自動車保険のための人工知能の基礎とアーキテクチャ

要旨: このハンドブックは、実世界での大規模導入に基づく自動車保険の基礎とアーキテクチャの体系的な扱いを提示します。知覚、マルチモーダル推論、および本番用インフラストラクチャを統合し、自動車リスク評価と請求処理のための統一知能スタックへと結びつける垂直統合型AIパラダイムを形式化します。中核となるのは、構造化視覚理解、関係性車両表現学習、およびマルチモーダル文書理解のためのドメイン適応型トランスフォーマーアーキテクチャの開発であり、車両損害分析、請求評価、引受ワークフローのエンドツーエンド自動化を可能にします。これらの要素は、タイ全国の自動車保険システムで観察される実務的制約の下で動作する、拡張性のあるパイプラインへと組み立てられます。モデル設計を超え、学習アルゴリズムとMLOpsの実践の共進化を強調し、現代の人工知能を信頼性の高い本番用システムへ翻訳するための、原理的な枠組みを確立します。