aicarriere.nl

De Innovaris(sen): Juliska Tel en Tom Peters

Blog
31-10-2024
Inge Lodder
PwC
Deze blog van Inge Lodder is bedoeld om actuariële professionals, econometristen en andere geïnteresseerden te inspireren om verder te kijken dan de gebruikelijke kaders. In deze aflevering nemen Juliska Tel en Tom Peters je mee in de veelzijdige kracht van AI voor uiteenlopende processen.

Bij deze nieuwe post lichten wij een initiatief van Tom Peters en Juliska Tel uit (PwC). Beiden enthousiastelingen op het gebied van vernieuwing, verbetering en experimenterende met Artificial Intelligence. Tom is manager Data & AI en Juliska manager Non-Life Actuarial Risk Modelling. Hun doel is om AI zo concreet mogelijk in te zetten ter ondersteuning van processen en taken. Samen bundelen ze hun krachten in vernieuwende ideeën en oplossingen. 

Eén van deze oplossingen zijn de “Knowledge Bots”. Een Knowledge Bot is een virtuele assistent die de taalvaardigheid van GenAI combineert met externe kennis uit documenten en rekenmodules. Hetgeen wat deze Knowledge Bots een vernieuwend initiatief maakt is de mate waarin het 3 verschillende categorieën antwoordbronnen onderscheidt: algemeen, specifieke documenten en simpele berekeningen. Al deze 3 categorieën beantwoorden een hulpvraag op een andere manier.

De Knowledge Bot wordt momenteel toegepast bij het automatiseren van financieel advies, bijvoorbeeld in de keuzebegeleiding van pensioendeelnemers. Waar er bij de algemene vragen een allesomvattend GenAI model wordt opgeroepen, worden er bij specifieke vragen afgebakende kennisbronnen zoals onderneming-specifieke documentatie gebruikt ter beantwoording van de vraag. Beiden zijn dus gebaseerd op een LLM model (dezelfde modellen achter alle chat opererende AI-tools), met een andere kennisbron. Simpele berekeningen zijn daarnaast op voorhand in formules gedefinieerd zodat er geen foutieve resultaten kunnen worden gecommuniceerd. Al met al een interessant experiment die meer sturing biedt binnen AI-applicaties. 

De uitdaging hierbij is om de categorisering op een juiste wijze in te delen. Waar er met name een grijs gebied valt tussen algemene en specifieke vragen. Dit vereist training van het model op basis van praktische voorbeelden. 

Door deze nieuwe aanpak ben ik zelf ook weer geïnspireerd om verschillende LLM-getrainde modellen te combineren in een complete oplossing. Hoe kijkt u hier tegen aan? 

Heeft u een vernieuwend initiatief getoond of bijgewoond? Suggesties of ideeën voor de blog zijn welkom. Neem hiervoor vooral contact met mij op via bijvoorbeeld LinkedIn of [email protected]

Lees verder op: Actuaris.nl

Gerelateerde vacatures

Geïnteresseerd in een carrière bij organisaties in ditzelfde vakgebied? Bekijk hieronder de gerelateerde vacatures en vind de perfecte match voor jou!
Rijkswaterstaat
4.024 - 6.110
Medior
Delft
Als Coördinerend datamodelleur bij Rijkswaterstaat ontwikkel en beheer je logische en technische datamodellen, borg je processen en richtlijnen, ondersteun je de CDO en stem je af met data-experts en ketenpartners...
ABN AMRO
5.847 - 8.353
Senior
Amsterdam
As a Data Scientist Finance/Controlling at Analytics & Innovation, you lead end-to-end AI/ML projects for Finance Controlling: unlock and model data in Databricks, develop and deploy models, drive innovation, ensure...
Rabobank
4.931 - 7.043
Medior
Utrecht
As a Quantitative Analyst Climate at RaboResearch you develop geospatial models and data pipelines to quantify physical and transition climate risks, translate hazard projections into climate risk indicators, and deliver...
ASN Bank
7.840 - 10.454
Senior
Utrecht
As a Programma Manager Future Model Landscape at ASN Bank leid je het FML-portfolio: een meerjarig bankbreed programma dat alle kredietrisicomodellen transformeert. Je stuurt governance en een centraal team aan,...