A nagy biztosítók már igyekeznek kizárni a vállalati biztosításokból a mesterséges intelligenciával összefüggő kockázatokat, mivel a valószínűsíthető kárigények összességükben már a több milliárd dolláros nagyságrendben mozognak – számolt be róla hétfői riportjában a Financial Times. A lap szerint az AIG, a Great American és a WR Berkley is a közelmúltban kért engedélyt az amerikai szabályozóktól, hogy olyan biztosítási konstrukciókat kínálhasson, amelyekben kizárja a vállalkozások MI-eszközeinek (például a chatbotoknak és az MI-ügynököknek) alkalmazásához kapcsolódó felelősséget, beleértve a technológia bármilyen "tényleges vagy feltételezhető" használatát az ügyfelek által értékesített termékekben és szolgáltatásokban.
A FT emlékeztet rá, hogy a vállalatok kapkodva vezetik be az új technológiát, ami már eddig is kínos és költséges hibákhoz vezetett, az AIG egyik beadványa pedig világossá teszi, hogy a generatív mesterséges intelligencia széles körű használatával minden bizonnyal növekedni fog "a jövőbeni kárigényeket előidéző események valószínűsége" is. A biztosítók tehát úgy ítélik meg, hogy az MI-modellek túlságosan átláthatatlanok és kiszámíthatatlanok ahhoz, hogy biztosíthatók legyenek: a FT ezzel kapcsolatban a Mosaic európai kiberbiztosítási vezetőjét idézi, aki szerint az egész dolog túlságosan hasonlít egy "fekete dobozra", vagyis belső működésük tényleges ismerete nélkül a bemenetekből még tippelni is nehéz a kimenetekre.
Sok kicsi túl sokra megy
Egy másik szakértő ehhez hozzáteszi, hogy az MI-technológiák esetében valójában senki sem tudja, hogy ki a felelős, ha a dolgok rosszul mennek. Más technológiavezérelt hibák értékelésekor ugyanis nem szokott nehézségeket okozni a felelősök azonosítása, de a mesterséges intelligencia kockázatai potenciálisan egy nagy csomó különböző felet érintenek, beleértve a fejlesztőket, a modellépítőket és a végfelhasználókat is. Ennek a piaci hatása "exponenciális lenne", és a biztosítási ágazat ugyan megengedheti magának, hogy kifizessen akár félmilliárd dollárt egy-egy félresikerült dologra, de azt már nem engedheti meg, hogy egyenként ezer dollárokat fizessen az MI-szolgáltatók rendszerszintű, korrelált, összesített kockázatként jelentkező hibáiért.
A beszámoló alapján néhány biztosító a kötvények módosításával próbálja tisztázni a jogi bizonytalanságot a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kockázatokat illetően, de ez esetenként alacsonyabb fedezetet eredményez, általában a teljes összeg 2,5 százalékára korlátozva a mesterséges intelligencia használatából eredő bírságok kifizetését is. Máshol hajlandóak lennének fedezni bizonyos MI-vonatkozású kockázatokat, de kizárják a modellek olyan problémáit, amely egyszerre sok ügyfelet érintenek. Bár mindenki igyekszik szigorúan meghatározni, hogy milyen kockázatokat hajlandó lefedni, a megkérdezett szakértők szerint valószínű, hogy a nagyobb horderejű események nyomán a biztosítók bíróság előtt is harcolnak majd a követelések ellen.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak