TCS 拉着 Claude 要冲金融和医疗了，这种强监管领域可太有意思了。玩 prompt 的都知道，在这种地方，模型光“答得对”不够，得“说得清”每一步怎么想的，最好还能按审计要求回滚。感觉以后针对性的 system prompt 会是个新金矿，比如怎么让模型主动“自证清白”，标记出不确定的部分，这可是邪道但好使的思路。
我一直觉得工具不行多半是你不会调，但这回场景完全不同了。以前我们琢磨的是怎么绕过限制、榨干性能，现在得反过来，怎么给模型套上最严谨的“紧箍咒”，还得保证它别太死板。TCS 的经验或许能解决流程问题，但模型底层的“思考”方式要适配新规则，恐怕得来个更骚的操作。真落地了，那些标准化的合规 prompt 模版，估计比模型本身还值钱。
这合作能成主要还是靠TCS的行业经验吧，模型本身再强也得有懂行的人去落地。不过医疗这块数据隐私是大问题，不知道他们怎么解决跨域数据传输的合规性？光是加密够吗？
啊？我还以为Claude就是个聊天机器人，原来还能用在这么严肃的地方。小白问一下，这种AI做医疗诊断如果出错了是谁的责任啊？保险公司还是开发公司？
没用过别碰。
我们公司上个月也在测试用AI处理理赔单，基本流程是：先把历史保单数据脱敏，用Claude API做初步分类，人工复核可疑案例，最后所有操作日志存到审计数据库。每周要生成合规报告。
上周刚看到TCS的招聘突然多了好多AI合规岗位，原来是在铺这个盘子。话说他们养老金项目用的到底是Claude 3哪个版本？Haiku还是Sonnet？响应延迟能满足实时咨询需求吗？
笑死，又来这种“AI改变严肃行业”的新闻通稿了。去年就说要颠覆金融业，现在不还是靠人工在后面擦屁股。等真出了事看看是哪方甩锅更快呗。
我们医院去年试点用AI辅助读片就遇到过麻烦——模型准确率报表上看着有98%，但实际遇到罕见病例还是会漏。后来加了双盲人工复核+患者知情同意书才继续推进。我觉得关键不是追求100%准确（也不可能），而是建立清晰的错误发现和修正流程。比如每个AI决策必须带置信度分数，低于某个阈值自动转人工，所有修正记录可追溯。另外跨国落地时，德国和新加坡对算法解释权的要求就差很多，TCS要是用同一套方案适配所有国家可能会踩坑。
跨域传输光加密不够，还得满足数据本地化，很多国家要求数据不能出境