问题的关键就在这里：这些系统是否值得信任，能 保险公司获取生 够始终如一地提供正确的结果，不带偏见，不产生幻觉？答案是肯定的。在这篇文章中，我们将探讨领域训练语言模型和先进的微调技术如何为保险公司提供一种安全、经济高效的方式来访问他们所需的生成式人工智能工具。
保险大型语言模型
保险企业语言模型 (ELMI)为保险公司安全、可靠、经济 保险公司获取生 高效地提供生成式 AI 和 LLM 功能，并提供保险流程所需的特定领域知识。
与一般的 LLM 不同，ELMI 的培训课程对保险 手机号码列表 领域有着深入的理解。这使保险公司能够利用以下能力：
医疗记录摘要
医疗记录摘要可帮助理赔和承保团队将复杂的医疗信息浓缩为简明摘要。这使团队能够快速评估申请人或索赔人的病史和当前健康状况。摘要还突出显示关键信息，例如诊断、治疗和结果，帮助团队就理赔和承保做出更明智的决策。
通过自动化审查过程，医疗记录摘要可以完全覆盖已提交的医疗记录，降低熟练劳动力成本，并提高保险团队数据驱动决策的整体质量。
自动提取和丰富索赔数据
索赔数据提取可自动完成从各种来源提取数 2025 年最值得关注的 15 大冷电子邮件统计数据 据的过程，从而减少手动数据输入并提高准确性。提取的数据可以根据 ICD、CPT 和其他标准进行规范化和扩充。这种自动化可加快索赔处理速度，从而加快结算速度并提高客户满意度。
自然语言问答
理赔专业人员可以用日常
语言提问（“事故发生日期是什么时候？”），然后从原始理赔文件中提取相关答案（“事故发生在 2024 年 2 月 22 日。”）。这通过减少手动搜索文档所花费的时间提高了效率。
ELMI 旨在让您轻松访问专为保险公司构建的可重复使用、安全且经过实际测试的功能，但无需承担培训 LLM 所涉及的成本或复杂性。
ELMI 可以读取、理解和提取医疗文件、事故报 最新群发短信 告和索赔提交中的必要数据，对风险工程报告进行评分，根据紧急程度和严重程度对索赔进行分类，按类型对记录进行分类并生成摘要。
像 ELMI 这样的 AI 模型的优势在于它已经针对保险领域的特定知识、语言和场景进行了训练。ELMI 不仅仅是一个语言模型，还是一个知识模型，它包含有关保险领域的预构建知识和一个框架，使其能够准确地构建模型获取的任何新知识。