ඉන්ෂුරන්ස් කලාපයේ "knowledge graph" කියන වචනය අඩුපාඩුවෙන් වංචා හඳුනාගැනීමක් ලෙස පමණක් කියලා හඳුන්වනවා. එය ව්යාපාරයේ සබැඳි තොරතුරු සම්පූර්ණයෙන්ම නව ආකාරයකින් පෙනෙනුයේ කෙසේදැයි අද ලිපියෙන් විස්තර කරමු.
ඉන්ෂුරන්ස් ව්යාපාරයක් පාරිභෝගිකයෝ, නීති, දාවන, රී-ඉන්ෂුරර්, සහ තෘතිය පාර්ශවයන් අතර අන්තර්ජාල සම්බන්ධතා ගොඩනඟා ගනී. සාම්ප්රදායික relational database වලින් මේ සම්බන්ධතා ගණනය කිරීම JOIN ක්රියාවලියෙන් සිදු වේ, ඒක ගණනාවක් තල ගොඩක් ගැඹුරු වීමේදී ඉතා අධික කාලයක් ගත වේ.
knowledge graph එකේ සබැඳි සම්බන්ධතා පළමුවෙන්ම "first‑class" ලෙස සැලකෙයි. එමඟින් "මෙම කාර්යය කරන්නේ කවුද?", "මෙම සිදුවීමේ පසුබැසි ප්රතිපල කොපමයි?", "මෙම නීතිය මෙම අලාභයට යොදගත හැකිද?" වැනි ප්රශ්න එකක් වැනි පරිදි සරලව පිළිතුරු ලැබේ. AI LLM (Large Language Model) ඒජන්තය මේ ග්රාෆ් එකට ප්රවේශ වුනොත්, පාරිභෝගිකයෙකුගේ නාමය, ඒකේ සම්බන්ධිත රිපේයර් ශාලා, අනෙකුත් පාරිභෝගිකයන් වැනි සංකීර්ණ සබැඳි ගමන් කිරීමට හැකියාව ලැබේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ආයතන, ගෙවීම් සේවා හා රක්ෂණ සමාගම් තවත් සංකීර්ණ දත්ත සම්බන්ධතා ගොඩනඟා ගැනීමට මේ තාක්ෂණය උපකාරී වේ. ඉන්ෂුරන්ස් AI තුළ knowledge graph භාවිතා කිරීමෙන්:
- පාරිභෝගික 360° දර්ශනය – එක් පාරිභෝගිකයාගේ සියලුම ගිණුම්, පෝලිසි, හා ඉල්ලීම් එකම මතකයෙන් පරීක්ෂා කළ හැකිය.
- වංචා රිංක් හඳුනාගැනීම – සංකීර්ණ සම්බන්ධතා මූලිකව අධික පරිමාණයේ වංචා රිංක් සොයාගත හැක.
- නිශ්චිත අලාභ සැලසුම් – පෝලිසි, ආවරණ, හා ව්යතිරේක නියමයන් අතර පථය හරහා නීතියේ ගැලපීම පරීක්ෂා කළ හැක.
මෙම නව තාක්ෂණය ශ්රී ලංකාවේ තොරතුරු විද්යාඥයින්, AI සංවර්ධකයින්, සහ ව්යාපාරිකයන්ට ගෝලීය ප්රතිසංස්කරණයක් ලබා දේ.
අවසානයේ, knowledge graph එකක් ඉදිකිරීමේදී පළමුව entity resolution (අනුරූපතා හඳුනා ගැනීම) සාර්ථකව කරගත යුතුය; නැතිනම් අඩු තත්ත්වයේ ග්රාෆ් එකක් ව්යාපාරයට කිසිදු ප්රයෝජනයක් නොදේ.
