他の多くの産業部門と同様に、保険業界もデジタル変革に向かっている。このシナリオでは、人工知能(AI)は顧客の関与、詐欺の検出、リスク評価、サブスクリプションにおいてますます重要な役割を果たしています。 テクノロジーのリーダーでAI駆動のイノベーターであるBalaji Adusupalli氏は、「Federated Insurance AIのためのセキュアデータエンジニアリングパイプライン:プライバシー、スピード、インテリジェンスのバランスをとる」という研究論文を通じて、この問題に対処するために大胆な努力をしました。 彼の仕事を通じて、Adusupalliは、データの主権を尊重しながら、よりスマートな意思決定を促進できる高性能、プライバシーを維持し、スケーラブルなAIシステムを構築するためのロードマップを提供しました。 保険における連邦学習環境 保険における連邦学習環境 セキュアデータエンジニアリング in Insurance AI 保険会社は、膨大な量の金融、個人、および行動データを処理する必要があります。このデータは伝統的に集計され、中央データアーキテクチャを使用して分析されました。 Adusupalli氏によると、保険業界が連邦化されたAIシステムへの移行を緊急に必要としている。これらのシステムでは、モデルは分散化されたデータについてローカルに訓練され、総合的な洞察のみが共有される。 安全なデータエンジニアリングパイプラインの開発は、Adusupalliが提案するこの変革の中心である。これらは、原料データが変換され、暗号化され、匿名化され、最終的にAIモデルのトレーニングと検証に利用されるパイプラインです。このパイプラインの各段階は、初期データ摂取から最終モデルの展開まで、Adusupalliのフレームワークによって概要されています。 The Federated Insurance Data Engineering Pipeline 彼の研究を通じて、Adusupalliは導入した。 , a concept that orchestrates the flow of data across disparate systems while safeguarding sensitive information. FIDEPのいくつかの重要なコンポーネントは、以下を含む。 連邦保険データエンジニアリングパイプライン(FIDEP) 連邦保険データエンジニアリングパイプライン(FIDEP) 
 
 
 
 
 匿名化と暗号化レイヤー: セマンティック暗号化やランダム暗号化などの高度な暗号化方法を実装することによって、識別子や数値を保護します。 Data Segmentation and Labeling: データをラベルや機能に分離し、プライバシー保護のための必要な措置を適用します。 Access Control Mechanisms: Managing data permissions and ensuring traceability using feature-store level layering and authorization layers. アクセス制御メカニズム:データの許可を管理し、機能ストアレベルの階層および認証レイヤーを使用して追跡性を確保する セキュア・マルチパーティ・コンピューティング(SMC):暗号化プロトコルを通じてデータ漏洩なしでモデルの協力訓練を確保する。 このパイプラインのすべての段階は、プライバシーを損なうことなくデータユーティリティを最大化するように設計されています。 Privacy-Preserving Techniques 信頼はこの業界で最も重要であるため、Adusupalli は、プライバシーを維持する技術がデータパイプラインそのものに組み込まなければならないと強調しています。彼は、ゼロ知識の証明、差異的なプライバシー、k-匿名性などの技術を活用して、敏感な属性を保護することを推奨しています。 パイプラインには継続的な検証と監査のメカニズムも含まれており、モデルの信頼性と公平性を維持するのに役立ちます。 Case Studies in Insurance AI Adusupalliは、彼の理論的枠組みをサポートするために興味深い現実世界のケーススタディを提供しました。 
 
 
 
 自動保険:請求を予測し、分散した顧客データに深層学習モデルを訓練することによって、個人情報を集中化することなく価格戦略を最適化します。 健康保険:連合学習は、コンソーシアムベースのウェルネスプログラムによって、個人のプライバシーを維持しながら、プレミアム奨励金を活動データと関連付けるために使用されました。 ホーム保険:複数の保険会社で、財産データに基づいてリスク評価を行うために連合されたプラットフォームを使用し、データのコンプライアンスと場所を確保しました。 これらの例は、パイプラインのスケーラビリティと多様性を示し、さまざまな保険製品と地域で適用されることを強調しています。 対応する課題 強力な基盤にもかかわらず、アドスパリは、彼の提案された枠組みがいくつかの継続的な課題を提示する可能性があることを認識しています。 
 
 
 
 相互運用性:ブローカー、保険会社、および第三者間の異なるデータシステムの統合は、複雑なプロセスである可能性があります。 スケーラビリティ:数千のデータソースやモデルをリアルタイムでサポートするために、かなりのオーケストラが必要になる場合があります。 敵対的脅威:連邦化された環境では、中毒攻撃およびモデル逆転に対する抵抗性を確保するために、継続的かつ継続的な研究が必要です。 研究によると、これらの課題は、普遍的なデータ基準を開発し、高度なセキュアなコンピューティング技術を組み込むことで解決できる。 最終思考 Balaji Adusupalliの研究は、保険業界におけるAIの未来のための技術的に健全な青図を提供しています. ますます多くの保険会社が競争優位性のためにAIに振り向いているとき、そのようなアーキテクチャは、革新が透明性と信頼の犠牲にならないようにする重要な役割を果たすことができます。 「セキュリティに基づくAIの分析モデルからプライベートデータへの協力的な進歩を可能にすることにより、私たちの仕事は歴史的に競合するニーズを満たすことを可能にします」とAdusupalli氏は彼の研究で述べています。

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保険AIのためのセキュアなデータパイプラインの構築:Balaji Adusupalliの研究からの洞察

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