W tym scenariuszu sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz ważniejszą rolę w zaangażowaniu klientów, wykrywaniu oszustw, ocenie ryzyka i subskrypcji. Balaji Adusupalli, lider technologiczny i innowator oparty na sztucznej inteligencji, dokonał odważnych wysiłków w celu rozwiązania tego problemu poprzez swój artykuł badawczy zatytułowany „Bezpieczne rurociągi inżynierii danych dla Federated Insurance AI: Równowaga prywatności, prędkości i inteligencji”. Poprzez swoją pracę Adusupalli zaoferował plan działania na rzecz budowy wysokiej wydajności, zachowania prywatności i skalowalnych systemów sztucznej inteligencji, zdolnych do podejmowania mądrzejszych decyzji przy jednoczesnym poszanowaniu suwerenności danych. federowane środowiska uczenia się w ubezpieczeniach federowane środowiska uczenia się w ubezpieczeniach Bezpieczna inżynieria danych w ubezpieczeniach AI Firmy ubezpieczeniowe są zobowiązane do obsługi ogromnych ilości danych finansowych, osobistych i behawioralnych.Dane te były tradycyjnie agregowane i analizowane przy użyciu scentralizowanych architektur danych.Te architektury jednak mają tendencję do narażania ubezpieczycieli na znaczną kontrolę regulacyjną i ryzyko prywatności. Według Adusupalli, istnieje pilna potrzeba, aby sektor ubezpieczeniowy przeszedł na federowane systemy AI. W tych systemach modele są szkolone lokalnie w zakresie zdecentralizowanych danych i udostępniane są tylko zbiorcze informacje. Rozwój bezpiecznych rurociągów inżynieryjnych danych jest centralnym elementem tej transformacji zaproponowanej przez Adusupalli. Są to rurociągi, za pomocą których surowe dane są przekształcane, szyfrowane, anonimizowane i ostatecznie wykorzystywane do szkolenia i walidacji modeli AI. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline Poprzez swoje badania Adusupalli wprowadził , koncepcja, która orkiestruje przepływ danych w różnych systemach przy jednoczesnym zabezpieczeniu poufnych informacji.Niektóre krytyczne elementy FIDEP obejmują: Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) – Federacja Inżynierii Danych Ubezpieczeniowych 
 
 
 
 
 Anonimizacja i warstwy szyfrowania: zabezpieczenie identyfikatorów i wartości liczbowych poprzez wdrożenie zaawansowanych metod szyfrowania, takich jak szyfrowanie semantyczne i losowe. Segmentacja i etykietowanie danych: rozdzielanie danych surowych na etykiety i funkcje przy jednoczesnym zastosowaniu niezbędnych środków ochrony prywatności. Mechanizmy kontroli dostępu: zarządzanie uprawnieniami do danych i zapewnianie identyfikowalności przy użyciu warstw stopniowania i autoryzacji na poziomie magazynu funkcji Bezpieczne wielostronne obliczenia (SMC): Zapewnienie współpracy w szkoleniu modeli bez wycieków danych za pośrednictwem protokołów kryptograficznych. Wszystkie etapy tego rurociągu zostały zaprojektowane tak, aby maksymalizować użyteczność danych bez naruszania prywatności, co pozwala firmom ubezpieczeniowym opracowywać potężne modele przy jednoczesnym przestrzeganiu surowych standardów zgodności. Privacy-Preserving Techniques Ponieważ zaufanie jest najważniejsze w tej branży, Adusupalli podkreśla, że techniki zachowania prywatności muszą być wbudowane w sam rurociąg danych. Zaleca on ochronę wrażliwych atrybutów, wykorzystując techniki takie jak dowody zerowej wiedzy, prywatność różnicowa i k-anonimowość. Obejmuje również mechanizmy ciągłej walidacji i audytu, które pomagają utrzymać niezawodność i uczciwość modelu.Architektura jest zgodna z zasadami odpowiedzialnego zarządzania danymi i wspiera etyczny rozwój sztucznej inteligencji poprzez odłączenie szkolenia modelowego od dostępu do surowych danych. Case Studies in Insurance AI Adusupalli dostarczył ciekawych, rzeczywistych studiów przypadków, aby wesprzeć jego ramy teoretyczne. 
 
 
 
 Auto Insurance: przewidywanie roszczeń i optymalizacja strategii cenowych bez scentralizowania danych osobowych poprzez szkolenie modeli głębokiego uczenia się na podstawie rozproszonych danych klientów. Ubezpieczenie zdrowotne: federated learning został wykorzystany przez program wellness oparty na konsorcjum, aby powiązać zachęty premium z danymi o aktywności przy zachowaniu prywatności jednostki. Ubezpieczenie domu: Federowana platforma została wykorzystana przez wiele ubezpieczycieli do oceny ryzyka opartego na danych majątkowych przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności i lokalizacji danych. Przykłady te pokazują skalowalność i wszechstronność rurociągu, podkreślając jego zastosowanie w różnych produktach ubezpieczeniowych i geografii. Wyzwania do rozwiązania Pomimo solidnej podstawy, Adusupalli uznaje, że jego proponowane ramy mogą stanowić kilka ciągłych wyzwań. 
 
 
 
 Interoperacyjność: integracja różnorodnych systemów danych między brokerami, ubezpieczycielami i osobami trzecimi może być złożonym procesem. Skalowalność: Możliwe, że do obsługi tysięcy źródeł danych i modeli w czasie rzeczywistym potrzebna jest znaczna orkiestracja. Zagrożenia przeciwne: W środowiskach federowanych wymagane są ciągłe i ciągłe badania, aby zapewnić odporność na ataki zatrucia i odwrócenie modelu. Według badań, te wyzwania można rozwiązać poprzez opracowanie uniwersalnych standardów danych i włączenie zaawansowanych technik bezpiecznych obliczeń. Ostatnie myśli Badania Balaji Adusupalli zapewniają technicznie solidny plan na przyszłość sztucznej inteligencji w sektorze ubezpieczeń.W czasie, gdy coraz więcej ubezpieczycieli zwraca się do sztucznej inteligencji w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej, takie architektury mogą odgrywać ważną rolę w zapewnieniu, że innowacje nie przyjdą kosztem przejrzystości i zaufania. "Umożliwiając wspólny rozwój sztucznej inteligencji opartej na zabezpieczeniach z modeli analitycznych na dane prywatne, dostosowanych do potrzeb ochrony każdej osoby, nasza praca pozwoli na zaspokojenie historycznie konkurencyjnych potrzeb" - zauważa Adusupalli w swoim badaniu.

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

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Budowanie bezpiecznych rurociągów danych dla sztucznej inteligencji ubezpieczeniowej: wgląd z badań Balaji Adusupalli

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

The Blockchain Social Experiment: Enforced Logic

Understanding Metaverse: A Basic Explanation

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

The Blockchain Social Experiment: Enforced Logic

Understanding Metaverse: A Basic Explanation

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps