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计算机科学 > 计算工程、金融与科学

arXiv:2508.15110v1 (cs)
[提交于 2025年8月20日 ]

标题: LLMs和代理AI在保险决策中的应用:非洲的机会与挑战

标题: LLMs and Agentic AI in Insurance Decision-Making: Opportunities and Challenges For Africa

Authors:Graham Hill, JingYuan Gong, Thulani Babeli, Moseli Mots'oehli, James Gachomo Wanjiku
摘要: 在本工作中,我们强调人工智能(AI),特别是大型语言模型(LLMs)和代理AI在保险行业中的变革潜力。我们考虑并强调在性能快速提升、开源访问增加、部署成本下降以及LLM或代理AI框架复杂性的背景下,保险领域独特的机遇、挑战和潜在路径。为了更贴近实际,我们识别了非洲保险市场中的关键差距,并突出了关键的本地努力、参与者和合作机会。最后,我们呼吁精算师、保险公司、监管机构和技术领导者共同努力,旨在创建由非洲人主导的包容性、可持续和公平的AI战略和解决方案。
摘要: In this work, we highlight the transformative potential of Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs) and agentic AI, in the insurance sector. We consider and emphasize the unique opportunities, challenges, and potential pathways in insurance amid rapid performance improvements, increased open-source access, decreasing deployment costs, and the complexity of LLM or agentic AI frameworks. To bring it closer to home, we identify critical gaps in the African insurance market and highlight key local efforts, players, and partnership opportunities. Finally, we call upon actuaries, insurers, regulators, and tech leaders to a collaborative effort aimed at creating inclusive, sustainable, and equitable AI strategies and solutions: by and for Africans.
主题: 计算工程、金融与科学 (cs.CE) ; 计算与语言 (cs.CL); 新兴技术 (cs.ET); 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2508.15110 [cs.CE]
  (或者 arXiv:2508.15110v1 [cs.CE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.15110
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Moseli Mots'oehli [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 8 月 20 日 22:57:00 UTC (543 KB)
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