Pe Scurt: Inteligența Artificială Generativă (Generative AI) transformă rapid operațiunile în sectoarele financiar și de asigurări, de la gestionarea cererilor de despăgubire la evaluarea riscurilor bancare. Deși aduce o eficiență sporită, utilizarea Generative AI generează provocări semnificative, inclusiv riscuri legate de acuratețea datelor, "halucinații" (informații false) și potențiale litigii pentru decizii eronate sau discriminatorii. Articolul explorează aceste aspecte, oferind o perspectivă asupra modului în care atât asigurătorii, cât și instituțiile financiare se pot pregăti pentru viitoarele dispute juridice legate de sistemele AI.

Inteligența Artificială Generativă (Generative AI) și Litigiile în Asigurări și Sectorul Financiar: Provocări și Implicații

Dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale generative (Generative AI) redefinește numeroase industrii, iar sectoarele juridic, al asigurărilor și cel financiar nu fac excepție. Capacitatea Generative AI de a genera conținut original, de la texte la decizii și analize complexe, deschide noi orizonturi pentru eficientizarea proceselor, dar aduce și un set complex de provocări și implicații, în special în contextul litigiilor și al conformității reglementare.

Inteligența Artificială Generativă în Domeniul Juridic și Financiar

Inteligența artificială generativă, cum ar fi modelele OpenAI (ex: ChatGPT), funcționează prin utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța modele și structuri din seturi mari de date existente. Această învățare permite Generative AI să genereze conținut nou și original pe baza solicitărilor primite de la utilizatori. Practic, Generative AI imită procesul de creativitate umană, creând ceva nou din informațiile asimilate.

Un model Generative AI este antrenat pe volume vaste de date relevante pentru un anumit domeniu. De exemplu, un model "antrenat juridic" (legally trained Generative AI) ar fi expus la numeroase opinii juridice, polițe de asigurare, cereri de despăgubire și dosare de litigii. Similar, un model antrenat pentru sectorul financiar ar procesa contracte de credit, date tranzacționale, reglementări bancare și rapoarte financiare. Odată antrenat, modelul poate genera conținut nou, similar cu datele pe care a fost instruit, dar cu variații. Prin feedback continuu, performanța modelului este îmbunătățită, ducând la rezultate mai precise și relevante.

În domeniul juridic, al asigurărilor și financiar, un model Generative AI antrenat corespunzător poate:

• Sumariza cazuri juridice complexe și documente financiare.
• Analiza contracte (polițe, acorduri de credit) și condiții generale.
• Identifica argumente juridice cheie și riscuri financiare.
• Prezice rezultatele bazate pe cazuri similare sau pe tendințe de piață.
• Genera primele ciorne ale documentelor juridice, inclusiv scrisori de refuz pentru asigurări sau analize de credit pentru bănci.
• Asista în detectarea fraudelor și în monitorizarea conformității.
• Personaliza comunicarea cu clienții (chatbots avansate).

Având în vedere volumul mare de operațiuni și nevoia de eficiență, este de așteptat ca atât asigurătorii, cât și instituțiile financiare să adopte pe scară largă Generative AI pentru a îmbunătăți procesele interne, de la gestionarea cererilor de despăgubire la evaluarea riscurilor de credit și conformitatea.

Limitările și Riscurile Generative AI

Eficacitatea unui model Generative AI depinde direct de calitatea datelor de antrenament și a feedback-ului primit. Dacă datele de antrenament conțin erori sau prejudecăți, modelul va fi antrenat să le reproducă. Fără un proces riguros de eliminare a acestor neajunsuri prin feedback, rezultatele generate de model pot fi serios compromise. Acest lucru este deosebit de critic în sectoarele financiar și de asigurări, unde deciziile bazate pe AI pot avea consecințe financiare și juridice semnificative pentru indivizi și entități.

De asemenea, prompturile utilizatorului trebuie să fie precise; în caz contrar, rezultatele nu vor corespunde așteptărilor, subminând încrederea în model. O instruire eficientă a utilizatorilor este, prin urmare, crucială.

O problemă majoră a modelelor Generative AI, în special a celor care nu sunt specific antrenate juridic sau financiar, este "halucinația". Aceasta se referă la generarea de fapte, cazuri juridice sau informații financiare false, care pot părea plauzibile la prima vedere. Halucinațiile apar din limitări în datele de antrenament, unde modelul face presupuneri bazate pe modele învățate, chiar dacă acestea nu se aplică în contextul situației. Aceste ieșiri false sunt, de fapt, presupuneri inexacte pe care modelul nu le recunoaște ca atare. Ele pot corespunde statistic solicitării, dar le lipsește "ancorarea în realitate" sau "bunul simț" pe care o persoană le-ar folosi pentru a le respinge. În context financiar, o "halucinație" ar putea duce la o evaluare incorectă a riscului de credit sau la o decizie de investiție eronată.

Implicații pentru Litigiile din Asigurări și Sectorul Financiar

Cum vor arăta litigiile în era inteligenței artificiale? Este rezonabil să ne așteptăm că, pe măsură ce asigurătorii și instituțiile financiare se bazează tot mai mult pe modele Generative AI pentru a eficientiza operațiunile, vor apărea erori. Clienții și avocații lor vor anticipa utilizarea Generative AI de către aceste instituții și ar putea pune sub semnul întrebării deciziile adverse care au fost asistate sau determinate de Generative AI. Un focus principal al procesului de descoperire în majoritatea disputelor va fi înțelegerea sursei și a mecanismului prin care s-a ajuns la o decizie adversă.

Există deja precedente în litigii care implică utilizarea modelelor AI predictive (nu neapărat generative) în sectorul asigurărilor. 

De exemplu, în cazul *Estate of Lokken v. UnitedHealth Group, Inc.* (SUA), reclamanții au acuzat furnizorul de asigurări că ar fi folosit programe AI predictive pentru a refuza în mod nejustificat îngrijirea pacienților vârstnici, în ciuda unei rate de eroare de 90% a sistemului. Similar, în *Barrows v. Humana, Inc.* și *Nixon v. CVS Health Corporation* (SUA), acuzațiile au vizat utilizarea unor modele AI defectuoase pentru a anula deciziile medicilor curanți sau pentru a nega cereri medicale valide, conducând la un "câștig financiar clar" pentru asigurători. Deși aceste cazuri implică AI predictivă, ele demonstrează o neîncredere crescândă a publicului în utilizarea AI de către asigurători și potențialul de litigii, inclusiv acuzații de "rea-credință" (bad faith claims).

În sectorul bancar, utilizarea Generative AI ar putea genera litigii în scenarii precum:

• Discriminare algoritmică: Modelele Generative AI antrenate pe date istorice părtinitoare ar putea duce la decizii discriminatorii în acordarea de credite sau în evaluarea riscurilor, încălcând legile anti-discriminare.
• Decizii eronate de creditare/investiții: O "halucinație" sau o eroare în procesarea datelor de către Generative AI ar putea duce la refuzuri nejustificate de credite sau la recomandări de investiții defectuoase, generând pierderi financiare pentru clienți.
• Eșecuri de conformitate: Dacă Generative AI este utilizată pentru a monitoriza sau a asigura conformitatea cu reglementările (ex: AML - Anti-Money Laundering, KYC - Know Your Customer), erorile sistemului ar putea duce la încălcări reglementare și amenzi substanțiale.
• Responsabilitatea pentru fraude: În cazul în care Generative AI este implicată în detectarea sau prevenirea fraudelor, o deficiență a sistemului care permite o fraudă majoră ar putea atrage răspunderea instituției.

Strategii de descoperire și pregătire pentru Asigurători și Instituții Financiare

Cum vor începe aceste litigii în era inteligenței artificiale? Un avocat al clientului ar putea începe cu un simplu interogatoriu pentru a determina dacă Generative AI a fost utilizat în procesul de luare a deciziei (gestionarea cererii de despăgubire, aprobarea creditului etc.). Dacă răspunsul confirmă implicarea Generative AI, atunci s-ar putea deschide porțile pentru o solicitare suplimentară de probe, vizând politicile instituției, procedurile de antrenament, protocoalele de securitate și, în esență, dacă modelul a fost configurat într-un mod care ar putea duce la decizii părtinitoare sau eronate.

Prin urmare, asigurătorii și instituțiile financiare care utilizează Generative AI în procesele lor sau intenționează să o facă, ar trebui să ia în considerare modul în care ar putea răspunde la întrebările despre utilizarea Generative AI în avans. Aceste întrebări ar putea viza subiecte precum:

• Procesul de antrenament pentru utilizatorii modelului Generative AI.
• Feedback-ul furnizat modelului pentru îmbunătățire și corectare.
• Auditarea prejudecăților (bias auditing) în datele de antrenament și în rezultatele Generative AI.
• Politicile și procedurile interne care guvernează utilizarea Generative AI.
• Monitorizarea și testarea continuă a rezultatelor generate de Generative AI.
• Protejarea informațiilor non-publice și confidențiale gestionate de Generative AI.
• Mecanismele de supraveghere umană și de intervenție în deciziile AI.

Asigurătorii și instituțiile financiare, a căror activitate se bazează pe evaluarea și gestionarea riscurilor, ar trebui să evalueze în mod corespunzător beneficiile și riscurile utilizării Generative AI în procesele lor. Pe lângă această evaluare, este esențial ca aceste entități să fie pregătite să articuleze modul în care atenuează aceste riscuri. Această pregătire ar putea fi cheia pentru a evita decizii adverse, inclusiv potențiale constatări de rea-credință (pentru asigurări) sau încălcări reglementare și daune de reputație (pentru bănci), atunci când răspund la litigii în era inteligenței artificiale.

Keywords: Inteligență Artificială Generativă, AI Asigurări, Litigii Acoperire Asigurare, Gestionare Cereri Despăgubire, Drept Asigurări, Riscuri AI, Halucinații AI, Rea-credință Asigurări, Descoperire Juridică AI, AI Bănci, Instituții Financiare AI, Litigii Bancare, Conformitate AI, Fraude AI, Credit Scoring AI