利用 GPT-4V(ision) 赋能保险业：初步探索
计算机视觉与模式识别
2024-04-16 v1 人工智能
计算与语言
机器学习
摘要
大型多模态模型的出现标志着人工智能发展的一个重要里程碑。保险作为一个庞大且复杂的学科，在其运营过程中涉及多种多样的数据形式，包括文本、图像和视频，从而引发了多样的多模态任务。尽管如此，目前对保险特有的多模态任务的系统性探索仍然有限，对 LMM 如何解决这些挑战的深入研究也不足。在本文中，我们探索了 GPT-4V 在保险领域的能力。我们主要基于视觉方面，根据保险类型（如汽车、家庭/商业财产、健康和农业保险）和保险阶段（如风险评估、风险监控和理赔处理）对多模态任务进行了分类。我们的实验表明，GPT-4V 在保险相关任务中展现出卓越的能力，不仅对保险领域的多模态内容有稳健的理解，而且对保险场景有全面的知识。然而，也存在一些明显的不足：GPT-4V 在详细的风险评级和损失评估方面存在困难，在图像理解中会出现幻觉，并且对不同语言的支持程度不一。通过这项工作，我们旨在将保险领域与前沿的 LMM 技术连接起来，促进跨学科的交流与发展，并为未来研究工作的持续推进和演进奠定基础。
引用
@article{arxiv.2404.09690,
title = {Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration},
author = {Chenwei Lin and Hanjia Lyu and Jiebo Luo and Xian Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09690},
year = {2024}
}