Ashtu si shumë sektorë të tjerë industrialë, industria e sigurimeve është gjithashtu në garë drejt transformimit dixhital.Në këtë skenar, inteligjenca artificiale (AI) po luan një rol gjithnjë e më të rëndësishëm në angazhimin e klientëve, zbulimin e mashtrimeve, vlerësimin e rrezikut dhe nënshkrimin. megjithatë, procesi i integrimit të AI në ekosistemet e sigurimeve paraqet sfidën serioze të shfrytëzimit të të dhënave të ndjeshme në mënyrë të përgjegjshme duke siguruar pajtueshmërinë rregullatore dhe efikasitetin operacional. Balaji Adusupalli, një udhëheqës teknologjik dhe inovator i udhëhequr nga AI, ka bërë një përpjekje të guximshme për të adresuar këtë problem përmes punës së tij kërkimore të titulluar “Pipelinat e Inxhinierisë së të Dhënave të Sigurta për Sigurimin e Federuar AI: Balancimi i Privatësisë, Shpejtësisë dhe Inteligjencës.” Nëpërmjet punës së tij, Adusupalli ka ofruar një hartë rrugore për ndërtimin e sistemeve të lartë të performancës, të ruajtjes së privatësisë dhe të shkallëzimit të inteligjencës artificiale që mund të çojnë vendime më të zgjuara duke respektuar sovranitetin e të dhënave. Mjedise federative të mësimit në sigurime Mjedise federative të mësimit në sigurime Inxhinieria e të dhënave të sigurta në sigurimet AI Kompanitë e sigurimeve janë të detyruara të merren me vëllime të mëdha të të dhënave financiare, personale dhe të sjelljes. Këto të dhëna janë grumbulluar dhe analizuar tradicionalisht duke përdorur arkitekturat e të dhënave të centralizuara. Sipas Adusupalli, ekziston një nevojë urgjente për sektorin e sigurimeve për të kaluar në sistemet e federalizuara të AI. Në këto sisteme, modelet trajnohen lokalisht në të dhënat e decentralizuara dhe ndahen vetëm njohuritë e grumbulluara. Kjo qasje përmirëson përputhshmërinë me ligjet e mbrojtjes së të dhënave si GDPR dhe HIPAA duke mbrojtur privatësinë e individëve. Zhvillimi i tubacioneve të sigurta të inxhinierisë së të dhënave është në qendër të kësaj transformimi të propozuar nga Adusupalli. Këto janë tubacionet përmes të cilave të dhënat e para transformohen, kodohen, anonimizohen dhe përfundimisht përdoren për trajnimin dhe validimin e modeleve të AI. Çdo fazë e kësaj tubacioni është përshkruar nga korniza e Adusupalli, nga marrja fillestare e të dhënave deri në vendosjen përfundimtare të modelit. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline Nëpërmjet hulumtimit të tij, Adusupalli ka prezantuar , një koncept që orkestron rrjedhën e të dhënave në sisteme të ndryshme duke ruajtur informacionin e ndjeshëm.Disa komponentë kritikë të FIDEP përfshijnë: Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) në Shqipëri Federated Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) në Shqipëri 
 
 
 
 
 Anonymization and Encryption Layers: Mbrojtja e identifikuesve dhe vlerave numerike duke zbatuar metoda të avancuara të kodimit të tilla si encryption semantic dhe encryption random. Segmentimi dhe etiketimi i të dhënave: Ndarja e të dhënave të papërpunuara në etiketime dhe karakteristika duke zbatuar masat e nevojshme për mbrojtjen e privatësisë. Mekanizmat e kontrollit të qasjes: menaxhimi i lejeve të të dhënave dhe sigurimi i gjurmueshmërisë duke përdorur nivelet e nivelit të shitjes dhe nivelet e autorizimit Secure Multiparty Computation (SMC): Sigurimi i trajnimit të bashkëpunimit të modeleve pa rrjedhje të të dhënave përmes protokolleve kriptografike. Të gjitha fazat e këtij tubacioni janë projektuar për të maksimizuar përdorimin e të dhënave pa kompromentuar privatësinë.Kjo lejon kompanitë e sigurimeve të zhvillojnë modele të fuqishme duke iu përmbahur standardeve të rrepta të përputhshmërisë. Privacy-Preserving Techniques Meqenëse besimi është kryesor në këtë industri, Adusupalli thekson se teknikat e ruajtjes së privatësisë duhet të përfshihen në vetë tubacionin e të dhënave. ai rekomandon mbrojtjen e atributeve të ndjeshme duke përdorur teknika të tilla si dëshmi zero-njohësi, privatësia diferenciale dhe k-anonimiteti. hulumtimi i tij shpjegon se si inferenca e paautorizuar mund të parandalohet dhe rreziku i ri-identifikimit mund të zvogëlohet duke zbatuar këto teknika brenda sistemeve të federuara. Pipeline gjithashtu përfshin mekanizma për verifikim dhe auditim të vazhdueshëm, i cili ndihmon në ruajtjen e besueshmërisë dhe drejtësisë së modelit.Arkitektura përputhet me parimet e menaxhimit të përgjegjshëm të të dhënave dhe mbështet zhvillimin etik të AI duke shkëputur trajnimin e modelit nga qasja në të dhënat e para. Case Studies in Insurance AI Adusupalli ka ofruar studime interesante të rastit të botës reale për të mbështetur kornizën e tij teorike. 
 
 
 
 Auto Insurance: parashikimi i pretendimeve dhe optimizimi i strategjive të çmimeve pa centralizuar informacionin personal duke trajnuar modele të mësimit të thellë mbi të dhënat e shpërndara të klientëve. Sigurimi shëndetësor: Mësimi i federuar është përdorur nga një program i bazuar në konsorcium për të korreluar stimujt premium me të dhënat e aktivitetit duke ruajtur privatësinë individuale. Sigurimi i shtëpisë: Një platformë e federuar është përdorur në të gjitha kompanitë e sigurimit për vlerësimin e rrezikut bazuar në të dhënat e pronës duke siguruar përputhshmërinë dhe vendndodhjen e të dhënave. Këto shembuj tregojnë shkallëzueshmërinë dhe shumëllojshmërinë e tubacionit, duke theksuar zbatimin e tij në produkte të ndryshme të sigurimit dhe gjeografi. Sfidat për t’u adresuar Pavarësisht nga themeli i tij i fortë, Adusupalli pranon se korniza e tij e propozuar mund të paraqesë disa sfida të vazhdueshme. 
 
 
 
 Ndërveprimi: Integrimi i sistemeve heterogjene të të dhënave në ndërmjetësit, kompanitë e sigurimeve dhe palët e treta mund të jetë një proces kompleks. Scalability: Orkestrimi i konsiderueshëm mund të kërkohet për të mbështetur mijëra burime të të dhënave dhe modele në kohë reale. Kërcënimet kundërshtare: Në mjedise federative, kërkimi i vazhdueshëm dhe i vazhdueshëm është i nevojshëm për të siguruar rezistencë ndaj sulmeve të helmimit dhe kthimit të modelit. Sipas hulumtimit, këto sfida mund të adresohen duke zhvilluar standarde universale të të dhënave dhe duke përfshirë teknika të avancuara të llogaritjes së sigurt. Mendimet e fundit Hulumtimi i Balaji Adusupalli ofron një plan teknikisht të mirë për të ardhmen e AI-së në sektorin e sigurimeve.Në një kohë kur gjithnjë e më shumë kompanitë e sigurimeve janë duke u kthyer në AI për avantazhin konkurrues, arkitekturat e tilla mund të luajnë një rol të rëndësishëm në sigurimin se inovacioni nuk vjen në kurriz të transparencës dhe besimit. “Duke lejuar përparimin e bashkëpunuar të inteligjencës artificiale të mbështetur në sigurinë nga modelet analitike në të dhënat private, të përshtatura për nevojat e mbrojtjes së çdo individi, puna jonë do të mundësojë përmbushjen e nevojave historikisht konkurruese”, thekson Adusupalli në hulumtimin e tij.

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

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Ndërtimi i tubacioneve të të dhënave të sigurta për inteligjencën e sigurimit: njohuri nga hulumtimi i Balaji Adusupalli

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps