आज के अधिक से अधिक डेटा-आधारित बीमा परिदृश्य में, धोखाधड़ी का पता लगाने का मुद्दा उद्योग की सबसे तत्काल चुनौतियों में से एक बन गया है. वैश्विक बीमा कंपनियों को बीमाधारकों के डेटा के विशाल मात्रा का प्रबंधन करने के साथ, दक्षता और गोपनीयता को संतुलित करने की आवश्यकता कभी भी बड़ी नहीं हुई है. इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, प्रौद्योगिकी पेशेवर सुरक्षित, सहयोगी मॉडल विकसित करने में अग्रणी आवाज के रूप में उभरा है जो बीमा प्रणालियों को धोखाधड़ी की गतिविधि का पता लगाने और रोकने के तरीके को बदल देता है। अपने हाल के शोध, क्रॉस कैरियर बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए संघीय सीखना: सुरक्षित बहु-संस्थानिक सहयोग, का पता लगाता है कि कैसे संघीय सीखना (एफएल) और गोपनीयता संरक्षण कंप्यूटिंग डेटा अखंडता या नियामक अनुपालन को बलिदान किए बिना बीमा कंपनियों के बीच सहयोग को फिर से परिभाषित कर सकती है Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning Keerthi का शोध एक व्यावहारिक और नैतिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बीमा कंपनियों को एक साथ धोखाधड़ी का पता लगाने के मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है, जबकि डेटा को स्थानीय बनाए रखता है। संघीय सीखने का लाभ उठाकर, संस्थानों को व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं या दावों के इतिहास जैसे संवेदनशील जानकारी को प्रकटीकरण किए बिना संचालित बुद्धि का निर्माण कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण स्पष्ट है क्योंकि यह उद्योग के सबसे लंबे समय से मौजूद विरोधाभासों में से एक को हल करता है: डेटा साझा किए बिना डेटा सहयोग की आवश्यकता। प्रत्येक संस्थान अपने डेटा सेट पर नियंत्रण बनाए रखता है, फिर भी एक साझा मॉडल में योगदान करता है जो लगातार सामूहिक अंतर्दृष्टि के आधार पर खुद को परिष्कृत करता है। Technical Foundations and Model Design Keerthi की प्रस्तावित ढांचे के कोर में एक क्षैतिज रूप से वितरित आर्किटेक्चर है जो भाग लेने वाले वाहक को स्थानीय रूप से संग्रहीत डेटा का उपयोग करके एक ही धोखाधड़ी का पता लगाने की समस्या पर काम करने की अनुमति देता है. एक संघीय औसत तंत्र के माध्यम से, प्रत्येक प्रतिभागी कच्चे डेटा के बजाय मॉडल अद्यतन में योगदान देता है. उसके मॉडल में उचितता वजन के लिए सख्त परिभाषाएं शामिल हैं, क्लाइंट ड्रिफ्ट को कम करना, और परतित नमूने लेने की तकनीकें जो सुनिश्चित करती हैं कि सीमित डेटा वाले छोटे संस्थान अभी भी वैश्विक मॉडल सटीकता में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं. व्यावहारिक रूप से, यह प्रणाली बीमा कंपनियों को जटिल धोखाधड़ी नेटवर्क की पहचान करने में सक्षम बनाती है जो अक्सर संपत्ति, घाटे और स्वास्थ्य जैसे कई प्रकार के कवरेज को कवर करती हैं. एक एकल केंद्रित प्राधिकरण नियंत्रण मॉडल अद्यतन के बजाय, सहयोग को सहकर्मी उन्मुख करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, भरोसेमंद प्रोटोकॉल और सत्यापित ऑडिट ट्रैक द्वारा नियंत्रित किया गया है। Governance, Fairness, and Compliance Keerthi के अनुसंधान में यह भी जोर दिया गया है कि तकनीकी नवाचार नैतिक और नियामक सीमाओं के भीतर कार्य करना चाहिए. संघीय ढांचे में भागीदारी मानदंडों, सहमति प्रबंधन, और डेटा न्यूनतमकरण सिद्धांतों को परिभाषित करने वाले एक स्पष्ट शासन मॉडल की पेशकश की जाती है. उदाहरण के लिए, जबकि संस्थान धोखाधड़ी के संकेतों की पहचान करने के लिए सहयोग कर सकते हैं, वे पहचान योग्य व्यक्तिगत डेटा या संवेदनशील गुणों जैसे स्वास्थ्य स्थिति या वित्तीय पहचानकर्ताओं का आदान-प्रदान करने से प्रतिबंधित हैं. यह सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण उनकी व्यापक पेशेवर दर्शन इंजीनियरिंग सिस्टम को प्रतिबिंबित करता है जो न केवल कार्यात्मक हैं बल्कि सामाजिक रूप से जिम्मेदार भी हैं। परिभाषित ऑडिशन प्रोटोकॉल और निष्पक्षता मीटर के माध्यम से, प्रत्येक बीमादाता का योगदान संतुलित रूप से पहचाना जाता है, जबकि गोपनीयता आदेशों का अनुपालन बनाए रखता है. मॉडल का डिजाइन परिचालन उपयोगिता और कानूनी प्रतिबंधों के बीच संतुलन को शामिल करता है, यह सुनिश्चित करता है कि क्रॉस-कोरियर सहयोग गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना सामूहिक बुद्धि को बढ़ाता है Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Keerthi का योगदान शुद्ध सिस्टम डिजाइन से परे है. बड़े पैमाने पर बीमा प्लेटफार्मों को आधुनिकीकरण करने के अपने अनुभव से उभरते हुए, वह समझती है कि वास्तविक परिवर्तन तकनीक और संस्कृति दोनों की आवश्यकता होती है. वह प्रस्तावित संघीय सीखने के ढांचे ने वाहक को प्रतिस्पर्धी दिमाग से सामूहिक प्रतिरोध के ढांचे पर जाने के लिए प्रोत्साहित किया है. ऐसा करते हुए, यह वित्तीय अपराधों के खिलाफ उद्योग भर के सहयोग के लिए मंच खड़ा करता है. उसका दृष्टिकोण बीमा पारिस्थितिकी तंत्रों की संवेदनशीलता को पहचानता है जहां अप्रत्यक्ष डेटा प्रदर्शनी भी प्रतिष्ठा और वित्तीय नुकसान का कारण बन सकती है. इसलिए, वह एक शून्य-विरोधी मॉडल का समर्थन करती है, जहां सहयोग के भीतर हर बातचीत की जाँच की जा सकती है, और हर डेटा एक्सचेंज को एन्क्रिप्ट किया जाता है और लॉग किया जाता है. यह सुनिश्चित करता है कि वितरित वातावरणों में भी, रिपोर्टिंग ट्रैक और पारदर्शी रहती है Advancing Fraud Detection Through Ethical AI केर्टी के काम के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक उसकी नैतिक दिशा में है. वह कृत्रिम बुद्धि को एक सर्वज्ञ निर्णय लेने वाले के रूप में नहीं बल्कि संरचित अंतर्दृष्टि के लिए एक उपकरण के रूप में फ्रेम करता है. उसका शोध समझाने योग्य और व्याख्या करने योग्य मॉडल को प्राथमिकता देता है जो प्रत्येक चिह्नित लेनदेन या असामान्य के लिए उचित तर्क प्रदान कर सकते हैं. गहराई से सीखने के आर्किटेक्चर और गोपनीयता संरक्षित प्रोटोकॉलों को जोड़कर, केर्टी के मॉडल दोनों प्रदर्शन और जिम्मेदारी के अंतराल को संबोधित करते हैं जो अक्सर एआई-आधारित धोखाधड़ी प्रणालियों को परेशान करते हैं। From Research to Real-World Application जबकि दस्तावेज़ गहराई से तकनीकी है, इसके प्रभाव बहुत व्यापक हैं. Keerthi एक पारस्परिक सहयोग का अनुमान लगाता है जहां बीमा कंपनियों, नियामक और शोधकर्ताओं को प्रणालीगत धोखाधड़ी से निपटने के लिए सुरक्षित रूप से अंतर्दृष्टि का आदान-प्रदान करने में सक्षम होने के बजाय एक अपवाद बन जाता है। उनके निष्कर्ष भी एक भविष्य का सुझाव देते हैं जहां यह सहयोगी बुनियादी ढांचा बीमा से परे बैंकिंग, क्रेडिट विश्लेषण और अन्य क्षेत्रों में फैल सकता है जिनके लिए सुरक्षित, वितरित खुफिया की आवश्यकता होती है। The Broader Vision Keerthi Amistapuram के योगदान इंजीनियरिंग सटीकता और नैतिक पूर्वानुमान के मिश्रण का प्रतीक हैं. उसने लगातार दिखाया है कि विनियमित उद्योगों में नवाचार को सार्वजनिक विश्वास, अनुपालन और निष्पक्षता के साथ मेल खाना चाहिए. अपने शोध के माध्यम से, वह बीमा कंपनियों को एआई और मशीन सीखने को जिम्मेदार रूप से स्वीकार करने के लिए एक व्यावहारिक नीलामी प्रदान करती है जो धोखाधड़ी का पता लगाने को एक सहयोगी, गोपनीयता-जागरूक और भविष्य के लिए तैयार अनुशासन में बदलती है। डेटा संवेदनशीलता और डिजिटल जटिलता द्वारा परिभाषित एक युग में, उनके काम एक तकनीकी ढांचे और एक दर्शनिक मार्गदर्शिका दोनों के रूप में कार्य करते हैं।

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सुरक्षित बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning

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