생명/손해 보험
진단비, 후유장해, 입원비, 실비, 기타(재가, 통원, 장기요양)
ai로 90% 담보 추출 가능.
문제는 수술비.
정확하게는 1~n종 수술비, ~n대 수술비 약관이 상위 개념으로 잡히고, 수술코드는 하위개념.
즉, 이 상위개념을 하위개념(edi코드) 따로 정의된게 있나?
없다. 이게 문제다.
해결방안
1. 보험 상품별 정의 (현산적으로 불가능)
2. rag 방식 (코드로 검색후 ai가 증권 담보 선정, 문제점 같은 코드도 다른 종이나 ~대 수술비 선정. 즉 일관성이 없고, 기존 데이터로 판단하기에 정확하지 않음. 또한 약관변 분류가 다 다름. 즉 빅데이터의 영역)
3. 손사로 학습 데이터(부정적~ 손사(독사)들이 자기들이 쌓은 데이터로 담보를 선정하는데, 자기 발등 찍는건데 긍정적일 수 없지. 그리고 학습이라는 전제가 있어야 하는데, 불가능에 가깝지.)
그래도 즐겼다.
- dc official App
상급종합한정 5종수술비 파는 회사도 있다 ㅋㅋ
종수술은 가능할거 같은데 n대수술비가 진짜 특정하기가 힘듦 회사마다 약관이 다르니 그래서 특정질병수술로 분류할 수 밖에 없음
@ㅇㅇ(223.39) 그게 세부적으로 약관 내용 까서 보면, 어려워. 정화히는 불완전하고 해야지. 해결방법 2번 (코드로 검색후 ai가 증권 담보 선정) 방식을 예로 들면, ai는 확률이야. 즉 A라는 코드가 있을때 평균적으로 몇 종이 되더라는 결과가 나오는거라. A와 유사하 A'도 A와 같은 결과 종을 나타내. 즉, 평균 요렇게 받더라. 수준이야. 정확해 보이지만 편법이라고 생각하면 됨 - dc App
@모험가청년 그래서 빅데이터가 있으면 더 세부적으로 갈 수 있니까. 편법(평균) -> 정석(세분화)이 될 수 있지. 그러나 그것도 어렵지. 그래서 평균적으로 정확해 보여도 왜? 그걸 증권 담보에 해당한다라로 뽑았어? 물으면 남들이 그래. <-요렇다 근거가 매우 분불명해져. - dc App
결론은 유기하고 ai와 보험이 어떻게 변할지. 기다려야지. 1~8종 처럼 코드가 명확이 있으면, ai가 쌉 가능. 근데 상위개념으로 남기면 좀 분불명 하지. 즉, 보험사나 정부가 어떻게 할지가 더 중요하다. - dc App