几乎没有公司敢在核心流程中使用人工智能。我感觉到这里的决策者非常不情愿。但为什么？
当我与决策者谈论这个问题时，他们的问题可以分为三个主题领域：
1. 法规：作为保险公司，您可以做什么？有哪些法律以及情况有多稳定？公司必须做什么才能以合法合规的方式使用人工智能？
2. 员工：员工对人工智能有何反应？他们会接受还是抵制？他们有什么恐惧和愿望？
3. 客户：客户期望什么？他们会接受人工智能还是会撤销对我们的信任？
TrustworthAI 作为一种方法
在这里，我建议我的客户考虑 TrustworthyAI 框架。它是由国际电信联盟（ITU）作为 AI for Good 计划的一部分开发的，并不是来自特定制造商的软件，而是一种构建工具包。这包括高度监管环境中的人工智能、信任和安全要求或员工和客户的需求等主题。这非常符合保险公司的要求。
智能在其领域的巨大潜力。但与此同时，他们对这项技术持 居住者名单 怀疑态度，因为这项技术对他们来说似乎是匿名且不透明的。
我很能理解这一点。使用人工智能通常与使用经典系统有根本的不同。当然，还有人工智能在后台对字母进行排序，你几乎没有注意到，但与人工智能的交互更像是与同事的交互。人工智能直接支持和建议、提出建议、帮助、启发、回应批评或纠正人类的工作。人工智能的展示可以在这里提供帮助。 AI有名字吗？她有声音、有个性吗？如果 Alexa 和 Siri 没有名字或机器人声音，它们可能不会那么成功。也许人工智能也有一个代表自己的化身。
员工必须能够信任人工智能，无论是在结果方面，还是在人工智能并不是要取代他们，而是为了支持他们这一事实方面。因为情况恰恰相反：在核心流程中使用此类工具需要新的角色和能力。好奇和技术开放的员工在这里可以发挥倍增器的作用。
数据作为资源
人工智能模型使用数据，这是它们的基础。过去，保险公司经常将所有可用数据打包到数据仓库中，并希望使用它的专业部门能够选择正确的数据。这种人工智能方法是可行的，但很危险。如果人工智能学到了错误的东西并且没有正确分类和解释数据，会发生什么？如果她得出的结论并了解到法律禁止的规则怎么办？
专业部门的员工可以充当数据管理员，负责数据的编目和质量。与经典应用相比，人工智能支持的流程往往变化更快，这也为员工创造了持续学习和成长的环境。