Na atual paisagem de seguros cada vez mais orientada por dados, a questão da detecção de fraudes evoluiu para um dos desafios mais urgentes da indústria.Com as seguradoras globais gerenciando enormes volumes de dados de seguradores, a necessidade de equilibrar eficiência com confidencialidade nunca foi maior. Sua recente pesquisa, Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration, explora como a aprendizagem federada (FL) e a computação que preserva a privacidade podem redefinir a cooperação entre seguradoras sem sacrificar a integridade dos dados ou a conformidade regulamentar Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning A pesquisa de Keerthi propõe um quadro prático e ético que permite que as seguradoras treinem conjuntamente modelos de detecção de fraudes, mantendo os dados localizados. Ao aproveitar a aprendizagem federada, as instituições podem construir inteligência coletiva entre operadores sem expor informações sensíveis, como identificadores pessoais ou histórico de reivindicações. Esta abordagem destaca-se porque resolve um dos paradoxos mais antigos da indústria: a necessidade de colaboração de dados sem compartilhamento de dados.Cada instituição mantém o controle sobre seus conjuntos de dados, mas contribui para um modelo compartilhado que se refina continuamente com base em insights coletivos.O resultado é um sistema seguro, transparente e escalável capaz de detectar tipos emergentes de fraude que, de outra forma, ficariam despercebidos em ambientes silos. Technical Foundations and Model Design No núcleo do quadro proposto por Keerthi está uma arquitetura distribuída horizontalmente que permite que as operadoras participantes trabalhem no mesmo problema de detecção de fraude usando dados armazenados localmente. Através de um mecanismo de média federada, cada participante contribui com atualizações de modelo em vez de dados brutos. Em termos práticos, este sistema permite que as seguradoras identifiquem redes complexas de fraudes que muitas vezes abrangem vários tipos de cobertura, como propriedade, vítimas e saúde.Em vez de uma única atualização de modelo de autoridade centralizada, a colaboração é projetada para ser orientada para pares, governada por protocolos de confiança e trilhas de auditoria verificáveis.A implementação inclui salvaguardas de privacidade por projeto, camadas de criptografia para transmissão de dados segura e mecanismos de auditoria que evitam o uso indevido, cumprindo padrões internacionais rigorosos como o GDPR e os análogos da HIPAA. Governance, Fairness, and Compliance A pesquisa de Keerthi também enfatiza que a inovação tecnológica deve operar dentro dos limites éticos e regulamentares.O quadro federado introduz um modelo de governança claro que descreve critérios de participação, gerenciamento de consentimento e princípios de minimização de dados.Por exemplo, enquanto as instituições podem colaborar para detectar sinais de fraude, elas são restritas a trocar dados pessoais identificáveis ou atributos sensíveis, como status de saúde ou identificadores financeiros. Esta abordagem meticulosa reflete a sua filosofia profissional mais ampla de sistemas de engenharia que não são apenas funcionais, mas também socialmente responsáveis.Através de protocolos de auditoria definidos e métricas de equidade, a contribuição de cada seguradora é proporcionalmente reconhecida, mantendo o cumprimento dos mandatos de privacidade.O design do modelo incorpora um equilíbrio entre utilidade operacional e restrições legais, garantindo que a colaboração entre transportadoras melhore a inteligência coletiva sem violar a confidencialidade Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration As contribuições de Keerthi se estendem além do mero design de sistemas. A partir de sua experiência na modernização de plataformas de seguros em grande escala, ela entende que a verdadeira transformação requer tecnologia e cultura. O quadro de aprendizagem federado que ela propõe incentiva as operadoras a mudar de uma mentalidade competitiva para uma de resiliência coletiva. Sua abordagem reconhece a sensibilidade dos ecossistemas de seguros, onde mesmo a exposição involuntária de dados pode levar a danos de reputação e financeiros.Portanto, ela defende um modelo de confiança zero, onde cada interação dentro da colaboração é verificável, e cada troca de dados é criptografada e registada. Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Um dos aspectos mais significativos do trabalho de Keerthi reside na sua orientação ética. Ela enquadra a inteligência artificial não como um tomador de decisão onisciente, mas como uma ferramenta para insights estruturados. Ao combinar arquiteturas de aprendizagem profunda com protocolos que preservam a privacidade, o modelo de Keerthi aborda as lacunas de desempenho e responsabilidade que muitas vezes atormentam os sistemas de fraude impulsionados pela IA. Este alinhamento com a equidade e a transparência garante que a tecnologia capacite as seguradoras para agir de forma decisiva, mas responsável, na prevenção de reivindicações fraudulentas. From Research to Real-World Application Embora o artigo seja profundamente técnico, suas implicações são de longo alcance. Keerthi prevê um ecossistema onde a colaboração entre transportadoras se torne uma norma, em vez de uma exceção, onde seguradoras, reguladores e pesquisadores possam trocar insights com segurança para combater a fraude sistêmica. Suas descobertas também sugerem um futuro em que esta infraestrutura colaborativa poderia se estender além do seguro para bancos, análise de crédito e outros domínios que exigem inteligência segura e distribuída. The Broader Vision As contribuições de Keerthi Amistapuram epitomizam a fusão de precisão de engenharia e previsão ética.Ela demonstrou consistentemente que a inovação em indústrias regulamentadas deve estar alinhada com a confiança pública, conformidade e equidade.Através de sua pesquisa, ela fornece um plano prático para as seguradoras abraçarem a IA e o aprendizado de máquina de forma responsável, transformando a detecção de fraudes em uma disciplina cooperativa, consciente da privacidade e pronta para o futuro. Em uma era definida pela sensibilidade dos dados e pela complexidade digital, seu trabalho serve tanto como um quadro técnico como como um guia filosófico.Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration representa mais do que uma conquista acadêmica; é um apelo para um novo padrão de colaboração segura, onde a tecnologia serve não apenas a eficiência, mas também a integridade e a confiança.

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

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning para detecção de fraudes de seguros seguras

About Author

COMENTARIOS

Rótulos

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM

Related Stories

Liberando o poder da IA. Uma revisão sistemática de técnicas de ponta: resumo e introdução

O guia completo para uma migração bem-sucedida para a nuvem: estratégias e práticas recomendadas

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

Digital Nomads Ouçam: O que você precisa saber sobre o novo visto DTV da Tailândia

Liberando o poder da IA. Uma revisão sistemática de técnicas de ponta: resumo e introdução

O guia completo para uma migração bem-sucedida para a nuvem: estratégias e práticas recomendadas

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

Digital Nomads Ouçam: O que você precisa saber sobre o novo visto DTV da Tailândia

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps