כמו מגזרים תעשייתיים רבים אחרים, תעשיית הביטוח ממשיכה לרוץ לכיוון השינוי הדיגיטלי.בסיטואציה זו, אינטליגנציה מלאכותית (AI) משחקת תפקיד משמעותי יותר ויותר בהשתתפות הלקוחות, זיהוי הונאות, הערכת סיכונים, והעברה. Balaji Adusupalli, מנהיג טכנולוגי וחדש מונע על ידי AI, עשה מאמץ אמיץ לפתור בעיה זו באמצעות המאמר המחקר שלו תחת הכותרת "תנועות הנדסת נתונים מאובטחים עבור ביטוח פדרלי AI: איזון פרטיות, מהירות ואינטליגנציה." באמצעות עבודתו, Adusupalli הציעה מפת דרכים לבניית מערכות אינטליגנציה אינטליגנטיות בעלות ביצועים גבוהים, שמורות על פרטיות, המסוגלות להוביל להחלטות חכמות יותר תוך שמירה על ריבונות הנתונים. סביבות למידה פדרליות בביטוח סביבות למידה פדרליות בביטוח הנדסת נתונים בטוחה בביטוח AI חברות הביטוח נדרשות להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים פיננסיים, אישיים והתנהגותיים.נתונים אלה נאספו באופן מסורתי ונתונים באמצעות ארכיטקטורות נתונים מרכזיות. לדברי Adusupalli, יש צורך דחוף עבור תעשיית הביטוח כדי לעבור למערכות AI פדרליות. במערכות אלה, מודלים מאומנים באופן מקומי על נתונים מפוזרים ורק תובנות מצטברות משותפות. פיתוח של צינורות הנדסת נתונים מאובטחות הוא מרכזי בשינוי זה המוצע על ידי Adusupalli. אלה הם צינורות שבהם נתונים גלויים מתהפכים, מוצפנים, אנונימיים, ובסופו של דבר משמשים להכשרת וליישום מודלים AI. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline באמצעות המחקר שלו, Adusupalli הציגה , מושג שמתארגן את זרימת הנתונים בין מערכות שונות תוך שמירה על מידע רגיש. Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) FIDEP (Federated Insurance Data Engineering Pipeline - צינור הנדסה של נתוני ביטוח) 
 
 
 
 
 שכבות אנונימיזציה והצפנה: הגנה על מזהים וערכים מספרים באמצעות יישום שיטות הצפנה מתקדמות כגון הצפנה סמנטית והצפנה אקראית. סיווג נתונים ותוויות: הפרדה של נתונים גלויים לתוויות ותכונות תוך יישום אמצעים הדרושים להגנה על פרטיות. מנגנונים של בקרת גישה: ניהול אישורים לנתונים ולהבטיח מעקב באמצעות שכבות רישוי ברמה של חנות תכונות Secure Multiparty Computation (SMC): להבטיח הכשרה משותפת של מודלים ללא פריצה של נתונים באמצעות פרוטוקולים קריפטוגרפיים. כל השלבים של צינור זה נועדו למקסם את תועלת הנתונים מבלי לפגוע בפרטיות, מה שמאפשר לחברות הביטוח לפתח מודלים חזקים תוך שמירה על סטנדרטים קפדניים של תאימות. Privacy-Preserving Techniques מאחר שהאמון הוא העיקרי בתעשייה הזו, אדוסופלי מדגיש כי טכניקות שמירה על פרטיות חייבות להיות מובנות לתוך צינור הנתונים עצמו. הוא ממליץ להגן על מאפיינים רגישים תוך שימוש בטכניקות כגון הוכחות של ידע אפס, פרטיות דיפלומטית ו-k-אנונימיות. הצינור כולל גם מנגנונים לאימות מתמשך ובדיקה, אשר מסייעים לשמור על האמינות והגינות של המודל.הארכיטקטורה מתאימה לעקרונות של ניהול נתונים אחראי ותומכת בפיתוח ה-AI האתי על ידי פירוק הכשרה במודל מהגישה לנתונים גלויים. Case Studies in Insurance AI Adusupalli סיפק מקרים מעניינים בעולם האמיתי כדי לתמוך מסגרת התיאורטית שלו. 
 
 
 
 ביטוח אוטומטי: תחזית תביעות ואופטימיזציה של אסטרטגיות מחיר ללא מרכזית מידע אישי על ידי הכשרה מודלים למידה עמוקה על נתוני לקוחות מפוזרים. ביטוח בריאות: למידה פדרלית שימשה על ידי תוכנית בריאות מבוססת הקונסוריון כדי לקשר מעודדים פרימיום עם נתוני פעילות תוך שמירה על הפרטיות הפרטית של הפרט. ביטוח בית: פלטפורמה פדרלית שימשה על פני חברות ביטוח מרובות כדי להעריך את הסיכון המבוסס על נתוני רכוש תוך הבטחת תאימות ומיקום של נתונים. דוגמאות אלה מוכיחות את הגמישות והגמישות של הצינור, ומדגימות את יישומו במגוון מוצרים ביטוחיים וגיאוגרפיים. אתגרים להתמודד למרות היסוד החזק שלה, Adusupalli מודה כי המסגרת המוצעת עלולה להציג מספר אתגרים מתמשכים. 
 
 
 
 אינטגרציה: אינטגרציה של מערכות נתונים heterogeneous בין ברוקרים, חברות ביטוח וצדדים שלישיים יכול להיות תהליך מורכב. גמישות: ייתכן שיהיה צורך באורקסטרציה משמעותית כדי לתמוך באלפי מקורות נתונים ומודלים בזמן אמת. איומים עוינים: בהגדרות פדרליות, מחקר מתמשך ומתמשך נדרש כדי להבטיח התנגדות להתקפות הרעלת ופירוק מודל. על פי המחקר, אתגרים אלה ניתן לפתור על ידי פיתוח סטנדרטים אוניברסליים של נתונים והכנת טכניקות מחשוב מאובטחות מתקדמות. מחשבות סופיות המחקר של Balaji Adusupalli מספק תוכנית טכנית נכונה לעתיד ה- AI בענף הביטוח.בזמן שבו יותר ויותר חברות הביטוח פונים ל- AI כדי להשיג יתרון תחרותי, ארכיטקטורות כאלה יכולות לשחק תפקיד חשוב בהבטיח כי חדשנות אינה באה על חשבון שקיפות ואמון. "באמצעות האפשרות להתקדם בשיתוף פעולה של AI מבוסס אבטחה ממודלים אנליטיים לנתונים פרטיים, מותאמים לצרכי ההגנה של כל אדם, העבודה שלנו תאפשר את הצרכים המתחרים בהיסטוריה להיפגש", מציין אדוסופלי במחקר שלו.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

האודיו הזה מופק בשפת המקור של הסיפור!

בניית צינורות נתונים מאובטחות לביטוח AI: תובנות מחקר של Balaji Adusupalli

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

The TechBeat: Nintendo Breaks Its Silence On Palworld (3/6/2024)

Fortunate Son From Our Neighborhood

The TechBeat: How to Implement a Merkle Tree in Solidity (10/26/2023)

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

The TechBeat: Nintendo Breaks Its Silence On Palworld (3/6/2024)

Fortunate Son From Our Neighborhood

The TechBeat: How to Implement a Merkle Tree in Solidity (10/26/2023)

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps