規制に関する彼の会社のAIエージェントが、コンプライアンスのレビューサイクル時間を最大70％削減するのに役立つと主張しています。
彼によると、このプラットフォームは、規制の一貫性を確保し、マーケティングチームがコンプライアンスレビューの前に問題を解決し、より複雑な問題に集中するためにスタッフを解放することを可能にします。
「ループの人間」
それでも、専門家は、人間の監視が不可欠なままであると警告しています。 クラウンステイシー、VPは最初にコンサルティングで、AIは製品開発を加速できるが、主要なコンプライアンスの問題を見落とす可能性もあると警告した。
「当社のビジネスに対する他のリスクと同様に、出力を綿密に監視し、開発者と協力して精度を向上させ、AIシステムが意図したとおりに機能していないと判断した場合、迅速にピボットする必要があります」と彼女はメールで述べました。
Koronは、NAICモデル速報を、既存の法律を新しいAIテクノロジーに適用するための貴重なツールとして、特に非差別、ガバナンス、市場の行為を中心に指摘しました。これらの法律は進化する必要があるかもしれませんが、彼女は、保険会社がコアコンプライアンスの原則と消費者保護に集中することにより、混乱を最小限に抑えることができると述べました。
First ConsultingのCoxは、保険会社がAIをコンプライアンスチームを交換するのではなく増強するツールと見なすべきであると強調しました。特にこれらの初期のAI採用の間に「ループに人間」を持つことは、結果を検証するために不可欠です、と彼は言いました。
Saifr’s Herardは同意しました。 「AIツールは、人間のレビューに代わるものではありません。それはサプリメントです」と彼は言いました。
イノベーションとリスク管理のバランスをとるために、保険会社は構造化されたAIガバナンスフレームワークを実装する必要がある、とVectaraのChapman氏は述べています。これには、AIの責任ある使用に関する必須の従業員トレーニングへの投資、構成管理データベースに統合された監視ツールを展開してAIシステムの使用方法と方法を追跡し、AIの使用における透明性と説明責任を確保するためのリスク担当者と上級幹部が関与します。
#AIは保険商品の中で勝者と敗者を選ぶと専門家は言う