بهبود شفافیت و اعتماد در صنعت بیمه با تفسیرپذیری مدل های هوش مصنوعی: بررسی ابزارهای LIME و SHAP

هوش مصنوعی (AI ) به سرعت در صنعت بیمه مورد استفاده قرار گرفته و باعث بهبود فرآیندهای ارزیابی از جمله ریسک، شخصی سازی حق بیمه و تشخیص تقلب شده است. با این حال، یکی از چالش های اساسی در پذیرش گسترده این فناوری، عدم شفافیت و تفسیرپذیری مدل های پیچیده است که ممکن است منجر به کاهش اعتماد عمومی شود. این پژوهش به بررسی اهمیت استفاده از مدل های هوش مصنوعی تفسیرپذیر در صنعت بیمه و تاثیر آن بر افزایش اعتماد مشتریان می پردازد. مدل های مورد استفاده در این تحقیق شامل درخت تصمیم و ابزارهای تفسیرپذیریSHAP و LIME هستند که به بررسی چگونگی تاثیر ویژگی های مختلف بر پیش بینی های هوش مصنوعی پرداخته و به تفسیر قابل فهمی از تصمیمات مدل ها کمک می کنند. علی رغم محدودیت دسترسی به داده های واقعی، این پژوهش نشان می دهد که استفاده از مدل های تفسیرپذیر به طور مستقیم به افزایش شفافیت در فرآیندهای بیمه و بهبود رضایت و وفاداری مشتریان منجر می شود. همچنین، نتایج حاکی از آن است که شرکت های بیمه می توانند با استفاده از این مدل ها، تصمیمات هوشمندانه تری در زمینه ارزیابی ریسک و تعیین حق بیمه اتخاذ کنند.

بهبود شفافیت و اعتماد در صنعت بیمه با تفسیرپذیری مدل های هوش مصنوعی: بررسی ابزارهای LIME و SHAP Keywords:

هوش مصنوعی , مدل های تفسیرپذیر , ارزیابی ریسک بیمه , شخصی سازی حق بیمه , شفافیت , SHAP , LIME , اعتماد مشتریان