Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration

要約

大規模マルチモーダル モデル (LMM) の出現は、人工知能の開発における重要なマイルストーンを示しています。
保険は広大で複雑な分野であり、その運用プロセスにテキスト、画像、ビデオなどのさまざまなデータ形式が関与するため、多様なマルチモーダルなタスクが発生します。
それにもかかわらず、保険に特有のマルチモーダルなタスクの系統的な調査や、LMM がこれらの課題にどのように対処できるかについての徹底的な調査は限られています。
このペーパーでは、保険分野における GPT-4V の機能を検討します。
当社では、保険の種類 (自動車、家財/商業財産、健康、農業保険など) および保険の段階 (リスク評価、リスク監視、保険金請求処理など) に基づいて主に視覚的な側面に焦点を当て、マルチモーダルなタスクを分類しています。
私たちの実験では、GPT-4V が保険関連のタスクで優れた能力を発揮し、保険領域のマルチモーダル コンテンツをしっかりと理解しているだけでなく、保険シナリオの包括的な知識も実証していることが明らかになりました。
ただし、顕著な欠点もあります。GPT-4V は詳細なリスク評価と損失評価に苦労し、画像理解における幻覚に悩まされ、さまざまな言語のサポートが変わります。
この取り組みを通じて、私たちは保険領域と最先端の LMM テクノロジーの橋渡しをし、学際的な交流と開発を促進し、将来の研究活動の継続的な進歩と進化のための基盤を提供することを目指しています。

要約(オリジナル)

The emergence of Large Multimodal Models (LMMs) marks a significant milestone in the development of artificial intelligence. Insurance, as a vast and complex discipline, involves a wide variety of data forms in its operational processes, including text, images, and videos, thereby giving rise to diverse multimodal tasks. Despite this, there has been limited systematic exploration of multimodal tasks specific to insurance, nor a thorough investigation into how LMMs can address these challenges. In this paper, we explore GPT-4V’s capabilities in the insurance domain. We categorize multimodal tasks by focusing primarily on visual aspects based on types of insurance (e.g., auto, household/commercial property, health, and agricultural insurance) and insurance stages (e.g., risk assessment, risk monitoring, and claims processing). Our experiment reveals that GPT-4V exhibits remarkable abilities in insurance-related tasks, demonstrating not only a robust understanding of multimodal content in the insurance domain but also a comprehensive knowledge of insurance scenarios. However, there are notable shortcomings: GPT-4V struggles with detailed risk rating and loss assessment, suffers from hallucination in image understanding, and shows variable support for different languages. Through this work, we aim to bridge the insurance domain with cutting-edge LMM technology, facilitate interdisciplinary exchange and development, and provide a foundation for the continued advancement and evolution of future research endeavors.

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