Kaip ir daugelis kitų pramonės sektorių, draudimo pramonė taip pat lenktyniauja skaitmeninės transformacijos link. Šiame scenarijuje dirbtinis intelektas (AI) vaidina vis svarbesnį vaidmenį klientų dalyvavime, sukčiavimo nustatymui, rizikos vertinimui ir įsipareigojimams. Balaji Adusupalli, technologijų lyderis ir AI varomas novatorius, įdėjo drąsių pastangų spręsti šią problemą per savo mokslinių tyrimų straipsnį "Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence". Savo darbu Adusupalli pasiūlė veiksmų planą, kaip sukurti aukštos kokybės, privatumo išsaugojimo ir skalavimo AI sistemas, galinčias priimti protingesnius sprendimus, kartu gerbiant duomenų suverenitetą. federated learning environments in insurance Federacinė mokymosi aplinka draudimo srityje Saugaus duomenų inžinerijos draudimo AI Draudimo bendrovės privalo tvarkyti didžiulius finansinių, asmeninių ir elgesio duomenų kiekius.Šie duomenys tradiciškai buvo apibendrinti ir analizuojami naudojant centralizuotas duomenų architektūras. Pasak Adusupalli, draudimo sektoriui būtina skubiai pereiti prie federalizuotų AI sistemų. Šiose sistemose modeliai mokomi vietoje dėl decentralizuotų duomenų ir dalijamasi tik apibendrintais įžvalgomis. Saugių duomenų inžinerijos vamzdynų kūrimas yra pagrindinis Adusupalli pasiūlytos transformacijos elementas. Tai yra vamzdynai, per kuriuos žaliaviniai duomenys yra transformuojami, šifruojami, anonimizuojami ir galiausiai naudojami AI modelių mokymui ir patvirtinimui. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline Savo tyrimuose Adusupalli pristatė , koncepcija, kuri organizuoja duomenų srautą skirtingose sistemose, tuo pačiu apsaugant jautrią informaciją.Kai kurie svarbūs FIDEP komponentai yra: Federacinis draudimo duomenų inžinerijos vamzdynas (FIDEP) Federacinis draudimo duomenų inžinerijos vamzdynas (FIDEP) 
 
 
 
 
 Anonimizavimo ir šifravimo sluoksniai: identifikatorių ir skaitinių verčių apsauga įgyvendinant pažangius šifravimo metodus, tokius kaip semantinis ir atsitiktinis šifravimas. Duomenų segmentavimas ir ženklinimas: neapdorotų duomenų atskyrimas į etiketes ir funkcijas, taikant būtinas privatumo apsaugos priemones. Prieigos kontrolės mechanizmai: duomenų leidimų valdymas ir atsekamumo užtikrinimas naudojant funkcijų parduotuvės lygio sluoksnius ir autorizacijos sluoksnius Saugus daugiašalis skaičiavimas (SMC): užtikrinamas bendras modelių mokymas be duomenų nutekėjimo per kriptografinius protokolus. Visi šio dujotiekio etapai buvo suprojektuoti siekiant maksimaliai padidinti duomenų naudingumą nepakenkiant privatumui.Tai leidžia draudimo bendrovėms kurti galingus modelius, laikantis griežtų atitikties standartų. Privacy-Preserving Techniques Kadangi pasitikėjimas yra svarbiausias šioje pramonėje, Adusupalli pabrėžia, kad privatumo išsaugojimo metodai turi būti įtraukti į pačią duomenų vamzdyną.Jis rekomenduoja apsaugoti jautrius atributus, pasinaudojant tokiomis technikomis kaip nulinis žinių įrodymas, diferencinis privatumas ir k-anonimiškumas.Jo tyrimai paaiškina, kaip galima užkirsti kelią neleistinam išvadoms ir sumažinti pakartotinio identifikavimo riziką, įgyvendinant šiuos metodus federacinėse sistemose. Dujotiekis taip pat apima nuolatinio patvirtinimo ir audito mechanizmus, kurie padeda išlaikyti modelio patikimumą ir sąžiningumą.Architektūra atitinka atsakingo duomenų tvarkymo principus ir palaiko etinį AI plėtrą, atskiriant modelio mokymą nuo prieigos prie žaliavų duomenų. Case Studies in Insurance AI Adusupalli pateikė įdomių realaus pasaulio atvejų tyrimus, kad paremtų jo teorinę sistemą. 
 
 
 
 Automobilių draudimas: pretenzijų prognozavimas ir kainodaros strategijų optimizavimas be asmeninės informacijos centralizavimo, mokant giliųjų mokymosi modelius iš paskirstytų klientų duomenų. Sveikatos draudimas: federalizuotas mokymasis buvo naudojamas konsorciumu grindžiamoje sveikatingumo programoje, siekiant susieti premijos paskatas su veiklos duomenimis, kartu išsaugant asmeninį privatumą. Namų draudimas: Federacinė platforma buvo naudojama keliose draudimo bendrovėse, siekiant įvertinti riziką, pagrįstą turto duomenimis, tuo pačiu užtikrinant duomenų atitiktį ir vietovę. Šie pavyzdžiai demonstruoja dujotiekio mastelį ir universalumą, pabrėžiant jo pritaikymą įvairiuose draudimo produktuose ir geografijose. Iššūkius spręsti Nepaisant tvirtos bazės, Adusupalli pripažįsta, kad jo siūloma sistema gali kelti keletą nuolatinių iššūkių. 
 
 
 
 Įvairių duomenų sistemų integravimas tarp brokerių, draudikų ir trečiųjų šalių gali būti sudėtingas procesas. Skalavimas: gali prireikti didelės orchestravimo, kad realiu laiku būtų galima palaikyti tūkstančius duomenų šaltinių ir modelių. Priešiškos grėsmės: federalizuotose aplinkose reikalingi nuolatiniai ir nuolatiniai tyrimai, siekiant užtikrinti atsparumą apsinuodijimo išpuoliams ir modelio pakeitimui. Remiantis tyrimais, šiuos iššūkius galima spręsti kuriant universalius duomenų standartus ir įtraukiant pažangias saugias skaičiavimo technologijas. Galutinės mintys „Balaji Adusupalli“ tyrimai suteikia techniškai patikimą ateities planą, susijusį su AI draudimo sektoriuje.Tuo metu, kai vis daugiau draudikų kreipiasi į AI dėl konkurencinio pranašumo, tokios architektūros gali atlikti svarbų vaidmenį užtikrinant, kad inovacijos nebūtų skaidrumo ir pasitikėjimo sąskaita. "Leidžiant bendradarbiauti su saugumu pagrįstu AI iš analitinių modelių į privačius duomenis, pritaikytus kiekvieno individo apsaugos poreikiams, mūsų darbas leis patenkinti istorinius konkuruojančius poreikius", - teigia Adusupalli savo tyrime.

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

Šis garso įrašas sukurtas originalia istorijos kalba!

Saugių duomenų vamzdynų kūrimas draudimo AI: įžvalgos iš Balaji Adusupalli tyrimo

About Author

KOMENTARAI

PABAIGTI ŽYMES

ŠIS STRAIPSNIS BUVO PRISTATYMAS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps