Bank, finans og forsikring
Presisjon der feilmarginen er regulert
Finansnæringen kombinerer store datamengder med strenge krav til dokumentasjon. Arktis AI utvikles for arbeidsprosesser der hvert ledd må kunne forklares i ettertid.
Fokus
Automatisert skadebehandling, risikoanalyse og etterlevelse.
Fordel
Utvikles med DORA og europeiske krav til driftsstabilitet som premiss.
Viktigste utfordringer
- Manuell behandling av skademeldinger og dokumentasjon.
- Krav til sporbar dokumentasjon i hvert ledd.
- Sensitive kundeopplysninger som ikke kan forlate kontrollerte miljøer.
- Regelverk som endres raskere enn interne rutiner.
Eksempel på arbeidsflyt
- Dokumentasjon mottas og klassifiseres.
- Modellen strukturerer innholdet i definerte felter.
- Avvik og usikre felter markeres framfor å gjettes.
- Saksbehandler kvalitetssikrer og godkjenner.
- Resultatet skrives tilbake til fagsystemet med logg.
Data- og kontrollbehov
- Skille mellom kundedata og treningsdata.
- Ingen bruk av kundedata til modelltrening uten avtale.
- Fullstendig hendelseslogg.
- Definerte kontroller for driftsstabilitet.
Teknisk integrasjon
- API i privat eller europeisk sky.
- On-premise for skjermede miljøer.
- Rollestyrt tilgang og hendelseslogg.
Relevante bruksområder
Strukturering av skadesaker
Trekke ut felter, beløp og datoer fra innsendt dokumentasjon og gjøre dem maskinlesbare.
Underlag for risikovurdering
Samle relevante opplysninger fra flere dokumenter til ett oversiktlig underlag.
Etterlevelseskontroll
Sammenholde interne dokumenter mot gjeldende retningslinjer og markere avvik for gjennomgang.
Modellens rolle
Modellen forbereder og strukturerer. Den avgjør ikke krav, kredittverdighet eller erstatningsansvar.
Menneskelig kontroll
Beslutninger med økonomisk konsekvens for kunden skal alltid ha et menneskelig kontrollpunkt.