Sigortada Kurum İçi LLM ile Çalışan Agentic AI Poliçe ve Hasar Asistanı
Bir sigorta şirketi, operasyon ekiplerinin poliçe ve hasar süreçlerinde sistemler arasında harcadığı zamanı azaltmak istedi. Şart açıktı: müşteri verisi hiçbir koşulda kurum dışına çıkmayacaktı.
Problem
Ekipler tek bir talebi sonuçlandırmak için poliçe, hasar, ödeme ve doküman sistemleri arasında geçiş yapıyordu. Genel amaçlı bulut sohbet araçları KVKK ve şirket politikaları nedeniyle kullanılamıyordu.
Yaklaşım
Şirketin kendi veri merkezinde çalışan açık kaynaklı bir dil modeli, iç sistemlere yetkiyle bağlanan araçlarla bir ajana dönüştürüldü. Ajan dosyayı okuyor, eksik belgeyi tespit ediyor, poliçe kapsamını kontrol ediyor ve önerisini gerekçesiyle sunuyor. Ödeme gibi kritik adımlar her zaman insan onayına düşüyor; tüm eylemler denetim kaydına yazılıyor.
Etki
Kurum içi,model ve veri şirketin kendi altyapısında,İnsan onaylı,kritik adımlarda son karar uzmanın
Öne çıkanlar
- Kişisel veriler sorgu öncesinde maskeleniyor
- Ajanın her adımı denetim kaydında izlenebiliyor
- Yeni süreçler araç tanımı eklenerek genişletilebiliyor
Sık sorulan sorular
Agentic AI ile sohbet botu arasındaki fark nedir?
Sohbet botu soruya yanıt verir. Ajan ise hedefe ulaşmak için birden çok adımı planlar, yetkili olduğu sistemlerde işlem yapar ve sonucu raporlar.
Kurum içi (on-prem) LLM kurmak için hangi altyapı gerekir?
Kullanım senaryosuna göre GPU kapasitesi, model sunum katmanı, vektör veri tabanı ve izleme bileşenleri gerekir. Alana göre ince ayarlanmış küçük modeller çoğu süreçte yeterli olur ve maliyeti düşürür.
Yapay zekâ ajanları KVKK’ya uygun çalışabilir mi?
Evet. Veri kurum dışına çıkmadığında, kişisel veriler maskelendiğinde ve her işlem kayıt altına alındığında ajanlar KVKK ve iç politikalarla uyumlu şekilde işletilebilir.
Sizinkine benzer bir problem mi var?
İlk görüşmede durumunuzu dinliyor, uygulanabilir bir yol haritası öneriyoruz.