Dalam lanskap asuransi yang semakin didorong oleh data saat ini, masalah deteksi penipuan telah berkembang menjadi salah satu tantangan yang paling mendesak di industri.Dengan perusahaan asuransi global mengelola volume besar data pemegang asuransi, kebutuhan untuk menyeimbangkan efisiensi dengan kerahasiaan belum pernah lebih besar. telah muncul sebagai suara terkemuka dalam mengembangkan model yang aman, kolaboratif yang mengubah cara sistem asuransi mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan. penelitian terbaru, Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration, mengeksplorasi bagaimana federated learning (FL) dan komputasi yang mempertahankan privasi dapat mendefinisikan kembali kolaborasi antara perusahaan asuransi tanpa mengorbankan integritas data atau kepatuhan peraturan Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning Penelitian Keerthi mengusulkan kerangka kerja praktis dan etis yang memungkinkan perusahaan asuransi untuk bersama-sama melatih model deteksi penipuan sambil menjaga data terlokalisasi. Dengan memanfaatkan pembelajaran federasi, lembaga dapat membangun intelijen kolektif di seluruh operator tanpa mengekspos informasi sensitif seperti identifikasi pribadi atau riwayat klaim. makalahnya menjelaskan bagaimana arsitektur FL horizontal dan vertikal, ketika dikombinasikan dengan alat kriptografi seperti privasi diferensial dan komputasi multiparty yang aman, memungkinkan untuk mengidentifikasi pola penipuan yang mencakup beberapa operator. Pendekatan ini menonjol karena memecahkan salah satu paradoks paling lama di industri: kebutuhan untuk kolaborasi data tanpa berbagi data. setiap lembaga mempertahankan kendali atas datasetnya, namun berkontribusi pada model bersama yang terus memperbaiki dirinya berdasarkan wawasan kolektif. Technical Foundations and Model Design Di inti kerangka kerja yang diusulkan oleh Keerthi adalah arsitektur yang didistribusikan secara horisontal yang memungkinkan operator yang berpartisipasi untuk bekerja pada masalah deteksi penipuan yang sama menggunakan data yang disimpan secara lokal. Melalui mekanisme rata-rata terfederasi, setiap peserta berkontribusi pada pembaruan model daripada data mentah. modelnya mencakup definisi yang ketat untuk penilaian keadilan, pengurangan drift klien, dan teknik pengambilan sampel berlapis yang memastikan lembaga-lembaga kecil dengan data terbatas masih memainkan peran penting dalam akurasi model global. Secara praktis, sistem ini memungkinkan perusahaan asuransi untuk mengidentifikasi jaringan penipuan yang kompleks yang sering meliputi berbagai jenis cakupan, seperti properti, kecelakaan, dan kesehatan. alih-alih pembaruan model yang dikendalikan oleh satu otoritas terpusat, kolaborasi ini dirancang untuk berorientasi peer-to-peer, dikelola oleh protokol kepercayaan dan jalur audit yang dapat diperiksa. implementasi termasuk perlindungan privasi berdasarkan desain, lapisan enkripsi untuk transmisi data yang aman, dan mekanisme audit yang mencegah penyalahgunaan sambil memenuhi standar internasional yang ketat seperti GDPR dan analog HIPAA. Governance, Fairness, and Compliance Penelitian Keerthi juga menekankan bahwa inovasi teknologi harus beroperasi dalam batas-batas etika dan peraturan. kerangka kerja federasi memperkenalkan model pemerintahan yang jelas yang menguraikan kriteria partisipasi, manajemen persetujuan, dan prinsip minimalisasi data. misalnya, sementara lembaga dapat bekerja sama untuk mendeteksi sinyal penipuan, mereka dibatasi dari pertukaran data pribadi yang dapat diidentifikasi atau atribut sensitif seperti status kesehatan atau pengidentifikasi keuangan. Pendekatan yang cermat ini mencerminkan filsafat profesionalnya yang lebih luas sistem rekayasa yang tidak hanya fungsional tetapi juga bertanggung jawab secara sosial. Melalui protokol audit yang didefinisikan dan metrik kejujuran, kontribusi masing-masing insurans diakui secara proporsional sambil mempertahankan kepatuhan dengan mandat privasi. desain model ini menggabungkan keseimbangan antara utilitas operasional dan pembatasan hukum, memastikan bahwa kolaborasi lintas operator meningkatkan intelijen kolektif tanpa melanggar kerahasiaan Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Kontribusi Keerthi melampaui desain sistem murni. Mengacu pada pengalamannya memodernisasi platform asuransi skala besar, dia memahami bahwa transformasi nyata membutuhkan teknologi dan budaya. kerangka kerja belajar federasi yang dia tawarkan mendorong operator untuk beralih dari pola pikir kompetitif ke pola pikir resiliensi kolektif. Pendekatannya mengakui sensitivitas ekosistem asuransi di mana bahkan paparan data yang tidak disengaja dapat menyebabkan kerusakan reputasi dan finansial. oleh karena itu, dia mendukung model zero-trust, di mana setiap interaksi dalam kolaborasi dapat diverifikasi, dan setiap pertukaran data dienkripsi dan dicatat. Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Salah satu aspek yang paling signifikan dari pekerjaan Keerthi terletak pada orientasi etisnya. dia mengatur kecerdasan buatan bukan sebagai pembuat keputusan yang sadar tetapi sebagai alat untuk wawasan terstruktur. penelitiannya memprioritaskan model yang dapat dijelaskan dan ditafsirkan yang mampu memberikan alasan yang sah untuk setiap transaksi atau anomali yang ditandai. Dengan menggabungkan arsitektur pembelajaran mendalam dengan protokol yang mempertahankan privasi, model Keerthi mengatasi kesenjangan kinerja dan tanggung jawab yang sering mengganggu sistem penipuan yang didorong oleh AI. penyesuaian ini dengan keadilan dan transparansi memastikan bahwa teknologi memberdayakan insurans untuk bertindak tegas, namun bertanggung jawab, dalam mencegah klaim penipuan. From Research to Real-World Application Sementara makalah ini sangat teknis, implikasinya luas. Keerthi membayangkan ekosistem di mana kolaborasi lintas operator menjadi norma dan bukan pengecualian di mana asuransi, regulator, dan peneliti dapat bertukar wawasan dengan aman untuk memerangi penipuan sistemik. Temuannya juga menyarankan masa depan di mana infrastruktur kolaboratif ini dapat melampaui asuransi ke dalam perbankan, analisis kredit, dan domain lain yang membutuhkan intelijen yang aman dan didistribusikan. The Broader Vision Kontribusi Keerthi Amistapuram mencerminkan penggabungan ketepatan rekayasa dan prediksi etika. dia telah secara konsisten menunjukkan bahwa inovasi di industri yang diatur harus selaras dengan kepercayaan publik, kepatuhan, dan keadilan. melalui penelitiannya, dia menyediakan blueprint praktis bagi perusahaan asuransi untuk merangkul AI dan machine learning secara bertanggung jawab mengubah deteksi penipuan menjadi disiplin yang kooperatif, sadar privasi, dan siap di masa depan. Dalam era yang didefinisikan oleh sensitivitas data dan kompleksitas digital, karyanya berfungsi sebagai kerangka kerja teknis dan panduan filosofis. Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration mewakili lebih dari sebuah prestasi akademik; itu adalah panggilan untuk standar baru dari kolaborasi aman, salah satu di mana teknologi tidak hanya melayani efisiensi tetapi juga integritas dan kepercayaan.

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

Audio ini diproduksi dalam bahasa asli cerita!

Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning untuk Deteksi Penipuan Asuransi yang Aman

About Author

KOMENTAR

HANG TAG

ARTIKEL INI DISAJIKAN PADA

Related Stories

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

THE BEGINNING OF THE SEARCH FOR THE KEY AND THE COAT.

THE DAWN COMES, AND MY UNCLE APPEARS IN A NEW SILK HAT

How to biohack your intelligence — with everything from sex to modafinil to MDMA

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

THE BEGINNING OF THE SEARCH FOR THE KEY AND THE COAT.

THE DAWN COMES, AND MY UNCLE APPEARS IN A NEW SILK HAT

How to biohack your intelligence — with everything from sex to modafinil to MDMA

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps