Որպես շատ այլ արդյունաբերական ոլորտներում, երաշխիքային արդյունաբերությունը նույնպես կտրում է թվային փոխանցման վրա: Այս սերտիֆիկայում, թվային ինտերնետը (AI) խաղում է ավելի շատ կարեւոր role in customer engagement, fraud detection, risk assessment, and underwriting. Balaji Adusupalli, տեխնոլոգիաների առաջատար եւ AI- ի հիմնված նորարարը, իր հետազոտական գրասենյակով «Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence»: Այս հետազոտությունը ապահովում է անվտանգ տվյալների մետաղադրամներ, որոնք հարմարվում են: Adusupalli- ը իր աշխատանքի միջոցով առաջարկում է High-Performance, Privacy-Conserving, and Scalable AI Systems- ի կառուցման ճանապարհային քարտը, որը կարող է հզորել ավելի խելացի որոշումներ, իսկ համոզված է տվյալների ճշգրիտությունը: Federated Learning Environments- ը երաշխիքների համար Federated Learning Environments- ը երաշխիքների համար Անվտանգի տվյալների ինժեներատորություն երաշխիքային AI-ում Արդյունաբերական եւ բուժական տեղեկատվություն: Այս տեղեկատվությունը tradicionally agregated and analyzed using centralized data architectures. These architectures, however, tend to expose insurers to significant regulatory scrutiny and privacy risks. Adusupalli- ի մասին, երաշխիքային ոլորտում անհրաժեշտ է փոխանցել federated AI համակարգերի վրա: Այս համակարգերի մեջ մոդելները տեղականորեն ուսուցվում են decentralized տվյալների մասին, եւ միայն միասնական գիտելիքները փոխանցվում են: Այս մեթոդը բարելավում է GDPR- ի եւ HIPAA- ի նման տվյալների պաշտպանությունը, իսկ պաշտպանում է անձնական ինտերնետը: Adusupalli- ի առաջարկված փոխանակման կենտրոն է անվտանգ տվյալների տեխնոլոգիաների խողովակների զարգացման: Սա այն խողովակներ են, որոնք փոխանակվում են, սեղմվում են, անլոգված են եւ վերջապես օգտագործվում են AI մոդելների ուսուցման եւ ստուգման համար: Այս խողովակների յուրաքանչյուր փուլը Adusupalli- ի պրակտորում է, սկսած տվյալների ստուգմանից մինչեւ վերջնական մոդելների տեղադրման համար: The Federated Insurance Data Engineering Pipeline Իմ հետազոտությունների միջոցով Adusupalli- ը ներկայացրել է The FIDEP- ի որոշ կարեւոր գործառույթները ներառում են: Federated Insurance Data Engineering Pipeline- ը (FIDEP) Federated Insurance Data Engineering Pipeline- ը (FIDEP) 
 
 
 
 
 Anonymization and Encryption Layers- ը ապահովում է Identifiers- ը եւ թվային արժեքները, ինչպիսիք են սեղմման մեթոդներ, ինչպիսիք են սեղմման սեղմման եւ սեղմման սեղմման մեթոդներ: Data Segmentation and Labeling: Արդյունաբերական տվյալները կտրում են նամակներ եւ առանձնահատկությունները, իսկ օգտագործում են անհրաժեշտ մեթոդներ պաշտպանության համար: Access Control Mechanisms: Data permissions management and traceability using feature-store level layering and authorization Secure Multiparty Computation (SMC): Որպես ապահովում է մոդելների համագործակցական ուսուցման առանց տվյալների փաթեթավորման միջոցով cryptographic protocols. Այս խողովակների բոլոր փուլները նախագծված են տվյալների օգտակարության բարձրացման համար, առանց համոզվածության: Սա թույլ է տալիս երաշխիքային ընկերությունները ստեղծել հզոր մոդելներ, իսկ անում են հզոր համոզվածության ստանդարտներին: Privacy-Preserving Techniques Adusupalli- ը նշում է, որ տվյալների մատակարարման տեխնոլոգիաները պետք է ներգրավվում են տվյալների մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման տեխնոլոգիաների, ինչպիսիք են Zero-knowledge proofs, Differential privacy եւ k-anonymity- ը: Նրա հետազոտությունը բացահայտում է, թե ինչպես կարող է մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման տեխնոլոգիաների, ինչպիսիք են Zero-knowledge proofs, differential privacy եւ k-anonymity: Արդյունաբերությունը ներառում է նաեւ մոդելային հավասարության եւ վերահսկման մեխանիզմներ, որոնք օգնում են մոդելային հավասարության եւ ճշգրիտության պահպանման համար: Արդյունաբերությունը հարմարվում է պատասխանատվության տվյալների կառավարման اصولների հետ, եւ աջակցում է սատալ AI- ի զարգացման հետ, որը մոդելային դասընթացը կախված է սեղմվող տվյալների հասնելից: Case Studies in Insurance AI Adusupalli- ը առաջարկում է հետաքրքրված իրական աշխարհի գործառույթների հետազոտություններ, որոնք աջակցում են իր դիզայնը: 
 
 
 
 Auto Insurance- ը: Պահպանելու պահանջները եւ optimizing pricing strategies- ը առանց կենտրոնանալին անձնական տեղեկատվություն, դասընթացելով Deep Learning մոդելներ ներգրավված հաճախորդների տվյալների վրա: Health Insurance: Federated learning- ը օգտագործվել է մի խանութային հիմնված Wellness- ի ծրագրում, որը համատեղել է պրեմիոնային մանրամասնները գործառույթների տվյալների հետ, իսկ պաշտպանել է անձնական ինտերնետը: Home Insurance: Միացյալ պլատֆորմը օգտագործվել է բազմաթիվ երաշխիքային ընկերների համար, որոնք հիմնված են մանրամասների տվյալների վրա, իսկ ապահովում են տվյալների ճշգրտությունը եւ տեղակայությունը: Այս օրինակները ցույց են տալիս, որ խողովակների ծախսելիությունը եւ լայնացուցիչությունը ցույց է տալիս, որ այն օգտագործվում է բազմաթիվ երաշխիքային արտադրանքի եւ տարածքի վրա: Արդյունքներ, որոնք պետք է լուծել Բացի հզոր բաղադրիչների, Adusupalli հավատում է, որ իր առաջարկված բաղադրիչը կարող է ստեղծել մի քանի շարունակական խնդիրներ: 
 
 
 
 Interoperability: Հասկածված տվյալների համակարգերի ինտեգրումը brokers- ի, երաշխիքային ընկերների, եւ շուկաներ- ի միջեւ կարող է լինել հարմարավետ գործընթացը: Արդյոք, կարող է պահանջել կարեւոր օպերատորություն, որը կարող է աջակցել մի քանի տոնների տվյալների աղբյուրների եւ մոդելների իրական ժամանակում: Adversarial Threats: Միջազգային կարգավիճակներում, շարունակական եւ շարունակական հետազոտություն պահանջվում է ապահովել ծախսերի ծախսերի ծախսերի եւ մոդելների վերլուծության համար: Այս խնդիրները կարող են լուծվել Universal Data Standards- ի մշակման եւ առաջատար անվտանգ համակարգչային տեխնոլոգիաների ներգրավման միջոցով: Սպիտակներ Balaji Adusupalli- ի հետազոտությունը ապահովում է տեխնիկական հավելված blueprint- ը AI- ի مستقبلի համար երաշխիքային ոլորտում: Երբ ավելի շատ երաշխիքային ընկերները փոխել են AI- ի համար, որ կօգտագործեն համատեղելի հարմարության համար, այդպիսին դիզայնները կարող են խաղալ կարեւոր մասը ապահովելու համար, որ նորարարությունը չգիտվում է հսկողության եւ հավասարության ծախսում: «Մենք կարող ենք ապահովել անվտանգության կախված AI- ի համագործակցական առաջադեմը ինտերնետային տվյալների analytics մոդելների վրա, որը հարմարեցված է բոլոր անձնական պաշտպանական պահանջների համար, մեր աշխատանքը կարող է ապահովել պատմական կախված պահանջները», - ասում է Adusupalli իր հետազոտության մեջ:

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

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Տեղադրման AI-ի անվտանգ տվյալների խողովակների կառուցումը: Balaji Adusupalli- ի հետազոտությունների տեսք

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps