A mai, egyre inkább adatvezérelt biztosítási környezetben a csalás felderítésének kérdése az iparág egyik legsürgetőbb kihívásává vált.A globális biztosítók óriási mennyiségű biztosítási adatot kezelnek, a hatékonyság és a titoktartás egyensúlyának szükségessége soha nem volt nagyobb. A legújabb kutatása, a Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration, azt vizsgálja, hogy a federált tanulás (FL) és a magánélet megőrzését szolgáló számítástechnika hogyan határozhatja meg újra a biztosítók közötti együttműködést anélkül, hogy feláldozná az adatok integritását vagy a szabályozási megfelelést. Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning Keerthi kutatása olyan gyakorlati és etikai keretet javasol, amely lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy közösen képezzék a csalásérzékelési modelleket, miközben az adatokat lokalizálják.A szövetséges tanulás kihasználásával az intézmények kollektív intelligenciát építhetnek ki a fuvarozók között anélkül, hogy érzékeny információkat, például személyes azonosítókat vagy követelési előzményeket tárnának fel. Ez a megközelítés azért kiemelkedik, mert megoldja az iparág egyik legrégebbi paradoxonát: az adatmegosztás nélküli együttműködés szükségességét.Minden intézmény fenntartja az adatkészleteinek ellenőrzését, de hozzájárul egy olyan megosztott modellhez, amely folyamatosan finomítja magát a kollektív betekintés alapján. Technical Foundations and Model Design A Keerthi javasolt keretrendszerének középpontjában egy horizontálisan elosztott architektúra áll, amely lehetővé teszi a részt vevő fuvarozók számára, hogy ugyanazon csalás-felderítési problémán dolgozzanak a helyben tárolt adatok felhasználásával.Föderált átlagosítási mechanizmus révén minden résztvevő hozzájárul a modellfrissítésekhez a nyers adatok helyett.Modellje tartalmazza a méltányosság súlyozásának szigorú meghatározásait, az ügyfélcsúszás csökkentését és a rétegzett mintavétel technikáit, amelyek biztosítják, hogy a korlátozott adatokkal rendelkező kisebb intézmények még mindig jelentős szerepet játszanak a globális modell pontosságában. Gyakorlati értelemben ez a rendszer lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy azonosítsák a bonyolult csalási hálózatokat, amelyek gyakran többféle lefedettségre terjednek ki, mint például az ingatlanok, a sérülések és az egészség. Az egyetlen központosított hatóság által szabályozott modellfrissítés helyett az együttműködést úgy tervezték, hogy peer-orientált legyen, a bizalmi protokollok és az ellenőrizhető ellenőrzési pályák alapján. Governance, Fairness, and Compliance Keerthi kutatása azt is hangsúlyozza, hogy a technológiai innovációknak etikai és szabályozási határokon belül kell működniük.A szövetségi keret egyértelmű kormányzási modellt vezet be, amely meghatározza a részvételi kritériumokat, a hozzájárulás-kezelést és az adatminimalizálási elveket. Ez a részletes megközelítés tükrözi szélesebb körű szakmai filozófiáját a mérnöki rendszerek tekintetében, amelyek nemcsak funkcionálisak, hanem társadalmilag is felelősek. Meghatározott ellenőrzési protokollok és méltányossági mutatók révén az egyes biztosítók hozzájárulása arányosan elismert, miközben megtartják az adatvédelmi megbízások betartását.A modell kialakítása egyensúlyt teremt az operatív hasznosság és a jogi korlátozások között, biztosítva, hogy a vállalkozások közötti együttműködés fokozza a kollektív intelligenciát anélkül, hogy megsértené a titoktartást. Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Keerthi hozzájárulása túlmutat a puszta rendszertervezésen. A nagyméretű biztosítási platformok korszerűsítésében szerzett tapasztalataira támaszkodva megértette, hogy a valódi átalakulás mind a technológiát, mind a kultúrát igényli. Az általa javasolt szövetségi tanulási keret arra ösztönzi a fuvarozókat, hogy a versenyképes gondolkodásmódból a kollektív ellenálló képesség felé haladjanak. Megközelítésében elismeri a biztosítási ökoszisztémák érzékenységét, ahol még a véletlen adatrögzítés is kárt okozhat a hírnévben és a pénzügyekben.Ezért a zéró bizalmi modellt támogatja, ahol az együttműködés minden kölcsönhatása ellenőrizhető, és minden adatcserét titkosítanak és naplóznak. Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Keerthi munkájának egyik legjelentősebb aspektusa az etikai orientációja.A mesterséges intelligenciát nem tudatos döntéshozóként, hanem strukturált betekintés eszközeként alakítja ki.Kutatása a magyarázható és értelmezhető modelleket prioritja, amelyek minden jelölt tranzakcióra vagy anomáliára igazolható érvelést biztosítanak. A mélytanulási architektúrák és a magánélet védelmét szolgáló protokollok kombinálásával Keerthi modellje megoldja azokat a teljesítmény- és elszámoltathatósági hiányosságokat, amelyek gyakran a mesterséges intelligencia által vezérelt csalási rendszereket sújtják. From Research to Real-World Application Bár a tanulmány mélyen technikai jellegű, annak következményei messzemenőek. Keerthi egy olyan ökoszisztémát képzel el, ahol a fuvarozók közötti együttműködés normává válik, nem pedig kivétellé, ahol a biztosítók, a szabályozók és a kutatók biztonságosan cserélhetnek betekintést a rendszerszintű csalások elleni küzdelemhez. Az eredmények azt is sugallják, hogy a jövőben ez az együttműködő infrastruktúra kiterjedhet a biztosításokon túlra a banki, a hitelelemzésre és más területekre, amelyek biztonságos, elosztott intelligenciát igényelnek. The Broader Vision Keerthi Amistapuram hozzájárulása a mérnöki pontosság és az etikai előrejelzés egyesülését mutatja be. Folyamatosan bizonyította, hogy a szabályozott iparágakban az innovációt a nyilvánosság bizalmával, megfelelőségével és méltányosságával kell összehangolni.Kutatása révén gyakorlati modellt nyújt a biztosítók számára, hogy átfogják az AI-t és a gépi tanulást, felelősségteljesen átalakítva a csalás felderítését egy együttműködő, adatvédelmi tudatú és jövőre kész fegyelemre. A Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration több, mint egy akadémiai eredmény; ez egy új biztonsági együttműködési szabványra szólít fel, ahol a technológia nemcsak a hatékonyságot, hanem az integritást és a bizalmat is szolgálja.

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

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Keerthi Amistapuram Pioneers Szövetségi Tanulás a Biztonságos Biztosítási Csalás Felderítésére

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

INTRODUCTION

Of The First and Last Things: Part 1

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

Of The First and Last Things: Part 1

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