今日のますますデータ主導の保険環境では、詐欺検出の問題は業界で最も緊急な課題の1つに発展しました。世界的な保険会社が膨大な量の保険者データを管理しているため、効率性と機密性のバランスをとる必要性はこれまで以上に大きくなりました。 彼女の最近の研究、Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaborationは、連邦学習(FL)とプライバシー保存コンピューティングが、データの整合性や規制遵守を犠牲にすることなく、保険会社間の協力を再定義できる方法を調べています。 Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning Keerthiの研究は、保険会社が共同で詐欺検出モデルをトレーニングすることを可能にする実践的かつ倫理的枠組みを提案し、データをローカリズム化しながらデータを保持します。連合学習を利用することで、機関は、個人識別子や請求履歴などの機密情報を暴露することなく、キャリア間の集団情報を構築することができます。彼女の論文は、水平および垂直のFLアーキテクチャが、差異的なプライバシーやセキュアなマルチパーティコンピューティングなどの暗号化ツールと組み合わせて、複数のキャリアをカバーする詐欺パターンを識別することを可能にする方法を説明します。 このアプローチは、業界で最も長期にわたるパラドックスの1つを解決するため、データ共有なしでデータのコラボレーションの必要性です。各機関はデータセットのコントロールを維持し、それでも集団的な洞察に基づいて継続的に自らを改善する共有モデルに貢献しています。 Technical Foundations and Model Design Keerthiの提案されたフレームワークの核心は、参加企業がローカルに保存されたデータを使用して同じ詐欺検出問題に取り組むことを可能にする水平分散アーキテクチャです。連邦平均メカニズムを通じて、各参加者は原始データではなくモデルアップデートに貢献します。 実践的に言えば、このシステムは保険会社が複雑な詐欺ネットワークを特定することを可能にし、それはしばしば財産、損害、および健康などの複数のカバータイプをカバーします。単一の集中的な当局制御モデルアップデートの代わりに、コラボレーションは、信頼プロトコルと検証可能な監査トラックによって支配され、ピア・オリエンテーションに設計されています。 実装には、プライバシーの設計による保護、安全なデータ転送のための暗号化レイヤー、および悪用を防止する監査メカニズムが含まれています。 Governance, Fairness, and Compliance Keerthiの研究はまた、技術革新は倫理的および規制的境界線内で動作しなければならないと強調しています。連合枠組みは、参加基準、同意管理、データ最小化の原則を示す明確な統治モデルを導入します。 この慎重なアプローチは、機能的だけでなく社会的に責任あるエンジニアリングシステムの幅広い専門理念を反映しています。定義された監査プロトコルと公平性メトリックを通じて、各保険会社の貢献は、プライバシーの義務を守る一方で比例的に認識されます。 Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Keerthiの貢献は純粋なシステム設計を超えています。彼女は、大規模な保険プラットフォームの近代化の経験から、真の変革は技術と文化の両方を必要としていることを理解しています。 彼女のアプローチは、保険エコシステムの敏感性を認識し、無意識のデータ曝露でさえ評判や財政的損害を引き起こす可能性があるため、彼女は、コラボレーション内のあらゆる相互作用が検証可能で、あらゆるデータ交換が暗号化され、記録されているゼロ信頼モデルを提唱しています。 Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Keerthiの仕事の最も重要な側面の1つは、その倫理的指向にあります。彼女は、人工知能を万能な意思決定者としてではなく、構造化された洞察のためのツールとして構成しています。 深層学習アーキテクチャとプライバシーを維持するプロトコルを組み合わせることにより、Keerthiのモデルは、AI駆動の詐欺システムをしばしば苦しめるパフォーマンスと責任のギャップの両方を解決します。 From Research to Real-World Application この論文は深く技術的なものであるが、その影響は幅広いものである。Keerthi氏は、クロスベアリー・コラボレーションが例外ではなく規範となり、保険会社、規制当局、研究者が確実に洞察を交換してシステム的詐欺と戦うことができるエコシステムを想定している。 彼女の発見はまた、このコラボレーションインフラストラクチャが保険を超えて銀行、クレジット分析、およびセキュアで分散された情報を必要とする他の分野に拡大する未来を示唆している。 The Broader Vision Keerthi Amistapuramの貢献は、エンジニアリングの精度と倫理的な予測の融合を表しています。彼女は、規制された産業におけるイノベーションは、公共の信頼、コンプライアンス、および公平性と一致しなければならないことを一貫して示しています。 Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration is more than an academic achievement; it is a call for a new standard of secure collaboration, one where technology serves not only efficiency but also integrity and trust. データの敏感性とデジタル複雑さによって定義された時代に、彼女の仕事は技術的枠組みと哲学的なガイドとして機能します。

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

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning for Secure Insurance Fraud Detection(セキュア保険詐欺検出のための連邦学習)

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