Manulife mení stratégiu: Prečo poisťovací gigant uprednostnil Adaptive ML a malé modely

Malé modely, veľké výsledky: Nová éra podnikovej AI

Svet umelej inteligencie už dávno nie je len o pretekoch v tom, kto postaví väčší model. Kým mená ako Sam Altman sú spájané s masívnymi infraštruktúrami pre všeobecné LLM (Large Language Models), korporátny svet začína triezvieť.

Poisťovací gigant Manulife urobil strategický krok, ktorý môže definovať štandard pre celý finančný sektor. Pre svoju internú enterprise AI platformu si vybral technológiu od spoločnosti Adaptive ML.

Cieľom je nasadenie takzvaných Small Language Models (SLM) – malých jazykových modelov, ktoré sú špeciálne upravené pre potreby poisťovníctva. Na rozdiel od univerzálnych chatbotov tieto modely bežia na vlastnej infraštruktúre, čo dramaticky znižuje latenciu a náklady na prevádzku.

Podľa týždenného prehľadu AI novín vo financiách je tento krok jasným signálom, že éra slepej dôvery v externé monolitické API končí.

Reinforcement learning ako kľúč k presnosti

Adaptive ML dodáva Manulife unikátny systém postavený na metóde reinforcement learning (učenie posilňovaním). Tento prístup umožňuje firmám vziať open-source základy, ako sú modely Llama, Mistral alebo Qwen, a dotrénovať ich na vlastných, prísne strážených proprietárnych dátach.

Výsledkom je model, ktorý rozumie špecifickej terminológii poistných zmlúv lepšie než akýkoľvek všeobecný model od OpenAI či Anthropic.

Neustále vyhodnocovanie kvality výstupov

Pre nasadenie v podniku je kľúčová takzvaná eval pipeline – systém neustáleho vyhodnocovania kvality výstupov. V regulovanom prostredí si banky a poisťovne nemôžu dovoliť halucinácie.

Použitie Adaptive ML umožňuje Manulife merať presnosť v reálnom čase a bezpečne integrovať AI priamo do produkčných aplikácií. Ako naznačuje analýza toho, ako sa AI presúva do jadra ERP systémov, kontrola nad tréningovým procesom sa stáva strategickou výhodou.

Bezpečnosť a regulácia pod dohľadom GDPR

Finančné inštitúcie operujú v prostredí, kde Európska komisia a národné regulačné orgány sprísňujú dohľad nad každým riadkom kódu. Implementácia GDPR a prichádzajúci AI Act znamenajú, že posielanie citlivých klientskych dát do cloudu tretích strán je čoraz riskantnejšie.

SLM modely trénované interne riešia problém dátovej suverenity – dáta nikdy neopustia kontrolovaný systém spoločnosti.

Kybernetická bezpečnosť AI systémov

Okrem právnych aspektov vstupuje do hry aj kybernetická bezpečnosť. Komplexné AI systémy čelia novým typom hrozieb. Odborníci čoraz častejšie upozorňujú na riziká AI agentov v oblasti bezpečnosti aplikácií.

Manulife rieši tieto výzvy robustným governance a monitoring frameworkom v rámci svojej platformy.

Čo to znamená pre slovenský trh?

Tento trend nie je obmedzený len na severoamerický trh. Pre slovenské banky, telekomunikačných operátorov a priemyselné podniky vyplýva z kroku Manulife jasné ponaučenie: investícia do vlastného MLOps stacku je dôležitejšia než predplatné prémiového chatbota.

Budovanie vlastných AI platforiem, ktoré zvládnu fine-tuning a monitoring, umožňuje firmám udržať si kontrolu nad duševným vlastníctvom.

Tri kľúčové oblasti pre slovenské firmy

Slovenské firmy by sa mali zamerať na:

• Integráciu open-source modelov do vlastnej infraštruktúry
• Investíciu do reinforcement learningu na vlastných dátach
• Vytvorenie systémov riadenia (governance), ktoré zabezpečia súlad s európskou legislatívou

Budúcnosť patrí tým, ktorí nebudú AI len konzumovať, ale dokážu ju prispôsobiť svojim potrebám.

Praktický dopad pre slovenských podnikateľov

Pre stredné a malé podniky na Slovensku môže byť inšpiráciou postupné budovanie AI kapacít, aké si zvolila Manulife. Namiesto okamžitých investícií do drahých enterprise riešení môžu firmy začať s open-source nástrojmi ako Hugging Face, LangChain či Ollama, ktoré umožňujú spúšťať menšie modely lokálne.

Dôležité je vytvoriť si interný tím, ktorý rozumie dátovej hygiene, dokáže vyhodnotiť kvalitu modelov a zabezpečiť ich integráciu do existujúcich procesov.

Práve teraz je ideálny čas investovať do vzdelávania zamestnancov v oblasti prompt engineeringu, fine-tuningu a AI etiky – kompetencií, ktoré budú v nasledujúcich rokoch rozhodovať o konkurencieschopnosti.