Sistemas RAG: o que são e quais são suas vantagens no setor de seguros

Conforme o relatório de McKinsey sobre o estado da IA, a adoção de capacitações de IA está em constante crescimento, impulsionando a inovação e a eficiência em múltiplas indústrias. No entanto, os modelos de linguagem de grande tamanho (LLM, em sua sigla em inglês) enfrentam desafios significativos, especialmente quanto à obsolescência de dados. Estes modelos, treinados com enormes quantidades de informação, nem sempre refletem os dados mais atuais, o que pode levar a respostas desatualizadas ou imprecisas.

Para abordar este problema, surgiram os sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG, em sua sigla em inglês), oferecendo uma solução inovadora para manter a relevância e a precisão da informação.

Os sistemas RAG compõem uma arquitetura de inteligência artificial que combina modelos de linguagem avançados com mecanismos de recuperação de informação em tempo real. Diferentemente dos LLM tradicionais, que dependem exclusivamente de dados pré-treinados, os sistemas RAG podem acessar fontes de informação atualizadas para gerar respostas mais precisas e contextualizadas.

O funcionamento de um sistema RAG envolve três etapas:

1. Recuperação de informação. Diante de uma consulta, o sistema procura em bancos de dados ou repositórios relevantes para obter informação atualizada e pertinente.
2. Conversão em vetores. A informação recuperada se transforma em vetores mediante técnicas de aprendizagem automática, o que facilita seu processamento pelo modelo.
3. Geração de resposta. O modelo de linguagem utiliza tanto seu conhecimento interno como a informação recuperada para gerar uma resposta coerente e precisa.

Esta combinação permite que os sistemas RAG superem as limitações inerentes aos LLM tradicionais, proporcionando respostas mais atuais.

Os sistemas RAG desempenham um papel determinante na melhoria dos modelos de linguagem de grande volume ao integrar mecanismos de recuperação de informação, graças aos quais é possível:

• Melhorar a qualidade das respostas geradas. Ao acessar dados atualizados, os sistemas RAG proporcionam respostas mais precisas e relevantes, o que aumenta a confiança dos usuários no sistema.
• Criar bancos de dados vetoriais específicos do domínio. Isto permite que os modelos trabalhem com informação especializada, adaptando-se às necessidades particulares de diferentes setores, como o dos seguros.

O Instituto de Engenharia do Conhecimento destaca que os sistemas RAG permitem que a IA generativa ofereça respostas mais informadas e contextuais, reduzindo a possibilidade de erros ou informação desatualizada.

O setor dos seguros, que trabalha com grandes volumes de dados e necessidade de informação precisa em todo momento, pode se beneficiar enormemente da implementação de sistemas RAG:

1. Otimização de chatbots e assistentes virtuais. Os chatbots e assistentes virtuais são ferramentas fundamentais na melhoria do atendimento ao cliente. Graças aos sistemas RAG, estas soluções podem proporcionar respostas mais precisas e atualizadas às consultas dos clientes, melhorando, desta maneira, a experiência do usuário e aumentando a eficiência operacional. Assim, ao integrar informação em tempo real sobre apólices, reclamações ou regulações, os assistentes virtuais podem resolver dúvidas de maneira mais efetiva.

2. Eficiência em processos comerciais. A contratação de uma apólice é um processo crítico no setor dos seguros, já que envolve a avaliação de riscos e a consequente determinação de prêmios. Os sistemas RAG podem agilizar este processo ao proporcionar acesso imediato a dados atualizados e relevantes, permitindo aos clientes tomar decisões mais informadas e reduzir o tempo de processamento.

3. Melhoria na avaliação de informação interna e redução de tempos de processamento. As companhias de seguros lidam com um grande volume de dados internos, que podem ser desde históricos de clientes até registros de sinistros. Os sistemas RAG facilitam a recuperação e análise desta informação, transformando-a em vetores que podem ser processados de maneira eficiente pelos modelos de IA. Isso reduz os tempos de processamento, ao mesmo tempo que melhora a precisão e a relevância dos insights

Em resumo, os sistemas Retrieval Augmented Generation representam um avanço notável no âmbito da inteligência artificial generativa. Ao combinar modelos de linguagem avançados com a capacidade de recuperar informação atualizada, estes sistemas abordam o problema da obsolescência de dados, proporcionando respostas mais precisas e relevantes.

No setor segurador oferece múltiplas vantagens, a adoção de sistemas RAG oferece várias vantagens, como a otimização do atendimento ao cliente ou a melhoria de processos internos críticos como a contratação de apólices ou a gestão de reclamações. Ao permitir o acesso a informação atualizada em todo momento, estes sistemas ajudam as companhias seguradoras a tomar decisões mais informadas e a oferecer serviços de maior qualidade.

Para o futuro, é provável que os sistemas RAG continuem ganhando relevância no setor dos seguros, impulsionando a inovação e a competitividade. As empresas que adotarem esta tecnologia estarão melhor posicionadas para se adaptar às mudanças do mercado e satisfazer as crescentes expectativas dos clientes.

ARTIGOS RELACIONADOS: