Mint sok más ipari ágazatban, a biztosítási ágazat is a digitális átalakulás felé halad. Ebben a forgatókönyvben a mesterséges intelligencia (AI) egyre jelentősebb szerepet játszik az ügyfelek bevonásában, a csalás felderítésében, a kockázatértékelésben és a vállalkozásokban. Balaji Adusupalli, technológiai vezető és mesterséges intelligencia-vezérelt innovátor, bátor erőfeszítést tett arra, hogy ezt a problémát a „Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence” című tanulmányával kezelje. Munkája révén Adusupalli útitervet nyújtott a nagy teljesítményű, magánélet-megőrző és skálázható mesterséges intelligencia rendszerek kiépítéséhez, amelyek képesek intelligensebb döntéseket hozni, miközben tiszteletben tartják az adatok szuverenitását. federated learning environments in insurance Szövetségi tanulási környezetek a biztosításban Biztonságos adatfeldolgozás a biztosításban A biztosítótársaságoknak óriási mennyiségű pénzügyi, személyes és viselkedési adatot kell kezelniük.Ezeket az adatokat hagyományosan központosított adatarchitektúrákkal összesítették és elemezték.Ezek az architektúrák azonban a biztosítókat jelentős szabályozási ellenőrzésnek és adatvédelmi kockázatoknak teszik ki. Az Adusupalli szerint sürgős szükség van arra, hogy a biztosítási szektor átálljon a szövetségi AI-rendszerekre. Ezekben a rendszerekben a modelleket helyi szinten képzik a decentralizált adatokra, és csak összesített betekintést osztanak meg. Ez a megközelítés növeli az adatvédelmi törvényeknek, például a GDPR-nek és a HIPAA-nak való megfelelést, miközben védi az egyének magánéletét. A biztonságos adatfejlesztési csővezetékek fejlesztése az Adusupalli által javasolt átalakulás középpontjában áll. Ezek azok a csatornák, amelyeken keresztül a nyers adatokat átalakítják, titkosítják, anonimizálják, és végül az AI modellek képzésére és validálására használják fel. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline A kutatás során Adusupalli bevezette a , egy olyan koncepció, amely a különböző rendszerek közötti adatáramlást koordinálja, miközben megvédi az érzékeny információkat. Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) Egyesült Királyság Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) Egyesült Királyság 
 
 
 
 
 Anonymizálási és titkosítási rétegek: Az azonosítók és a numerikus értékek védelme olyan fejlett titkosítási módszerek alkalmazásával, mint a szemantikus és véletlenszerű titkosítás. Adatsegmentálás és címkézés: A nyers adatok címkézésre és funkciókra történő elkülönítése, miközben a szükséges adatvédelmi intézkedéseket alkalmazzák. Hozzáférés-ellenőrzési mechanizmusok: adatengedélyek kezelése és nyomonkövethetőség biztosítása funkciótár szintű rétegzéssel és engedélyezési rétegekkel Secure Multiparty Computation (SMC): A modellek együttes képzésének biztosítása adatszivárgás nélkül kriptográfiai protokollokon keresztül. A csővezeték minden szakaszát úgy tervezték, hogy maximalizálja az adathasznosítást anélkül, hogy veszélyeztetné a magánéletet, ami lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy hatékony modelleket dolgozzanak ki, miközben szigorú megfelelőségi előírásokat tartanak fenn. Privacy-Preserving Techniques Mivel a bizalom kulcsfontosságú ebben az iparágban, Adusupalli hangsúlyozza, hogy a magánélet megőrzésének technikáit be kell építeni az adatvezetékbe. ajánlja az érzékeny tulajdonságok védelmét, kihasználva olyan technikákat, mint a zéró tudás bizonyítása, a differenciális magánélet és a k-anonimitás.Kutatása elmagyarázza, hogyan lehet megakadályozni az illetéktelen következtetéseket, és csökkenteni az újbóli azonosítás kockázatát azáltal, hogy ezeket a technikákat a szövetségi rendszerekben alkalmazza. A csővezeték folyamatos validálási és auditálási mechanizmusokat is tartalmaz, amelyek segítenek fenntartani a modell megbízhatóságát és méltányosságát.Az architektúra összhangban van a felelős adatkezelés elveivel, és támogatja az etikus AI fejlesztést a modellképzésnek a nyers adatokhoz való hozzáféréstől való leválasztásával. Case Studies in Insurance AI Adusupalli érdekes valós esettanulmányokat készített elméleti keretének támogatására. 
 
 
 
 Autóbiztosítás: a követelések előrejelzése és az árképzési stratégiák optimalizálása a személyes adatok központosítása nélkül azáltal, hogy mélyreható tanulási modelleket képez az elosztott ügyféladatokon. Egészségbiztosítás: egy konzorcium-alapú wellness program használta a szövetséges tanulást a prémium ösztönzők aktivitási adatokkal való összefüggéséhez, miközben megőrizte az egyéni magánéletet. Otthoni biztosítás: Több biztosítónál egy szövetségi platformot alkalmaztak a kockázatértékeléshez az ingatlanadatok alapján, miközben biztosították az adatok megfelelőségét és helyét. Ezek a példák bizonyítják a csővezeték méretezhetőségét és sokoldalúságát, kiemelve annak alkalmazhatóságát a különböző biztosítási termékek és földrajzi területeken. Kihívások kezelése Erős alapja ellenére Adusupalli elismeri, hogy az általa javasolt keret számos folyamatos kihívást jelenthet. 
 
 
 
 Interoperabilitás: A brókerek, biztosítók és harmadik felek közötti heterogén adatrendszerek integrálása összetett folyamat lehet. Skálázhatóság: A több ezer adatforrás és modell valós idejű támogatásához jelentős szerkesztésre lehet szükség. Ellentétes fenyegetések: Szövetségi környezetben folyamatos és folyamatos kutatás szükséges a mérgezés elleni támadásokkal és a modellek visszafordításával szembeni ellenálló képesség biztosításához. A kutatás szerint ezek a kihívások megoldhatók az egyetemes adatszabványok kifejlesztésével és a fejlett biztonságos számítási technikák beépítésével. Végső gondolatok Balaji Adusupalli kutatása a biztosítási ágazatban a mesterséges intelligencia jövőjére vonatkozóan technikai szempontból szilárd tervet nyújt.Egy olyan időszakban, amikor egyre több biztosító fordul a mesterséges intelligenciához a versenyelőny érdekében, az ilyen architektúrák fontos szerepet játszhatnak annak biztosításában, hogy az innováció ne kerüljön az átláthatóság és a bizalom rovására. „Azáltal, hogy lehetővé tesszük a biztonsági alapú mesterséges intelligencia együttműködő fejlődését az analitikai modellektől a személyes adatokig, minden egyes egyén védelmi igényeihez igazítva, munkánk lehetővé teszi a történelmileg versenyképes igények kielégítését” – jegyzi meg Adusupalli a kutatásában.

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

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Biztonságos adatvezetékek építése a biztosítási AI számára: betekintés a Balaji Adusupalli kutatásából

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

INTRODUCTION

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

Hubble Protocol, a DeFi project on Solana Raises $10 Million Led By Crypto.com Capital, DCG and CMS

INTRODUCTION

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

Hubble Protocol, a DeFi project on Solana Raises $10 Million Led By Crypto.com Capital, DCG and CMS

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps