En el paisaje de seguros cada vez más basado en datos, el problema de la detección de fraudes se ha convertido en uno de los desafíos más urgentes de la industria.Con las aseguradoras globales gestionando enormes volúmenes de datos de los asegurados, la necesidad de equilibrar la eficiencia con la confidencialidad nunca ha sido mayor. ha surgido como una voz líder en el desarrollo de modelos seguros y colaborativos que transforman la forma en que los sistemas de seguros detectan y previenen la actividad fraudulenta.Su reciente investigación, Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration, explora cómo el aprendizaje federado (FL) y la computación de preservación de la privacidad pueden redefinir la cooperación entre aseguradores sin sacrificar la integridad de los datos o el cumplimiento reglamentario Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning La investigación de Keerthi propone un marco práctico y ético que permite a las compañías de seguros entrenar conjuntamente modelos de detección de fraudes mientras mantienen los datos localizados.Al aprovechar el aprendizaje federado, las instituciones pueden construir inteligencia colectiva en todas las compañías sin exponer información sensible como identificadores personales o historias de reclamaciones.Su trabajo explica cómo las arquitecturas FL horizontales y verticales, cuando se combinan con herramientas criptográficas como la privacidad diferencial y la computación multipartidaria segura, permiten identificar patrones de fraude que abarcan a múltiples compañías. Este enfoque se destaca porque resuelve una de las paradojas más duraderas de la industria: la necesidad de la colaboración de datos sin compartir datos.Cada institución mantiene el control sobre sus conjuntos de datos, pero contribuye a un modelo compartido que se refina continuamente basado en las perspectivas colectivas.El resultado es un sistema seguro, transparente y escalable capaz de detectar tipos emergentes de fraude que de otro modo pasarían desapercibidos en entornos silados. Technical Foundations and Model Design En el núcleo del marco propuesto por Keerthi se encuentra una arquitectura distribuida horizontalmente que permite a las compañías participantes trabajar en el mismo problema de detección de fraude utilizando datos almacenados localmente.A través de un mecanismo de mediación federado, cada participante contribuye a las actualizaciones del modelo en lugar de los datos brutos.Su modelo incluye definiciones rigurosas de ponderación de equidad, reducción de la deriva del cliente y técnicas de muestreo estratificadas que aseguran que las instituciones más pequeñas con datos limitados sigan desempeñando un papel significativo en la precisión del modelo global. En términos prácticos, este sistema permite a los aseguradores identificar complejas redes de fraude que a menudo abarcan múltiples tipos de cobertura, como propiedad, víctimas y salud. En lugar de una única autoridad centralizada que controla las actualizaciones del modelo, la colaboración está diseñada para ser peer-orientada, regida por protocolos de confianza y pistas de auditoría verificables. La implementación incluye salvaguardas de privacidad por diseño, capas de cifrado para la transmisión segura de datos y mecanismos de auditoría que evitan el abuso mientras cumplen estrictos estándares internacionales como el GDPR y los análogos de HIPAA. Governance, Fairness, and Compliance La investigación de Keerthi también enfatiza que la innovación tecnológica debe operar dentro de los límites éticos y reglamentarios.El marco federado introduce un modelo de gobernanza claro que describe criterios de participación, gestión de consentimiento y principios de minimización de datos.Por ejemplo, mientras que las instituciones pueden colaborar para detectar señales de fraude, están restringidas al intercambio de datos personales identificables o atributos sensibles como el estado de salud o identificadores financieros. Este enfoque meticuloso refleja su filosofía profesional más amplia de sistemas de ingeniería que no solo son funcionales, sino también socialmente responsables.A través de protocolos de auditoría definidos y métricas de equidad, la contribución de cada asegurador se reconoce proporcionalmente mientras se mantiene el cumplimiento de los mandatos de privacidad.El diseño del modelo incorpora un equilibrio entre utilidad operativa y restricciones legales, asegurando que la colaboración entre transportistas mejora la inteligencia colectiva sin violar la confidencialidad. Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Las contribuciones de Keerthi se extienden más allá del diseño de sistemas puros. Basándose en su experiencia en la modernización de plataformas de seguros a gran escala, comprende que la verdadera transformación requiere tanto tecnología como cultura.El marco de aprendizaje federado que propone anima a los operadores a pasar de una mentalidad competitiva a una de resiliencia colectiva. Al hacerlo, establece el escenario para la cooperación a nivel de la industria contra el crimen financiero. Su enfoque reconoce la sensibilidad de los ecosistemas de seguros donde incluso la exposición involuntaria de datos puede conducir a daños de reputación y financieros.Por lo tanto, defiende un modelo de confianza cero, donde cada interacción dentro de la colaboración es verificable, y cada intercambio de datos es cifrado y logrado. Esto asegura que incluso en entornos distribuidos, la responsabilidad permanece rastreable y transparente Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Uno de los aspectos más significativos del trabajo de Keerthi está en su orientación ética. Ella enmarca la inteligencia artificial no como un tomador de decisiones omnisciente, sino como una herramienta para la visión estructurada. Su investigación prioriza modelos explicables e interpretables capaces de proporcionar razonamiento justificable para cada transacción o anomalía marcada. Al combinar las arquitecturas de aprendizaje profundo con protocolos que preservan la privacidad, el modelo de Keerthi aborda tanto las lagunas de rendimiento como de responsabilidad que a menudo atormentan los sistemas de fraude impulsados por la IA. Este alineamiento con la equidad y la transparencia asegura que la tecnología habilite a las aseguradoras para actuar de forma decisiva, pero responsable, en la prevención de reclamaciones fraudulentas. From Research to Real-World Application Si bien el artículo es profundamente técnico, sus implicaciones son de gran alcance. Keerthi contempla un ecosistema donde la colaboración entre las compañías se convierta en la norma, en lugar de una excepción, donde los aseguradores, los reguladores y los investigadores pueden intercambiar información de forma segura para combatir el fraude sistémico. Sus hallazgos también sugieren un futuro en el que esta infraestructura colaborativa podría extenderse más allá de los seguros a la banca, el análisis de crédito y otros dominios que requieren inteligencia segura y distribuida. The Broader Vision Las contribuciones de Keerthi Amistapuram epitomizan la fusión de la precisión de la ingeniería y la visión ética. Ella ha demostrado consistentemente que la innovación en las industrias reguladas debe alinearse con la confianza pública, el cumplimiento y la equidad. A través de su investigación, proporciona un plan práctico para que las aseguradoras abrazen la IA y el aprendizaje automático de manera responsable transformando la detección de fraudes en una disciplina cooperativa, consciente de la privacidad y preparada para el futuro. En una era definida por la sensibilidad de los datos y la complejidad digital, su trabajo sirve tanto como un marco técnico como como una guía filosófica. Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration representa más que un logro académico; es un llamamiento a un nuevo estándar de colaboración segura, uno donde la tecnología no solo sirve a la eficiencia sino también a la integridad y la confianza.

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Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning para la detección de fraudes de seguros seguras

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