Prompt: Dự báo tổn thất cho sản phẩm bảo hiểm mới – Định phí Bảo hiểm AI – AI Insurance

Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt được cung cấp:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một phân tích dự báo tổn thất cho một sản phẩm bảo hiểm mới, dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố liên quan. Nó sử dụng các biến giữ chỗ (placeholders) được viết hoa và đặt trong dấu ngoặc vuông `[]` để có thể tùy chỉnh và thay thế bằng thông tin cụ thể.

Cấu trúc của prompt có thể được phân tích như sau:

• **Ngữ cảnh ban đầu:** “Dựa trên dữ liệu lịch sử tổn thất của các sản phẩm bảo hiểm tương tự [SẢN_PHẨM_TƯƠNG_TỰ] và các yếu tố thị trường [YẾU_TỐ_THỊ_TRƯỜNG],” – Phần này thiết lập bối cảnh cho yêu cầu, chỉ ra nguồn dữ liệu sẽ được sử dụng để phân tích.
• **Yêu cầu chính:** “phân tích để dự đoán tổn thất dự kiến cho sản phẩm bảo hiểm mới [SẢN_PHẨM_MỚI].” – Đây là mục tiêu cốt lõi của prompt: dự đoán tổn thất.
• **Mở rộng yêu cầu:** “Xác định các rủi ro tiềm ẩn và các biến số ảnh hưởng chính [BIẾN_SỐ_ẢNH_HƯỞNG].” – Yêu cầu bổ sung, yêu cầu làm rõ các yếu tố rủi ro và các biến số quan trọng.
• **Phương pháp luận:** “Xây dựng mô hình dự báo dựa trên phương pháp [PHƯƠNG_PHÁP_DỰ_BÁO].” – Phần này quy định cách thức thực hiện phân tích, yêu cầu chỉ định một phương pháp dự báo cụ thể.

Các biến giữ chỗ bao gồm:

• [SẢN_PHẨM_TƯƠNG_TỰ]: Tên hoặc mô tả các sản phẩm bảo hiểm có dữ liệu tổn thất lịch sử.
• [YẾU_TỐ_THỊ_TRƯỜNG]: Các yếu tố kinh tế, xã hội, hoặc ngành liên quan có thể ảnh hưởng đến tổn thất bảo hiểm.
• [SẢN_PHẨM_MỚI]: Tên hoặc mô tả sản phẩm bảo hiểm mới cần dự báo tổn thất.
• [BIẾN_SỐ_ẢNH_HƯỞNG]: Liệt kê hoặc mô tả các biến số chính được kỳ vọng sẽ tác động đến tổn thất.
• [PHƯƠNG_PHÁP_DỰ_BÁO]: Tên của phương pháp thống kê hoặc máy học được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp một khung sườn chi tiết để yêu cầu một tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp, cụ thể là dự báo tổn thất trong lĩnh vực bảo hiểm. Khi người dùng điền thông tin cụ thể vào các biến giữ chỗ, họ đang cung cấp các tham số cần thiết để AI thực hiện các bước sau:

• Thu thập và xử lý dữ liệu: AI sẽ hiểu rằng cần phải truy cập hoặc giả định có dữ liệu về tổn thất từ các sản phẩm tương tự (`[SẢN_PHẨM_TƯƠNG_TỰ]`) và các yếu tố thị trường (`[YẾU_TỐ_THỊ_TRƯỜNG]`).
• Xây dựng mô hình: Với phương pháp đã chỉ định (`[PHƯƠNG_PHÁP_DỰ_BÁO]`), AI sẽ áp dụng các thuật toán hoặc kỹ thuật phù hợp để phân tích mối quan hệ giữa các biến và tổn thất.
• Dự đoán và phân tích: Mô hình được xây dựng sẽ được sử dụng để dự đoán tổn thất cho sản phẩm mới (`[SẢN_PHẨM_MỚI]`).
• Xác định yếu tố ảnh hưởng: AI sẽ cố gắng làm nổi bật các rủi ro và các biến số quan trọng (`[BIẾN_SỐ_ẢNH_HƯỞNG]`) đã được xác định và sử dụng trong mô hình, hoặc các biến số mà AI tự nhận diện là quan trọng thông qua phân tích.

Về mặt kỹ thuật, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) sẽ xử lý prompt này bằng cách diễn giải từng phần của yêu cầu. Chúng sẽ nhận diện các từ khóa chỉ hành động (phân tích, dự đoán, xác định, xây dựng) và các phần tử dữ liệu đầu vào (dữ liệu lịch sử, yếu tố thị trường, sản phẩm mới). Phần quan trọng là AI cần có khả năng suy luận về mối liên hệ giữa các yếu tố này và áp dụng kiến thức của mình về các phương pháp dự báo để đưa ra kết quả hợp lý.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là hai ví dụ về cách sử dụng mẫu prompt này với các thông tin điền vào các biến giữ chỗ:

Ví dụ 1: Bảo hiểm Xe cơ giới

Prompt đã điền:

Dựa trên dữ liệu lịch sử tổn thất của các sản phẩm bảo hiểm tương tự Bảo hiểm Trách nhiệm Dân sự Bắt buộc đối với Xe cơ giới và các yếu tố thị trường như tình hình giao thông, tỷ lệ tai nạn được ghi nhận, tuổi trung bình của phương tiện, giá phụ tùng, phân tích để dự đoán tổn thất dự kiến cho sản phẩm bảo hiểm mới Bảo hiểm Phi nhân thọ cho Xe ô tô điện. Xác định các rủi ro tiềm ẩn và các biến số ảnh hưởng chính như chi phí sửa chữa pin, tuổi thọ pin, tỷ lệ hỏng hóc các bộ phận điện tử, hành vi lái xe của người sử dụng xe điện, chính sách hỗ trợ xe điện. Xây dựng mô hình dự báo dựa trên phương pháp Hồi quy Tuyến tính và Mạng nơ-ron tích chập (CNN).

Ví dụ 2: Bảo hiểm Du lịch

Prompt đã điền:

Dựa trên dữ liệu lịch sử tổn thất của các sản phẩm bảo hiểm tương tự Bảo hiểm Du lịch Quốc tế cơ bản và các yếu tố thị trường như tình hình dịch bệnh toàn cầu, xu hướng du lịch theo mùa, biến động tỷ giá hối đoái, các sự kiện chính trị tại điểm đến, phân tích để dự đoán tổn thất dự kiến cho sản phẩm bảo hiểm mới Bảo hiểm Hủy chuyến đi do các yếu tố bất khả kháng khách quan. Xác định các rủi ro tiềm ẩn và các biến số ảnh hưởng chính như tần suất các chuyến bay bị hủy, tỷ lệ mắc các bệnh truyền nhiễm, mức độ ảnh hưởng của thiên tai, các quy định hạn chế đi lại của quốc gia. Xây dựng mô hình dự báo dựa trên phương pháp Chuỗi thời gian ARIMA và mô hình cây quyết định (Decision Trees).

👉 Tóm lại

Mẫu prompt “Dựa trên dữ liệu lịch sử tổn thất của các sản phẩm bảo hiểm tương tự [SẢN_PHẨM_TƯƠNG_TỰ] và các yếu tố thị trường [YẾU_TỐ_THỊ_TRƯỜNG], phân tích để dự đoán tổn thất dự kiến cho sản phẩm bảo hiểm mới [SẢN_PHẨM_MỚI]. Xác định các rủi ro tiềm ẩn và các biến số ảnh hưởng chính [BIẾN_SỐ_ẢNH_HƯỞNG]. Xây dựng mô hình dự báo dựa trên phương pháp [PHƯƠNG_PHÁP_DỰ_BÁO].” là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa quy trình phân tích và dự báo tổn thất bảo hiểm. Nó cung cấp một cấu trúc rõ ràng, yêu cầu cụ thể các thông tin đầu vào cần thiết và quy định phương pháp luận, giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra từ các mô hình AI bằng cách hướng dẫn chúng thực hiện một nhiệm vụ có mục tiêu và bối cảnh rõ ràng.